智能信息处理方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种智能信息处理方法。所述智能信息处理方法包括以下步骤：采集原始数据；根据原始数据生成用于机器学习的训练数据；发送训练数据至云端知识库，训练数据用于云端知识库进行机器学习，并接收从云端知识库返回的提示数据；接收用户对提示数据的反馈，并上传至云端知识库。本发明专利技术还公开了一种智能信息处理系统。本发明专利技术通过转化用户的创作内容为人工智能的训练数据，并让用户对提示信息进行进一步确认，实现对人工智能的训练，为人工智能的训练提供了方便的方法；同时因为训练是在真实情况下产生，保证了训练的真实性；此外，训练过程中用户也可以随时获取正确的提示，帮助用户进行创作，提高创作效率。

Intelligent information processing method and system

The invention discloses an intelligent information processing method. The intelligent information processing method includes the following steps: collecting the original data; according to the original data to generate training data for machine learning; sending training data to the cloud repository, the training data for cloud knowledge base for machine learning, and receive prompt data returned from the cloud repository; receiving user data for the prompt feedback, and uploaded to the cloud repository. The invention also discloses an intelligent information processing system. The present invention through the creation of content into user's artificial intelligence training data, and allow users to further confirm the message, to achieve artificial intelligence training, provides a convenient method for artificial intelligence training; at the same time as the training is generated in the real situation, to ensure the authenticity of the training; in addition, the training process the user also can obtain the correct prompt at any time, to help users improve the efficiency of creation, creation.

【技术实现步骤摘要】
智能信息处理方法及系统
本专利技术涉及人工智能
，尤其涉及智能信息处理方法及系统。
技术介绍
在人们进行例如写作、绘画等创作时，根据自己的思路进行创作，但是由于各种因素的影响，创作思路出现中断时，需要花时间思考，例如在写作时不能不知道使用哪些词语，或者在绘画时，不知道使用什么样的线条或者颜色，这往往都需要花时间进行思考，影响创作效率。
技术实现思路
本专利技术的主要目的在于提供一种智能信息处理方法，旨提高创作效率。为实现上述目的，本专利技术提供的一种智能信息处理方法包括以下步骤：采集原始数据，所述原始数据包括用户的创作内容；根据所述原始数据生成用于机器学习的训练数据；发送所述训练数据至云端知识库，所述训练数据用于所述云端知识库进行机器学习，并接收从所述云端知识库返回的提示数据；接收用户对所述提示数据的反馈，并上传至所述云端知识库。优选地，所述采集原始数据，所述原始数据包括用户的创作内容包括：获取用于创作所述创作内容的笔尖的运动信息；转换所述运动信息为用于数字化处理的原始数据。优选地，所述采集原始数据，所述原始数据包括用户的创作内容包括：通过摄像装置实时获取用于创作所述创作内容的影像；转换所述影像作为用于数字化处理的原始数据。优选地，所述采集原始数据，所述原始数据包括用户的创作内容：获取电子画板正在创作对象的图像；根据图像识别技术转换所述图像为用于数字化处理的所述原始数据。优选地，所述根据所述原始数据生成用于机器学习的训练数据包括；对所述原始数据进行降噪处理；根据降噪后的所述原始数据生成所述训练数据。此外，为实现上述目的，本专利技术还提供一种智能信息处理系统，所述智能信息处理系统包括：采集模块，用于采集原始数据，所述原始数据包括用户的创作内容；生成模块，用于根据所述原始数据生成用于机器学习的训练数据；发送模块，用于发送所述训练数据至云端知识库，所述训练数据用于所述云端知识库进行机器学习，并接收从所述云端知识库返回的提示数据；接收模块，用于接收用户对所述提示数据的反馈，并上传至所述云端知识库。优选地，所述采集模块包括：第一获取单元，用于获取用于创作所述创作内容的笔尖的运动信息；第一转换单元，用于转换所述运动信息为用于数字化处理的原始数据。优选地，所述采集模块包括：第二获取单元，用于通过摄像装置实时获取用于创作所述创作内容的影像；第二转换单元，用于转换所述影像作为用于数字化处理的原始数据。优选地，所述采集模块包括：第三获取单元，用于获取电子画板正在创作对象的图像；第三转换单元，用于根据图像识别技术转换所述图像为用于数字化处理的所述原始数据。优选地，所述生成模块包括：降噪单元，用于对所述原始数据进行降噪处理；生成单元，用于根据降噪后的所述原始数据生成所述训练数据。本专利技术通过采集原始数据，所述原始数据包括用户的创作内容；根据所述原始数据生成用于机器学习的训练数据；发送所述训练数据至云端知识库，所述训练数据用于所述云端知识库进行机器学习，并接收从所述云端知识库返回的提示数据；接收用户对所述提示数据的反馈，并上传至所述云端知识库。使用转化用户的创作内容为人工智能的训练数据，还使用户对人工智提示信息的进一步确认，实现对人工智能的训练，为人工智能的训练提供了方便的方法；同时因为训练是在真实情况下产生，保证了训练的真实性；此外训练过程中用户也可以随时获取正确的提示，帮助用户进行创作，提高创作效率。附图说明图1为本专利技术智能信息处理方法第一实施例的流程示意图；图2为本专利技术智能信息处理方法第二实施例中的细化流程示意图；图3为本专利技术智能信息处理方法第三实施例中的细化流程示意图；图4为本专利技术智能信息处理方法第四实施例中细化流程示意图；图5为本专利技术智能信息处理方法第五实施例中的细化流程示意图；图6为本专利技术智能信息处理系统第一实施例的功能模块示意图；图7为本专利技术智能信息处理系统第二实施例中采集模块的细化功能模块示意图；图8为本专利技术智能信息处理系统第三实施例中采集模块的细化功能模块示意图；图9为本专利技术智能信息处理系统第四实施例中采集模块的细化功能模块示意图；图10为本专利技术智能信息处理系统第五实施例中生成模块的细化功能模块示意图。本专利技术目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。具体实施方式应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。本专利技术提供一种智能信息处理方法，请参照图1，在本专利技术智能信息处理方法第一实施例中，该智能信息处理方法包括：步骤S10，采集原始数据，所述原始数据包括用户的创作内容；在用户在进行创作时，通过传感器获取用户的创作内容，例如：对应为书写的内容，绘画的内容，肢体表达出的内容，吹奏旋律的内容等。步骤S20，根据所述原始数据生成用于机器学习的训练数据；通过传感器把用户创作的内容转化为原始数据后，进一步对数据进行处理，使其达到可用于进行人工智能训练的训练数据。步骤S30，发送所述训练数据至云端知识库，所述训练数据用于所述云端知识库进行机器学习，并接收从所述云端知识库返回的提示数据；通过把云端知识库设置在远端服务器，使得训练数据的获得和机器学习的训练在不同的机器上运行，机器学习与获取训练数据使用资源互不干扰，避免冲突；同时在云端知识库根据已经获得的人工智能对原始数据进行判断，并生成提示数据，例如，当训练数据为手写文本“1+1”时，提示数据为“＝2”。步骤S40，接收用户对所述提示数据的反馈，并上传至所述云端知识库。通过根据用户对提示信息的反馈，进一步训练所述云端知识库的人工智能。具体在本实施例中，所述云端知识库设有帮助人提高绘画能力的人工智能，用户端进行绘画时，通过相机获取用户所画的内容，根据所述内容生成人工智能训练数据，并上传至云端知识库对所述绘画的内容进行分析后，输出人工智能自己的创作结果，更具地，当获取用户绘制完成两个动物耳朵后，云端知识库返回一个兔子的图画给用户，如果用户本来想画兔子，则反馈给云端知识库的人工智能，所输出的结果正确；如果用户本来想画的是马，则反馈给云端知识库的人工智能，所输出的结果错误，训练人工智能获取绘画中兔子的特征向量。通过转化用户的创作内容为人工智能的训练数据，还让用户对人工智提示信息的进一步确认，实现对人工智能的训练，为人工智能的训练提供了方便的方法；同时因为训练是在真实情况下产生，保证了训练的真实性；此外训练过程中用户也可以随时获取正确的提示，帮助用户进行创作，提高创作效率。请参照图2，基于本专利技术智能信息处理方法第一实施例，在本专利技术智能信息处理方法第二实施例中，所述步骤S10包括：步骤S11，获取用于创作所述创作内容的笔尖的运动信息；步骤S12，转换所述运动信息为用于数字化处理的原始数据。在本实施例中，所述笔尖内安装有陀螺仪，通过持续获取所述笔尖的移动方向，移动速度，移动时间等信息，分析出用户的书写内容，转换所述用户的书写内容为电子文档数据，并进一步转换所述电子文档数据为训练人工智能的训练数据。应当说明的是，在有些实施例中在用户写作容器上使用压力传感器获取所述笔尖的移动速度。通过把笔尖的运动信息转换为训练人工智能的原始数据，因为通过笔尖书写是一种普遍行为，所以数据量大，使得在训练有关文本方面的人工智能时，能获得足够多的数据，加快了人工智能的训练；本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种智能信息处理方法，其特征在于，所述智能信息处理方法包括以下步骤：采集原始数据，所述原始数据包括用户的创作内容；根据所述原始数据生成用于机器学习的训练数据；发送所述训练数据至云端知识库，所述训练数据用于所述云端知识库进行机器学习，并接收从所述云端知识库返回的提示数据；接收用户对所述提示数据的反馈，并上传至所述云端知识库。

【技术特征摘要】
1.一种智能信息处理方法，其特征在于，所述智能信息处理方法包括以下步骤：采集原始数据，所述原始数据包括用户的创作内容；根据所述原始数据生成用于机器学习的训练数据；发送所述训练数据至云端知识库，所述训练数据用于所述云端知识库进行机器学习，并接收从所述云端知识库返回的提示数据；接收用户对所述提示数据的反馈，并上传至所述云端知识库。2.如权利要求1所述的智能信息处理方法，其特征在于，所述采集原始数据，所述原始数据包括用户的创作内容包括：获取用于创作所述创作内容的笔尖的运动信息；转换所述运动信息为用于数字化处理的原始数据。3.如权利要求1所述的智能信息处理方法，其特征在于，所述采集原始数据，所述原始数据包括用户的创作内容包括：通过摄像装置实时获取用于创作所述创作内容的影像；换所述影像为用于数字化处理的原始数据。4.如权利要求1所述的智能信息处理方法，其特征在于，所述采集原始数据，所述原始数据包括用户的创作内容：获取电子画板正在创作对象的图像；根据图像识别技术转换所述图像为用于数字化处理的所述原始数据。5.如权利要求1至4任一项所述的智能信息处理方法，其特征在于，所述根据所述原始数据生成用于机器学习的训练数据包括：对所述原始数据进行降噪处理；根据降噪后的所述原始数据生成所述训练数据。6.一种智能信息处理系统，...

【专利技术属性】
技术研发人员：袁晖，杨洋，李凝华，
申请(专利权)人：深圳市科迈爱康科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44