【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于接警问答领域，具体是基于大模型的智能接警问答系统。
技术介绍
1、随着人工智能技术的不断发展，智能接警问答系统的应用范围将会越来越广泛，成为接警中心和安全领域不可或缺的重要工具。智能接警问答系统是基于人工智能技术和实时数据处理技术的一种应用系统，主要用于接警中心或安全领域的问答交互，智能接警问答系统是一个智能化、自动化的应用系统，能够快速、准确地处理报警信息，提供及时、有效的解决方案，从而大大提高了接警中心的工作效率和服务质量。
2、然而在现有技术中接警问答系统中，当来电人处于不能有效说明自身处境的情况时，接警问答系统难以根据来电人的语句内容和情绪状态快速判断来电人情况等级，可能会间接增加来电人处境的危险等级。
3、本专利技术公开了一种基于大模型的智能接警问答系统，以解决上述技术问题。
技术实现思路
1、本专利技术旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一；为此，本专利技术提出了基于大模型的智能接警问答系统，用于解决接警问答系统中难以快速的判断来电人处境的技术问题，本专利技术通过结合语句状态和情绪状态共同分析来电人的情况等级，并制定相应的问答方式解决了上述问题。
2、为实现上述目的，本专利技术的第一方面提供了基于大模型的智能接警问答系统，包括：词库构建模块、回答设定模块、语音识别模块、问答模块和数据库；
3、所述词库构建模块：通过与其相连接的数据库获取历史报警录音；基于报警录音构建智能词库；通过网络平台获取热度高的报警词汇
4、所述回答设定模块：提取智能词库中的紧急词组，基于紧急词组设定回答语句；
5、所述语音识别模块：通过与其相连接的通信设备获取通话信息，通过通话信息得到基本信息和语句状态；其中，通话信息包括实时语音数据和ip地址，基本信息包括来电人的情绪状态、性别、年龄和所处的位置；
6、所述问答模块：用于基于情绪状态和语句状态结合判断来电人的情况等级，并基于情况等级确定回答方式；
7、所述数据库：用于存储信息。
8、优选的，基于报警录音构建所述智能词库，包括：
9、将报警录音转化为报警文本，提取报警文本中的警务词汇；通过经验对警务词汇划分，得到若干紧急词汇和若干普通词汇；
10、查询各个紧急词汇对应的近义词和同义词并标记为紧急扩充词；将紧急词汇和紧急扩充词进行整合得到紧急词组；将普通词进行整合得到普通词组；
11、基于紧急词组和普通词组构建智能词库。
12、优选的，基于所述报警词汇更新智能词库，包括：
13、提取报警文本中的关键词，当所述关键词不为紧急词汇和普通词汇时，将所述关键词标记为特殊词汇；将特殊词汇加入紧急词组，并更新智能词库。
14、优选的，所述基于紧急词组设定回答语句，包括：
15、提取紧急词组中的紧急词汇和紧急扩充词，查找紧急词汇或者紧急扩充词对应的实际词义，根据实际词义将紧急词汇和紧急扩充词划分为若干词汇组；设定根据经验所述词汇组对应的回答语句；并建立紧急词汇、紧急扩充词与回答语句的词汇映射表。
16、优选的，通过通话信息得到所述基本信息，包括：
17、通过所述实时语音数据中的接入音色判断来电人的性别和年龄；
18、通过所述实时语音数据中的接入语速判断来电人的情绪状态；
19、通过接入的ip地址判断来电人所处的位置。
20、优选的，所述接入语速判断来电人的情绪状态，包括：
21、提取通话信息中的通话语速和平均停顿时间；判断通话语速是否大于语速阈值一；
22、是，则设置来电人的情绪状态为激动状态；
23、否，则当通话语速小于语速阈值二时，设置来电人的情绪状态为被动状态；否则，设置来电人的情绪状态为稳定状态；其中，所述语速阈值一和所述语速阈值二基于平均停顿时间生成，语速阈值一大于语速阈值二。
24、优选的，所述语速阈值一和所述语速阈值二基于平均停顿时间生成，包括：
25、通过数据库获取若干正常通话音频；提取正常通话音频中的平均通话语速标记为a；提取正常通话音频中的平均时间间隔标记为b；获取平均停顿时间并将其标记为st；
26、通过公式f1＝a+β×a×(b/(|st-b|))计算得到语速阈值一f1；其中，β为比例系数，且不为0；
27、通过公式f2＝a-β×a×(b/(|st-b|))计算得到语速阈值二f2。
28、优选的，通过通话信息得到所述语句状态，包括：
29、获取实时语音数据，将实时语音数据转化为文本数据，通过统计模型将文本数据划分为若干关键词；判断关键词是否属于紧急词汇组；
30、是，则当关键词属于特殊词汇时，将语句状态标记为特殊状态；否则，则将语句状态标记为紧急状态；
31、否，则将语句状态标记为普通状态。
32、优选的，所述基于情绪状态和语句状态结合判断来电人的情况等级，包括：
33、判断语句状态是否为紧急状态；
34、是，则当情绪状态为不稳定状态时，将情况等级标记为一级；否则，则将情况等级标记为二级；
35、否，则判断语句状态是否为普通状态；是，则当情绪状态为不稳定状态时，将情况等级标记为三级；否则，则将情况等级标记为四级；否，则将情况等级标记为特级；其中，不稳定状态包括激动状态和被动状态，情况判断表如表一所示；情况等级的优先级由高到低排序为：特级、一级、二级、三级、四级。
36、表1情况判断表
37、
38、优选的，所述基于情况等级确定回答方式，包括：
39、当情况等级为特级时，转为人工进行专业指导；
40、当情况等级为一级和二级时，系统提取来电人的关键词，在词汇映射表查询所述关键词对应的回答语句，使用回答语句进行问答；并转接人工进行专业的指导；
41、当情况等级为三级时，通过人工智能对关键词进行回答，并判断来电人的音调的波动是否剧烈；是，则转接人工；否，则继续通过人工智能进行回答；
42、当情况等级为四级时，通过人工智能对关键词进行回答。
43、优选的，所述判断来电人的音调的波动是否剧烈，包括：
44、提取用户每句话的范围，并基于所述范围提取每个字的语调大小，并进行排序得到排序组；基于排序组提取语调众数，将所述语调众数标记为该句话的语调；
45、判断每句话的语调和相邻语句的语调的比值是否超过设定阈值；是，则将电用户的音调的波动标记为剧烈；否，则将电用户的音调的波动标记为不剧烈；其中，设定阈值是通过经验获得。
46、与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：
47、1.通过建立智能词库和设定回答语句，系统能够根据紧急词汇和紧急扩充词快速进行问题的回答，这样可以减少人工操作的工作量，提高接警问答系本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于大模型的智能接警问答系统，其特征在于，包括：词库构建模块、回答设定模块、语音识别模块、问答模块和数据库；
2.根据权利要求1所述的基于大模型的智能接警问答系统，其特征在于，基于报警录音构建所述智能词库，包括：
3.根据权利要求2所述的基于大模型的智能接警问答系统，其特征在于，所述基于紧急词组设定回答语句，包括：
4.根据权利要求1所述的基于大模型的智能接警问答系统，其特征在于，通过通话信息得到所述基本信息，包括：
5.根据权利要求4所述的基于大模型的智能接警问答系统，其特征在于，所述接入语速判断来电人的情绪状态，包括：
6.根据权利要求5所述的基于大模型的智能接警问答系统，其特征在于，所述语速阈值一和所述语速阈值二基于平均停顿时间生成，包括：
7.根据权利要求1所述的基于大模型的智能接警问答系统，其特征在于，通过通话信息得到所述语句状态，包括：
8.根据权利要求4所述的基于大模型的智能接警问答系统，其特征在于，所述基于情绪状态和语句状态结合判断来电人的情况等级，包括：
9.根据
10.根据权利要求9所述的基于大模型的智能接警问答系统，其特征在于，所述判断来电人的音调的波动是否剧烈，包括：
...【技术特征摘要】
1.基于大模型的智能接警问答系统，其特征在于，包括：词库构建模块、回答设定模块、语音识别模块、问答模块和数据库；
2.根据权利要求1所述的基于大模型的智能接警问答系统，其特征在于，基于报警录音构建所述智能词库，包括：
3.根据权利要求2所述的基于大模型的智能接警问答系统，其特征在于，所述基于紧急词组设定回答语句，包括：
4.根据权利要求1所述的基于大模型的智能接警问答系统，其特征在于，通过通话信息得到所述基本信息，包括：
5.根据权利要求4所述的基于大模型的智能接警问答系统，其特征在于，所述接入语速判断来电人的情绪状态，包括：
6.根据权利...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈发利，刘世谦，陈义，郑兴，陈胜，葛亮，
申请(专利权)人：合肥市公安局，
类型：发明
国别省市：
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