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北京高端网站建设规划,昆明 网站设计,施工企业的维保技术方案,潍坊网站制作最低价格概述 本研究提出了一个开源支持框架–多代理翻译环境#xff08;MATE#xff09;#xff0c;它利用多代理系统#xff08;MAS#xff09;来解决残疾用户在数字环境中面临的无障碍问题。MATE 是一个利用多代理系统 (MAS) 的开源支持框架。 MATE 可根据用户需求在不同模式MATE它利用多代理系统MAS来解决残疾用户在数字环境中面临的无障碍问题。MATE 是一个利用多代理系统 (MAS) 的开源支持框架。MATE 可根据用户需求在不同模式文本、语音、图像、视频等之间进行翻译从而使有视觉或听觉障碍的人能够轻松获取信息。其功能包括 ModCon-Task-Identifier 模型该模型可分析用户输入并自动识别最合适的转换任务从而实现文本到语音 (TTS)、语音识别 (STT)、图像标题生成 (ITT) 和图像到语音解释 (ITA) 等多种任务。此外还建立了用于模态转换任务分类的专用数据集 “ModConTT”并对照现有的 LLM 和机器学习模型进行了评估。结果表明所提出的模型准确率高、成本低有望应用于医疗、教育和交通等广泛领域。建议的方法MATE 由一个解释用户请求的 解释器代理 和七个执行特定转换任务的不同 专业代理 组成。解释器代理从输入文本中识别任务类型并将处理任务分配给相关的专业代理。每个代理都利用现有的高性能模型如 Whisper、Stable Diffusion、Tacotron 2、BLIP 等来执行转换任务如 TTS、STT、TTI文本到图像、ITT图像到文本、ITA图像到音频、ATI音频到图像和 VTT视频到文本以及其他转换任务。文本和其他转换。在任务确定方面ModCon-Task-Identifier 是使用作者创建的 ModConTT 数据集对 BERT 进行微调的版本与一般的 LLM 和经典的机器学习模型相比ModCon-Task-Identifier 的准确性更高。该系统设计为本地运行提供隐私保护和灵活定制适合医疗和教育领域的实时支持。实验在实验中首先使用 ModConTT 数据集将几个 LLMGPT-3.5-Turbo、Llama-3.1-70B 和 GLM-4-Flash作为解释器进行比较。在对 230 个样本进行任务分类时GPT-3.5-Turbo 表现出很高的性能准确率为 0.865但采用微调 BERT 的 ModCon-Task-Identifier 的准确率最高准确率为 0.917F1 分数为 0.916。此外通过与其他经典模型如使用 TF-IDF 和 BERT 嵌入的逻辑回归和随机森林进行比较也证实了所提出模型的优越性。误分类分析表明UNK未知任务类别的失败率最高其次是 STT 和 ATV。这些结果证明了 MAS 专业化模型在复杂的模式转换任务中的有效性并支持其作为医疗保健和教育领域的支持工具发挥巨大作用。