[发明专利]一种人机协同的智能需求识别方法和系统

说明书

本发明涉及一种人机协同的智能需求识别系统，包括，识别处理模块、深度对比模块、数据库、贡献计算模块、分类选取模块、结果展示模块。本发明通过所述识别处理模块对原数据进行转化分类，并提取关键信息最为基础数据，通过设置所述深度对比模块对基础数据进行深度分析，并在深度对比模块内的所述数据库中做对比匹配，通过贡献计算模块对原数据与匹配数据进行贡献值计算，确定对原数据的学习，并通过设置所述分类选取模块对匹配的数据进行精准的范围缩小与分类，在通过所述结果展示模块对最终选定的各项数据进行展示，并对原数据进行评价，能够更直观的表现与原数据的价值情况，实现了对原数据精准的智能需求识别。

技术领域

本发明涉及智能识别技术领域，尤其涉及一种人机协同的智能需求识别方法和系统。

背景技术

20世纪50至60年代，以专家系统为代表的路线，以专家的知识为基础，缺乏自我学习能力，专家知识注入较为受限；20世纪80年代，统计机器学习的路线，对自然语言中的知识逻辑还不能很好的建模；21世纪，发展到机器深度学习，能够很好地识别图片、语音、语言中的浅层知识模式，且需要专家协同，对领域知识的表示框架进行注入。

目前人工智能技术多应用于人脸识别、语音识别等智能识别领域，很少应用于技术检索运用方面，国内大多数线上技术检索平台只能智能检索，无法实现高标准智能匹配，国内缺乏能够辅助科研过程、帮助科研人员产生新的知识点和创意的辅助工具。

发明内容

为此，本发明提供一种人机协同的智能需求识别方法和系统，用以克服现有技术中检索结果精准度低与结果展示不直观的问题。

为实现上述目的，本发明提供一种人机协同的智能需求识别系统，包括，

识别处理模块，用以对待处理的原数据进行分类，并进行信息提取，形成基础数据；所述识别处理模块将原数据转化成文本模态或图像模态，识别处理模块根据文本模态与图像模态的占比对原数据进行分类；

深度对比模块，其内部设置有数据库，所述深度对比模块对所述基础数据进行深度分析，深度对比模块根据基础数据的关键词信息、相关词信息与图像识别信息在所述数据库中对比出匹配的数据项作为匹配项集合；

贡献计算模块，其与所述深度对比模块相连，用以计算所述匹配项集合内各匹配项与原数据的贡献值；所述贡献计算模块根据选择学习贡献值与原数据的贡献值的对比将原数据投放至所述数据库中；所述贡献计算模块能通过匹配项集合内各匹配项与原数据的贡献值对选择学习贡献值进行调整，所述贡献计算模块根据符合项集合的项数对选择学习贡献值进行调整，所述贡献计算模块根据选择学习贡献值与各匹配项的贡献值选出符合项集合；

分类选取模块，其与所述贡献计算模块相连，用以将原数据与符合项集合进行对比，选取出近似项集合；所述分类选取模块根据符合项集合内各符合项的贡献值选取出高贡献项集合；所述分类选择模块通过符合项集合项数，调整近似项集合的项数与高贡献项集合的项数；

结果展示模块，其与所述分类选取模块、所述深度对比模块分别相连，用以展示相近项集合与高贡献项集合；所述结果展示模块能够对原数据项进行评价，结果展示模块将近似项集合内的项与高贡献值集合内的项做对比展示；所述近似项集合为符合项集合中与原数据贡献值相近的项的集合；所述高贡献值集合为符合项集合中贡献值比原数据贡献值高的项的集合。

进一步地，所述识别处理模块内设有文本类别与图像类别，识别处理模块将原数据内的信息模态转化为文本模态Z或图像模态P，

当原数据能够全部转化为文本模态Z时，所述识别处理模块将原数据分为文本类别；

当原数据能够全部转化为图像模态P时，所述识别处理模块将原数据分为图像类别；

当原数据转化同时存在文本模态Z与图像模态P时，所述识别处理模块将计算原数据中文本模态Z与图像模态P的占比，以对原数据进行分类。