[发明专利]知识产权智能服务方法及系统在审
| 申请号： | 201811611020.7 | 申请日： | 2018-12-27 |
| 公开（公告）号： | CN109753565A | 公开（公告）日： | 2019-05-14 |
| 发明（设计）人： | 李兵;张龙晖 | 申请（专利权）人： | 厦门智融合科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06F16/332;G06F16/33;G06Q50/18 |
| 代理公司： | 厦门市首创君合专利事务所有限公司 35204 | 代理人： | 李雁翔 |
| 地址： | 361000 福建省*** | 国省代码： | 福建;35 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明专利公开了知识产权智能服务方法及系统，该生成方法具体包括通过机器学习算法将用户的输入文本抽取出词向量，并对词向量进行实体标注；标注的结果与用户意图形成关联对。使用人工判断生成的若干关联对作为训练数据集对用户意图分类系统进行数据训练，并生成预测模型。该分类系统具体包括将用户意图进行词向量提取及实体识别，并分发至不同的语义处理系统进行具体处理。本发明解决复合用户需求环境下的输入文本处理问题，通过意图分类将用户的输入文本分发至不同的语义处理系统，并作出最佳反馈，有效提高了反馈的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 输入文本 用户意图 分类系统 语义处理 智能服务 词向量 分发 机器学习算法 关联 训练数据集 知识产权 反馈 复合用户 人工判断 实体标注 实体识别 数据训练 需求环境 预测模型 准确率 向量 标注 取出 分类 | ||
【主权项】：
1.知识产权智能服务方法，其特征在于，包括如下步骤：获取用户输入信息，将用户输入文本转化为序列化的词向量；对序列化的词向量通过基于机器学习的序列分类算法进行用户意图分类，该用户意图分类具体为概念性问答类、查询需求类和服务导引类三类；当用户意图分类为概念性问答类时，所述序列化的词向量输入基于机器学习的概念性问答算法模型，返回相应的知识产权问题回答；当用户意图分类为查询需求类时，所述序列化的词向量输入查询算法模型，返回相应的知识产权数据查询结果；当用户意图分类为服务导引类时，所述序列化的词向量输入基于机器学习的服务导引算法模型，返回相应的知识产权服务接口。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于厦门智融合科技有限公司，未经厦门智融合科技有限公司许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201811611020.7/，转载请声明来源钻瓜专利网。
