具体技术细节
[0005] 为解决上述背景中的技术问题，本发明提供了一种基于AIGC的云计算实验教辅机器人，包括：云计算模块、AIGC模块和交互模块；
[0006] 所述云计算模块与所述AIGC模块连接，用于提供实验环境和实验数据；
[0007] 所述AIGC模块与所述交互模块连接，用于基于所述实验环境和所述实验数据生成实验教程和解答用户问题；
[0008] 所述交互模块与所述AIGC模块连接，用于用户进行交互并获取所述实验教程和问题答案。
[0009] 优选的，所述AIGC模块包括：机器学习单元和自然语言处理单元；
[0010] 所述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。
[0011] 所述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。
[0012] 优选的，所述交互模块包括：实验教程展示单元和问题解答单元；
[0013] 所述实验教程展示单元用于显示生成的所述实验教程；
[0014] 所述问题解答单元用于显示生成的问题答案。
[0015] 优选的，所述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。
[0016] 优选的，所述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。
[0017] 优选的，构建所述自然语言处理模型的方法包括：
[0018] 采集文本数据并进行预处理，得到样本数据；
[0019] 对所述样本数据进行词向量表示，得到词向量数据；
[0020] 基于所述词向量数据构建自然语言处理模型，并训练所述自然语言处理模型。
[0021] 优选的，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。
[0022] 优选的，还包括：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。
[0023] 与现有技术相比，本发明的有益效果如下：
[0024] 本发明通过使用AIGC技术，能够自动生成实验教程和解答学生问题，大大减轻了教师的工作负担，提高了实验教学的效率和质量。同时基于云计算平台，可以随时随地为学生提供实验环境和实验数据，方便学生进行实验学习。
法律保护范围
涉及权利要求数量8：其中独权1项，从权-1项
1.一种基于AIGC的云计算实验教辅机器人，其特征在于，包括：云计算模块、AIGC模块和交互模块；
所述云计算模块与所述AIGC模块连接，用于提供实验环境和实验数据；
所述AIGC模块与所述交互模块连接，用于基于所述实验环境和所述实验数据生成实验教程和解答用户问题；
所述交互模块与所述AIGC模块连接，用于用户进行交互并获取所述实验教程和问题答案。
2.根据权利要求1所述的基于AIGC的云计算实验教辅机器人，其特征在于，所述AIGC模块包括：机器学习单元和自然语言处理单元；
所述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；
所述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。
3.根据权利要求1所述的基于AIGC的云计算实验教辅机器人，其特征在于，所述交互模块包括：实验教程展示单元和问题解答单元；
所述实验教程展示单元用于显示生成的所述实验教程；
所述问题解答单元用于显示生成的问题答案。
4.根据权利要求2所述的基于AIGC的云计算实验教辅机器人，其特征在于，所述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。
5.根据权利要求2所述的基于AIGC的云计算实验教辅机器人，其特征在于，所述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。
6.根据权利要求5所述的基于AIGC的云计算实验教辅机器人，其特征在于，构建所述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；
对所述样本数据进行词向量表示，得到词向量数据；
基于所述词向量数据构建自然语言处理模型，并训练所述自然语言处理模型。
7.根据权利要求1所述的基于AIGC的云计算实验教辅机器人，其特征在于，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。
8.根据权利要求1所述的基于AIGC的云计算实验教辅机器人，其特征在于，还包括：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。
