摘要
本申请公开了基于自然语言交互的上下文感知模型生成方法及系统,涉及模型驱动开发与人工智能集成技术领域,解决了现有技术往往仅支持文本输入,未集成图像和语音等多模态数据的输入,导致在进行代码开发时的准确度和效率较低的技术问题;通过基于多模态输入数据生成结构化意图数据;基于结构化意图数据生成结构化业务逻辑数据;基于结构化业务逻辑数据和实时业务数据生成上下文感知模型,将文本、图像和语音等多模态数据进行分析从而确定结构化的意图数据以及业务逻辑数据,并以此优化模型得到最终能够满足多业务需要的上下文感知模型,提高了模型的灵活性与泛化能力,进而提高模型在代码开发时的准确度和效率。
技术关键词
模型生成方法
生成上下文感知
自然语言
逻辑分析
实时业务
意图类别
多模态
模型生成系统
序列标注模型
意图识别模型
数据分析单元
数据分析模块
预训练模型
模型驱动开发
训练集
数据采集模块
上存储计算机程序