用于辅助语言学习的口语对话方法和装置、对话机器人

本发明涉及自然语言处理，尤其涉及用于辅助语言学习的口语对话方法和装置、对话机器人。

背景技术：

1、对于语言学习者来说，语言学习离不开口语对话的练习。口语对话练习不仅可以帮助语言学习者灵活运用所学的语法与词汇知识，加深他们的理解与记忆，同时，口语对话练习可以全方面提升语言学习者的听说、阅读、理解和表达能力，提升语言学习者的沟通技术与表达流利度，提高语言学习者的积极性与自信心。

2、传统的语言学习方法依赖于固定的教学材料和标准课程，难以根据语言学习者的语言熟练程度和语言学习目标提供个性化的语言教学服务。同时，大多数语言学习者很难有条件获得真实的对话体验，也无法拥有及时的反馈与纠正来帮助语言学习者迅速改善语言表达能力。可见，传统的语言学习方案学习效果较差、局限性强。

技术实现思路

1、本发明实施例的目的是提供一种用于辅助语言学习的口语对话方法和装置、对话机器人，能够解决现有技术中存在的语言学习效果较差、局限性强的问题。

2、为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：

3、一方面，提供了一种用于辅助语言学习的口语对话方法，该方法包括：

4、构建口语对话数据集，其中，所述口语对话数据集中的每一条数据包含适用于语言学习者的多轮对话文本；

5、构建用于辅助语言学习的对话语言模型；

6、使用所述口语对话数据集对所述对话语言模型进行指令微调，得到目标语言模型，其中，所述目标语言模型用于生成辅助语言学习的对话文本；

7、构建用于口语教学任务的智能体框架，其中，所述智能体框架中包括至少两个智能体；

8、为所述智能体框架中各所述智能体设置角色任务；

9、在口语对话过程中，依据所述智能体框架中各智能体对应的角色任务和所述目标语言模型，生成口语对话文本。

10、可选地，所述构建口语对话数据集的步骤，包括：

11、通过大语言模型以教学课本为原始语料自动生成口语对话数据集中的每一条数据；

12、其中，所述教学课本包括大学英语教学课本、小学英语教学课本。

13、可选地，所述通过大语言模型以教学课本为原始语料自动生成口语对话数据集中的每一条数据的步骤，包括：

14、从教学课本的各单元中抽取对话主题；

15、将主题输入至第一大语言模型，通过第一预设提示使其生成与主题相关的符合课本难度的对话数据；

16、将所述第一大语言模型生成的对话数据输入至第二大语言模型，通过第二预设提示使其进行对话，产生多轮对话文本。

17、可选地，所述构建用于辅助语言学习的对话语言模型的步骤，包括：

18、将llama2大语言模型配置为基于自注意力网络的解码器模型以生成对话语言模型。

19、可选地，使用所述口语对话数据集对所述对话语言模型进行指令微调，得到目标语言模型的步骤，包括：

20、基于所述口语对话数据集，采用lora方法对所述llama2大语言模型内部的权重矩阵进行低秩逼近，得到目标语言模型。

21、可选地，在所述智能体框架为双智能体框架时，所述智能体框架包括教练智能体和教师智能体，或者所述智能体框架包括教师智能体和学生智能体；

22、所述教练智能体用于依据语言学习者的语言熟练程度和语言学习目标，进行教学设计；所述教师智能体用于进行对话练习模拟口语教学；所述学生智能体用于扮演语言学习者。

23、可选地，在所述智能体框架为多智能体框架时，所述智能体框架包括：课程设计模块、教学模块、反思模块以及测试模块，所述智能体框架中的每个模块对应一个智能体。

24、另一方面，提供了一种用于辅助语言学习的口语对话装置，包括：

25、第一构建模块，用于构建口语对话数据集，其中，所述口语对话数据集中的每一条数据包含适用于语言学习者的多轮对话文本；

26、第二构建模块，用于构建用于辅助语言学习的对话语言模型；

27、微调模块，用于使用所述口语对话数据集对所述对话语言模型进行指令微调，得到目标语言模型，其中，所述目标语言模型用于生成辅助语言学习的对话文本；

28、第三构建模块，用于构建用于口语教学任务的智能体框架，其中，所述智能体框架中包括至少两个智能体；

29、设置模块，用于为所述智能体框架中各所述智能体设置角色任务；

30、控制模块，用于在口语对话过程中，依据所述智能体框架中各智能体对应的角色任务和所述目标语言模型，生成口语对话文本。

31、另一方面，提供了一种对话机器人，所述对话机器人包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序或指令，所述程序或指令被所述处理器执行时实现上述任意用于辅助语言学习的口语对话方法的步骤。

32、本发明实施例提供的用于辅助语言学习的口语对话方案，构建口语对话数据集；构建用于辅助语言学习的对话语言模型；使用口语对话数据集对话语言模型进行指令微调，得到目标语言模型；构建用于口语教学任务的智能体框架；为智能体框架中各智能体设置角色任务；在口语对话过程中，依据智能体框架中各智能体对应的角色任务和目标语言模型，生成口语对话文本。该方案一方面，辅助语言学习的口语对话机器人可以根据语言学习者的语言熟练程度、语言学习目标与学习风格，提供个性化的学习内容与反馈，使语言学习更适合语言学习者的水平、兴趣与学习需求，使得辅助语言学习灵活性更强；第二方面，目标语言模块模拟的真实自然的对话场景，为语言学习者提供了丰富的对话体验，能够提升语言学习者的语言交流能力；第三方面，目标语言模型凭借其强大的学习能力、语言理解能力和生成能力，能够生成自然、真实、流畅的文本，使得口语对话贴近真实场景，有助于语言学习者获取真实的对话体验，提升语言技能。

技术特征：

1.一种用于辅助语言学习的口语对话方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述构建口语对话数据集的步骤，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述通过大语言模型以教学课本为原始语料自动生成口语对话数据集中的每一条数据的步骤，包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述构建用于辅助语言学习的对话语言模型的步骤，包括：

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，使用所述口语对话数据集对所述对话语言模型进行指令微调，得到目标语言模型的步骤，包括：

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述智能体框架为多智能体框架时，所述智能体框架包括：课程设计模块、教学模块、反思模块以及测试模块，所述智能体框架中的每个模块对应一个智能体。

8.一种用于辅助语言学习的口语对话装置，其特征在于，包括：

9.一种对话机器人，其特征在于，所述对话机器人包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序或指令，所述程序或指令被所述处理器执行时实现权利要求1-7中任一项所述的用于辅助语言学习的口语对话方法。

技术总结
本发明公开了用于辅助语言学习的口语对话方法和装置、对话机器人，属于自然语言处理技术领域，所述方法包括：构建口语对话数据集；构建用于辅助语言学习的对话语言模型；使用所述口语对话数据集对所述对话语言模型进行指令微调，得到目标语言模型；构建用于口语教学任务的智能体框架；为所述智能体框架中各所述智能体设置角色任务；在口语对话过程中，依据所述智能体框架中各智能体对应的角色任务和所述目标语言模型，生成口语对话文本。本发明提供的用于辅助语言学习的口语对话方案，能够提升语言学习效果、灵活使用多种场景的辅助语言学习。

技术研发人员：杨麟儿,余婧思,师佳丽,朱琳,孔存良,杨尔弘
受保护的技术使用者：北京语言大学
技术研发日：
技术公布日：2024/4/22