【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及邊緣計算ai，具體為原始信息相關分析及跨語言綁定系統。
技術介紹
1、近年來，隨著全球信息化的發展，多語言文本處理成為一個重要挑戰。然而，現有的文本處理系統常常受限于網絡延遲和計算能力，導致處理速度較慢且精確度有待提高。為解決這一問題，本專利技術旨在結合邊緣計算和ai技術，提供一種創新解決方案。該系統能夠在邊緣計算節點上部署ai模型，實現本地化處理，降低數據傳輸延遲，從而提高原始信息處理效率。
2、當前的文本處理系統常常面臨網絡傳輸延遲和計算能力不足的問題，尤其是在處理大規模多語言文本時。傳統的云計算模式可能導致數據傳輸緩慢，降低了處理效率，同時也可能受到網絡不穩定性的影響。現有的文本處理系統在多語言文本的處理效率和準確性方面仍有提升空間。特別是在語法分析和跨語言綁定方面，需要更精準的技術來實現快速而準確的處理。
3、本系統可廣泛應用于語言學研究、機器翻譯、智能客服、跨語言信息搜索等領域。其高效準確的處理能力將顯著提升多語言原始信息處理的效率與質量，為用戶帶來更便捷、快速、準確的語言處理體驗。
技術實現思路
1、針對現有技術點不足，本專利技術提供了基于邊緣計算ai的文本信息語法分析及跨語言綁定系統能夠滿足多語言交流、文本處理效率提升、智能化服務需求、語言學研究等多方面的需求，解決了當前多語言文本處理領域面臨的技術挑戰，具有重要的實際應用價值。
2、本專利技術采用的技術方案如下：
3、為實現以上目的，本專利技術通過以下技術
4、本專利技術提供了基于邊緣計算ai的文本信息語法分析及跨語言綁定系統，其特征在于：具體包括以下步驟：
5、s1、輸入文本處理：用戶輸入待處理的文本信息，可以是任意一種語言。
6、s2、文本預處理：為了實現多語言原始信息的快速準確分析，本系統采用自然語言處理技術，對輸入文本進行預處理，將文本轉換成詞向量或字符向量表示；
7、s3、邊緣計算節點部署：將ai模型和算法部署在邊緣計算節點上，實現本地化處理，這有助于降低數據傳輸延遲和提高處理速度。
8、d1、邊緣計算ai技術，邊緣計算是一種將計算和數據處理能力推向網絡邊緣的新型計算架構，本系統利用邊緣計算節點，將ai模型和算法部署在離用戶最近的設備上，降低數據傳輸延遲，提高處理速度，這種分布式計算方式使得原始信息的相關分析可以在本地快速完成，不受網絡連接穩定性和帶寬的限制；
9、d2、用于邊緣計算節點部署ai模型：
10、
11、其中，t為處理延遲，為第i個數據塊的大小，n為數據塊的數量，bandwidth為邊緣計算節點的帶寬，tcomp為ai模型的計算時間，該公式用于估算邊緣計算節點上的處理延遲，幫助系統選擇最優的計算資源；
12、s4、文本編碼和特征提取：使用深度學習模型(如transformer)對預處理后的文本進行編碼和特征提取，以捕捉文本的語義信息；
13、e1、算法實現，為了更好地理解本系統的算法實現，我們給出以下基于transformer模型的相關分析算法示意圖：
14、
15、其中，q為查詢向量，k為鍵向量，v為值向量，dk為向量維度，通過注意力機制，系統可以對不同語言的原始信息進行交叉編碼，實現跨語言綁定；
16、s5、多語言語法分析：利用加權的注意力機制，對不同語言的上下文進行建模，實現多語言文本的語法分析，系統能夠準確理解文本的語法結構；
17、s6、跨語言綁定：使用多頭注意力機制實現跨語言綁定，本系統支持將不同語言的原始信息進行綁定和轉換，用戶可以輸入一種語言的文本，系統將自動將其轉換成其他語言的對應文本，實現跨語言交流和信息共享。該功能在多語言環境下有著廣泛的實際應用價值；
18、f1、用于系統的原始信息跨語言綁定：
19、multi-head?attemtiom(q,k,v)
20、＝concat(head1，head2，…，headi)w0
21、其中，為第i個注意力頭的查詢、鍵、值矩陣，hh為注意力頭的數量。通過多頭注意力機制，系統能夠同時關注不同語言之間的上下文信息，實現更準確的跨語言綁定；
22、f2、跨語言綁定算法的示意圖：
23、encoding(x)＝transformenrencoder(x)
24、
25、decoding(x)＝transformerdecoder(x)
26、其中xi和xj分別表示不同語言的輸入文本，transformenrencoder(x)和transformerdecoder(x)分別為transformenr的編碼器和解碼器，為跨語言綁定中的查詢、鍵、值矩陣，為輸出矩陣。通過編碼、跨語言綁定和解碼三個步驟，系統能夠將輸入文本從一種語言轉換成另一種語言，實現跨語言綁定功能；
27、s7、結果輸出：輸出經過語法分析和跨語言綁定后的文本結果，用戶可以獲得精準的分析和轉換后的文本信息。
28、本專利技術的有益效果：
29、本專利技術提供了給予邊緣計算ai的文本信息語法分析及跨語言綁定系統，與現有技術相比，具有多方面的益處和優勢，使其在多語言文本處理領域具有顯著的價值和競爭力，采用邊緣計算節點部署ai模型，實現本地化處理，大大降低了數據傳輸延遲。相比傳統云計算模式，系統可以更快速地進行文本信息處理，特別適用于實時性要求較高的場景，如實時翻譯、實時客服等。利用邊緣計算架構，系統能夠充分利用本地計算資源，提高了文本信息處理的效率。相對于依賴于遠程云服務器的方法，處理速度更快，用戶可以更快地獲取結果。
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1.基于邊緣計算AI的文本信息語法分析及跨語言綁定系統，其特征在于：包括邊緣計算AI技術的應用、多語言語法分析算法的實現、跨語言綁定功能的實現、多頭注意力機制實現跨語言綁定、邊緣計算節點部署AI模型的計算延遲估算。
2.根據權利要求1所述的基于邊緣計算AI的文本信息語法分析及跨語言綁定系統，其特征在于：具體包括以下步驟：
【技術特征摘要】
1.基于邊緣計算ai的文本信息語法分析及跨語言綁定系統，其特征在于：包括邊緣計算ai技術的應用、多語言語法分析算法的實現、跨語言綁定功能的實現、多頭注意力機制實現跨語言...
【專利技術屬性】
技術研發人員：高泰龍，林蓁蓁，史冰清，管佩澤，
申請(專利權)人：壁立千仞科技蘇州有限公司，
類型：發明
國別省市：
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