CN108921743A - 基于大数据与人工智能的解惑方法和解惑教育机器人*** - Google Patents
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Abstract
基于大数据与人工智能的解惑方法和解惑教育机器人***，包括：获取用户的问题，对所述知识大数据进行分析挖掘，得到与所述用户的问题对应的知识语句集合。上述方法和***将用户疑惑的问题与知识大数据结合起来，利用知识大数据来针对问题进行教学，使得用户能从知识大数据中获得与疑惑的问题相关的最新知识，使得教学更有针对性，使得用户能获得更新、更全面的知识，提高了教学效果。
Description
技术领域
本发明涉及信息技术领域，特别是涉及一种基于大数据与人工智能的解惑方法和解惑教育机器人***。
背景技术
孔子、苏格拉底、柏拉图都采用交互法，引导学生得到知识，而不是直接把知识灌输给学生。师者，传道、授业、解惑也。现有的教学法往往停留在传道授业阶段，但缺乏解惑的道是死道，是死知识，从而会造就高分低能现象。现有技术中往往是老师对照自己的备课资料进行授课，老师根据自己的知识对学生的问题进行解答。
在实现本发明过程中，发明人发现现有技术中至少存在如下问题：在教学中如果完全只抠课本知识点，如果不带着问题去学，那么培养出来的学生往往是死记硬背型的，教学成了填鸭式教学，无法培养学生的活学活用知识的能力。现有技术中教学效果受老师个人知识面的影响，而且老师的知识和答疑的时间总是有限的，所以无法实现带着问题去学去教的目标。
因此，现有技术还有待于改进和发展。
发明内容
基于此，有必要针对现有技术中教育方法的缺陷或不足，提供基于大数据与人工智能的解惑方法和解惑教育机器人***，以解决现有技术中教学的知识面窄、针对性差、无法带着问题去教学的缺点。
第一方面，本发明实施例提供的一种解惑方法，所述方法包括：
获取问题步骤，获取用户的问题，将该问题作为第一语句；
生成语句步骤，对所述知识大数据进行分析挖掘，得到与所述第一语句对应的知识语句集合，将该知识语句集合作为第二语句集合。
优选地，所述的生成语句步骤之后包括：
输出语句步骤，将所述第二语句集合中选取最优的第二语句输出给用户。
优选地，在获取问题步骤之后包括：
判断类型步骤，判断所述获取问题步骤中的所述问题的类型是否为理论问题或应用问题或创新问题：是理论问题，则执行理论阶段步骤；是应用问题，则执行应用阶段步骤；是创新问题，则执行创新阶段步骤；
理论阶段步骤，将所述获取问题步骤中的所述问题加入理论问题大数据；
应用阶段步骤，将所述获取问题步骤中的所述问题加入应用问题大数据；
创新阶段步骤，从理论问题大数据中获取与所述获取问题步骤中的所述问题相关的理论问题，将该理论问题作为第一语句，执行生成语句步骤，得到第二语句集合，将该第二语句集合作为第三语句集合；从应用问题大数据中获取与所述获取问题步骤中的所述问题相关的应用问题，将该应用问题作为第一语句，执行生成语句步骤，得到第二语句集合，将该第二语句集合作为第四语句集合；综合分析所述第三语句集合与第四语句集合，得到第五语句集合，将该第五语句集合作为第二语句集合。
优选地，所述的创新阶段步骤中的综合分析所述第三语句集合与第四语句集合，得到第五语句集合的步骤包括：
语句匹配步骤，将第三语句集合中的每一第三语句与第四语句集合中的每一第四语句进行匹配；
语句选取步骤，选取匹配度较大的所述每一第三语句与所述每一第四语句，加入匹配成功的语句对集合；
语句组合步骤，将所述匹配成功的语句对集合中每一语句对中的两个语句根据匹配的语句部分进行组合，得到第五语句。
优选地，所述的生成语句步骤中对所述知识大数据进行分析挖掘，得到与所述用户的问题对应的知识语句集合的步骤包括：
获取数据步骤，通过互联网或云端获取与所述第一语句相关的知识大数据；
匹配计算步骤，计算所述知识大数据中每一知识数据与所述第一语句的匹配度；
数据选取步骤，选取匹配度较大的知识数据，加入第一知识数据集合；
个性数据步骤，获取用户的个性化数据；
个性匹配步骤，计算所述第一知识数据集合中每一知识数据与所述用户个性化数据的匹配度；
知识选取步骤，选取匹配度较大的知识数据，得到第二知识数据集合，将第二知识数据集合作为与所述用户的问题对应的知识语句集合。
第二方面，本发明实施例提供的一种解惑***，所述***包括：
获取问题模块，获取用户的问题，将该问题作为第一语句；
生成语句模块，对所述知识大数据进行分析挖掘，得到与所述第一语句对应的知识语句集合，将该知识语句集合作为第二语句集合；
输出语句模块，将所述第二语句集合中选取最优的第二语句输出给用户。
优选地，所述***还包括：
判断类型模块，判断所述获取问题模块中的所述问题的类型是否为理论问题或应用问题或创新问题：是理论问题，则执行理论阶段模块；是应用问题，则执行应用阶段模块；是创新问题，则执行创新阶段模块；
理论阶段模块，将所述获取问题模块中的所述问题加入理论问题大数据；
应用阶段模块，将所述获取问题模块中的所述问题加入应用问题大数据；
创新阶段模块，从理论问题大数据中获取与所述获取问题模块中的所述问题相关的理论问题，将该理论问题作为第一语句，执行获取数据模块和生成语句模块，得到第二语句集合，将该第二语句集合作为第三语句集合；从应用问题大数据中获取与所述获取问题模块中的所述问题相关的应用问题，将该应用问题作为第一语句，执行获取数据模块和生成语句模块，得到第二语句集合，将该第二语句集合作为第四语句集合；综合分析所述第三语句集合与第四语句集合，得到第五语句集合，将该第五语句集合作为第二语句集合。
优选地，所述的创新阶段模块包括：
语句匹配模块，将第三语句集合中的每一第三语句与第四语句集合中的每一第四语句进行匹配；
语句选取模块，选取匹配度较大的所述每一第三语句与所述每一第四语句，加入匹配成功的语句对集合；
语句组合模块，将所述匹配成功的语句对集合中每一语句对中的两个语句根据匹配的语句部分进行组合，得到第五语句。
优选地，所述的生成语句模块包括：
获取数据模块，通过互联网或云端获取与所述第一语句相关的知识大数据；
匹配计算模块，计算所述知识大数据中每一知识数据与所述第一语句的匹配度；
数据选取模块，选取匹配度较大的知识数据，加入第一知识数据集合；
个性数据模块，获取用户的个性化数据；
个性匹配模块，计算所述第一知识数据集合中每一知识数据与所述用户个性化数据的匹配度；
知识选取模块，选取匹配度较大的知识数据，得到第二知识数据集合，将第二知识数据集合作为与所述用户的问题对应的知识语句集合。
第三方面，本发明实施例提供的一种教育机器人***，所述教育机器人中分别配置有如第二方面任一项所述的解惑***。
本发明实施例具有如下优点和有益效果：
本发明实施例提供的基于大数据与人工智能的解惑方法和解惑教育机器人***，获取用户的问题，对所述知识大数据进行分析挖掘，得到与所述用户的问题对应的知识语句集合，从而将用户疑惑的问题与知识大数据结合起来，利用知识大数据来针对问题进行教学，使得用户能从知识大数据中获得与疑惑的问题相关的最新知识，使得教学更有针对性，使得用户能获得更新、更全面的知识，提高了教学效果。
附图说明
图1为本发明的实施例1提供的解惑方法的流程图；
图2为本发明的实施例2提供的解惑方法的流程图；
图3为本发明的实施例3提供的解惑方法的流程图；
图4为本发明的实施例3提供的判断类型步骤的流程图；
图5为本发明的实施例4提供的创新阶段步骤的流程图；
图6为本发明的实施例5提供的生成语句步骤的流程图；
图7为本发明的实施例6提供的解惑***的原理框图；
图8为本发明的实施例7提供的解惑***的原理框图；
图9为本发明的实施例7提供的判断类型模块的原理框图；
图10为本发明的实施例8提供的创新阶段模块的原理框图；
图11为本发明的实施例9提供的生成语句模块的原理框图。
具体实施方式
下面结合本发明实施方式，对本发明实施例中的技术方案进行详细地描述。
本发明实施例提供基于大数据与人工智能的解惑方法和解惑教育机器人***。大数据技术包含对问题数据与知识大数据的匹配和分析挖掘，人工智能技术包含问题数据与知识大数据匹配技术、对知识大数据的分析挖掘。
实施例1、一种解惑方法，如图1所示，所述方法包括：
获取问题步骤S100，获取用户的问题，将该问题作为第一语句。优选地，通过麦克风采集用户的提问，并通过语音翻译软件自动识别并翻译为文字，并将文字作为第一语句；或通过触摸屏或键盘接受用户输入的问题文字，并将该文字作为第一语句。
生成语句步骤S300，对所述知识大数据进行分析挖掘，得到与所述第一语句对应的知识语句集合，将该知识语句集合作为第二语句集合。
优选地，所述用户为学生；所述用户的问题为学术问题或关于知识点的问题或听课时所产生的问题；所述知识大数据可以包括论文、专利、课件、网页等内容，可以包括文字、语音、视频等形式；第二语句集合本质上就是对问题的回答和解惑。
所述实施例通过针对学生的问题有针对性地检索知识大数据，来获得能够回答学生问题的知识语句，这有利于学生掌握自己疑惑的问题对应的知识，有利于帮助学生更快地掌握有疑问的知识，同时回答问题对应的知识来源于知识大数据，而不是老师个人的回答，能够使得对问题的回答对应的知识更为全面、新，因为知识大数据里包含的知识比老师个人所掌握的知识更为全面、新。所述用户也可以为任意一个人，所述问题也可以为任意问题，通过知识大数据所得到的第二语句集合就是对所述问题的回答和解惑，从而使得困惑能得到解决，能够″无师自通″，从而提高了教学的效率和效果并为自学提供了捷径。
实施例2、根据实施例1所述的解惑方法，如图2所示，所述的生成语句步骤S300之后包括：
输出语句步骤S400，将所述第二语句集合中选取最优的第二语句输出给用户。优选地，将所述第二语句集合中每一第二语句与第一语句进行匹配，得到所述每一第二语句与第一语句的匹配度；获取匹配度最大的第二语句；将匹配度最大的第二语句通过文字、语音、动作中一种或几种方式表达和推荐给用户。
所述实施例通过直接将最佳的第二语句推荐给用户，使得用户不需要从多个第二语句中人工选择合适的第二语句作为问题的答案，节省了用户的时间，提高了用户得到问题的答案的速度和满意度。
实施例3、根据实施例1或2所述的解惑方法，如图3所示，在获取问题步骤S100之后包括：
如图4所示，判断类型步骤S200，判断所述获取问题步骤中的所述问题的类型是否为理论问题或应用问题或创新问题：是理论问题，则执行理论阶段步骤S210；是应用问题，则执行应用阶段步骤S220；是创新问题，则执行创新阶段步骤S230。优选地，所述创新问题是指没有现成答案的问题，也就是从知识大数据中无法直接搜到答案的问题；所述理论问题是指对应理论知识的问题；所述应用问题是指对应知识应用的问题。
理论阶段步骤S210，将所述获取问题步骤中的所述问题加入理论问题大数据；
应用阶段步骤S220，将所述获取问题步骤中的所述问题加入应用问题大数据；
创新阶段步骤S230，从理论问题大数据中获取与所述获取问题步骤S100中的所述问题相关的理论问题，将该理论问题作为第一语句，执行生成语句步骤S300，得到第二语句集合，将该第二语句集合作为第三语句集合；从应用问题大数据中获取与所述获取问题步骤S100中的所述问题相关的应用问题，将该应用问题作为第一语句，执行生成语句步骤S300，得到第二语句集合，将该第二语句集合作为第四语句集合；综合分析所述第三语句集合与第四语句集合，得到第五语句集合，将该第五语句集合作为第二语句集合。
所述实施例通过判断问题类型，来获得不同的知识大数据，进而获得不同的回答，从而使得针对问题的回答更有针对性，适合于在实际教学中的理论课程、实验课程、创新创业课程中使用相应的阶段步骤；特别是其中创新阶段步骤能够得到创新问题对应的知识语句集合作为答案，这能够帮助用户针对自己的问题进行创新，从而能够提高用户的创新能力。
实施例4、根据实施例3所述的解惑方法，如图5所示，所述的创新阶段步骤S230中的综合分析所述第三语句集合与第四语句集合，得到第五语句集合的步骤包括：
语句匹配步骤S231，将第三语句集合中的每一第三语句与第四语句集合中的每一第四语句进行匹配。
语句选取步骤S232，选取匹配度较大的所述每一第三语句与所述每一第四语句，加入匹配成功的语句对集合。优选地，将匹配度从大到小排序；选取前K个(K为预设个数)匹配度对应的语句对；加入匹配成功的语句对集合。
语句组合步骤S233，将所述匹配成功的语句对集合中每一语句对中的两个语句根据匹配的语句部分进行组合，得到第五语句。优选地，获取所述匹配成功的语句对集合中每一语句对中的两个语句；匹配得到两个语句相同的部分；将其中一个语句在所述相同部分的左边或右边部分替换另一个语句在所述相同部分的左边或右边部分；将替换后得到的另一个语句作为第五语句。例如语句对为A1BC1，A2BC2，得到的第五语句为A2BC1，A1BC2。又例如语句对为AB，BC，得到的第五语句为ABC。
实施例5、根据实施例1所述的解惑方法，如图6所示，所述的生成语句步骤S300中对所述知识大数据进行分析挖掘，得到与所述用户的问题对应的知识语句集合的步骤包括：
获取数据步骤S310，通过互联网或云端获取与所述第一语句相关的知识大数据。优选地，通过网络爬虫爬去，或从搜索引擎例如***、***中获取；将所述第一语句输入搜索引擎，将搜索结果的集合作为所述知识大数据。
匹配计算步骤S320，计算所述知识大数据中每一知识数据与所述第一语句的匹配度。优选地，将每一个搜索结果与所述第一语句进行匹配，得到匹配度。进一步优选地，将每一个搜索结果在所有搜索结果中的排序占搜索总结果数的比例作为所述每一个搜索结果的匹配度。
数据选取步骤S330，选取匹配度较大的知识数据，加入第一知识数据集合。优选地，将匹配度从大到小排序；选取前G个(G为预设个数)匹配度对应的知识数据；加入第一知识数据集合。
个性数据步骤S340，获取用户的个性化数据。优选地，所述个性化数据包括用户的专业或职业；如果用户是学生，则获取用户的专业；如果用户不是学生，则获取用户的职业。
个性匹配步骤S350，计算所述第一知识数据集合中每一知识数据与所述用户个性化数据的匹配度。优选地，对所述用户个性化数据进行分词，得到关键词集合，统计所述关键词集合中关键词在每一知识数据中出现的个数占关键词集合中关键词总数的比例作为所述每一知识数据与所述用户个性化数据的匹配度。
知识选取步骤S360，选取匹配度较大的知识数据，得到第二知识数据集合，将第二知识数据集合作为与所述用户的问题对应的知识语句集合。优选地，将匹配度从大到小排序；选取前H个(H为预设个数)匹配度对应的知识数据；加入第二知识数据集合。
实施例6、一种解惑***，如图7所示，所述***包括：
获取问题模块100，获取用户的问题，将该问题作为第一语句；
生成语句模块300，对所述知识大数据进行分析挖掘，得到与所述第一语句对应的知识语句集合，将该知识语句集合作为第二语句集合；
输出语句模块400，将所述第二语句集合中选取最优的第二语句输出给用户。
实施例6的优选实施方式与实施例1、2的优选实施方式对应、类似，不再赘述。
实施例7、根据实施例6所述的解惑***，如图8所示，所述***还包括：
如图9所示，判断类型模块200，判断所述获取问题模块中的所述问题的类型是否为理论问题或应用问题或创新问题：是理论问题，则执行理论阶段模块210；是应用问题，则执行应用阶段模块220；是创新问题，则执行创新阶段模块230；
理论阶段模块210，将所述获取问题模块中的所述问题加入理论问题大数据；
应用阶段模块220，将所述获取问题模块中的所述问题加入应用问题大数据；
创新阶段模块230，从理论问题大数据中获取与所述获取问题模块100中的所述问题相关的理论问题，将该理论问题作为第一语句，执行获取数据模块和生成语句模块300，得到第二语句集合，将该第二语句集合作为第三语句集合；从应用问题大数据中获取与所述获取问题模块100中的所述问题相关的应用问题，将该应用问题作为第一语句，执行获取数据模块和生成语句模块300，得到第二语句集合，将该第二语句集合作为第四语句集合；综合分析所述第三语句集合与第四语句集合，得到第五语句集合，将该第五语句集合作为第二语句集合。
实施例7的优选实施方式与实施例3的优选实施方式对应、类似，不再赘述。
实施例8、根据实施例7所述的解惑***，如图10所示，所述的创新阶段模块230包括：
语句匹配模块231，将第三语句集合中的每一第三语句与第四语句集合中的每一第四语句进行匹配；
语句选取模块232，选取匹配度较大的所述每一第三语句与所述每一第四语句，加入匹配成功的语句对集合；
语句组合模块233，将所述匹配成功的语句对集合中每一语句对中的两个语句根据匹配的语句部分进行组合，得到第五语句。
实施例8的优选实施方式与实施例4的优选实施方式对应、类似，不再赘述。
实施例9、根据实施例6所述的解惑***，如图11所示，所述的生成语句模块300包括：
获取数据模块310，通过互联网或云端获取与所述第一语句相关的知识大数据；
匹配计算模块320，计算所述知识大数据中每一知识数据与所述第一语句的匹配度；
数据选取模块330，选取匹配度较大的知识数据，加入第一知识数据集合；
个性数据模块340，获取用户的个性化数据；
个性匹配模块350，计算所述第一知识数据集合中每一知识数据与所述用户个性化数据的匹配度；
知识选取模块360，选取匹配度较大的知识数据，得到第二知识数据集合，将第二知识数据集合作为与所述用户的问题对应的知识语句集合。
实施例9的优选实施方式与实施例5的优选实施方式对应、类似，不再赘述。
实施例10、一种教育机器人***，所述教育机器人中分别配置有如实施例6-9任一项所述的解惑***。
实施例10的优选实施方式与实施例6-9的优选实施方式对应、类似，不再赘述。
本发明实施例提供的基于大数据与人工智能的解惑方法和解惑教育机器人***，获取用户的问题，对所述知识大数据进行分析挖掘，得到与所述用户的问题对应的知识语句集合，从而将用户疑惑的问题与知识大数据结合起来，利用知识大数据来针对问题进行教学，使得用户能从知识大数据中获得与疑惑的问题相关的最新知识，使得教学更有针对性，使得用户能获得更新、更全面的知识，提高了教学效果。
以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (10)
1.一种解惑方法，其特征在于，所述方法包括：
获取问题步骤，获取用户的问题，将该问题作为第一语句；
生成语句步骤，对所述知识大数据进行分析挖掘，得到与所述第一语句对应的知识语句集合，将该知识语句集合作为第二语句集合。
2.根据权利要求1所述的解惑方法，其特征在于，所述的生成语句步骤之后包括：
输出语句步骤，将所述第二语句集合中选取最优的第二语句输出给用户。
3.根据权利要求1或2所述的解惑方法，其特征在于，在获取问题步骤之后包括：
判断类型步骤，判断所述获取问题步骤中的所述问题的类型是否为理论问题或应用问题或创新问题：是理论问题，则执行理论阶段步骤；是应用问题，则执行应用阶段步骤；是创新问题，则执行创新阶段步骤；
理论阶段步骤，将所述获取问题步骤中的所述问题加入理论问题大数据；
应用阶段步骤，将所述获取问题步骤中的所述问题加入应用问题大数据；
创新阶段步骤，从理论问题大数据中获取与所述获取问题步骤中的所述问题相关的理论问题，将该理论问题作为第一语句，执行生成语句步骤，得到第二语句集合，将该第二语句集合作为第三语句集合；从应用问题大数据中获取与所述获取问题步骤中的所述问题相关的应用问题，将该应用问题作为第一语句，执行生成语句步骤，得到第二语句集合，将该第二语句集合作为第四语句集合；综合分析所述第三语句集合与第四语句集合，得到第五语句集合，将该第五语句集合作为第二语句集合。
4.根据权利要求3所述的解惑方法，其特征在于，所述的创新阶段步骤中的综合分析所述第三语句集合与第四语句集合，得到第五语句集合的步骤包括：
语句匹配步骤，将第三语句集合中的每一第三语句与第四语句集合中的每一第四语句进行匹配；
语句选取步骤，选取匹配度较大的所述每一第三语句与所述每一第四语句，加入匹配成功的语句对集合；
语句组合步骤，将所述匹配成功的语句对集合中每一语句对中的两个语句根据匹配的语句部分进行组合，得到第五语句。
5.根据权利要求1所述的解惑方法，其特征在于，所述的生成语句步骤中对所述知识大数据进行分析挖掘，得到与所述用户的问题对应的知识语句集合的步骤包括：
获取数据步骤，通过互联网或云端获取与所述第一语句相关的知识大数据；
匹配计算步骤，计算所述知识大数据中每一知识数据与所述第一语句的匹配度；
数据选取步骤，选取匹配度较大的知识数据，加入第一知识数据集合；
个性数据步骤，获取用户的个性化数据；
个性匹配步骤，计算所述第一知识数据集合中每一知识数据与所述用户个性化数据的匹配度；
知识选取步骤，选取匹配度较大的知识数据，得到第二知识数据集合，将第二知识数据集合作为与所述用户的问题对应的知识语句集合。
6.一种解惑***，其特征在于，所述***包括：
获取问题模块，获取用户的问题，将该问题作为第一语句；
生成语句模块，对所述知识大数据进行分析挖掘，得到与所述第一语句对应的知识语句集合，将该知识语句集合作为第二语句集合；
输出语句模块，将所述第二语句集合中选取最优的第二语句输出给用户。
7.根据权利要求6所述的解惑***，其特征在于，所述***还包括：
判断类型模块，判断所述获取问题模块中的所述问题的类型是否为理论问题或应用问题或创新问题：是理论问题，则执行理论阶段模块；是应用问题，则执行应用阶段模块；是创新问题，则执行创新阶段模块；
理论阶段模块，将所述获取问题模块中的所述问题加入理论问题大数据；
应用阶段模块，将所述获取问题模块中的所述问题加入应用问题大数据；
创新阶段模块，从理论问题大数据中获取与所述获取问题模块中的所述问题相关的理论问题，将该理论问题作为第一语句，执行获取数据模块和生成语句模块，得到第二语句集合，将该第二语句集合作为第三语句集合；从应用问题大数据中获取与所述获取问题模块中的所述问题相关的应用问题，将该应用问题作为第一语句，执行获取数据模块和生成语句模块，得到第二语句集合，将该第二语句集合作为第四语句集合；综合分析所述第三语句集合与第四语句集合，得到第五语句集合，将该第五语句集合作为第二语句集合。
8.根据权利要求7所述的解惑***，其特征在于，所述的创新阶段模块包括：
语句匹配模块，将第三语句集合中的每一第三语句与第四语句集合中的每一第四语句进行匹配；
语句选取模块，选取匹配度较大的所述每一第三语句与所述每一第四语句，加入匹配成功的语句对集合；
语句组合模块，将所述匹配成功的语句对集合中每一语句对中的两个语句根据匹配的语句部分进行组合，得到第五语句。
9.根据权利要求6所述的解惑***，其特征在于，所述的生成语句模块包括：
获取数据模块，通过互联网或云端获取与所述第一语句相关的知识大数据；
匹配计算模块，计算所述知识大数据中每一知识数据与所述第一语句的匹配度；
数据选取模块，选取匹配度较大的知识数据，加入第一知识数据集合；
个性数据模块，获取用户的个性化数据；
个性匹配模块，计算所述第一知识数据集合中每一知识数据与所述用户个性化数据的匹配度；
知识选取模块，选取匹配度较大的知识数据，得到第二知识数据集合，将第二知识数据集合作为与所述用户的问题对应的知识语句集合。
10.一种教育机器人***，其特征在于，所述教育机器人中分别配置有如权利要求6-9任一项所述的解惑***。
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