摘要
本申请公开了一种基于大模型的车载用户意图识别方法及系统,涉及大语言模型:构建双塔检索模型DREM;构建包含车载控制功能的意图函数库;利用意图编码编码器对意图函数库中的各意图函数文本进行编码,得到意图向量集合并建立索引;利用查询编码编码器将用户查询文本编码为查询向量;基于混合检索策略获取与查询向量关联的意图函数;其中,混合检索策略通过语义相似度检索和关键词匹配检索;根据用户查询文本和得到的关联意图函数,构建提示模板;根据提示模板,利用大模型进行推理,得到车载用户意图识别结果;针对车载环境下ASR语音识别噪音导致用户意图识别准确率低,本申请提升系统对ASR识别错误的容错能力。
技术关键词
文本
编码器
意图识别方法
检索策略
预训练语言模型
梯度下降算法
训练样本集
关键词
意图识别系统
语义
元素
识别噪音
度函数
模板
替换算法
大语言模型
系统为您推荐了相关专利信息
视觉检测单元
智能巡检
传送带
管控系统
纠偏传感器
信息推荐方法
信息推荐模型
大数据
习惯
信息推荐系统
印章
图像修复算法
残留噪声
纹理特征
图像分割算法
图像生成方法
加权特征
服装
多尺度注意力机制
文本