【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及自然语言处理 ，尤其涉及一种基于铁路自然语言大模型多轮对话优化方法。
技术介绍
1、大模型多轮对话是指在自然语言处理( natural language processing, nlp)领域中，利用大模型来实现与用户的连续多回合交互。这种类型的对话系统更接近于人类之间的自然交流方式，能够理解并记忆对话历史，根据之前的对话内容来进行更加智能和相关的回应，能够在多个连续的对话轮次中保持对话的连贯性和上下文的一致性。
2、相关技术中，用户倾向于在一个持续开放的对话窗口内偶尔提问，而非在每个新话题开始时关闭旧窗口并开启新的对话窗口。这种行为虽然简化了用户的操作流程，但由于历史对话记录是顺序存储的，当用户未及时关闭旧的对话窗口并在同一窗口中提出新话题时，这不仅增加了历史对话记录的存储负担，还可能引入不相关的对话历史信息，从而对模型的输出产生干扰，导致无法准确地输出用户所需的答案。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种基于铁路自然语言大模型多轮对话优化方法，显著提高铁路领域场...
【技术保护点】
1.一种基于铁路自然语言大模型多轮对话优化方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于铁路自然语言大模型多轮对话优化方法，其特征在于，所述铁路自然语言大模型包括：
3.根据权利要求2所述的基于铁路自然语言大模型多轮对话优化方法，其特征在于，所述将所述用户问题对应的主题和所述目标元数据中的各个主题进行匹配，确定所述用户问题对应的主题和所述目标元数据中的各个主题的匹配分数；根据所述匹配分数，输出所述用户问题对应的回复结果，包括：
4.根据权利要求2所述的基于铁路自然语言大模型多轮对话优化方法，其特征在于，所述将所述用户问题对应...
【技术特征摘要】
1.一种基于铁路自然语言大模型多轮对话优化方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于铁路自然语言大模型多轮对话优化方法，其特征在于，所述铁路自然语言大模型包括：
3.根据权利要求2所述的基于铁路自然语言大模型多轮对话优化方法，其特征在于，所述将所述用户问题对应的主题和所述目标元数据中的各个主题进行匹配，确定所述用户问题对应的主题和所述目标元数据中的各个主题的匹配分数；根据所述匹配分数，输出所述用户问题对应的回复结果，包括：
4.根据权利要求2所述的基于铁路自然语言大模型多轮对话优化方法，其特征在于，所述将所述用户问题对应的主题和所述目标元数据中的各个主题进行匹配，确定所述用户问题对应的主题和所述目标元数据中的各个主题的匹配分数；根据所述匹配分数，输出所述用户问题对应的回复结果，包括：
【专利技术属性】
技术研发人员：李新琴，李国华，代明睿，赵崟江，张皓清，史维峰，杨涛存，杜文然，董嘉宁，王超，
申请(专利权)人：中国铁道科学研究院集团有限公司，
类型：发明
国别省市：
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