本發(fā)明涉及工智能深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于lstm長(zhǎng)短期記憶模型的大模型聯(lián)系上下文對(duì)話(huà)方法。

背景技術(shù)：

1、隨著科技的飛速發(fā)展，人工智能技術(shù)已經(jīng)滲透到了我們生活的方方面面，對(duì)話(huà)系統(tǒng)作為其中重要的應(yīng)用之一，已經(jīng)在智能客服、智能助手等領(lǐng)域取得了顯著的成果。然而，傳統(tǒng)的對(duì)話(huà)系統(tǒng)主要依賴(lài)規(guī)則匹配和模板匹配技術(shù)，這使得它們?cè)诿鎸?duì)復(fù)雜多變的對(duì)話(huà)場(chǎng)景時(shí)，顯得力不從心。

2、為了應(yīng)對(duì)這一挑戰(zhàn)，研究人員開(kāi)始探索基于機(jī)器學(xué)習(xí)的對(duì)話(huà)系統(tǒng)，尤其是基于深度學(xué)習(xí)的對(duì)話(huà)系統(tǒng)。這類(lèi)系統(tǒng)通過(guò)學(xué)習(xí)大量的數(shù)據(jù)，從中自動(dòng)提取特征，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜對(duì)話(huà)場(chǎng)景的應(yīng)對(duì)。在眾多深度學(xué)習(xí)模型中，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(rnn)、長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)(lstm)和門(mén)控循環(huán)單元(gru)等模型被廣泛應(yīng)用在對(duì)話(huà)系統(tǒng)中。lstm模型由于其在處理長(zhǎng)文本序列時(shí)具有更好的性能，能夠有效地學(xué)習(xí)長(zhǎng)期依賴(lài)關(guān)系，因此受到了廣泛的關(guān)注。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、為了解決以上技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明提供了一種基于lstm長(zhǎng)短期記憶模型的大模型聯(lián)系上下文對(duì)話(huà)方法，旨在進(jìn)一步提高對(duì)話(huà)系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和響應(yīng)速度。

2、本發(fā)明的技術(shù)方案是：

3、基于lstm長(zhǎng)短期記憶模型的大模型聯(lián)系上下文對(duì)話(huà)方法，包括

4、1)數(shù)據(jù)預(yù)處理：需要將對(duì)話(huà)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括分詞、去除停用詞、標(biāo)點(diǎn)符號(hào)等，以便于模型能夠更好地理解文本內(nèi)容。

5、2)輸入序列編碼：將預(yù)處理后的用戶(hù)輸入序列(如句子)轉(zhuǎn)換為模型可以處理的數(shù)值形式，通常是通過(guò)嵌入層(embedding?layer)將詞匯映射為向量。這些向量隨后通過(guò)lstm模型進(jìn)行編碼，捕捉輸入序列中的上下文信息。

6、3)初始化隱藏狀態(tài)和記憶細(xì)胞：在對(duì)話(huà)系統(tǒng)的每次迭代中，需要初始化lstm模型的隱藏狀態(tài)和記憶細(xì)胞。這些狀態(tài)將從上一次對(duì)話(huà)的狀態(tài)轉(zhuǎn)移過(guò)來(lái)，或者從一個(gè)新的狀態(tài)開(kāi)始。

7、4)解碼生成響應(yīng)：使用lstm模型解碼輸入序列，生成響應(yīng)序列。這通常涉及到一個(gè)解碼層(decoding?layer)，它使用上一個(gè)時(shí)間步的隱藏狀態(tài)來(lái)預(yù)測(cè)下一個(gè)詞匯。在解碼過(guò)程中，可以使用不同的策略，如貪婪解碼、束搜索(beam?search)或采樣解碼。

8、5)輸出序列解碼：將解碼層生成的預(yù)測(cè)詞匯序列轉(zhuǎn)換為可讀的自然語(yǔ)言文本。這通常涉及到將預(yù)測(cè)的詞匯索引轉(zhuǎn)換回原始詞匯。

9、6)訓(xùn)練和優(yōu)化：對(duì)話(huà)系統(tǒng)的訓(xùn)練過(guò)程涉及到前向傳播和反向傳播。在訓(xùn)練過(guò)程中，模型通過(guò)不斷調(diào)整權(quán)重來(lái)最小化預(yù)測(cè)響應(yīng)和真實(shí)響應(yīng)之間的差異。這通常需要使用優(yōu)化算法(如adam、rmsprop等)來(lái)更新模型參數(shù)。

10、7)評(píng)估和調(diào)整：通過(guò)評(píng)估對(duì)話(huà)系統(tǒng)的性能，如bleu分?jǐn)?shù)、困惑度或其他對(duì)話(huà)質(zhì)量指標(biāo)，來(lái)評(píng)估模型的效果。根據(jù)評(píng)估結(jié)果，可能需要對(duì)模型進(jìn)行進(jìn)一步的調(diào)整和優(yōu)化。

11、進(jìn)一步的，

12、數(shù)據(jù)預(yù)處理,包括：

13、分詞：將原始文本分割成更小的單元，目的是將文本轉(zhuǎn)換為模型可以處理的離散單元；

14、詞嵌入：將分詞后的單詞或子詞映射為連續(xù)的向量；

15、去除停用詞；

16、標(biāo)點(diǎn)符號(hào)處理：保留它們?cè)谖谋局械脑甲饔?，也可將它們轉(zhuǎn)換為模型可以識(shí)別的標(biāo)簽或特征；

17、歸一化：將文本中的不同形式統(tǒng)一；

18、實(shí)體識(shí)別：識(shí)別這些實(shí)體，并給予它們特殊的標(biāo)簽，以便在后續(xù)的處理中能夠更好地處理這些信息；

19、語(yǔ)言轉(zhuǎn)換：將輸入文本轉(zhuǎn)換為模型能夠處理的語(yǔ)系。

20、進(jìn)一步的，

21、輸入序列編碼，包括：

22、a)嵌入層：在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中，嵌入層負(fù)責(zé)將離散的詞匯轉(zhuǎn)換為連續(xù)的向量；每個(gè)詞匯都對(duì)應(yīng)一個(gè)唯一的向量，這些向量在高維空間中捕捉詞匯的語(yǔ)義信息；

23、b)向量表示：通過(guò)嵌入層，每個(gè)詞匯都被轉(zhuǎn)換為一個(gè)固定大小的向量，這些向量隨后作為輸入傳遞給lstm模型；

24、c)lstm模型編碼：在lstm模型中，輸入序列的每個(gè)向量都被依次處理，并通過(guò)lstm單元進(jìn)行編碼；

25、d)上下文信息捕捉：lstm模型通過(guò)其循環(huán)結(jié)構(gòu)捕捉輸入序列中的長(zhǎng)期依賴(lài)關(guān)系；

26、e)隱藏狀態(tài)和記憶細(xì)胞：在lstm模型的每次迭代中，隱藏狀態(tài)和記憶細(xì)胞被更新，包含輸入序列的上下文信息；這些狀態(tài)隨后被用作解碼過(guò)程中的初始狀態(tài)，使得模型能夠在生成響應(yīng)時(shí)利用之前的對(duì)話(huà)信息。

27、進(jìn)一步的，

28、初始化隱藏狀態(tài)和記憶細(xì)胞，包括：

29、a)隱藏狀態(tài)傳遞：在對(duì)話(huà)的連續(xù)迭代中，lstm模型的隱藏狀態(tài)從一個(gè)迭代傳遞到下一個(gè)迭代；這種狀態(tài)傳遞允許模型保持對(duì)話(huà)的上下文信息，即使是在長(zhǎng)時(shí)間的對(duì)話(huà)中也能記住之前的內(nèi)容；

30、b)遺忘和記憶：lstm模型的遺忘門(mén)和記憶門(mén)控制著信息的遺忘和記憶；在初始化隱藏狀態(tài)和記憶細(xì)胞時(shí)，遺忘門(mén)決定哪些信息應(yīng)該從上一時(shí)刻的狀態(tài)中被遺忘，而記憶門(mén)則決定哪些信息應(yīng)該被保留或增強(qiáng)；

31、c)初始化新?tīng)顟B(tài)：在對(duì)話(huà)的開(kāi)始或?qū)υ?huà)切換到新話(huà)題時(shí)，要從一個(gè)全新的狀態(tài)開(kāi)始；隱藏狀態(tài)和記憶細(xì)胞將被初始化為隨機(jī)值或根據(jù)啟發(fā)式方法確定的一般值；

32、d)上下文信息的整合：在對(duì)話(huà)過(guò)程中，模型要整合來(lái)自不同來(lái)源的上下文信息，更新其隱藏狀態(tài)和記憶細(xì)胞，以反映這些新的上下文線(xiàn)索；

33、e)訓(xùn)練和優(yōu)化：在訓(xùn)練過(guò)程中，模型通過(guò)不斷的前向傳播和反向傳播來(lái)學(xué)習(xí)如何初始化隱藏狀態(tài)和記憶細(xì)胞；

34、f)動(dòng)態(tài)調(diào)整：在對(duì)話(huà)系統(tǒng)的實(shí)際應(yīng)用中，根據(jù)對(duì)話(huà)的進(jìn)展動(dòng)態(tài)調(diào)整隱藏狀態(tài)和記憶細(xì)胞的初始化策略。

35、進(jìn)一步的，

36、解碼生成響應(yīng)時(shí)涉及到一個(gè)解碼層decoding?layer，它使用上一個(gè)時(shí)間步的隱藏狀態(tài)來(lái)預(yù)測(cè)下一個(gè)詞匯；在解碼過(guò)程中，可以使用不同的策略。

37、進(jìn)一步的，

38、訓(xùn)練和優(yōu)化：

39、a)數(shù)據(jù)集準(zhǔn)備：在訓(xùn)練之前，準(zhǔn)備一個(gè)包含標(biāo)注對(duì)話(huà)的數(shù)據(jù)集，這個(gè)數(shù)據(jù)集應(yīng)該涵蓋各種對(duì)話(huà)場(chǎng)景和主題；

40、b)前向傳播：在前向傳播階段，模型接收到用戶(hù)的輸入序列，并通過(guò)嵌入層將其轉(zhuǎn)換為向量形式；這些向量隨后被送入lstm模型，其中隱藏狀態(tài)和記憶細(xì)胞根據(jù)輸入序列被更新；在每個(gè)時(shí)間步，模型都會(huì)生成一個(gè)預(yù)測(cè)的響應(yīng)向量；

41、c)損失函數(shù)計(jì)算：模型的預(yù)測(cè)響應(yīng)與真實(shí)的響應(yīng)之間存在差異，這種差異通過(guò)損失函數(shù)來(lái)量化；

42、d)反向傳播：在反向傳播階段，模型根據(jù)損失函數(shù)計(jì)算出的差異來(lái)調(diào)整權(quán)重；這個(gè)過(guò)程涉及到梯度的計(jì)算，梯度是一個(gè)向量，其方向指向損失增加最快的方向，大小表示損失增加的速率。反向傳播算法通過(guò)比較預(yù)測(cè)響應(yīng)和真實(shí)響應(yīng)來(lái)計(jì)算這些梯度。

43、e)權(quán)重更新：一旦計(jì)算出梯度，優(yōu)化算法就被用來(lái)更新模型的權(quán)重；優(yōu)化算法的目標(biāo)是減少損失函數(shù)的值，從而提高模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性；

44、f)學(xué)習(xí)率調(diào)整：在訓(xùn)練過(guò)程中，根據(jù)模型的表現(xiàn)來(lái)調(diào)整學(xué)習(xí)率；

45、g)訓(xùn)練監(jiān)控：在訓(xùn)練過(guò)程中，需要監(jiān)控模型的性能；

46、h)早停法：防止模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上過(guò)擬合，在驗(yàn)證集上的性能不再提升時(shí)停止訓(xùn)練。

47、本發(fā)明的有益效果是

48、提高對(duì)話(huà)質(zhì)量：通過(guò)訓(xùn)練，模型能夠更好地理解和生成自然語(yǔ)言，從而生成更準(zhǔn)確、更相關(guān)的響應(yīng)，提供更高品質(zhì)的對(duì)話(huà)體驗(yàn)。

49、增強(qiáng)用戶(hù)體驗(yàn)：優(yōu)化后的模型能夠在對(duì)話(huà)中更好地維持上下文一致性，理解用戶(hù)意提供更加個(gè)性化的交互，從而提升用戶(hù)的滿(mǎn)意度和忠誠(chéng)度。

50、提升泛化能力：經(jīng)過(guò)充分訓(xùn)練和優(yōu)化的模型能夠在遇到未見(jiàn)過(guò)的數(shù)據(jù)時(shí)表現(xiàn)得更好，這意味著模型具有更好的泛化能力，能夠適應(yīng)更多的對(duì)話(huà)場(chǎng)景。

51、減少錯(cuò)誤和矛盾：通過(guò)不斷調(diào)整權(quán)重，模型能夠減少在對(duì)話(huà)中出現(xiàn)的錯(cuò)誤和自相矛盾的響應(yīng)，使得對(duì)話(huà)更加連貫和可信。

52、加快對(duì)話(huà)流程：優(yōu)化算法有助于模型更快地學(xué)習(xí)并收斂到最佳性能，這意味著可以在較短的時(shí)間內(nèi)部署對(duì)話(huà)系統(tǒng)，并迅速提供服務(wù)。

53、節(jié)約開(kāi)發(fā)成本：使用有效的優(yōu)化算法可以減少人工調(diào)整參數(shù)的次數(shù)，節(jié)約開(kāi)發(fā)和維護(hù)成本，同時(shí)減少資源浪費(fèi)。

54、適應(yīng)多樣化的用戶(hù)需求：訓(xùn)練過(guò)程中可以加入多樣化的對(duì)話(huà)數(shù)據(jù)，使得模型能夠適應(yīng)不同地區(qū)、不同文化背景用戶(hù)的需求，增加對(duì)話(huà)系統(tǒng)的包容性和通用性。。