[发明专利]低精度问题的归类方法、智能终端及计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种低精度问题的归类方法，其特征在于，所述低精度问题的归类方法包括：

获取到目标问题匹配到的多个候选主问题；

获取到每一所述候选主问题的主似问题集合表；

对每一所述候选主问题对应的主似问题集合表进行数据分析，以放大多个所述候选主问题之间的差别；

其中，所述对每一所述候选主问题对应的主似问题集合表进行数据分析，以放大多个所述候选主问题之间的差别的步骤包括：所述对每一所述候选主问题对应的主似问题集合表进行切词，并进行词频统计，以放大多个所述候选主问题之间的差别；

获取到所述目标问题与放大差别后的每一所述候选主问题的相似度，以将所述目标问题归类为与其相似度最高的所述候选主问题，包括：根据所述词频统计获取到每一所述候选主问题的分词在其主似问题集合中的平均击中量，以及每一所述候选主问题的主似问题集合中每一问题的分词对应的平均击中量的均值和方差，以进一步计算出每一所述候选主问题的分词在其主似问题集合中的坐标；其中，所述平均击中量为所述候选主问题的分词在主似问题集合中的总击中量除以所述候选主问题的问题长度的商；

对所述目标问题进行切词，以计算并统计所述目标问题的分词在每一所述候选主问题的主似问题集合上的相对坐标值；

如果平均击中量最高的所述候选主问题的平均击中量比平均击中量第二和第三之和更高，且所述相对坐标值在预设区间阈值之间时，将所述目标问题归类为平均击中量最高的所述候选主问题。

2.根据权利要求1所述的低精度问题的归类方法，其特征在于，所述低精度问题的归类方法还包括：

如果平均击中量最高的所述候选主问题的平均击中量比平均击中量第二和第三之和低，或所述相对坐标值不在预设区间阈值之间时，不对所述目标问题做归类处理。

3.根据权利要求1所述的低精度问题的归类方法，其特征在于，

所述预设区间阈值为[-2,2]。

4.根据权利要求1所述的低精度问题的归类方法，其特征在于，所述获取到每一所述候选主问题的主似问题集合表的步骤包括：

获取到每一所述候选主问题的主似问题集合表，以及每一所述候选主问题的身份识别号；

所述获取到所述目标问题与放大差别后的每一所述候选主问题的相似度，以将所述目标问题归类为与其相似度最高的所述候选主问题的步骤包括：

获取到所述目标问题与放大差别后的每一所述候选主问题的相似度，以获取到与所述目标问题相似度最高的所述候选主问题的所述身份识别号，并根据所述身份识别号将所述目标问题归类到对应的所述候选主问题中。

5.一种智能终端，其特征在于，所述智能终端包括相互耦接的存储器和处理器；

所述存储器存储有程序数据；

所述处理器用于执行所述程序数据，以实现如权利要求1-4中任一项所述的低精度问题的归类方法。

6.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有程序数据，所述程序数据能够被执行以实现如权利要求1-4中任一项所述的低精度问题的归类方法。