【技术实现步骤摘要】
本申请涉及数据处理，具体涉及用于大语言模型的自然语言智能交互方法。
技术介绍
1、随着人工智能技术的快速发展，自然语言处理（natural language processing，nlp）作为人机交互领域的重要研究方向和应用领域，取得了显著的进步，人工智能技术在nlp中的应用场景包括文本分类、情感分析、问答系统等；现阶段对服务机器人这一技术邻域内的研究已经有越来越多研究成果，其中大语言模型（llms）在自然语言智能交互方法方面的研究正迅速发展，这些模型通过预训练获得处理各类nlp任务的强大能力，并在多个领域展现出应用潜力。
2、而当前在基于大语言模型的自然语言交互过程中，针对客服机器人的智能交互仍未达到较好的个性化的交互效果，利用大语言模型与用户进行自然语言的智能交互的过程中，若对用户的历史交互数据分析出偏差，则会导致根据现有的分类结果对每种类型用户问答行为习惯的分析不准确，进而无法实现通过客服机器人与用户之间进行有效的沟通，而用户会转入人工服务，从而降低利用智能客服模型进行自然语言智能交互的效率。
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【技术保护点】
1.用于大语言模型的自然语言智能交互方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的用于大语言模型的自然语言智能交互方法，其特征在于，所述二元组的构建方法为：
3.如权利要求1所述的用于大语言模型的自然语言智能交互方法，其特征在于，所述任意两个聚类簇之间的第一差异系数的确定过程为：
4.如权利要求3所述的用于大语言模型的自然语言智能交互方法，其特征在于，所述各聚类簇的第一时长序列、第二时长序列的构建过程包括：
5.如权利要求4所述的用于大语言模型的自然语言智能交互方法，其特征在于，所述各聚类簇的显著度，进一步包括
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【技术特征摘要】
1.用于大语言模型的自然语言智能交互方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的用于大语言模型的自然语言智能交互方法，其特征在于，所述二元组的构建方法为：
3.如权利要求1所述的用于大语言模型的自然语言智能交互方法，其特征在于，所述任意两个聚类簇之间的第一差异系数的确定过程为：
4.如权利要求3所述的用于大语言模型的自然语言智能交互方法，其特征在于，所述各聚类簇的第一时长序列、第二时长序列的构建过程包括：
5.如权利要求4所述的用于大语言模型的自然语言智能交互方法，其特征在于，所述各聚类簇的显著度，进一步包括：
6.如权利要求1所述的用于大语言模型的自然语言智能交互方法，其特征在于，所述各聚类簇的显著度的计算公式为：
7.如权利要求6所述的用于大语...
【专利技术属性】
技术研发人员：屠静，王亚，赵策，苏岳，万晶晶，李伟伟，颉彬，周勤民，
申请(专利权)人：卓世智星青田元宇宙科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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