[发明专利]一种电力交易智能问答方法及系统

权利要求书

1.一种电力交易智能问答方法，其特征在于：包括如下具体步骤：

步骤1、构建电力交易智能问答数据库，用户输入提问的问题，进行数据收集和预处理操作；

步骤2、将预处理后的用户提问数据和电力知识库数据向量化后，进行相似度匹配，生成初步结果；

步骤3、将预处理后的用户反馈库数据用同样的方法向量化后，也与用户提问数据向量进行相似度匹配，进入用户反馈修正过程；

步骤4、综合初步匹配与用户反馈修正的结果，生成最终向用户展示的答案。

2.根据权利要求1所述的一种电力交易智能问答方法，其特征在于：所述步骤1的具体步骤包括：

1.1进行数据收集工作，构建电力交易智能问答数据库：

包括收集智能问答所需数据，并将获取的语料存入电力交易智能问答数据库中，所述电力交易智能问答数据库包括用户反馈数据库与电力知识库两部分；

所述用户反馈数据库的构建包括：

(1)统计、分析用户常用词频，并形成关键词，分析、建立用户关键词与用户历史信息之间的数据关系；

(2)记录历史用户的相关提问，以及历史相关提问下不同回答的反馈结果为满意或不满意，包括最终的问答结果；

所述电力知识库的构建包括：

(1)分析、汇总各大分类电力常见问题，并对答案进行统计；

(2)完善常见问题的提问与回答，形成常用问答对集。

1.2对数据进行预处理，包括已收集的数据和用户提问输入数据：

(1)针对已收集的电力交易智能问答库数据，从存储数据的数据表和其它数据表中获取原始非结构化数据，对数据做分词和去停用词的预处理清洗操作，经过预处理操作后的数据存入相应数据表中；

(2)对于用户提问输入数据，对获取到的输入语句做同样的分词和去停用词等清洗操作。

1.3在经过收集和预处理后，数据库访问接口层中形成常用问答对集、用户反馈数据、提问数据等，最终形成可访问的数据库。

3.根据权利要求1所述的一种电力交易智能问答方法，其特征在于：所述步骤2的具体步骤包括：

2.1生成用户输入词向量A和电力知识库词向量B后，通过调整的余弦相似度，即皮尔逊相关系数来计算两个向量的相似度得分S₁，计算公式如下：

A_i和B_i表示向量内的对应元素，和表示向量内元素的平均值，S₁的取值范围是[-1，1]，绝对值越大表明相关性越强。

2.2判断S₁是否大于给定阈值，提取大于阈值的电力知识库数据结果，并按从高到低进行排名，可得到初步的问答结果。

4.根据权利要求1所述的一种电力交易智能问答方法，其特征在于：所述步骤3的具体步骤包括：

3.1同样计算用户输入词向量A和用户反馈库数据词向量C的皮尔逊系数，得到两个向量之间的相似度得分S₂：

3.2判断S₂是否大于给定阈值，提取大于阈值的相似提问在反馈库中的问答结果与得分数。

5.根据权利要求1所述的一种电力交易智能问答方法，其特征在于：所述步骤4的具体步骤包括：

4.1若所有S₂的值均小于给定阈值要求，则用户反馈数据库中缺少与本次问答相似的数据，最终展示答案即为步骤2的初步匹配结果。

4.2若存在S₂达到给定阈值要求，则综合S₁和S₂的值从高到低对答案排序进行重新调整，生成最终向用户展示的答案。

6.根据权利要求1所述的一种电力交易智能问答方法，其特征在于：在步骤4之后还包括如下步骤：

步骤5、完成本次电力交易的智能问答，用户对最终答案结果进行评价。