[0001] 本发明涉及辅助教育领域，具体涉及基于AIGC的云计算实验教辅机器人。

[0002] 在过去的几十年中，计算机视觉和机器学习已经取得了巨大的进展。然而，传统的计算机视觉算法通常需要大量的手工特征工程和调优，这既耗时又耗费资源。而且，这些算法往往难以适应不同的场景和任务。

[0003] 为了解决这些问题，深度学习作为一种新兴的机器学习技术，逐渐成为计算机视觉领域的主流。深度学习通过构建多层的神经网络模型，能够自动从原始数据中学习特征表示，从而大大简化了特征工程的过程。深度学习模型在各种计算机视觉任务中取得了令人瞩目的成绩，如图像分类、目标检测、语义分割等。然而，深度学习模型也存在一些问题。首先，深度学习模型通常需要大量的训练数据来达到良好的性能，但在实际应用中，获取大量的标记数据往往是困难且昂贵的。其次，深度学习模型通常需要大量的计算资源和存储空间，这在一些资源受限的场景中限制了其应用。

[0004] 随着云计算技术的不断发展，越来越多的企业和学校开始利用云计算平台进行实验和教学。然而，传统的实验教辅方式需要教师手动编写实验教程和解答学生问题，工作量大且效率低下。因此，需要一种能够自动生成实验教程和解答学生问题的教辅机器人，以提高实验教学的效率和质量。

[0027] 下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

[0028] 为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。

[0029] 实施例一

[0030] 如图1所示，为本发明实施例的系统结构示意图，包括：云计算模块、AIGC模块和交互模块；云计算模块与AIGC模块连接，用于提供实验环境和实验数据；述AIGC模块与交互模块连接，用于基于实验环境和实验数据生成实验教程和解答用户问题；交互模块与AIGC模块连接，用于用户进行交互并获取实验教程和问题答案。

[0031] 其中，AIGC模块包括：机器学习单元和自然语言处理单元；机器学习单元用于基于历史数据和用户反馈，来生成实验教程和问题答案。自然语言处理单元用于理解并生成自然语言文本，包括：理解用户提出的问题，并将答案以文本方式生成。交互模块包括：实验教程展示单元和问题解答单元；实验教程展示单元用于显示生成的实验教程；问题解答单元用于显示生成的问题答案。机器学习单元采用递归神经网络模型来生成实验教程和问题答案。自然语言处理单元的工作流程包括：构建自然语言处理模型来理解、解释和生成自然语言文本。构建自然语言处理模型的方法包括：采集文本数据并进行预处理，得到样本数据；对样本数据进行词向量表示，得到词向量数据；基于词向量数据构建自然语言处理模型，并训练自然语言处理模型。

[0032] 此外，在本实施例中，机器人还包括：反馈模块，用于用户对生成的实验教程和问题解答进行评价。文字转语音模块，用于将生成的自然语言文本转换成语音并进行播报。

[0033] 实施例二

[0034] 下面将结合本实施例，详细说明本发明如何解决实际生活中的技术问题。

[0035] 在本实施例中，机器人会利用云计算模块根据用户提出的问题自动生产云计算实训场景，并对实训场景准备虚拟机环境。

[0036] 其主要是通过AIGC模块来实现理解问题并回答问题的，其AIGC模块中的自然语言处理单元和理解并生成自然语言文本。自然语言处理单元主要包括以下功能：

[0037] 1、将自然语言文本转换成机器可以理解和处理的数据结构，例如，文本可以被分解为句子、短语、词以及更细小的语言单元；

[0038] 2、识别文本中每个单词的语言属性，如名词、动词、形容词等；识别文本中的专有名词，如人名、地点、组织名等；

[0039] 3、分析词语、短语和句子的含义。这包括实体关系抽取、语义角色标注等，可以用来理解句子中实体之间的关系；

[0040] 4、判断文本表达的情绪倾向，如正面、负面或中性；

[0041] 5、根据给定的数据或上下文生成自然语言文本。

[0042] 其训练过程如下：

[0043] 首先，需要收集大量的文本数据，这些数据可以来源于书籍、文章、社交媒体等。然后对数据进行预处理，包括去除标点符号、转换为小写、分词等操作，得到样本数据。

[0044] 之后样本数据进行词向量表示，具体的：

[0045] 创建一个包含所有出现在文本中的单词的词汇表。词汇表中的单词顺序可以根据出现频率、字母顺序等排序。此外，可以添加一些特殊的未知词来表示文本中未出现在词汇表中的单词。选择一个预训练的词向量模型。本实施例选用Word2Vec模型。该模型已经在大量文本数据上进行了预训练，可以捕捉单词的语义和上下文信息。

[0046] 之后，使用使用预训练的词向量模型，将词汇表中的每个单词映射为一个向量。这些向量通常在100‑300维之间。对于未在词汇表中出现的单词，可以将其向量表示为全零向量或随机向量。

[0047] 最后，将文本中的每个单词的向量表示拼接成文本的向量表示。这可以通过将单词向量相加或取平均值来实现。这样，整个文本就可以表示为一个高维空间的向量。为了防止过拟合和提高计算效率，本实施例采用L2正则化对词向量进行归一化处理。

[0048] 根据上述步骤得到的词向量数据，构建自然语言处理模型，具体采用长短期记忆网络。该网络包含三个部分：遗忘门、输入门和输出门。

[0049] 遗忘门是对前一时刻的历史信息进行选择性遗忘。其遗忘门读取上一时刻的输出ht‑1和当前时刻的输入xt，通过Sigmoid激活函数对结果进行非线性激活，得到遗忘门的输出ft。

[0050] ft＝σ(wf(ht‑1,xt)+bf)

[0051] 其中xt表示t时刻的输入，wf为遗忘门权重，bf为遗忘门的偏置项，σ为Sigmoid激活‑x函数，其计算方法为：σ(x)＝1/(1‑e )，ft为遗忘门衰减系数，控制细胞状态中对于历史时刻信息的遗忘程度，其计算结果在0～1之间。当ft＝1时，历史信息完全保留；ft＝0时代表完全遗忘历史信息。

[0052] 输入门包括：

[0053] at＝σ(wa(ht‑1,xt)+ba)

[0054] ct＝tanh(wc(ht‑1,xt)+bc)

[0055]

[0056] 其中，at是使用Sigmoid函数对数据信息进行选择，ct是使用tanh函数获得的选择输入信息。wa、wc是输入门权重，ba、bc分别是输入门偏置项。 代表Hadamard积。it为输入门衰减系数。

[0057] 输出门包括：

[0058] ot＝σ(wo(ht‑t，xt)+bo)

[0059] 其中，w0为输出门权重，bo为偏置项，ot代表输出门衰减系数。

[0060] 在完成模型构建之后，使用收集到的数据对模型进行训练。训练过程中，模型会不断优化参数，使得预测结果与实际结果的误差最小化。训练过程中通常采用反向传播算法更新模型参数。

[0061] 由此，机器人便拥有了理解和生成人类语言的能力，之后便利用机器学习单元来训练机器人生成实验过程及问题答案的能力。

[0062] 首先根据需求采集大量对应的实验教程、相关问题以及对应的答案，作为训练样本；之后利用训练样本来训练机器人。

[0063] 具体采用递归神经网络。在本实施例中，构建的递归神经网络分为两大部分，对于第一部分，在本实施例中，将采集到的训练样本作为训练集来构建神经网络架构Net1，该结构有三种神经网络层。①Conv1d+ReLU：该部分为神经网络的第一层，有64个长度为3的卷积核，激活函数ReLU被用于增加神经网络的非线性。②Conv1d+BN+ReLU：该层总共有5层，每层有64个长度为3的卷积核，每个卷积层之后有一个一维批归一化层，之后为ReLU函数。③Conv1d：该层为卷积层，有1个长度为3的卷积核。该神经网络架构使用开源PyTorch架构实现。神经网络Net1在训练集上训练之后，可以对输入的训练样本进行处理，得到处理后数据。

[0064] 第二部分为多参数信息反演框架。该框架构建了深度神经网络Net2和Net3，分别对第一部分得到的处理后数据进行反演。本实施例中，将神经网络Net2和Net3设置了相同的网络架构。该架构有两种神经网络层。①5层一维卷积神经网络，每层卷积核的数量分别为64，32，16，8，4，卷积核的长度为3。每层一维卷积层之后使用ReLU作为激活函数。②多层感知机。该层为全连接层。该框架通过训练，可以令机器人具备回答问题以及对应生成实验过程的能力。

[0065] 以上所述的实施例仅是对本发明优选方式进行的描述，并非对本发明的范围进行限定，在不脱离本发明设计精神的前提下，本领域普通技术人员对本发明的技术方案做出的各种变形和改进，均应落入本发明权利要求书确定的保护范围内。