一种基于知识库的多轮对话模型生成方法、设备及介质技术

本发明专利技术公开了一种基于知识库的多轮对话模型生成方法、设备及介质，涉及成分分析技术领域，接收用户端的人像图片和语音信号，获取当前面部特征数据和原始语言数据，对比生成地区对比结果，生成标准语言数据，提取并输出原始特征数据，将原始特征数据和关键词数据输入至方言模型中，将方言回答数据输入至用户端，删除临时对话信号和当前面部特征数据，融合面部识别与方言处理，显著提升了用户交互的自然性和个性化体验，根据用户的地域特征自动调整对话语言，实现方言与普通话的智能转换，增强了沟通的亲切感与理解度，同时，动态更新用户信息并管理对话历史，确保了对话的连续性和隐私保护，提升了系统的智能性和用户满意度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及人工智能，尤其涉及一种基于知识库的多轮对话模型生成方法、设备及介质。

技术介绍

1、在当今这个信息爆炸的时代，人们与机器之间的交互方式正经历着前所未有的变革，从最初的简单指令执行，到如今能够进行复杂对话的智能系统，技术的进步正逐步拉近人与机器之间的距离，其中，多轮对话模型作为人工智能领域的一颗璀璨明珠，正逐渐渗透到我们日常生活的方方面面，从智能家居的语音助手到企业级客户服务的智能客服，无一不彰显着其巨大的潜力和广泛的应用前景。

2、目前，申请号为cn202311453002.1的中国专利技术专利公开了一种用于对话大模型的多轮对话训练方法，属于人工智能领域，此专利技术通过数据增强技术对训练数据进行扩增，生成多样化的对话语料，以提高模型的泛化能力和避免过拟合问题；引入对话历史筛选机制，重点保留与当前对话相关的历史信息，去除无关或冗余的历史记录，以提高对话生成效率；利用预训练模型，将领域专业知识引入对话模型的训练，增强模型的知识问答能力和场景适应性，相关技术虽然通过设计针对性的数据处理策略以及训练流程，实现对大模型的多轮对话能力的提升，本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于知识库的多轮对话模型生成方法，其特征在于，包括如下步骤：

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3.如权利要求2所述的一种基于知识库的多轮对话模型生成方法，其特征在于，所述步骤S2包括如下子步骤：

4.如权利要求3所述的一种基于知识库的多轮对话模型生成方法，其特征在于，所述步骤S3包括如下子步骤：

5.如权利要求4所述的一种基于知识库的多轮对话模型生成方法，其特征在于，所述步骤S4包括如下子步骤：

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【技术特征摘要】

1.一种基于知识库的多轮对话模型生成方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.如权利要求1所述的一种基于知识库的多轮对话模型生成方法，其特征在于，所述步骤s1包括如下子步骤：

3.如权利要求2所述的一种基于知识库的多轮对话模型生成方法，其特征在于，所述步骤s2包括如下子步骤：

4.如权利要求3所述的一种基于知识库的多轮对话模型生成方法，其特征在于，所述步骤s3包括如下子步骤：

5.如权利要求4所述的一种基于知识库的多轮对话模型生成方法，其特征在于，所述步骤s4包括如下子步骤：

6.如权利要求5所述的一种基于知识库的多轮对话模型生成方法，其特征在于，所述步骤s5包括如下子...

【专利技术属性】
技术研发人员：许浩，朱心华，徐坤，初桂民，
申请(专利权)人：山东青鸟工业互联网有限公司，
类型：发明
国别省市：