摘要
本发明提供一种自然语言和图片协同定义的行为规范监管大模型系统,属于行为规范监管技术领域,首先构建自然语言描述与规范示意图片之间的关联映射规则集,明确文本语义要素与图片视觉要素的对应关系及协同约束条件;接着接收待监管场景的行为描述文本和场景示意图片,依据关联映射规则集进行双向转换处理,得到文本图片协同特征集合,然后基于此调用预训练的规范生成模型提取行为规范要素,生成包含行为边界条件和合规判定基准的行为规范草案;将行为规范草案与预设的监管标准库进行一致性比对处理,根据比对结果中的修正项标识对草案进行迭代调整,最终生成行为规范监管指令并发送至监管执行终端,大大提升了行为规范监管的精准度和可靠性。
技术关键词
图片
自然语言
文本特征向量
交互注意力
规则集
场景
标识
语义标签
序列
视觉特征
定义
编码
句法结构
双向注意力机制
路径匹配
语义角色标注
系统为您推荐了相关专利信息
筛选系统
简历筛选方法
模型训练模块
机器学习算法
特征提取模块
日程信息管理方法
音频
信息管理装置
句式结构
提醒用户日程
面向自然语言
依存句法树
孪生神经网络
语义向量
文本
知识库系统
后处理系统
CV模型
关键词
识别偏差
报告系统
自然语言模型
数字孪生系统
数字孪生模型
信息处理