人工智能大模型在数字文旅行业中的应用与探索.pdf

C o m m u n i c a t i o n&I n f o r m a t i o n T e c h n o l o g y N o.4.2 0 2 3通信与信息技术2 0 2 3 年第4 期(总第2 6 4 期)人工智能大模型在数字文旅行业中的应用与探索胡章元中通服咨询设计研究院有限公司，南京2 1 0 0 1 9摘 要：随着数字化技术的不断发展，数字文旅已经成为旅游行业的一个重要发展方向。在数字文旅中，基于人工智能大模型的智能问答系统和文本生成图像系统可以帮助游客更加便捷地获取相关信息并提供个性化的服务体验。通过分析人工智能模型在数字文旅方面的应用，探究了其在提升旅游体验和推动旅游产业数字化升级方面的作用。关键词：C h a t G P T;文本生成图像；数字文旅；个性化服务中图分类号：T P 3 1文献标识码：A文章编号：1 6 7 2-0 1 6 4(2 0 2 3)0 4-0 1 0 4-0 41 引言数字化技术的发展已经影响了旅游行业的方方面面，包括旅游消费者的观念和行为习惯。从在线预订、移动支付到目的地信息获取和体验分享，数字技术已经成为现代旅游不可或缺的一部分。在数字旅游中，数字文旅是一种新兴形式，通过虚拟现实、全息投影等技术手段，将数字技术应用于文化旅游领域，为游客提供更加全面、深度、个性化的旅游体验。通过数字化手段，游客可以在没有时间和空间限制的情况下，身临其境地感受文化景点的历史、文化和风貌，极大增强了旅游的互动性和趣味性。智能对话系统作为一种人工智能技术应用，能够帮助游客更加便捷地获取相关信息并提供个性化服务体验。C h a t G P T 作为一种基于T r a n s f o r m e r 架构的智能对话生成模型，具有很强的语言理解和表达能力，能够自动生成富有表现力和连贯性的自然语言响应，使得游客与数字文旅之间的交互更加流畅、真实和人性化。例如，游客可以通过C h a t G P T与虚拟导游进行实时对话，获得更加深入地解说和解释，提高旅游体验的质量和满意度。文本生成图像系统是一种基于人工智能技术的图像生成方法，它通过解析给定的文本描述并将其转化为图像。这种技术通常使用深度学习方法，如卷积神经网络(C N N)和生成式对抗网络(G A N)来实现。首先，C N N 模型会对输入的文本进行编码，然后G A N模型会根据文本编码生成相应的图像。如果将G A N 与其他模型结合，综合利用各模型的优点来完成样本生成任务，也是一个不错的思路四。2 系统构建2.1 构建智能问答系统C h a t G P T 可以被用来构建智能问答系统，通过自然语言处理技术对游客提出的问题进行处理，并提供相应的答案、更加个性化、智能化的应用服务。例如，游客可以问询景区开放时间、门票价格、周边美食、特色景点等相关信息。构建智能问答系统操作步骤如图1 所示。收集数据集数据预处理模型训练评估优化集成部智更新升级收集与特定领域相关的数掘，例如文底相关的问题和答案。对收集的数据进行预处理和清理，包括去除H T M L 标签、停用词等，并根据需要进行分词、词干提取和标注等操作，将经过预处理的故掘输入到C h a t G P T 模型中进行训练。在训炼过程中，C h a t G P T 模型会自动学习语言模式和规律，并生成与轴入问题相对应的答案。通过对训练结果进行评估，对训练参数进行调整和优化，进一步提高C h a t G P T 间答系统的准确度和性能。评估指标包括准确率、召回车.F 1 值等将训练好的模型部暑到应用程序中，并提供A P I 接口或其他交互方式，使用户可以通过轴入问题与系统进行交互。定期更新模型和数据集，同时监控模型的性能和用户反馈，不断优化模型和算法，提高系统的智能水平和用户体验。图1 构建智能问答系统操作步骤收稿日期：2 0 2 3 年5 月7 日；修回日期：2 0 2 3 年5 月1 2 日1 0 4人工智能人工智能大模型在数字文旅行业中的应用与探索智能问答系统的质量和效果主要依赖于语言模型的性能和数据集的质量，需要花费足够的时间和精力进行数据预处理和清洗工作。C h a t G P T 模型由于其参数规模较大，训练和推理的计算资源需求较高，需要考虑使用G P U 或其他加速方式。确保用户输入的问题具有一定的规范性和准确性，避免出现歧义或错误导致系统输出不准确或无法匹配。需要考虑用户数据隐私和安全问题，及时更新和优化问答系统的安全防护措施，避免敏感信息泄露和恶意攻击。智能问答系统需要持续优化和更新，根据用户反馈和业务需求不断迭代，提高系统效果和用户体验。2.2 构建文本生成图像系统文本生成图像技术是指通过计算机程序将给定的文本描述转换为图像的过程。在具体实现上，文本生成图像通常需要大量的训练数据和计算资源来提高图像质量和准确性。同时，采用对抗损失与内容损失相结合来训练模型 2 ,能使图像取得更好的效果。该技术的发展使得用户可以通过文字描述来生成想象中的图像，也提供了更多的机会去探索和创造新的视觉内容，以及促进了图像与自然语言处理等领域之间的交叉研究。该技术应用包括从文本中生成逼真的风景、城市或房屋场景、艺术绘画作品等。构建文本生成图像系统如图2 所示。在文本数生B好n 力验的A出理对0 0k,蚌56-n a rx z a k浮估化模断8 u n ts g o t t t更研1 9 2 08 0 性需结a n,如出数丽较N N 85,这醒出概新0,性力的*犯砌种，州a a n a o?题图2 构建文本生成图像系统操作步骤数据的质量会直接影响模型的性能，因此需要花费足够时间精力做好数据预处理和清洗工作。不同的模型结构和参数调整可能导致不同的结果，需要尝试多种模型结构和参数来找到最佳的组合。训练过程可能会消耗大量计算资源，需要考虑使用G P U进行加速或选择云端平台训练模型。在部署模型时要考虑数据隐私和安全问题。需要进行持续的监控和维护，及时发现和解决模型出现的问题。3 应用探索通过引入人工智能大模型的各类智慧应用，可以推动文旅行业实现数字化转型升级，为文旅企业提供更加高效和便捷的服务管理方式，以及为游客提供个性化、多元化、准确性服务内容体验，从而提高服务质量和效率。3.1 智能客服使用C h a t G P T 模型作为智能问答系统的核心技术，可以实现以下功能：自然语言理解：通过智能问答系统中C h a t G P T 模型对用户输入的自然语言进行处理和分析，将用户问题转化为机器可理解的形式。意图识别：在理解用户输入之后，智能问答系统中C h a t G P T 模型可以进一步识别用户的意图，帮助系统更准确地理解用户需求，并提供更精准的服务。智能回答：基于智能问答系统中C h a t G P T 模型的大规模预训练语言模型，可以生成高质量、自然流畅的文本回答，有效提升智能客服的响应速度和质量。同时，C h a t G P T 模型还可以实现多轮对话，支持复杂场景和交互任务。个性化推荐：通过智能问答系统中C h a t G P T 模型的个性化学习能力，智能客服可以根据用户历史记录和偏好，向用户推荐符合其需求的产品或服务。语音交互：除了文本交互，可以使用语音识别技术将用户的语音输入转换成文本，然后利用智能问答系统中C h a t G P T 模型生成回答，并使用语音合成技术将回答转换成语音输出给用户。这种方式常被称为语音助手或聊天机器人，可以被广泛应用到各种设备应用场景中，例如手机操作、智能音箱等。总之，基于C h a t G P T 模型的智能客服可以实现高效、智能、个性化的服务，为用户提供更好的体验和服务品质。3.2 数字导览基于智能问答系统中的C h a t G P T 大模型，以及借助语音与文本互转技术，可以用于开发数字导游，通过语音或文本输入，实现智能导航和虚拟讲解功能，为游客提供具有个性化服务的建议。例如，游客可以询问如何快速到达某个景点，或者需要推荐一些适合自己口味的餐厅等。同时，结合文本生成图像技术，数字导游可以根据用户提供的文本描述自动生成相应的图像，让用户更好地理解和感受景区内的各种文化遗产和历史背景。数字导览可以为提供各种场所的导览服务，例如博物馆、公园、城市等。C h a t G P T 被视为继互联网、智能手机之后的第三次革命性产品，其根源在于其具有典型的“人化”特征图。提供更加智能化的服务。系统可以根据用户的兴趣和偏好，推荐最适合他们的旅游路线和景点。支持用户与系统之间的交互，用户可以在系统中查看地图、搜索景点、评论和评分，从而提高用户参与感和用户体验。提供多样信息交互，如文字、语音、图像，还可以结合虚拟现实(V R)等新兴技术，为用户带来更加多元化的体验。可以随时随地使用，用户只需要打开手机或平板电脑就可以享受到导览服务，方便快捷。1 0 5通信与信息技术2 0 2 3 年第4 期(总第2 6 4 期)可以大幅度节省文旅机构、场馆、景点等单位的人力和财力成本，提高工作效率和经济效益。数字导览系统可以根据用户的需求和兴趣，提供个性化的服务，从而提高用户的满意度和黏性。3.3 智能推荐基于C h a t G P T 的智能问答系统可以利用历史数据和用户信息来实现智能推荐，提供更加符合游客兴趣和喜好的景点、美食等推荐。通过与游客的对话，C h a t G P T 可以了解游客的出行目的和偏好，进行个性化的产品或服务推荐，从而增强用户体验和满意度。基于C h a t G P T 的序列建模将用户历史行为序列化，C h a t G P T 擅长自然语言生成类任务，采用自回归语言模型，从左到右进行填字概率预测，贴近人类偏好，捕捉人类语言习惯4,从而挖掘用户的潜在兴趣和行为规律。引入多模态数据考虑将图片、音频、视频等多模态数据纳入推荐模型，从而提升推荐准确率和多样性。针对不同阶段的用户行为和偏好变化，提出自适应学习策略，即根据用户行为特征的演化，实时调整推荐模型的参数，从而适应用户不断变化的需求。为了提高用户对推荐结果的信任度，采用可解释性模型，将推荐结果与用户画像进行匹配，并给出推荐理由和权重分布的解释。多模态数据能够提升推荐准确率和多样性，进一步满足用户需求。多源数据整合可以提供更全面的用户和商品信息，从而进一步提高推荐准确性和多样性。自适应学习可以更好地适应用户不断变化的需求，从而提高用户满意度。可解释性模型可以让用户更好地理解推荐结果，并增强用户对推荐系统的信任度。3.4 文化遗产保护随着人类文明的不断发展，文化遗产保护与传承显得越来越重要，利用人工智能技术对文化遗产进行深度挖掘和分析，并实现文化遗产的数字化保护与传承。基于C h a t G P T 的智能问答系统可以应用于文物翻译，通过对相关文献及资料进行分析和理解，C h a t G P T 可以将其转化为现代汉字或其他语言，方便更多的人了解文化遗产。同时，结合文本生成图像系统，还可以根据古代文物的描述生成相应的图像，帮助人们更好地还原古代文化场景。将大量的文化遗产相关文献和资料输入基于C h a t G P T模型的智能问答系统中，通过文本生成技术生成更加丰富、精确的文化遗产描述和解释，从而实现更好的文化遗产保护和传承。将智能问答系统、文本生成图像系统以及语音与文本互转技术进行集成组合，以提高文化遗产的数字化呈现效果和用户体验，包括文本、图片、音频等多种类型数据。为了方便用户查找需要的信息，采用语义搜索引擎技术，实现对文化遗产的快速、精准检索。C h a t G P T 模型可以生成更丰富、精确的文化遗产描述和解释，有助于加深人们对文化遗产的了解和认识。多模态数据整合可以提供更全面、多元化的文化遗产呈现方式，进一步提高用户体验和互动性。语义搜索引擎可以实现快速、精准的文化遗产检索，为文化爱好者和学者提供便利5。3.5 历史场景回放历史场景回放是一种通过虚拟现实技术，重现历史场景并模拟历史事件的方法，有助于提高人们对历史的认识和理解。通过对历史事件、人物和地点的描述，C h a t G P T 可以生成具有情感色彩的文本描述，让用户更好地了解历史事件和人物。同时，结合文本生成图像系统，还可以根据历史事件和人物的描述生成相应的图像，让用户更直观地感受历史场景，实现历史事件的真实再现。将大量的历史文献资料输入到智能问答系统中，通过自然语言生成技术生成更加丰富、精确的历史事件描述和情景描绘，从而实现更好的历史场景回放效果。采用文本生成图像系统，将具有人物、场景、事件等方面情感色彩的文本描述，渲染出一张张历史再现的场景图像，以更真实的方式呈现历史事件，帮助用户更好地理解历史。提供个性化的历史场景回放服务，根据用户的需求和兴趣，定制符合其需求的历史场景。C h a t G P T 模型可以生成更丰富、精确的历史事件描述和情景描绘，有助于提高历史场景回放的真实感和互动性。虚拟现实技术应用可以帮助用户更好地理解历史，同时还可以提供更加生动、多样化的历史场景呈现方式。个性化场景定制可以满足不同用户群体的需求，为用户提供更加符合其兴趣和需求的历史场景回放服务。4 结语C h a t G P T 和文本生成图像技术在数字文旅行业中具有广阔的应用前景。将这些技术应用到数字导览、智能推荐、文化遗产保护和历史场景回放等领域，可以提高数字文旅行业的用户体验和参与度。尽管这些技术面临着一些挑战，但是随着技术的不断进步和算法的不断改进，C h a t G P T 和文本生成图像技术将会在数字文旅行业中发挥越来越重要的作用，未来可以探索更加创新和多元化的应用场景，如A R、V R、C h a t G P T、文本生成图像、语音生成图像等相关技术等。这些技术可以丰富产品内容、优化用户体验、提升服务质量，从而增强行业竞争力和品牌影响力，数字文旅行业将迎来更加灿烂的未来。1 0 6人工智能人工智能大模型在数字文旅行业中的应用与探索参考文献 1 程显毅，谢璐，朱建新，胡彬，施住.生成对抗网络G A N 综述 J .计算机科学，2 0 1 9,4 6(3):7 4-8 1.2 孙全，曾晓勤.基于生成对抗网络的图像修复 J .计算机科学，2 0 1 8,4 5(1 2):2 2 9-2 3 4+2 6 1.3 赵红勋，郭锦涛，李孝祥.人工智能时代人机关系的变革逻辑一一基于C h a t G P T 应用的学术考察 J .中国传媒科技，2 0 2 3,(2):1 3-1 8.4 黄楚新，陈伊高.C h a t G P T:开启通用型人工智能的数字交往 J .中国传媒科技，2 0 2 3,(2):1 5 9-1 6 0.5 C h a t G P T 破局，下一代搜索引擎不再是谷歌、百度?J .上海广播电视研究，2 0 2 3,(1):8-1 0.作者简介胡章元，工程师，主要从事项目管理及数字化系统设计工作。A p p l i c a t i o n a n d e x p l o r a t i o n o f a r t i f i c i a l i n t e l l i g e n c e b i g m o d e l i n t h e d i g i t a lc u l t u r e a n d t o u r i s m i n d u s t r yH U Z h a n g y u a nC h i n a I n f o r m a t i o n C o n s u l t i n g&D e s i g n i n g I n s t i t u t e,N a n j i n g 2 1 0 0 1 9,C h i n aA b s t r a c t:W i t h t h e c o n t i n u o u s d e v e l o p m e n t o f d i g i t a l t e c h n o l o g y,d i g i t a l c u l t u r a l t o u r i s m h a s b e c o m e a n i m p o r t a n td e v e l o p m e n t d i r e c t i o n i n t h e t o u r i s m i n d u s t r y.I n d i g i t a l c u l t u r a l t o u r i s m,i n t e l l i g e n t q u e s t i o n a n s w e r i n g s y s t e m s a n d t e x t g e n e r a t i o ni m a g e s y s t e m s b a s e d o n a r t i f i c i a l i n t e l l i g e n c e m o d e l s c a n h e l p t o u r i s t s m o r e c o n v e n i e n t l y o b t a i n r e l e v a n t i n f o r m a t i o n a n d p r o v i d ep e r s o n a l i z e d s e r v i c e e x p e r i e n c e s.T h i s a r t i c l e a n a l y z e s t h e a p p l i c a t i o n o f a r t i f i c i a l i n t e l l i g e n c e m o d e l s i n d i g i t a l c u l t u r e a n d t o u r i s m,a n d e x p l o r e s t h e i r r o l e i n i m p r o v i n g t o u r i s m e x p e r i e n c e a n d p r o m o t i n g t h e d i g i t a l u p g r a d i n g o f t h e t o u r i s m i n d u s t r y.K e y w o r d s:C h a t G P T,T e x t g e n e r a t e d i m a g e s,D i g i t a l c u l t u r a l t o u r i s m,P e r s o n a l i z e d s e r v i c e s(上接第9 1 页)D a t a s e t p r o d u c t i o n m e t h o d a n d f e a s i b i l i t y d e m o n s t r a t i o n b a s e d o n A I p a i n t i n gZ H U L i,H A N Y i x i n,Y U A N L i q i a n g,W A N G M e n gC o l l e g e o f M e c h a n i c a l a n d E l e c t r i c a l E n g i n e e r i n g,N o r t h e a s t F o r e s t r y U n i v e r s i t y,H a r b i n 1 5 0 0 4 0,C h i n aA b s t r a c t:I n o r d e r t o s o l v e t h e p r o b l e m s o f t r a d i t i o n a l d a t a c o l l e c t i o n d i f f i c u l t i e s a n d h i g h e n v i r o n m e n t a l r e q u i r e m e n t s f o r s o m ed a t a,p r o p o s e s a n i m a g e d a t a s e t e x p a n s i o n m e t h o d b a s e d o n A I m a p p i n g a n d p r o v e s i t s f e a s i b i l i t y t h r o u g h e x p e r i m e n t s.T h ev e r i f i c a t i o n e x p e r i m e n t w a s b a s e d o n t h e m o d i f i e d r e s i d u a l n e t w o r k (R e s N e t),a n d t h e e q u i d i s t a n t l e a r n i n g r a t e a d j u s t m e n t m e t h o dw a s u s e d t o o p t i m i z e t h e m o d e l,w h i l e t h e o r i g i n a l d a t a s e t w a s u s e d f o r t h e c o n t r o l e x p e r i m e n t.T h e e x p e r i m e n t a l r e s u l t s s h o w t h a tt h e m e t h o d u s i n g A I t o g e n e r a t e i m a g e s a s a d a t a s e t i s f e a s i b l e.T h e a c c u r a c y o f t h i s m e t h o d i s i m p r o v e d b y 9.3 o m p a r e d w i t h t h ed a t a s e t w i t h f e w e r s a m p l e s,a n d b y 7.8 o m p a r e d w i t h t h e m o d e l t r a i n e d w i t h t h e o r i g i n a l d a t a s e t a s t h e c o n t r o l.K e y w o r d s:A I p a i n t i n g,R e s N e t,C o n v o l u t i o n a l n e u r a l n e t w o r k,D a t a a u g m e n t a t i o n1 0 7