[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在审
申请号: | 202011037663.2 | 申请日: | 2020-09-28 |
公开(公告)号: | CN112183110A | 公开(公告)日: | 2021-01-05 |
发明(设计)人: | 范馨月;沈齐;何清龙;韩云杰;杜逆索;祖兴水 | 申请(专利权)人: | 贵州云腾志远科技发展有限公司 |
主分类号: | G06F40/30 | 分类号: | G06F40/30;G06F40/295;G06F40/242;G06F16/33;G06F16/31 |
代理公司: | 北京联创佳为专利事务所(普通合伙) 11362 | 代理人: | 孙帅平 |
地址: | 550001 贵州省贵*** | 国省代码: | 贵州;52 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 数据中心 人工智能 数据 应用 系统 方法 | ||
本发明公开了基于数据中心的人工智能数据应用系统及应用方法。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。本发明具有效率高,查询返回结果准确度高和使用简单方便的特点。
技术领域
本发明涉及数据查询统计技术领域,特别是一种基于数据中心的人工智能数据应用系统及应用方法。
背景技术
随着人工智能技术的不断发展,智能对话系统效果有了很大的提升,并得到了工业界的广泛关注和应用。然而对话系统的研发对于大多数开发者而言仍然是一个很困难的工作,对技术和数据的要求都很高。百度积累多年的自然语言理解与交互技术对外开放,推出智能对话定制与服务平台UNIT。但是,对话系统针对某个行业有自身的语料库,并不能对数据进行管理和统计计算或者模板相对固定,能够回答的问题非常有限且不能够推广延伸。对大型的数据中心,其存在多库多表的情况,导致数据量大、数据内容繁琐不清,进而导致数据的检索速度难以提升。而为了要提升检索速度,目前常用方案是搭建一系列数据存储框架,这不仅需要消耗很多服务器资源,而且需要对数据进行全量存储,而对于选择抽取,又很少进行数据的自动化判断、自动存储,从而浪费很多服务资源。同时,对大型的数据中心,要统计查询需要用到哪些表能够完成,需要对业务的理解及对表结构熟悉的专业人员处理。因此,针对当前国内许多单位和公司的数据中心使用门槛高,定制化开发平台使用不便,想通过平台实现多样化统计存在困难,特别是当数据中心数据源较多不是专业维护人员很难理清数据之间的关系等问题,研发一套针对当前应用行业的数据中心智能查询应用系统成为迫切需求。
发明内容
本发明的目的在于,提供一种基于数据中心的人工智能数据应用系统及应用方法。本发明具有效率高,查询返回结果准确度高和使用简单方便的特点。
本发明的技术方案:一种基于数据中心的人工智能数据应用系统,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。
前述的基于数据中心的人工智能数据应用系统还包括:
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。
前述的基于数据中心的人工智能数据应用系统中,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。
前述的基于数据中心的人工智能数据应用系统中,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;
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