随着国内政策环境持续优化,虚拟人、人机交互等场景需求旺盛,ChatGPT的核心竞争力在哪里?未来的应用场景如何,AI技术可能会在哪些领域加速落地?王赫表示,从AI的分类看,一类是生成型AI(AIGC),一类是决策型AI。
中新网上海11月21日电 (记者 许婧 郑莹莹)上海交通大学国家语言与健康研究中心常辉教授团队用时三年完成了国内首套“老年人语言障碍智能快速筛查系统”的研发,并于21日正式发布该系统。
据介绍,该系统可以快速检测老年人的语言状况,并判断其是否存在语言障碍风险,以及提示风险等级。它具有快速、智能、便捷的特点,可用于医院或社区的老年人例行检查,也可用于养老院或家庭的老年人日常检查。
团队发挥病理语言学和语言测试学优势,结合老年人语言障碍特点,研发了一套老年人语言障碍测试体系。试题包括“找找看”“听听看”“说说看”,整个测试预计耗时7分钟左右。
此外,团队还研发了试题在线运行系统,支持平板、手机及计算机等多种设备。
为了使老年人语言障碍筛查更加高效、稳定和智能,使结果反馈更加及时,该团队联合上海理工大学的崔海坡教授团队,开发了智能评分与反馈系统。相关系统基于构建的语言评价体系与大规模文本预训练模型技术,解决传统人工评估效率低、一致性难的问题,实现了对被测试者语言表达能力的自动化、多维度、高稳定智能评分,为老年语言健康筛查提供了可靠的技术工具。
相关系统具有两个核心技术。一、大模型赋能,三维评分体系实现精准量化。系统以大模型为评分引擎,通过在提示词模板中融合“评分维度标准”“测试素材描述”“人工评分示例”,对构建的评分机制进行学习应用。系统在内容、语言、组织三大维度进行了量化评估,细化被测试者的综合语言表达质量。二、综合集成与迭代,降低大模型输出波动。为解决大模型在生成式评分中固有的波动性问题,系统构建了一套融合“多专家并行评分”与“迭代自校准”的复合型智能评分方法。合作团队引入“轻量化多模型并行评分”机制,设计了基于大模型自我纠错的“二次校准系统”,让系统综合被测试者的描述文本以及校准标签,给出最终的评分结果。
从整体看,相关研发为老年人语言障碍的筛查提供了标准化、可复用的评估路径,是自然语言处理技术在老年健康领域深度落地的典型案例。(完)
【编辑:刘阳禾】InfoLinkConsulting则谈到,拉晶生产周期较长,硅片产量增加的爬坡周期长,叠加当前硅料价格高低范围落差巨大,拉晶企业受制于生产用料的刚性需求和存在对硅料价格的顾虑,上游环节谈判难度加大,博弈成本上升。。
- 今日热点
- 推动中澳重建互信,双边关系重回正轨
- 围棋甲级联赛常规赛收官
- 便利返岗务工既是担当也是情怀
- 新华时评:以质量变革引领美好生活
- 博白视窗--广西频道--人民网
- 理想信念教育和党规党纪教育