【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及知识库分析，具体而言，涉及一种基于人工智能的知识库分析方法及系统。
技术介绍
1、随着社会的发展和科学的进步，各行各业都在深耕细分，深耕细分的结果也会伴随着越来越深入越来越广阔的知识层出不穷，同时大数据下的某些作业需要也积攒了有利于提高作业效率等有益效果的知识体系，进而形成数据量巨大的知识库。知识库可以基本成本上满足作业、生产生活的需求。
2、通常情况下，为了方便相关的人员高效简单的使用知识库，快速的获取到知识库中所需的数据，都会对知识库中的知识数据进行合理的分类整理，也会建立高效的搜索方式来提高相关人员的作业效率。但是，基本上所有针对知识库所建立起来的搜索方式都是基于知识库中的数据类型所反向形成的，即并不是基于相关人员的需求考虑来建立，而是依据数据的类型来分类形成的，所以相关人员在应用搜索引擎对知识库中的所需数据进行搜索提取时必须先了解庞大的知识库数据划分体系，但这对独立的相关人员来说无疑是十分困难的，这直接带来搜索结果的不准确，很难开始高效的取得所需要的知识数据。
3、因此，设计一种基于人工智能的知识库分析方法及系统，通过基于搜索需求来对知识库的数据进行合理的分类划分，形成充分负荷搜索习惯的数据划分体系，大大提高了在知识库中获取需求数据的效率，是目前亟待解决的问题。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种基于人工智能的知识库分析方法，通过获取针对知识库的历史搜索输入数据将历史搜索的需求进行类型的划分，并进行特征信息的提取，提取出真正
2、本专利技术的目的还在于提供一种基于人工智能的知识库分析系统，通过形成充分满足针对搜索高效化的知识库数据分析功能，有效的保证了知识库分析的完整性和稳定性，为知识库分析提供了稳定的物质基础。
3、第一方面，本专利技术提供一种基于人工智能的知识库分析方法，包括获取知识库历史搜索数据，进行搜索输入信息的类别划分，形成搜索输入类别数据；根据知识库历史搜索数据，确定搜索输入类别数据的搜索输出结果数据；对搜索输入类别数据和对应的搜索输出结果数据，进行同类型搜索输入类别数据的合并分析，形成同类搜索数据；根据不同同类搜索数据，进行不同类型搜索输入类型数据的合并分析，形成知识库搜索引导数据。
4、在本专利技术中，该方法通过获取针对知识库的历史搜索输入数据将历史搜索的需求进行类型的划分，并进行特征信息的提取，提取出真正的搜索需求信息。再将搜索需求信息与最终获得的所需搜索结果对应，在根据搜索输入信息的基础上结合搜索输出结果的相同性和相关性进行合理的以搜索需求为导向的知识库数据划分，建立起合理的搜索引导数据。一方面，搜索方式基于搜索需求建立，充分符合搜索需求的特点，能够方便在进行需求搜索时采用更加准确的搜索输入信息取得准确的搜索结果，同时也能为搜索作业提供快速的历史搜索参考，且这种历史搜索参考具有较强的参考性和针对性，大数据下能够基本满足大多数的搜索需求，另一方面，由于时基于搜索需求正向建立的搜索方式，获取准确的搜索结果的效率更加高效，同时以一定程度上节约了搜索所消耗的资源，并且也大大降低了作业人员的作业压力和负担。
5、作为一种可能的实现方式，获取知识库历史搜索数据，进行搜索输入信息的类别划分，形成搜索输入类别数据，包括：根据知识库历史搜索数据，提取所有的搜索输入信息；对搜索输入信息按照信息类型进行划分，形成不同的搜索输入类型信息集；对不同的搜索输入类型信息集中的每个搜索输入类型信息进行特征信息提取，形成每个搜索输入类型信息对应的搜索输入单位特征信息；集合搜索输入类型信息集下所有的搜索输入单位特征信息，形成搜索输入类型特征信息集。
6、在本专利技术中，搜索输入类别数据的形成包括两个方面，一方面是将从知识库历史搜索数据中获取到的搜索输入信息进行按照数据类型的划分，另一方面是对划分出的不同数据类型中的所有搜索输入信息进行针对搜索结果的特征信息提取。对于数据类型的划分，主要是区别出不同的数据类型，以保证在进行针对不同类型的搜索数据的特征信息提取时能够针对性的进行数据提取，毕竟尤其是诸如图像类型数据、语音类型数据、文字类型数据类型这样的类型数据之间的特征信息提取时完全不同的，它们各自具有各自特有的特征信息，比如图像类型数据具有的色彩特征信息、语音类型数据具有的音量特征信息等。对于不同类型数据的特征信息提取则可以针对搜索最终所取得的搜索输出结果信息来进行提取，这样才能够准确的针对最终的搜索结果获取到搜索的真正需求信息，毕竟不同的作业人员在搜索同一个目标时会采用千差万别的不同搜索输入导致输入数据量的巨大和无效，也会在搜索不同目标时采用相同的搜索输入导致搜索需求的不明确，因而针对搜索结果进行特征提取可以有效的降低搜索需求的数据量且避免搜索输入信息的不准确。特征信息也要针对不同的类型数据进行提取，比如图像数据大多数是获取形状、色彩等图形信息，因而图像输入信息的特征信息以这些类型的特征信息为主，文字类型的输入信息则是以语义为主等。
7、作为一种可能的实现方式，根据知识库历史搜索数据，确定搜索输入类别数据的搜索输出结果数据，包括：根据知识库历史搜索数据，提取与每个搜索输入单位特征信息对应的所有搜索输出结果信息，形成搜索输入单位特征信息对应的搜索输出结果信息集；对搜索输出结果信息集中的每个搜索输出结果信息，确定搜索输出结果信息出现的输出历史次数，i表示搜索输出结果信息集中不同搜索输出结果信息的编号；根据搜索输出结果信息集中的不同搜索输出结果信息的输出历史次数，确定搜索输出结果信息对应的历史输出频次。
8、在本专利技术中，当然，在进行搜索输入信息的特征提取时是需要针对搜索输出结果信息进行，因而在取得搜索输入的特征信息后，需要将搜索输入信息和搜索结果信息对应，形成真正的需求和结果组合，为后续基于正向的对知识库数据进行类型划分分析提供数据基础。需要说明的是，本申请的分析方式提供了基于历史输入需求的搜索体系建立，建立的搜索体系也可以进一步的基于人工智能技术进行数据类型的智能识别划分，也可以持续的自动获取搜索作业数据来更新搜索体系的类型划分数据，保证搜索体系的实时性和准确性。可以理解的是，对于搜索结果来说有些时候不一定是一个十分底层的结果信息，比如作业人员在进行知识性的数据搜索时，诸如焊接的种类、离散样本的分析方法等时，就会取得该种本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于人工智能的知识库分析方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的知识库分析方法，其特征在于，所述获取知识库历史搜索数据，进行搜索输入信息的类别划分，形成搜索输入类别数据，包括：
3.根据权利要求2所述的基于人工智能的知识库分析方法，其特征在于，所述根据所述知识库历史搜索数据，确定所述搜索输入类别数据的搜索输出结果数据，包括：
4.根据权利要求3所述的基于人工智能的知识库分析方法，其特征在于，所述对所述搜索输入类别数据和对应的所述搜索输出结果数据，进行同类型搜索输入类别数据的合并分析，形成同类搜索数据，包括：
5.根据权利要求4所述的基于人工智能的知识库分析方法，其特征在于，所述任意选取两个所述搜索输入单位特征信息，进行基于输出结果条目的匹配分析，形成同类条目匹配分析结果，包括：
6.根据权利要求5所述的基于人工智能的知识库分析方法，其特征在于，所述若所述同类条目匹配分析结果显示为匹配，则对选取的两个所述搜索输入单位特征信息进行基于输出频次的同类相似性分析，形成同类相似性分析结果，包括：p>
7.根据权利要求6所述的基于人工智能的知识库分析方法，其特征在于，所述根据不同所述同类搜索数据，进行不同类型搜索输入类型数据的合并分析，形成知识库搜索引导数据，包括：
8.根据权利要求7所述的基于人工智能的知识库分析方法，其特征在于，所述任意选取两个特征信息，进行基于输出结果条目的匹配分析，形成非同类条目匹配分析结果，包括：
9.根据权利要求8所述的基于人工智能的知识库分析方法，其特征在于，所述若所述非同类条目匹配分析结果显示为匹配，则对选取的两个特征信息进行基于输出频次的非同类相似性分析，形成非同类相似性分析结果，包括：
10.一种基于人工智能的知识库分析系统，采用权利要求1-9任意一项所述基于人工智能的知识库分析方法，其特征在于，所述基于人工智能的知识库分析系统被配置为获取知识库历史搜索数据，进行搜索输入信息的类别划分，形成搜索输入类别数据；根据所述知识库历史搜索数据，确定所述搜索输入类别数据的搜索输出结果数据；对所述搜索输入类别数据和对应的所述搜索输出结果数据，进行同类型搜索输入类别数据的合并分析，形成同类搜索数据；根据不同所述同类搜索数据，进行不同类型搜索输入类型数据的合并分析，形成知识库搜索引导数据。
...【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的知识库分析方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的知识库分析方法，其特征在于，所述获取知识库历史搜索数据，进行搜索输入信息的类别划分，形成搜索输入类别数据，包括：
3.根据权利要求2所述的基于人工智能的知识库分析方法，其特征在于，所述根据所述知识库历史搜索数据，确定所述搜索输入类别数据的搜索输出结果数据，包括：
4.根据权利要求3所述的基于人工智能的知识库分析方法，其特征在于，所述对所述搜索输入类别数据和对应的所述搜索输出结果数据，进行同类型搜索输入类别数据的合并分析，形成同类搜索数据，包括：
5.根据权利要求4所述的基于人工智能的知识库分析方法，其特征在于，所述任意选取两个所述搜索输入单位特征信息，进行基于输出结果条目的匹配分析，形成同类条目匹配分析结果，包括：
6.根据权利要求5所述的基于人工智能的知识库分析方法，其特征在于，所述若所述同类条目匹配分析结果显示为匹配，则对选取的两个所述搜索输入单位特征信息进行基于输出频次的同类相似性分析，形成同类相似性分析结果，包括：
7.根据权利要求6所述的基于人...
【专利技术属性】
技术研发人员：张发恩，郭江亮，徐安琪，
申请(专利权)人：青岛创新奇智科技集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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