【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能领域，具体而言，涉及一种故障查询方法、装置、非易失性存储介质及计算机设备。
技术介绍
1、随着计算机技术的发展，利用人工智能技术解决实际问题成为了技术发展的趋势，各类智能的问答系统也应用而生。当机器人出现故障时，需要人员到现场排查故障原因，每次排查故障都需要当作新问题从零开始处理，在很短的时间内很难很快地定位到核心问题所在，耗时耗力。解决故障问题也可以根据故障问答系统来寻找解决方法，但是现有的故障问答系统普遍采用基于规则匹配或者基于信息检索的方式来构建，基于规则匹配的方法通过模糊查询导致匹配精度过低，基于信息检索的方式严重依赖人工构建问答对。
2、针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
1、本专利技术实施例提供了一种故障查询方法、装置、非易失性存储介质及计算机设备，以至少解决在目标设备出现故障时难以准确查找出设备的故障问题的技术问题。
2、根据本专利技术实施例的一个方面，提供了故障查询方法，包括：获取查询故障问题和故障问题向量集，其中，查询故障问题用于查询目标设备的故障原因，故障问题向量集中的向量与历史故障问题存在映射关系，历史故障问题位于故障数据集中；对查询故障问题进行特征编码，得到查询问题向量；在故障问题向量集的向量和查询问题向量之间进行特征相似度匹配，得到匹配值；根据匹配值和映射关系，在历史故障问题中确定与查询故障问题匹配的目标故障问题。
3、可选地，在故障问题向量集的向量和查询问题向量之间进行特征
4、可选地，在历史故障问题中筛选出与查询故障问题相匹配的匹配问题，包括：在故障数据集包括索引的情况下，确定索引中与历史故障问题匹配的目标索引，其中，索引为预先通过对历史故障问题进行分词后根据分词结果生成的；将目标索引对应的历史故障问题确定为匹配问题。
5、可选地，将与匹配问题对应的故障问题向量分别与查询问题向量进行特征相似度匹配，得到与匹配问题一一对应的匹配值，包括：分别计算匹配问题对应的故障问题向量与查询问题向量之间的欧式距离，得到与匹配问题一一对应的距离值；根据距离值，确定匹配值，其中，匹配值与距离值负相关。
6、可选地，故障问题向量集预先通过如下方式生成：将故障数据集包括的历史故障问题依次输入基于转换器的双向编码器的编码器，并将编码器输出的结果作为故障问题向量集中的向量；对查询故障问题进行特征编码，得到查询问题向量，包括：将查询故障问题输入基于转换器的双向编码器的编码器，输出查询问题向量。
7、可选地，根据匹配值和映射关系，在历史故障问题中确定与查询故障问题匹配的目标故障问题，包括：获取匹配阈值；在匹配值中筛选出大于匹配阈值的目标匹配值；在故障问题向量集的向量中确定与目标匹配值对应的目标向量；根据映射关系，在历史故障问题中确定与目标向量对应的目标故障问题；方法还包括：在故障数据集还包括与历史故障问题一一对应的历史故障结果的情况下，在历史故障结果中确定目标故障问题对应的目标故障结果，其中，历史故障结果表征对应的历史故障问题的故障解决方案。
8、可选地，在匹配值小于匹配阈值的情况下，将查询故障问题添加到故障数据集中；将查询问题向量添加到故障问题向量集中；根据查询问题向量与查询故障问题之间的对应关系更新映射关系。
9、根据本专利技术实施例的另一方面，还提供了一种故障查询装置，包括：获取模块，用于获取查询故障问题和故障问题向量集，其中，查询故障问题用于查询目标设备的故障原因，故障问题向量集中的向量与历史故障问题存在映射关系，历史故障问题位于故障数据集中；编码模块，用于对查询故障问题进行特征编码，得到查询问题向量；匹配模块，用于在故障问题向量集的向量和查询问题向量之间进行特征相似度匹配，得到匹配值；确定模块，用于根据匹配值和映射关系，在历史故障问题中确定与查询故障问题匹配的目标故障问题。
10、根据本专利技术实施例的又一方面，还提供了一种非易失性存储介质，所述非易失性存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述非易失性存储介质所在设备执行上述任意一项所述故障查询方法。
11、根据本专利技术实施例的再一方面，还提供了一种计算机设备，所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器用于存储程序，所述处理器用于运行所述存储器存储的程序，其中，所述程序运行时执行上述任意一项所述故障查询方法。
12、在本专利技术实施例中，通过获取查询故障问题和故障问题向量集，其中，查询故障问题用于查询目标设备的故障原因，故障问题向量集中的向量与历史故障问题存在映射关系，历史故障问题位于故障数据集中；对查询故障问题进行特征编码，得到查询问题向量；在故障问题向量集的向量和查询问题向量之间进行特征相似度匹配，得到匹配值；根据匹配值和映射关系，在历史故障问题中确定与查询故障问题匹配的目标故障问题，达到了通过匹配值确定匹配值对应的故障数据集中的集合的目的，从而实现了在故障问题向量集中确定与故障问题对应的故障解决方案的技术效果，进而解决了在目标设备出现故障时难以准确查找出设备的故障问题的技术问题。
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1.一种故障查询方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在所述故障问题向量集的向量和所述查询问题向量之间进行特征相似度匹配，得到匹配值，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述在所述历史故障问题中筛选出与所述查询故障问题相匹配的匹配问题，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将与所述匹配问题对应的故障问题向量分别与所述查询问题向量进行特征相似度匹配，得到与所述匹配问题一一对应的所述匹配值，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述故障问题向量集预先通过如下方式生成：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述匹配值和所述映射关系，
7.根据权利要求1至6中任意一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
8.一种故障查询装置，其特征在于，包括：
9.一种非易失性存储介质，其特征在于，所述非易失性存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述非易失性存储介质所在设备执行权利要求1至7中任意一项所
10.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器用于存储程序，所述处理器用于运行所述存储器存储的程序，其中，所述程序运行时执行权利要求1至7中任意一项所述故障查询方法。
...【技术特征摘要】
1.一种故障查询方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在所述故障问题向量集的向量和所述查询问题向量之间进行特征相似度匹配，得到匹配值，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述在所述历史故障问题中筛选出与所述查询故障问题相匹配的匹配问题，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将与所述匹配问题对应的故障问题向量分别与所述查询问题向量进行特征相似度匹配，得到与所述匹配问题一一对应的所述匹配值，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述故障问题向量集预先通过如下方式生成：
6.根...
【专利技术属性】
技术研发人员：许雄，丁铖，杨帆，刘博峰，吴为，
申请(专利权)人：节卡机器人股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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