[发明专利]一种基于结构化查询的智能推理方法有效
申请号: | 201811571200.7 | 申请日: | 2018-12-21 |
公开(公告)号: | CN109710737B | 公开(公告)日: | 2021-01-22 |
发明(设计)人: | 李民;许野平;瞿晨非 | 申请(专利权)人: | 神思电子技术股份有限公司 |
主分类号: | G06F16/332 | 分类号: | G06F16/332;G06N5/04 |
代理公司: | 济南泉城专利商标事务所 37218 | 代理人: | 赵玉凤 |
地址: | 250000 山东省济南市*** | 国省代码: | 山东;37 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 结构 查询 智能 推理 方法 | ||
1.一种基于结构化查询的智能推理方法,其特征在于:包括以下步骤:S01)、输入模块对用户的多模态输入进行结构化分析,输出结构化文本;S02)、推理模版管理模块基于结构化查询语句规范、预定义模版以及行业实体类别完成推理模版设计,推理模版用于业务简单问答以及业务咨询的具体推理规则的生成,即根据已知条件在指定的关系表里查询未知变量-意图的值;S03)、推理解析模块基于步骤S01的结构化文本和步骤S02的推理模版进行推理模版解析,实现推理模版在当前输入场景下的实例化,输出标准结构化查询语句;S04)、结构化推理模块基于标准结构化查询语句从行业知识库获得推理状态;S05)、推理状态管理模块根据推理状态判断推理结果存在性,如果存在推理结果或者反问实体信息,则输出结构化答案或者反问实体,否则输出结构化实体信息至推理模版再解析模块; S06)、答案生成模块根据结构化答案或者实体生成对应的自然语言答案或者问题;S07)、推理模版再解析模块基于推理模版以及结构化实体信息完成推理模版的再解析,输出标准结构化查询语句至结构化推理模块,重复步骤S04至S07;
结构化推理模块基于推理链条生成算法在推理关系集合中挖掘推理链条,形成若干条起始点为已知变量、终点为未知变量的推理路径,依据推理链条对涉及到的规则集合进行逐步推理,跳过所有不属于集合的推理规则。
2.根据权利要求1所述的基于结构化查询的智能推理方法,其特征在于:步骤S02中,推理模版管理模块生成的推理模版无法满足业务需求时,用户首先分析业务通用性和特殊性,基于业务场景抽取业务关系,提取已知变量和未知变量,按照结构化查询语言规范设计构建规则。
3.根据权利要求1所述的基于结构化查询的智能推理方法,其特征在于:推理模版管理模块提供统一接口,用户通过推理模版管理客户端以及相应权限自主完成推理模版的管理、创建以及更新。
4.根据权利要求1所述的基于结构化查询的智能推理方法,其特征在于:推理链条生成算法包括深度或广度优先搜索算法、迪杰斯特拉算法、弗洛伊德算法。
5.根据权利要求1所述的基于结构化查询的智能推理方法,其特征在于:推理状态管理模块基于输入模块的结构化信息中的意图信息,首先判断推理结果是否有意图值,如果存在直接输出;当意图值不存在的时候,根据推理链条以及更新后的实体信息判断推理进程,如果中间变量或者意图值有多值时,输出结构化反问实体信息到推理模版再解析模块,从而生成反问内容。
6.根据权利要求1所述的基于结构化查询的智能推理方法,其特征在于:用户的多模态输入包括语音、文本和触摸动作,输入模块利用预先定义动作指令集将触屏操作转换为文本信息,利用基于离线或者云端的语音识别技术将语音文件转换为自然语言文本,直接接受用户输入的文本信息;输入模块支持多模态数据的同时录入,其中触屏操作的优先级最高,语音输入次之,文本输入最低。
7.根据权利要求1所述的基于结构化查询的智能推理方法,其特征在于:输入模块基于具体业务信息整理分析,完成业务的结构化、切片化以及多维度定义,从而完成实体信息的抽取和多层次多维度标记。
8.根据权利要求7所述的基于结构化查询的智能推理方法,其特征在于:输入模块通过语法分析完成自然语言文本的分词和词性标记,得到自然语言文本的词语集,保留文本的全部信息,然后利用句法分析技术抽取自然语言文本中的关键信息,基于语义网络完成词语、词组以及句子的浅层语义分析,最终完成自然语言的结构化切片处理,获得结构化文本信息。
9.根据权利要求1所述的基于结构化查询的智能推理方法,其特征在于:行业知识库位于客户端,由客户进行自主管理行业知识库的增删改查,通过通用接口接入推理系统,通用接口符合数据库结构标准,实现异构数据的数据访问操作,同时用户控制推理系统访问行业知识库的权限,维护行业知识库的安全以及稳定。
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