基于语料库的语言模型生成方法及其系统与流程

本发明涉及一种人工智能的，尤其涉及基于语料库的语言模型生成方法及其系统。

背景技术：

1、随着战略的深入推进，高端装备制造领域的智能化运维与人机协作已成为提升生产效率与安全性的关键。在这一进程中，大型语言模型凭借强大的自然语言理解与生成能力，被广泛应用于设备故障诊断、装配工艺指导及应急决策支持等场景。然而，通用大模型主要基于互联网公开文本训练，缺乏对特定工业场景中多模态信号与专业操作逻辑的深度关联理解。为了赋予模型领域专家的能力，构建高质量的专用语料库成为核心前提。当前，业界普遍采用真实数据采集清洗与数字孪生仿真生成相结合的方式来扩充语料规模。真实数据虽然准确但获取成本极高且长尾故障样本稀缺；数字孪生技术则能通过参数化扰动低成本生成海量包含罕见故障的模拟数据，并通过自动化脚本标注真值，已成为解决数据匮乏问题的主流技术手段。

2、然而，现有的基于数字孪生的语料库构建方法存在显著的技术瓶颈。其核心缺陷在于仿真环境生成的物理完美性与真实世界人类感知的认知模糊性之间存在巨大的语义鸿沟。现有技术在生成语料时，通常直接输出仿真引擎计算出的精确物理真值，并将此作为确定性标签训练模型。这种处理方式忽略了真实工况中普遍存在的传感器噪声、环境干扰以及人类专家在决策时的感知不确定性与犹豫过程。由此导致的直接后果是，基于此类过度纯净语料训练的模型在真实部署中表现出极端的过度自信与逻辑僵化。一旦输入信号因噪声轻微偏离仿真标准曲线，模型便无法识别或产生严重幻觉，缺乏人类专家那种疑似异常需进一步验证的启发式推理能力。

技术实现思路

1、本发明克服了现有技术的不足，提供基于语料库的语言模型生成方法及其系统。

2、为达到上述目的，本发明采用的技术方案为：基于语料库的语言模型生成方法，包括：

3、s1、构建包含参数化故障扰动的数字孪生仿真环境，运行仿真以采集多模态物理真值数据序列；

4、s2、将多模态物理真值数据序列输入生物感知模拟层，利用非线性传递函数模拟人类感官阈值漂移与注意力波动，输出带有动态置信度分布的模糊感知向量；

5、s3、实时监测模糊感知向量的动态置信度分布，当置信度低于不确定性阈值时，自动触发主动感知规划机制，生成并执行最大化信息增益的虚拟探索动作序列；

6、s4、融合模糊感知向量与执行虚拟探索动作序列后获取的补充观测数据，基于贝叶斯推断算法迭代更新故障假设的后验概率，并将概率收敛过程映射为包含假设提出、验证及修正逻辑的动态思维链文本；

7、s5、利用动态思维链文本的结构化语料对语言模型进行指令微调，得到具备不确定性推理能力的语言模型。

8、本发明一个较佳实施例中，步骤s2中，利用非线性传递函数模拟人类感官阈值漂移与注意力波动，包括：

9、依据心理物理学原理，针对视觉、听觉及力觉不同感知通道分别构建独立的生物感知子模块；

10、在每个子模块内，采用基于韦伯费希纳定律设计的非线性传递函数，将输入的精确物理信号转化为具有内在模糊性的神经兴奋模式；

11、同时，运行动态感官阈值漂移机制，根据虚拟主体的疲劳累积程度与适应历史实时调整感知阈值，模拟因疲劳导致的漏检或因警觉导致的虚警现象；

12、并引入注意力波动模型，生成随时间变化的注意力权重序列，对不同空间区域或模态的感知信号进行增强或抑制处理，最终同步计算并输出表征感知可靠性的置信度分数。

13、本发明一个较佳实施例中，步骤s3中，生成并执行最大化信息增益的虚拟探索动作序列，包括：

14、将当前的模糊感知状态定义为初始信念状态，并在数字孪生环境中构建包含多角度观测、重复操作、切换检测模式及调整环境参数的虚拟动作空间；

15、基于部分可观测马尔可夫决策过程框架，预测执行每个候选动作后可能获得的观测结果概率分布；

16、计算执行各候选动作前后信念状态的概率分布差异，以量化每个动作预期的信息增益量；

17、通过启发式搜索策略在所述虚拟动作空间中进行多步推演，筛选出能使预期后验概率分布不确定性最小的动作组合，作为所述虚拟探索动作序列下发执行。

18、本发明一个较佳实施例中，步骤s4中，将概率收敛过程映射为动态思维链文本，包括：

19、维护一个逻辑模板引擎，实时解析贝叶斯更新过程中的关键节点数据，所述关键节点数据包括先验概率的初始分布、新证据的特征描述、似然比的计算结果以及后验概率的漂移方向与幅度；

20、根据初始模糊感知向量生成描述初步怀疑对象及不确定程度的假设提出语句；

21、结合执行的虚拟探索动作及获取的补充观测数据，生成阐述验证措施理由及新现象的行动验证语句；

22、依据后验概率的收敛结果及预设的逻辑连接词与概率变化区间对应规则，生成总结证据支持程度并得出最终结论的信念更新与决策收敛语句；

23、其中，当后验概率增量超过高阈值时采用强确认逻辑表述，当后验概率增量低于负高阈值时采用强否定逻辑表述，当概率增量绝对值较小时采用弱修正或需进一步验证的委婉表述。

24、本发明一个较佳实施例中，步骤s1中，构建包含参数化故障扰动的数字孪生仿真环境，包括：

25、基于目标高端装备的几何拓扑结构、材料物理属性及运动学约束，在虚拟空间中重构全要素数字化映射模型，所述模型内嵌描述设备动力学行为的微分方程组；

26、定义参数化故障扰动空间，将故障类型、注入位置、严重程度系数及演化时间常数设定为可独立配置的变量；

27、通过正交实验设计或拉丁超立方采样算法，在所述参数化故障扰动空间内进行系统性遍历，生成覆盖从正常工况到极端失效边界的全场景仿真用例集；

28、驱动数字孪生环境执行所述全场景仿真用例集，利用基于互信息最大化的时间戳对齐算法，将异构的多模态数据流映射至统一时间轴，形成带有精确物理真值标签的多模态物理真值数据序列。

29、本发明一个较佳实施例中，参数化故障扰动空间中的严重程度系数用于线性或非线性地控制故障影响的幅值大小，模拟从轻微异常到灾难性失效的连续变化；

30、所述参数化故障扰动空间中还包含空间分布函数，根据故障的物理机理定义其在装备几何空间中的作用范围与强度分布；

31、以及包含时间演化函数，描述故障从发生时刻开始随时间变化的动态特征，所述时间演化函数的形式包括阶跃函数、斜坡函数或指数增长函数，分别模拟突发断裂、渐进磨损或热失控过程。

32、本发明一个较佳实施例中，步骤s3中，所述不确定性阈值为动态调整的阈值，其数值根据当前作业任务的安全等级、紧急程度及历史误报率进行自适应调整，以确保在高风险场景下对潜在不确定性的捕捉灵敏度高于低风险场景。

33、本发明一个较佳实施例中，步骤s5中，对语言模型进行指令微调，包括：

34、将所述动态思维链文本转化为标准的指令微调数据格式，每条数据样本包含界定任务为基于多模态感知信息进行故障诊断与推理的指令部分、包含模糊感知向量描述及虚拟探索动作序列描述的输入部分、以及包含完整思维链文本的输出部分；

35、将生成的样本按一定比例混合真实专家标注的高质量案例，构成专用指令微调数据集；

36、采用思维链感知的损失函数对预训练语言模型进行训练，所述损失函数不仅计算模型生成最终结论的误差，还引入逻辑一致性正则化项，对推理逻辑链条中的断裂与不一致进行惩罚，并对思维链中的关键逻辑节点及其后续推论赋予更高的权重系数。

37、本发明一个较佳实施例中，步骤s2中，输出的模糊感知向量不仅包含信号强度信息，还内嵌了当前时刻感知的可靠性评估即置信度分数，该置信度分数在感知强度接近决策边界时最低，表示虚拟主体处于犹豫状态，在感知强度趋向于极值且注意力集中时最高。

38、本发明提供了基于语料库的语言模型生成系统，包括：

39、数字孪生仿真模块，用于构建包含参数化故障扰动的数字孪生仿真环境，并运行仿真以采集多模态物理真值数据序列；

40、生物感知模拟模块，用于接收所述多模态物理真值数据序列，利用非线性传递函数模拟人类感官阈值漂移与注意力波动，输出带有动态置信度分布的模糊感知向量；

41、主动感知规划模块，用于实时监测所述模糊感知向量的动态置信度分布，当置信度低于不确定性阈值时，自动触发主动感知规划机制，生成并执行最大化信息增益的虚拟探索动作序列；

42、动态思维链生成模块，用于融合所述模糊感知向量与执行所述虚拟探索动作序列后获取的补充观测数据，基于贝叶斯推断算法迭代更新故障假设的后验概率，并将概率收敛过程映射为包含假设提出、验证及修正逻辑的动态思维链文本；

43、指令微调模块，用于利用所述动态思维链文本的结构化语料对语言模型进行指令微调，得到具备不确定性推理能力的语言模型。

44、本发明解决了背景技术中存在的缺陷，本发明具备以下有益效果：

45、（1）本发明通过构建包含参数化故障扰动的数字孪生仿真环境，并引入生物感知模拟层，将物理真值转换为带有动态置信度分布的模糊感知向量，解决了传统仿真语料因物理完美性导致模型脱离真实人类认知逻辑的技术弊端。现有技术直接将仿真引擎计算出的精确物理真值作为确定性标签，忽略了真实工况中普遍存在的传感器噪声与人类专家的感知不确定性。本发明通过模拟人类感官阈值漂移与注意力波动，使生成的语料天然蕴含了认知模糊性，从而让模型在训练阶段即学会在信息不完备条件下保持必要的审慎态度，在面对真实工业现场信号微弱、特征模糊的临界故障时，能够有效抑制因过度自信而引发的误判风险。

46、（2）本发明通过实时监测模糊感知向量的置信度分布，并在置信度低于不确定性阈值时自动触发主动感知规划机制，解决了现有语料库构建方法无法复现人类专家从怀疑到求证这一动态思维过程的技术缺陷。现有技术依赖静态统计分布进行数据增强，仅能在数值层面引入扰动，却无法模拟人类在低置信度下主动变换观测视角、重复操作以复现信号的求证行为。本发明通过生成并执行最大化信息增益的虚拟探索动作序列，使语料库中完整记录了从初步怀疑到主动验证的交互式推理轨迹，赋予语言模型在感知模糊时主动规划验证路径的能力。

47、（3）本发明通过融合模糊感知向量与补充观测数据，基于贝叶斯推断算法迭代更新故障假设的后验概率，并将这一概率收敛过程映射为包含假设提出、验证及修正逻辑的动态思维链文本，解决了现有语料库重结果轻过程的深层次缺陷。现有技术将最终故障标签作为训练目标，导致模型缺乏在证据不足时进行渐进式推理的训练样本。本发明将数值层面的贝叶斯更新过程转化为结构化的自然语言推理序列，使语言模型得以学习人类专家权衡多方证据、动态修正信念的认知范式，在面对多因素耦合的复杂故障时，能够输出可解释的、具备逻辑演进特征的诊断结论。

48、（4）本发明利用包含完整认知演进轨迹的动态思维链文本对语言模型进行指令微调，将生物感知模拟与主动求证机制所产生的结构化知识高效注入模型参数，解决了通用预训练模型缺乏专用领域认知逻辑的根本性问题。现有技术的微调方法往往只关注输入与最终标签的映射关系，导致模型学会了快速给出结论却丢失了中间推理能力。本发明通过思维链感知的损失函数迫使模型高度关注因果推导的连贯性，使其从被动的文本续写者转变为具备类人认知机理的主动推理者，实现了从感知不确定到决策确信的完整认知闭环。