基于装备知识图谱的双向交互智能服务系统和方法技术方案

本发明专利技术涉及智能服务技术领域，且公开了基于装备知识图谱的双向交互智能服务系统和方法，本申请的方法通过采集与用户持续性交互中的数据信息来提取服务需求指向实体，从而对用户服务需求的良好识别，并通过该服务需求指向和服务交互反馈方案基于装备知识图谱进行拟合，减少了对话样本和适用回复语料库的积累，再从过计算相应的拟合程度来准确的获取最优反馈方案，提高了反馈的准确性，提高了人工智能的专业程度和工作效率。能的专业程度和工作效率。能的专业程度和工作效率。

【技术实现步骤摘要】
基于装备知识图谱的双向交互智能服务系统和方法


[0001]本专利技术涉及智能服务
，具体为基于装备知识图谱的双向交互智能服务系统和方法。

技术介绍

[0002]目前，对于先进装备的供应商来说，当装备的客户在装备选配、应用、维护、故障排除等方面产生问题的时候，往往需要客服工程师进行人工远程服务，甚至是上门服务，增加了人力成本，而且客服工程师也只能根据自身的经验和知识积累进行处理，存在时间效率低、准确率差、问题解决状况不理想的缺陷。
[0003]如公告号为CN 108647233 B的专利文件，现有技术中存在利用人工智能算法的机器人通过人机对话实现客户服务的案例。但是，如果要让人工智能算法能够准确理解客户以自然语言表达的服务需求，进而输出与服务需求匹配的回复反馈，往往需要海量的对话样本进行训练，也需要足够庞大的回复语料库来支撑给客户的有效反馈。
[0004]然而，对于先进装备相关问题来说，由于很多先进装备的目标客户群体并不大，且存在定制化设计制造的倾向，导致不论是从客户数量还是客服服务频次还是历次人机对话内容的差异性来看，都很难积累起海量的对话样本和适用的回复语料库，并且，由于装备相关客户服务问题的专业性，一般的人工智能对话机器人也无法胜任。

技术实现思路

[0005]本专利技术主要是提供基于装备知识图谱的双向交互智能服务系统和方法，解决现有技术中难以积累海量的对话样本和适用的回复语料库，从而进行有效反馈，以及装备相关客户服务问题的专业性，一般的人工智能对话机器人也无法胜任的问题。<br/>[0006]为了解决上述技术问题，本专利技术采用如下技术方案：基于装备知识图谱的双向交互智能服务方法，包括：采集用户输入的数据信息，基于所述数据信息提取服务需求指向实体；基于装备知识图谱的实体概念网络，将所述服务需求指向实体与所述实体概念网络中预先设置的服务交互反馈方案进行拟合，从而确定最优反馈方案；将所述最优反馈方案向用户提供。
[0007]进一步，所述采集用户输入的数据信息，基于所述数据信息提取服务需求指向实体，包括：采集数据信息，将所述数据信息与指称库进行匹配，并提取关键词指称；基于所述关键词指称形成指称词序列，并将所述指称词序列输入单层GRU编码器获取指称词向量；定义分类支撑集，基于所述指称词向量获取服务需求指向实体，并形成指向实体集合。
[0008]进一步，所述采集数据信息，将所述数据信息与指称库进行匹配，并提取所述关键
词指称，包括：采集文本型信息或语音输入信息转化的文字信息，基于所述文本型信息与文字信息提取关键词；基于所述指称库，将所述关键词与指称库进行匹配，基于匹配结果判断该关键词是否有效，若有效，则直接提取所述关键词指称；若所述关键词无效，则按照预设引导型问题对用户进行提问；并将所述提问获得的关键词再次基于所述指称库进行对比，从而提取所述关键词指称。
[0009]进一步，所述基于装备知识图谱的实体概念网络，将所述服务需求指向实体与所述实体概念网络中预先设置的服务交互反馈方案进行拟合，从而确定最优反馈方案，包括：预置多个服务交互反馈方案，并基于所述服务交互反馈方案形成交互反馈方案实体集合；定义实体之间的相关性矩阵，基于所述指向实体集合与交互反馈方案实体集合对所述实体之间的相关性矩阵进行赋值；基于赋值后的所述实体之间的相关性矩阵计算服务需求指向的拟合程度，根据所述拟合程度选取最优反馈方案。
[0010]进一步，将所述最优反馈方案向用户提供，包括：将所述最优反馈方案以文本方式向用户提供；将所述最优反馈方案以语音方式向用户提供。
[0011]基于装备知识图谱的双向交互智能服务系统，包括：数据信息采集分析提取模块，用于采集用户输入的数据信息，基于所述数据信息提取服务需求指向实体；反馈方案拟合判断模块，用于基于装备知识图谱的实体概念网络，将所述服务需求指向实体与所述实体概念网络中预先设置的服务交互反馈方案进行拟合，从而确定最优反馈方案；方案反馈模块，用于将所述最优反馈方案向用户提供。
[0012]进一步，所述数据信息采集分析提取模块，包括：关键词提取子模块，用于采集数据信息，将所述数据信息与指称库进行匹配，并提取关键词指称；指称词向量计算生成子模块，用于基于所述关键词指称形成指称词序列，并将所述指称词序列输入单层GRU编码器获取指称词向量；分类支撑集计算子模块，用于定义所述分类支撑集，基于所述指称词向量获取服务需求指向实体，并形成指向实体集合。
[0013]进一步，所述关键词提取子模块，包括：关键词文字提取单元，用于采集文本型信息或语音输入信息转化的文字信息，基于所述文本型信息与文字信息提取关键词；关键词指称匹配提取单元，用于基于所述指称库，将所述关键词与指称库进行匹配，基于匹配结果判断该关键词是否有效，若有效，则直接提取所述关键词指称；用户提问引导单元，用于判断，若所述关键词无效，则按照预设引导型问题对用户进行提问；并将所述提问获得的关键词再次基于所述指称库进行对比，从而提取所述关键
词指称。
[0014]进一步，所述反馈方案拟合判断模块，包括：预置方案储存子模块，用于预置多个服务交互反馈方案，并基于所述服务交互反馈方案形成交互反馈方案实体集合；实体之间的相关性矩阵赋值子模块，用于定义实体之间的相关性矩阵，基于所述指向实体集合与交互反馈方案实体集合对所述实体之间的相关性矩阵进行赋值；拟合程度计算子模块，用于基于赋值后的所述实体之间的相关性矩阵计算服务需求指向的拟合程度，根据所述拟合程度选取最优反馈方案。
[0015]进一步，所述方案反馈模块，包括：文字反馈子模块，用于将所述最优反馈方案以文本方式向用户提供；语音反馈子模块，用于将所述最优反馈方案以语音方式向用户提供。
[0016]有益效果：本申请的方法通过采集与用户持续性交互中的数据信息来提取服务需求指向实体，从而对用户服务需求的良好识别，并通过该服务需求指向和服务交互反馈方案基于装备知识图谱进行拟合，减少了对话样本和适用回复语料库的积累，再从过计算相应的拟合程度来准确的获取最优反馈方案，提高了反馈的准确性，提高了人工智能的专业程度和工作效率。
附图说明
[0017]图1为本实施的基于装备知识图谱的双向交互智能服务方法流程示意图；图2为本实施例的步骤S101流程图；图3为本实施例的步骤S1011流程图；图4为本实施例的步骤S102流程图；图5为本实施例的步骤S103流程图；图6为本实施例的基于装备知识图谱的双向交互智能服务系统框图。
具体实施方式
[0018]以下将结合实施例对本专利技术涉及的基于装备知识图谱的双向交互智能服务系统和方法技术方案进一步详细说明。
[0019]如图1所示，本实施例的基于装备知识图谱的双向交互智能服务方法，包括： 步骤S101~S103：S101、采集用户输入的数据信息，基于所述数据信息提取服务需求指向实体；S102、基于装备知识图谱的实体概念网络，将所述服务需求指向实体与所述实体概念网络中预先设置的服务交互反馈方案进行拟合，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于装备知识图谱的双向交互智能服务方法，其特征在于，包括：采集用户输入的数据信息，基于所述数据信息提取服务需求指向实体；基于装备知识图谱的实体概念网络，将所述服务需求指向实体与所述实体概念网络中预先设置的服务交互反馈方案进行拟合，从而确定最优反馈方案；将所述最优反馈方案向用户提供。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采集用户输入的数据信息，基于所述数据信息提取服务需求指向实体，包括：采集数据信息，将所述数据信息与指称库进行匹配，并提取关键词指称；基于所述关键词指称形成指称词序列，并将所述指称词序列输入单层GRU编码器获取指称词向量；定义分类支撑集，基于所述指称词向量获取服务需求指向实体，并形成指向实体集合。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述采集数据信息，将所述数据信息与指称库进行匹配，并提取所述关键词指称，包括：采集文本型信息或语音输入信息转化的文字信息，基于所述文本型信息与文字信息提取关键词；基于所述指称库，将所述关键词与指称库进行匹配，基于匹配结果判断该关键词是否有效，若有效，则直接提取所述关键词指称；若所述关键词无效，则按照预设引导型问题对用户进行提问；并将所述提问获得的关键词再次基于所述指称库进行对比，从而提取所述关键词指称。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于装备知识图谱的实体概念网络，将所述服务需求指向实体与所述实体概念网络中预先设置的服务交互反馈方案进行拟合，从而确定最优反馈方案，包括：预置多个服务交互反馈方案，并基于所述服务交互反馈方案形成交互反馈方案实体集合；定义实体之间的相关性矩阵，基于所述指向实体集合与交互反馈方案实体集合对所述实体之间的相关性矩阵进行赋值；基于赋值后的所述实体之间的相关性矩阵计算服务需求指向的拟合程度，根据所述拟合程度选取最优反馈方案。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述最优反馈方案向用户提供，包括：将所述最优反馈方案以文本方式向用户提供；将所述最优反馈方案以语音方式向用户提供。6.基于装备知识图谱的双向交互智能服务系统，其特征在于，包括：数据信息采集分析提取模块，用...

【专利技术属性】
技术研发人员：梁轶，
申请(专利权)人：北京壬工智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：