基于大模型的手语通基层治理问答实现方法及系统与流程

本发明涉及深度学习，具体地说是基于大模型的手语通基层治理问答实现方法及系统。

背景技术：

1、随着科技的进步和社会的发展，智慧城市的建设日益重视无障碍环境的构建。然而，传统的手语翻译服务存在效率低、成本高、覆盖范围有限等问题，难以满足听障人士日益增长的信息获取和交流需求。因此，开发一种能够实时、准确地将手语转换为文本，并具备智能问答功能的系统显得尤为重要。

2、如何实时准确的将手语转换为文本，是需要解决的技术问题。

技术实现思路

1、本发明的技术任务是针对以上不足，提供基于大模型的手语通基层治理问答实现方法及系统，来解决如何实时准确的将手语转换为文本的技术问题。

2、第一方面，本发明一种基于大模型的手语通基层治理问答实现方法，包括如下步骤：

3、手语识别：基于神经网络算法构建手语识别模型，所述手语识别模型以手语视频为输入，用于对输入的手语视频进行特征提取、序列建模和分类识别，得到文本；

4、自然语言处理：基于自然语言处理技术构建语义分析模型，语义分析模型以文本为输入，用于对输入的文本进行语义理解和推理分析，得到用户问题；

5、智能问答引擎构建：构建基于知识图谱的智能问答引擎，并整合政策法规、生活常识和政务服务构建知识库，智能问答引擎和知识库配合提供多轮对话和上下文理解服务，并用于为用户问题匹配答案；

6、用户交互：通过用户界面获取用户输入的手语视频，以手语视频为输入、通过手语识别模型预测输出对应的文本，通过语音分析模型对文本进行语义理解和推理分析，得到用户问题，并基于智能问答引擎和知识库得到与用户问题匹配的答案，并以文本或语音的形式输出答案；

7、数据分析优化：对手语识别模型、语义分析模型、智能问答引擎以及知识库进行优化。

8、作为优选，所述手语识别模型为基于卷积神经网络和循环神经网络构建的神经网络模型。

9、作为优选，以手语视频为输入、通过手语识别模型预测输出对应的文本时，通过用户界面实时显示文本，以便于用户调整输入的手语视频。

10、作为优选，智能问答引擎中配置有自适应模块，所述自适应模块用于根据答案和用户反馈对知识库内信息进行调整更新。

11、第二方面，本发明一种基于大模型的手语通基层治理问答系统，用于通过如第一方面任一项所述的一种基于大模型的手语通基层治理问答实现方法实现手语和文本的实时转换，所述系统包括手语识别模块、自然语音处理模块、智能问答引擎构建模块、用户交互模块以及数据分析优化模块；

12、手语识别模块用于执行如下：基于神经网络算法构建手语识别模型，所述手语识别模型以手语视频为输入，用于对输入的手语视频进行特征提取、序列建模和分类识别，得到文本；

13、自然语言处理模块用于执行如下：基于自然语言处理技术构建语义分析模型，语义分析模型以文本为输入，用于对输入的文本进行语义理解和推理分析，得到用户问题；

14、智能问答引擎构建模块用于执行如下：构建基于知识图谱的智能问答引擎，并整合政策法规、生活常识和政务服务构建知识库，智能问答引擎和知识库配合提供多轮对话和上下文理解服务，并用于为用户问题匹配答案；

15、用户交互模块用于执行如下：通过用户界面获取用户输入的手语视频，以手语视频为输入、通过手语识别模型预测输出对应的文本，通过语音分析模型对文本进行语义理解和推理分析，得到用户问题，并基于智能问答引擎和知识库得到与用户问题匹配的答案，并以文本或语音的形式输出答案；

16、数据分析优化模块用于执行如下：对手语识别模型、语义分析模型、智能问答引擎以及知识库进行优化。

17、作为优选，所述手语识别模型为基于卷积神经网络和循环神经网络构建的神经网络模型。

18、作为优选，以手语视频为输入、通过手语识别模型预测输出对应的文本时，所述用户交互模块用于通过用户界面实时显示文本，以便于用户调整输入的手语视频。

19、作为优选，智能问答引擎中配置有自适应模块，所述自适应模块用于根据答案和用户反馈对知识库内信息进行调整更新。

20、本发明的基于大模型的手语通基层治理问答实现方法及系统具有以下优点：

21、1、实时性与准确性：利用深度学习技术，实现手语视频的快速准确识别与翻译，减少沟通延迟和误解；

22、2、全面性与个性化：整合多领域知识库，满足听障人士多样化的信息查询需求，同时支持个性化推送服务；

23、3、便捷性与高效性：提供直观易用的交互界面和即时响应的问答服务，提升听障人士的生活便利性和社会参与度；

24、4、可扩展性与灵活性：设计灵活，易于集成其他功能模块和扩展应用场景，满足不同场景下的需求变化。

1.一种基于大模型的手语通基层治理问答实现方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于大模型的手语通基层治理问答实现方法，其特征在于，所述手语识别模型为基于卷积神经网络和循环神经网络构建的神经网络模型。

3.根据权利要求1所述的基于大模型的手语通基层治理问答实现方法，其特征在于，以手语视频为输入、通过手语识别模型预测输出对应的文本时，通过用户界面实时显示文本，以便于用户调整输入的手语视频。

4.根据权利要求1所述的基于大模型的手语通基层治理问答实现方法，其特征在于，智能问答引擎中配置有自适应模块，所述自适应模块用于根据答案和用户反馈对知识库内信息进行调整更新。

5.一种基于大模型的手语通基层治理问答系统，其特征在于，用于通过如权利要求1-4任一项所述的一种基于大模型的手语通基层治理问答实现方法实现手语和文本的实时转换，所述系统包括手语识别模块、自然语音处理模块、智能问答引擎构建模块、用户交互模块以及数据分析优化模块；

6.根据权利要求4所述的基于大模型的手语通基层治理问答系统，其特征在于，所述手语识别模型为基于卷积神经网络和循环神经网络构建的神经网络模型。

7.根据权利要求5所述的基于大模型的手语通基层治理问答系统，其特征在于，以手语视频为输入、通过手语识别模型预测输出对应的文本时，所述用户交互模块用于通过用户界面实时显示文本，以便于用户调整输入的手语视频。

8.根据权利要求5所述的基于大模型的手语通基层治理问答系统，其特征在于，智能问答引擎中配置有自适应模块，所述自适应模块用于根据答案和用户反馈对知识库内信息进行调整更新。