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申请/专利权人：西南交通大学

摘要：本发明公开了一种驾驶经验提醒导航文本生成系统及方法，包括：提取得到行驶道路中的风险点信息；获取驾车导航路径规划文本，并将导航路径规划文本与风险点信息进行信息匹配，得到导航路径规划上需预提醒的信息条目；将该信息条目作为预提醒点信息，根据预提醒点信息生成导向提示词；构建交通法规大模型，输出预提醒导航文本；根据预提醒导航文本，生成用于展示预提醒导航文本信息的预提醒导航窗体。本发明利用大语言模型微调收集到的驾驶经验数据对驾驶员路径导航实现预提醒和路径辅助决策；可辅助新手司机做出更安全的驾驶决策，不仅能够提升驾驶安全，还有助于新手司机更加自信地应对路上的挑战。

主权项：1.一种驾驶经验提醒导航文本生成系统的生成方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、根据历史交通事故信息和驾驶经验分享信息，提取得到行驶道路中的风险点信息；S2、根据用户输入的导航起点和终点，获取驾车导航路径规划文本，并将所述导航路径规划文本与风险点信息进行信息匹配，得到导航路径规划上需预提醒的信息条目；S3、提取路径规划上需预提醒的信息条目，并将该信息条目作为预提醒点信息，根据预提醒点信息生成导向提示词；S4、构建交通法规大模型，并将所述导向提示词输入至交通法规大模型中，输出预提醒导航文本；S5、根据预提醒导航文本，生成用于展示预提醒导航文本信息的预提醒导航窗体；所述步骤S1包括以下步骤：S1.1、收集并标注历史交通事故信息和驾驶经验分享信息；S1.2、对标注后的历史交通事故信息和驾驶经验分享信息进行预处理，提取得到行驶道路中的风险点信息；所述步骤S1.1中驾驶经验分享信息包括：路面病害信息、路侧施工、路面抛洒物、行人密集区域和车辆逆行高发点；所述步骤S3中的导向提示词T为：T=S+P+X其中，S为系统消息提示部分，P为道路预提醒信息，X为文本输入；所述步骤S4中构建交通法规大模型，包括：S4.1、基于收集的交通安全法规、交通驾驶规则、交通违法扣分规则构建交通法数据集，并对交通法数据集进行数据标注，得到交通安全知识对应的问答数据集；S4.2、对交通安全知识对应的问答数据集中的数据进行格式标准化处理；S4.3、采用大语言模型对格式标准化后的交通安全知识对应的问答数据集进行微调，得到交通法规大模型；使用OpenAI提供的API，按照“上传数据集、创建微调任务、使用微调模型”的流程进行微调；上传数据集包括上传训练数据集和验证数据集；创建微调任务：通过代码实现选用不同的用于微调的语言模型、设置合适的超参数，包括学习率乘数、训练周期数和训练批量大小；使用微调模型：通过python代码调用训练好的微调的语言模型，观察微调后的语言模型文本生成效果，使用不同的超参数组合达到最优训练效果；对语言模型进行微调，得到微调后的驾驶经验大模型问答GPT，即得到交通法规大模型。

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百度查询： 西南交通大学 一种驾驶经验提醒导航文本生成系统及方法