【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能，具体涉及个性化智能陪护方法、装置、计算机设备及存储介质。
技术介绍
1、近年来随着社会经济的快速发展和医疗水平的提高，人口老龄化进程日益加快，老年人在总人口中的数量和比例逐年上升。老年人对于经济供养、医疗保障、生活照料和精神关怀等方面的需求日益增长，如何为老年人提供及时有效的生活帮助和关怀，在老年人发生突发事件或者身体不适的情况下，能够迅速提供紧急救援服务并及时通知老年人的家属，确保老年人的日常生活安全，成为当前社会面临的重要问题之一。
2、目前，对老年人的健康状况主要关注生理健康指标的监测，如血压、心率等，忽视了老年人心理健康的需求，缺乏有效的互动功能。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术提供了一种个性化智能陪护方法、装置、计算机设备及存储介质，以解决缺乏有效互动功能的问题。
2、第一方面，本专利技术提供了一种个性化智能陪护方法，包括：
3、为目标用户预先配置包含多个陪护项目的项目组，并为各个所述陪护项目构建相应的陪护知识库；每个所述陪护项目设有与所述目标用户对应的个性化权重；
4、获取所述目标用户输入的咨询文本；
5、根据所述个性化权重，在所述项目组中检索与所述咨询文本相匹配的内容，以生成相应的检索结果；
6、利用大语言模型对所述检索结果进行解码，生成与所述咨询文本相对应的应答文本。
7、在一些可选的实施方式中，所述为各个所述陪护项目构建相应的陪护知识库，包括：>
8、获取与陪护相关的原始知识集；
9、对所述原始知识集进行分块，生成多个文本块；
10、利用转换器模型的注意力机制提取所述文本块的文本特征，并根据各个所述文本块的文本特征进行聚类，生成包含多个文本块的聚类簇；
11、将所述聚类簇分配至相应陪护项目的陪护知识库。
12、在一些可选的实施方式中，所述获取所述目标用户输入的咨询文本，包括：
13、获取所述目标用户输入的咨询语音数据；
14、对所述咨询语音数据进行语音识别处理，将所述咨询语音数据转换为自然语言的初步文本；
15、对所述初步文本进行文本纠错处理，将纠错后的初步文本作为咨询文本。
16、在一些可选的实施方式中，所述根据所述个性化权重，在所述项目组中检索与所述咨询文本相匹配的内容，以生成相应的检索结果，包括：
17、根据各个陪护项目的个性化权重，从所述项目组中确定与所述咨询文本相匹配的目标陪护项目；
18、确定所述目标陪护项目对应的目标陪护知识库，从所述目标陪护知识库中检索得到与所述咨询文本相匹配的检索结果。
19、在一些可选的实施方式中，所述从所述目标陪护知识库中检索得到与所述咨询文本相匹配的检索结果，包括：
20、对所述目标陪护知识库进行文档级别的检索处理，确定与所述咨询文本相匹配的候选文档；
21、对所述候选文档进行块级别的检索处理，确定与所述咨询文本相匹配的候选文本块；
22、对所述候选文本块进行片段级别的检索处理，确定与所述咨询文本相匹配的多个候选片段；
23、确定各个所述候选片段的相关性和置信度，将置信度大于预设阈值、且相关性最大的一个或多个候选片段作为目标片段，并根据所述目标片段生成相应的检索结果。
24、在一些可选的实施方式中，在所述生成与所述咨询文本相对应的应答文本之后，该方法还包括：
25、生成与本次问答相对应的问答日志，并将所述问答日志存储至数据库中；
26、根据所述目标用户的问答日志提取所述目标用户的用户偏好特征；
27、根据所述目标用户的用户偏好特征对为所述目标用户配置的陪护项目的个性化权重进行更新。
28、在一些可选的实施方式中，在所述生成与所述咨询文本相对应的应答文本之后，该方法还包括：
29、将包括所述咨询文本和所述应答文本的问答对暂存至临时库；
30、获取对所述应答文本的反馈结果；
31、根据所述反馈结果调整所述大语言模型的生成策略；
32、在所述反馈结果属于正面反馈的情况下，根据所述问答对对相应的陪护知识库进行增量更新；
33、在所述反馈结果属于负面反馈的情况下，从所述临时库中删除所述问答对。
34、在一些可选的实施方式中，所述利用大语言模型对所述检索结果进行解码，生成与所述咨询文本相对应的应答文本，包括：
35、根据所述检索结果生成需要输入至大语言模型的输入数据；
36、利用所述大语言模型对所述输入数据进行多层解码，且在每层解码时确定多个候选解码结果，形成多个解码路径；
37、从所述多个解码路径中选取出于所述咨询文本相匹配的目标解码路径，并根据所述目标解码路径对应的解码结果生成与所述咨询文本相对应的应答文本。
38、在一些可选的实施方式中，所述利用所述大语言模型对所述输入数据进行多层解码，且在每层解码时确定多个候选解码结果，形成多个解码路径，包括：
39、以所述输入数据作为第一层解码的待解码数据，逐层对相应层级的待解码数据进行解码，直至解码结束；
40、其中，对当前层级的待解码数据进行解码的过程，包括：
41、根据包含所述当前层级的待解码数据的上下文序列，确定下一层级解码结果的生成概率；所述当前层级的待解码数据为当前层级的候选解码结果；
42、根据生成概率最高的前ki个下一层级解码结果，确定下一层级的候选解码结果；ki是为所述当前层级的待解码数据所设置在当前层级i需要选取的编码结果的数量。
43、在一些可选的实施方式中，所述根据生成概率最高的前ki个下一层级解码结果，确定下一层级的候选解码结果，包括：
44、将生成概率最高的前ki个下一层级解码结果，最为下一层级的待定解码结果；
45、对于从所述输入数据至所述下一层级的待定解码结果的中间解码路径，确定所述中间解码路径的评分值；
46、在所述中间解码路径的评分值超过相应阈值的情况下，将所述中间解码路径所对应的下一层级的待定解码结果，作为一个下一层级的候选解码结果；
47、在所述中间解码路径的评分值低于相应阈值的情况下，对所述中间解码路径进行剪枝。
48、第二方面，本专利技术提供了一种个性化智能陪护装置，包括：
49、项目配置模块，用于为目标用户预先配置包含多个陪护项目的项目组，并为各个所述陪护项目构建相应的陪护知识库；每个所述陪护项目设有与所述目标用户对应的个性化权重；
50、获取模块，用于获取所述目标用户输入的咨询文本；
51、检索模块，用于根据所述个性化权重，在所述项目组中检索与所述咨询文本相匹配的内容，以生成相应的检索结果；
52、解码模块，用于利用大语言模型对所述检索结果进行解码本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种个性化智能陪护方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述为各个所述陪护项目构建相应的陪护知识库，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述目标用户输入的咨询文本，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述个性化权重，在所述项目组中检索与所述咨询文本相匹配的内容，以生成相应的检索结果，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述从所述目标陪护知识库中检索得到与所述咨询文本相匹配的检索结果，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述生成与所述咨询文本相对应的应答文本之后，还包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述生成与所述咨询文本相对应的应答文本之后，还包括：
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用大语言模型对所述检索结果进行解码，生成与所述咨询文本相对应的应答文本，包括：
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述利用所述大语言模型对所述输入数据进
10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述根据生成概率最高的前Ki个下一层级解码结果，确定下一层级的候选解码结果，包括：
11.一种个性化智能陪护装置，其特征在于，所述装置包括：
12.一种计算机设备，其特征在于，包括：
13.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机指令，所述计算机指令用于使计算机执行权利要求1至10中任一项所述的个性化智能陪护方法。
...【技术特征摘要】
1.一种个性化智能陪护方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述为各个所述陪护项目构建相应的陪护知识库，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述目标用户输入的咨询文本，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述个性化权重，在所述项目组中检索与所述咨询文本相匹配的内容，以生成相应的检索结果，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述从所述目标陪护知识库中检索得到与所述咨询文本相匹配的检索结果，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述生成与所述咨询文本相对应的应答文本之后，还包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述生成与所述咨询文本相对应的应答文本之后，还...
【专利技术属性】
技术研发人员：任梦星，陈莹，吴雅萱，黄磊，
申请(专利权)人：北京汉王智远科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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