【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及數字人系統，具體為基于區塊鏈和深度學習的企業宣傳虛擬數字人系統。
技術介紹
1、隨著信息技術的飛速發展，企業宣傳方式正經歷著前所未有的變革。傳統的宣傳手段，如紙質廣告、電視廣告等，已難以滿足現代企業對個性化、互動化和高效化的宣傳需求。在此背景下，虛擬數字人作為新興的宣傳載體，逐漸嶄露頭角，以其獨特的魅力和無限的潛力，成為企業宣傳的新寵。
2、然而，現有的虛擬數字人系統在實際應用中仍面臨諸多挑戰。一方面，企業宣傳資料的安全存儲和有效管理是一個亟待解決的問題。傳統的存儲方式易受攻擊，數據安全性難以保障，且數據管理和更新效率低下。另一方面，虛擬數字人的智能化水平仍有待提升。當前的虛擬數字人往往缺乏深度學習和自我優化的能力，難以根據用戶需求和反饋進行靈活應對，導致互動體驗不佳。
3、虛擬數字人的形象渲染和對話生成也是技術難點之一。傳統的渲染技術難以實現高度逼真的動態形象和表情動畫，影響了用戶的沉浸感和互動性。同時，對話生成模型往往缺乏上下文理解和語境感知能力，導致生成的回復文本缺乏連貫性和針對性。
技術實現思路
1、本專利技術的目的在于提供基于區塊鏈和深度學習的企業宣傳虛擬數字人系統，以解決上述
技術介紹
中提出的問題。
2、為實現上述目的，本專利技術提供如下技術方案：基于區塊鏈和深度學習的企業宣傳虛擬數字人系統，所述系統包括：
3、用戶交互界面單元，用于接收用戶輸入的企業宣傳相關請求，并展示虛擬數字人的互動響應；
4、
5、深度學習模型構建單元，用于構建和訓練虛擬數字人的深度學習模型，包括語言理解模型、對話生成模型和形象渲染模型；
6、企業信息提取單元，與所述區塊鏈存儲單元連接，用于提取和更新企業宣傳資料，包括企業簡介、產品服務和新聞動態信息；
7、用戶請求處理單元，與所述用戶交互界面單元連接，用于接收并解析用戶請求，將請求轉化為結構化數據供后續模型處理；
8、對話管理單元，連接所述深度學習模型構建單元和用戶請求處理單元，用于基于用戶請求和當前對話上下文，調用對話生成模型生成恰當的回復文本；
9、形象渲染單元，連接所述深度學習模型構建單元，用于根據對話內容和場景，調用形象渲染模型生成虛擬數字人的動態形象和表情動畫；
10、區塊鏈驗證單元，用于對用戶交互數據進行區塊鏈驗證，并將驗證后的數據記錄到區塊鏈存儲單元；
11、反饋優化單元，用于收集用戶反饋和交互數據，分析模型性能，定期對深度學習模型進行調優和更新；
12、多渠道發布與管理單元，用于將虛擬數字人的互動內容發布到多個社交平臺和企業官網，同時管理不同渠道的內容更新和一致性。
13、優選的，所述深度學習模型構建單元中的語言理解模型采用transformer架構構建，并融入注意力機制。
14、優選的，訓練語言理解模型的步驟包括：
15、步驟a：收集企業宣傳相關文本數據，包括企業官網內容、產品說明書和新聞稿，進行數據清洗和預處理；
16、步驟b：對預處理后的文本數據進行分詞、詞性標注和命名實體識別，構建文本特征向量；
17、步驟c：構建基于transformer的語言理解模型，包括輸入層、編碼層、注意力層和輸出層；輸入層接收文本特征向量，編碼層通過多層transformer編碼器處理文本序列，注意力層引入自注意力機制捕捉文本內部關系，輸出層用于輸出文本的理解表示；
18、步驟d：使用步驟a處理后的數據集對模型進行訓練，采用交叉熵損失函數優化模型參數；
19、步驟e：在驗證集上評估模型性能，通過準確率和f1值指標衡量模型效果；
20、步驟f：根據評估結果調整模型結構或超參數，重復步驟c至e，直至模型性能滿足要求。
21、優選的，所述步驟a中的數據清洗方式包括去除無關信息、糾正拼寫錯誤、統一文本格式和過濾低質量文本。
22、優選的，所述步驟a中的預處理步驟還包括文本增強，通過同義詞替換和句式變換增加訓練數據的多樣性。
23、優選的，所述對話生成模型采用序列到序列seq2seq架構，并結合強化學習進行訓練；具體實現方式包括：
24、步驟1：對話生成模型由編碼器、解碼器和注意力機制組成；編碼器采用多層lstm網絡，將用戶輸入序列編碼為固定長度的上下文向量；解碼器同樣采用多層lstm網絡，根據上下文向量生成回復序列；注意力機制用于計算編碼器中每個隱藏狀態與解碼器當前隱藏狀態的相關性，動態調整上下文向量的權重；
25、步驟2：在seq2seq模型訓練階段，采用交叉熵損失函數衡量生成回復與真實回復之間的差異；對于長度為t的回復序列，交叉熵損失函數定義為：
26、，
27、其中，表示回復序列中第t個詞的真實標簽，表示前t-1個詞的生成序列，x表示用戶輸入序列，表示在給定用戶輸入和前文生成序列的條件下，第t個詞為的概率；
28、步驟3：在seq2seq模型基礎上，引入強化學習框架進行進一步優化；定義獎勵函數r，根據生成的回復序列的自然度、相關性、多樣性和用戶滿意度給予獎勵；采用策略梯度方法，優化模型參數θ，以最大化期望獎勵。
29、優選的，所述采用強化學習框架優化對話生成模型的步驟包括：
30、s1：使用監督學習方法預訓練seq2seq模型，得到初始參數θ；
31、s2：構建模擬用戶環境，與用戶模型進行多輪對話模擬；在每輪對話中，根據用戶輸入和當前模型參數生成回復序列；
32、s3：設計獎勵函數r，綜合考慮回復的自然度、相關性、多樣性和模擬用戶的反饋；自然度通過語言模型評分衡量，相關性通過與預設答案的匹配度計算，多樣性通過計算生成回復的熵指標評估；
33、s4：根據生成的回復序列和對應的獎勵值，使用策略梯度方法更新模型參數θ；采用reinforce算法，梯度計算公式為：
34、，
35、其中，表示期望操作符，表示在給定模型參數θ下，對內部表達式取期望值；表示獎勵值，是根據生成的回復序列和模擬用戶的反饋計算得到的綜合獎勵；表現模型參數θ關于生成回復序列y的條件概率的梯度；
36、通過蒙特卡洛采樣近似期望，使用生成的回復序列和獎勵值計算梯度，并更新模型參數；
37、s5：重復步驟s2至s4，直至模型性能收斂或達到預設的訓練輪數。
38、優選的，所述強化學習訓練中的獎勵函數r設計方式包括：
39、自然度獎勵：使用預訓練的語言模型對生成的回復序列進行評分，評分越高獎勵越大；采用困惑度的倒數作為評分指標，困惑度越低表示回復越自然；
40、相關性獎勵：計算生成的回復序列與預設答案或用戶意圖的匹配度，匹配度越高獎勵越大；采用余弦相似度指標本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.基于區塊鏈和深度學習的企業宣傳虛擬數字人系統，其特征在于，所述系統包括：
2.根據權利要求1所述的基于區塊鏈和深度學習的企業宣傳虛擬數字人系統，其特征在于：所述深度學習模型構建單元中的語言理解模型采用Transformer架構構建，并融入注意力機制。
3.根據權利要求2所述的基于區塊鏈和深度學習的企業宣傳虛擬數字人系統，其特征在于，訓練語言理解模型的步驟包括：
4.根據權利要求3所述的基于區塊鏈和深度學習的企業宣傳虛擬數字人系統，其特征在于：所述步驟A中的數據清洗方式包括去除無關信息、糾正拼寫錯誤、統一文本格式和過濾低質量文本。
5.根據權利要求4所述的基于區塊鏈和深度學習的企業宣傳虛擬數字人系統，其特征在于：所述步驟A中的預處理步驟還包括文本增強，通過同義詞替換和句式變換增加訓練數據的多樣性。
6.根據權利要求5所述的基于區塊鏈和深度學習的企業宣傳虛擬數字人系統，其特征在于，所述對話生成模型采用序列到序列Seq2Seq架構，并結合強化學習進行訓練；具體實現方式包括：
7.根據權利要求6所述的基于區塊鏈和
8.根據權利要求7所述的基于區塊鏈和深度學習的企業宣傳虛擬數字人系統，其特征在于，所述強化學習訓練中的獎勵函數R設計方式包括：
9.根據權利要求1所述的基于區塊鏈和深度學習的企業宣傳虛擬數字人系統，其特征在于：所述形象渲染模型還包括風格遷移功能，用于根據企業品牌風格調整虛擬數字人的外觀和動畫風格。
10.根據權利要求1所述的基于區塊鏈和深度學習的企業宣傳虛擬數字人系統，其特征在于：所述多渠道發布與管理單元包括API接口對接功能，用于與第三方社交平臺和企業內部系統集成。
...【技術特征摘要】
1.基于區塊鏈和深度學習的企業宣傳虛擬數字人系統，其特征在于，所述系統包括：
2.根據權利要求1所述的基于區塊鏈和深度學習的企業宣傳虛擬數字人系統，其特征在于：所述深度學習模型構建單元中的語言理解模型采用transformer架構構建，并融入注意力機制。
3.根據權利要求2所述的基于區塊鏈和深度學習的企業宣傳虛擬數字人系統，其特征在于，訓練語言理解模型的步驟包括：
4.根據權利要求3所述的基于區塊鏈和深度學習的企業宣傳虛擬數字人系統，其特征在于：所述步驟a中的數據清洗方式包括去除無關信息、糾正拼寫錯誤、統一文本格式和過濾低質量文本。
5.根據權利要求4所述的基于區塊鏈和深度學習的企業宣傳虛擬數字人系統，其特征在于：所述步驟a中的預處理步驟還包括文本增強，通過同義詞替換和句式變換增加訓練數據的多樣性。
6.根據權利要求5所述的基于區...
【專利技術屬性】
技術研發人員：張日駒，管鵬飛，覃志參，李能，
申請(專利權)人：安徽瑞軒供應鏈科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
還沒有人留言評論。發表了對其他瀏覽者有用的留言會獲得科技券。