[发明专利]一种基于数据中心的人工智能数据应用系统及应用方法

权利要求书

1.一种基于数据中心的人工智能数据应用系统，其特征在于，包括

规范化模块，用于将数据中心进行规范化处理，得到规范化数据中心；

语义提取模块，用于对携带有请求信息的自然语句进行语义提取，得到携带有请求信息的语义结构化信息；

请求处理模块，用于构建针对行业词汇转义解释的转义词典；并用于基于所述的语义结构化信息到规范化数据中心完成请求处理，并返回请求结果；

所述的规范化处理，是将数据中心的多维度、多库数据表进行规范化，以简化数据中心数据内容、明晰数据结构，便于所述请求的快速适应、匹配及响应。

2.根据权利要求1所述的基于数据中心的人工智能数据应用系统，其特征在于，还包括：

报告输出模块，用于接收所述请求处理模块返回的请求结果，并输出可视化报告。

3.根据权利要求1所述的基于数据中心的人工智能数据应用系统，其特征在于，所述的规范化处理具体如下：

通过数据字典对数据中心的数据存储路径进行数据目录检索；对所述请求表达的检索相关内容、检索数据量和检索时间对数据进行自适应数据判断，对于判定满足本地数据存储的检索数据进行抽取，建立数据定制抽取任务，同时生成数据存储目录。

4.根据权利要求1所述的基于数据中心的人工智能数据应用系统，其特征在于，所述的语义提取具体如下：

分词处理：对自然语句进行分词，标记词性，及进行命名实体识别，得到词汇单元；

约化处理：利用词汇单元的词性、词汇单元间的修饰关系、句法生成原理结合应用场景先验信息，形成粗粒度的语句单元并标记语句单元词性，获得约化处理后的简洁句法；

语义依存分析：构建简洁句法的语义依存图，分析语义依存图中根节点与论元之间的依赖关系信息；

非结构化语义提取：基于论元之间的依赖关系信息对语义依存图进行广义优先遍历，快速抽取简洁句法的语义结构化信息。

5.根据权利要求1所述的基于数据中心的人工智能数据应用系统，其特征在于，所述的转义词典的构建如下：

将行业词汇进行分词，标记词性；根据所述的词性到转义词典中进行匹配，匹配到后将原转义词典中对应的词汇替换为转义词；

采用词义相似度Sim计算相似度高于90％的词，进行同义词识别，将识别到的同义词添加到转义词典中。

6.根据权利要求1所述的基于数据中心的人工智能数据应用系统，其特征在于，所述的请求处理具体如下：

在规范化数据中心中匹配与语义结构化信息相对应的字段信息，并进行保存记录、建立索引；

生成由表和关键词为节点、有序对为边构成的有向图；

基于有向图构建权重矩阵，以优化PageRank算法评估表及字段，将得到的请求结果返回，之后根据数据库类型生成与语义结构化信息具有对应关系的SQL。

7.一种基于数据中心的人工智能数据应用系统的应用方法，其特征在于，包括下述步骤：

S1.接收到携带有请求信息的自然语句后，语义提取模块对自然语句进行语义提取，得到携带有请求信息的语义结构化信息；

S2.接收到语义提取模块提取的语义结构化信息后，请求处理模块在规范化数据中心进行请求处理，并返回请求结果。

8.根据权利要求7所述的基于数据中心的人工智能数据应用系统的应用方法，其特征在于，步骤S1中，当本次请求的语义结构化信息为上一次请求的补充说明时，调取上一次的请求结果，与本次请求结果相结合。

9.根据权利要求7所述的基于数据中心的人工智能数据应用系统的应用方法，其特征在于，步骤S2的请求处理中，当语义结构化信息在规范化数据中心匹配失败时，生成匹配失败原因的引导语句，引导用户对本次请求的请求信息进行相应补充、完善。