CN115048513B - 一种基于自然语言识别客服机器人的知识库建设*** - Google Patents
一种基于自然语言识别客服机器人的知识库建设*** Download PDFInfo
- Publication number
- CN115048513B CN115048513B CN202210612464.2A CN202210612464A CN115048513B CN 115048513 B CN115048513 B CN 115048513B CN 202210612464 A CN202210612464 A CN 202210612464A CN 115048513 B CN115048513 B CN 115048513B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- module
- knowledge
- language
- unit
- processing
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000009411 base construction Methods 0.000 title claims abstract description 47
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 95
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims abstract description 35
- 238000012790 confirmation Methods 0.000 claims abstract description 33
- 230000002457 bidirectional effect Effects 0.000 claims abstract description 21
- 238000010276 construction Methods 0.000 claims abstract description 19
- 230000001502 supplementing effect Effects 0.000 claims abstract description 17
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 14
- 230000009469 supplementation Effects 0.000 claims description 9
- 238000012795 verification Methods 0.000 claims description 9
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 abstract description 2
- 238000013500 data storage Methods 0.000 abstract description 2
- 238000000034 method Methods 0.000 abstract 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 238000012163 sequencing technique Methods 0.000 description 2
- 230000004075 alteration Effects 0.000 description 1
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/30—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of unstructured textual data
- G06F16/35—Clustering; Classification
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/30—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of unstructured textual data
- G06F16/33—Querying
- G06F16/332—Query formulation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/30—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of unstructured textual data
- G06F16/33—Querying
- G06F16/332—Query formulation
- G06F16/3329—Natural language query formulation or dialogue systems
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F21/00—Security arrangements for protecting computers, components thereof, programs or data against unauthorised activity
- G06F21/30—Authentication, i.e. establishing the identity or authorisation of security principals
- G06F21/31—User authentication
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Computer Security & Cryptography (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
Abstract
本发明公开了一种基于自然语言识别客服机器人的知识库建设***，包括预置知识输入单元、知识库构建***、识别权限单元、自然语言转换建立单元、情景知识建设单元、残缺语言补充单元、知识补偿***和知识反馈单元，预置知识输入单元的输出端与知识库构建***的输入端电性连接，预置知识输入单元与识别权限单元双向连接，本发明的有益效果是：通过加入了识别权限单元，实现了在对内部数据进行更改和添加时需要进行密钥确认和云端信息确认处理，提高了内部数据储存的安全性，通过加入了自然语言转换建立单元，实现了在对不同种类的自然语言进行语音转换处理，适用与各种自然语言的人群。
Description
技术领域
本发明涉及自然语言识别客服机器人技术领域，具体为一种基于自然语言识别客服机器人的知识库建设***。
背景技术
知识库是基于知识且具有智能性的***，在自然语言识别客服机器人使用中，需要对机器人进行知识库建设，但现有的知识库建设***不具备在问答时进行情景配对，不能对用户更好的沟通回答，不具备在处理问题时对识别残缺的语句进行智能识别补偿处理。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于自然语言识别客服机器人的知识库建设***，以解决上述背景技术中提出的现有的知识库建设***不具备在问答时进行情景配对，不能对用户更好的沟通回答，不具备在处理问题时对识别残缺的语句进行智能识别补偿处理的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于自然语言识别客服机器人的知识库建设***，包括预置知识输入单元、知识库构建***、识别权限单元、自然语言转换建立单元、情景知识建设单元、残缺语言补充单元、知识补偿***和知识反馈单元，所述预置知识输入单元的输出端与知识库构建***的输入端电性连接，所述预置知识输入单元与识别权限单元双向连接，所述知识库构建***与自然语言转换建立单元双向连接，所述知识库构建***与情景知识建设单元双向连接，所述知识库构建***的输出端残缺语言补充单元的输入端电性连接，所述残缺语言补充单元与知识补偿***双向连接，所述知识补偿***的输出端与知识反馈单元的输入端电性连接，所述残缺语言补充单元的输出端与知识反馈单元的输入端电性连接，所述知识反馈单元的输出端与预置知识输入单元的输入端电性连接；
所述预置知识输入单元用于将预先准备的客服机器人所需的自然语言输入至知识库内进行建立；
所述知识库构建***用于对知识数据进行区别分类并对分类后知识数据进行储存；
所述识别权限单元用于进行预置知识输入单元操作时进行权限验证处理，同时用于对知识库构建***内进行加密处理；
所述自然语言转换建立单元用于对识别的语言进行分类辨别，还用于将辨别后的文本进行语言转换处理；
所述情景知识建设单元用于建立应答处理时进行适当的场景匹配并进行问题答复处理；
所述残缺语言补充单元用于在语言出现残缺时对语言进行残缺补充完整处理；
所述知识补偿***用于对收集的语言进行AI识别，还用于对未识别成功的语言进行反问处理；
所述知识反馈单元用于对残缺语言补充单元和知识补偿***处理后新获得的知识数据进行反馈。
作为本发明的一种优选方案：所述知识库构建***包括语言收集模块、知识分类模块、云端储存模块和权重设立单元，所述语言收集模块的输出端与知识分类模块的输入端电性连接，所述知识分类模块的输出端与云端储存模块的输入端电性连接，所述云端储存模块与权重设立单元双向连接；
所述语言收集模块用于对知识数据进行接收处理，同时用于对外界发出问题时进行数据接收处理；
所述知识分类模块用于将接收的知识数据进行知识类别分类处理；
所述云端储存模块用于对收集的知识数据通过云端进行存储；
所述权重设立单元用于对接收的知识数据进行特征排列后并进行存储处理。
作为本发明的一种优选方案：所述权重设立单元包括接收时间排序模块和特征提取模块，所述接收时间排序模块的输出端与特征提取模块的输入端电性连接，所述接收时间排序模块用于对不同时间段输入至云端储存模块内的知识数据进行时间排序处理，所述特征提取模块用于对知识数据进行特征语言提取处理，提取特征语言进行快速分类排列处理。
作为本发明的一种优选方案：所述识别权限单元包括密钥确认模块和云端信息确认模块，所述密钥确认模块的输出端与云端信息确认模块的输入端电性连接，所述密钥确认模块用于在对知识数据输入时需要进行密钥确认处理，所述云端信息确认模块用于对知识输入处理时的操作者进行云端信息面容确定处理。
作为本发明的一种优选方案：所述自然语言转换建立单元包括语言辨识模块、文本信息转换模块和文本语言转语音模块，所述语言辨识模块的输出端与文本信息转换模块的输入端电性连接，所述文本信息转换模块的输出端与文本语言转语音模块的输入端电性连接；
所述语言辨识模块用于对接收的语言数据进行语言种类辨别处理；
所述文本信息转换模块用于对语言种类辨别后进行文本信息转换处理；
所述文本语言转语音模块用于对文本信息转换为需要的种类语言语音。
作为本发明的一种优选方案：所述情景知识建设单元包括知识关键词输入模块、关键词场景配对模块和语言答案匹配模块，所述知识关键词输入模块的输出端与关键词场景配对模块的输入端电性连接，所述关键词场景配对模块的输出端与语言答案匹配模块的输入端电性连接；
所述知识关键词输入模块用于对知识数据进行关键词输入，将输入的关键词与知识数据进行对应处理；
所述关键词场景配对模块用于对识别的关键词进行适合的对话场景配对处理；
所述语言答案匹配模块用于在配对对话场景后进行对话回答知识数据匹配处理。
作为本发明的一种优选方案：所述残缺语言补充单元包括残缺阀值确认模块、知识库整句对比模块和知识库单字解释模块，所述残缺阀值确认模块的输出端与知识库整句对比模块的输入端电性连接，所述知识库整句对比模块的输出端与知识库单字解释模块的输入端电性连接；
所述残缺阀值确认模块用于对残缺语言数据内识别丢失的文字进行丢失阀值确认；
所述知识库整句对比模块用于对接收的残缺语言数据与知识库内相似语句进行对比；
所述知识库单字解释模块用于对接收的残缺语言数据的字意进行逐一解释并对进行匹配。
作为本发明的一种优选方案：所述知识补偿***包括语言采集单元和重复反问单元，所述语言采集单元与残缺语言补充单元双向连接，所述语言采集单元与重复反问单元双向连接，所述重复反问单元的输出端与知识反馈单元的输入端电性连接，所述语言采集单元用于对收集的语言数据进行问题识别处理，所述重复反问单元用于对未识别的语言数据问答进行反问用户操作。
作为本发明的一种优选方案：所述语言采集单元包括AI语言识别模块、相似问题扩展模块和问题分类答复模块，所述AI语言识别模块的输出端与相似问题扩展模块的输入端电性连接，所述相似问题扩展模块的输出端与问题分类答复模块的输入端电性连接；
所述AI语言识别模块用于对语言数据提出的问题进行AI识别分配处理；
所述相似问题扩展模块用于在识别处语言数据提出的问题时进行知识库内查找与此问题相似的知识数据和扩展的问题；
所述问题分类答复模块用于对语言数据提出的问题进行分类答复。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明通过加入了识别权限单元，实现了在对内部数据进行更改和添加时需要进行密钥确认和云端信息确认处理，提高了内部数据储存的安全性，通过加入了自然语言转换建立单元，实现了在对不同种类的自然语言进行语音转换处理，适用与各种自然语言的人群，提高了工作效率，通过加入了情景知识建设单元，实现了对语句进行关键词提取并进行适合的情景匹配，适应与不同情景进行合适的对话回答处理。
附图说明
图1为本发明***框图；
图2为本发明权重设立单元***框图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1-2，本发明提供一种技术方案：一种基于自然语言识别客服机器人的知识库建设***，包括预置知识输入单元、知识库构建***、识别权限单元、自然语言转换建立单元、情景知识建设单元、残缺语言补充单元、知识补偿***和知识反馈单元，预置知识输入单元的输出端与知识库构建***的输入端电性连接，预置知识输入单元与识别权限单元双向连接，知识库构建***与自然语言转换建立单元双向连接，知识库构建***与情景知识建设单元双向连接，知识库构建***的输出端残缺语言补充单元的输入端电性连接，残缺语言补充单元与知识补偿***双向连接，知识补偿***的输出端与知识反馈单元的输入端电性连接，残缺语言补充单元的输出端与知识反馈单元的输入端电性连接，知识反馈单元的输出端与预置知识输入单元的输入端电性连接；
预置知识输入单元用于将预先准备的客服机器人所需的自然语言输入至知识库内进行建立，在对客服机器人进行自然语言知识库输入并对知识库进行初步建立；
知识库构建***用于对知识数据进行区别分类并对分类后知识数据进行储存，对知识数据进行分类储存，在使用时更快的匹配相对应的知识数据，提高了识别效率；
识别权限单元用于进行预置知识输入单元操作时进行权限验证处理，同时用于对知识库构建***内进行加密处理，进行加密处理对预置知识输入单元和知识库构建***进行保护处理，在操作时需要进行验证处理，提高了安全性；
自然语言转换建立单元用于对识别的语言进行分类辨别，还用于将辨别后的文本进行语言转换处理，对不同自然语言进行识别并应用对应的语言，提高了工作效率；
情景知识建设单元用于建立应答处理时进行适当的场景匹配并进行问题答复处理，对情景进行匹配，提高了问答的效率；
残缺语言补充单元用于在语言出现残缺时对语言进行残缺补充完整处理，在接收不完全的语句时进行智能补偿语句；
知识补偿***用于对收集的语言进行AI识别，还用于对未识别成功的语言进行反问处理；
知识反馈单元用于对残缺语言补充单元和知识补偿***处理后新获得的知识数据进行反馈。
其中，知识库构建***包括语言收集模块、知识分类模块、云端储存模块和权重设立单元，语言收集模块的输出端与知识分类模块的输入端电性连接，知识分类模块的输出端与云端储存模块的输入端电性连接，云端储存模块与权重设立单元双向连接；
语言收集模块用于对知识数据进行接收处理，同时用于对外界发出问题时进行数据接收处理；
知识分类模块用于将接收的知识数据进行知识类别分类处理；
云端储存模块用于对收集的知识数据通过云端进行存储，通过知识分类模块对知识数据种类进行区分处理，区分后进行云端储存；
权重设立单元用于对接收的知识数据进行特征排列后并进行存储处理。
其中，权重设立单元包括接收时间排序模块和特征提取模块，接收时间排序模块的输出端与特征提取模块的输入端电性连接，接收时间排序模块用于对不同时间段输入至云端储存模块内的知识数据进行时间排序处理，特征提取模块用于对知识数据进行特征语言提取处理，提取特征语言进行快速分类排列处理，不同时间段输入至云端储存模块内的知识数据进行时间排序处理，对特征进行提取，在对于紧急的特征语言数据时进行适合的权重分配。
其中，识别权限单元包括密钥确认模块和云端信息确认模块，密钥确认模块的输出端与云端信息确认模块的输入端电性连接，密钥确认模块用于在对知识数据输入时需要进行密钥确认处理，云端信息确认模块用于对知识输入处理时的操作者进行云端信息面容确定处理，通过密钥确认模块进行输入密钥并进行密钥验证处理，验证处理后进行云端信息与使用者信息进行匹配并确认处理，提高了管理的安全性和工作稳定性。
其中，自然语言转换建立单元包括语言辨识模块、文本信息转换模块和文本语言转语音模块，语言辨识模块的输出端与文本信息转换模块的输入端电性连接，文本信息转换模块的输出端与文本语言转语音模块的输入端电性连接；
语言辨识模块用于对接收的语言数据进行语言种类辨别处理；
文本信息转换模块用于对语言种类辨别后进行文本信息转换处理；
文本语言转语音模块用于对文本信息转换为需要的种类语言语音，遇到不同语言时对语言进行辨识，辨识后确认自然语言种类并将人声语言转换为文本信息，通过文本信息转换为匹配的语音处理。
其中，情景知识建设单元包括知识关键词输入模块、关键词场景配对模块和语言答案匹配模块，知识关键词输入模块的输出端与关键词场景配对模块的输入端电性连接，关键词场景配对模块的输出端与语言答案匹配模块的输入端电性连接；
知识关键词输入模块用于对知识数据进行关键词输入，将输入的关键词与知识数据进行对应处理；
关键词场景配对模块用于对识别的关键词进行适合的对话场景配对处理；
语言答案匹配模块用于在配对对话场景后进行对话回答知识数据匹配处理，通过对语言收集模块收集的语言关键词进行场景配对，场景配对后针对不同的情景状态进行合适的回答处理。
其中，残缺语言补充单元包括残缺阀值确认模块、知识库整句对比模块和知识库单字解释模块，残缺阀值确认模块的输出端与知识库整句对比模块的输入端电性连接，知识库整句对比模块的输出端与知识库单字解释模块的输入端电性连接；
残缺阀值确认模块用于对残缺语言数据内识别丢失的文字进行丢失阀值确认；
知识库整句对比模块用于对接收的残缺语言数据与知识库内相似语句进行对比；
知识库单字解释模块用于对接收的残缺语言数据的字意进行逐一解释并对进行匹配，提高了对残缺语言数据的修复效率。
其中，知识补偿***包括语言采集单元和重复反问单元，语言采集单元与残缺语言补充单元双向连接，语言采集单元与重复反问单元双向连接，重复反问单元的输出端与知识反馈单元的输入端电性连接，语言采集单元用于对收集的语言数据进行问题识别处理，重复反问单元用于对未识别的语言数据问答进行反问用户操作，提高了问题处理的准确性和工作效率。
其中，语言采集单元包括AI语言识别模块、相似问题扩展模块和问题分类答复模块，AI语言识别模块的输出端与相似问题扩展模块的输入端电性连接，相似问题扩展模块的输出端与问题分类答复模块的输入端电性连接；
AI语言识别模块用于对语言数据提出的问题进行AI识别分配处理，对提出的语言数据问题进行问题匹配，提高了工作效率；
相似问题扩展模块用于在识别处语言数据提出的问题时进行知识库内查找与此问题相似的知识数据和扩展的问题，对下面的问题进行扩展，在接下来的系列问题进行匹配，提高了后期答复的匹配效率；
问题分类答复模块用于对语言数据提出的问题进行分类答复。
具体的，在使用时，通过密钥确认模块进行输入密钥并进行密钥验证处理，验证处理后进行云端信息与使用者信息进行匹配并确认处理，通过验证后将知识数据通过预置知识输入单元输入至知识库构建***，收集后并通过知识分类模块对知识数据种类进行区分处理，区分后进行云端储存，通过语言收集模块对外界咨询客服机器人的人声进行收集，对不同时间段输入至云端储存模块内的知识数据进行时间排序处理，进行特征语言提取处理，提取特征语言进行快速分类排列处理，在遇到不同语言时对语言进行辨识，辨识后确认自然语言种类并将人声语言转换为文本信息，通过文本信息转换为匹配的语音处理，提高了沟通效率，同时通过情景知识建设单元的知识关键词输入模块对情景所有的关键词进行建立，通过对语言收集模块收集的语言关键词进行场景配对，场景配对后针对不同的情景状态进行合适的回答处理，在接收到残缺语言时，通过残缺阀值确认模块对一句对话内的文字缺失程度进行阀值确认，阀值大于设置阀值时进行知识库整句对比和知识库单句解释处理，小于设置阀值时直接进行AI语言识别模块进行语言识别，并对问题进行相似问题扩展，对之后提出的问题进行扩展并学习，对提出的问题进行分类答复，对于无法匹配答案的问题进行重复反问处理，残缺语言补充单元无法识别出的语言数据和重复反问单元无法答复的问题均通过知识反馈单元输入至预置知识输入单元进行记忆并处理。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
Claims (9)
1.一种基于自然语言识别客服机器人的知识库建设***，其特征在于，包括预置知识输入单元、知识库构建***、识别权限单元、自然语言转换建立单元、情景知识建设单元、残缺语言补充单元、知识补偿***和知识反馈单元，所述预置知识输入单元的输出端与知识库构建***的输入端电性连接，所述预置知识输入单元与识别权限单元双向连接，所述知识库构建***与自然语言转换建立单元双向连接，所述知识库构建***与情景知识建设单元双向连接，所述知识库构建***的输出端残缺语言补充单元的输入端电性连接，所述残缺语言补充单元与知识补偿***双向连接，所述知识补偿***的输出端与知识反馈单元的输入端电性连接，所述残缺语言补充单元的输出端与知识反馈单元的输入端电性连接，所述知识反馈单元的输出端与预置知识输入单元的输入端电性连接；
所述预置知识输入单元用于将预先准备的客服机器人所需的自然语言输入至知识库内进行建立；
所述知识库构建***用于对知识数据进行区别分类并对分类后知识数据进行储存；
所述识别权限单元用于进行预置知识输入单元操作时进行权限验证处理，同时用于对知识库构建***内进行加密处理；
所述自然语言转换建立单元用于对识别的语言进行分类辨别，还用于将辨别后的文本进行语言转换处理；
所述情景知识建设单元用于建立应答处理时进行适当的场景匹配并进行问题答复处理；
所述残缺语言补充单元用于在语言出现残缺时对语言进行残缺补充完整处理；
所述知识补偿***用于对收集的语言进行AI识别，还用于对未识别成功的语言进行反问处理；
所述知识反馈单元用于对残缺语言补充单元和知识补偿***处理后新获得的知识数据进行反馈。
2.根据权利要求1所述的一种基于自然语言识别客服机器人的知识库建设***，其特征在于：所述知识库构建***包括语言收集模块、知识分类模块、云端储存模块和权重设立单元，所述语言收集模块的输出端与知识分类模块的输入端电性连接，所述知识分类模块的输出端与云端储存模块的输入端电性连接，所述云端储存模块与权重设立单元双向连接；
所述语言收集模块用于对知识数据进行接收处理，同时用于对外界发出问题时进行数据接收处理；
所述知识分类模块用于将接收的知识数据进行知识类别分类处理；
所述云端储存模块用于对收集的知识数据通过云端进行存储；
所述权重设立单元用于对接收的知识数据进行特征排列后并进行存储处理。
3.根据权利要求2所述的一种基于自然语言识别客服机器人的知识库建设***，其特征在于：所述权重设立单元包括接收时间排序模块和特征提取模块，所述接收时间排序模块的输出端与特征提取模块的输入端电性连接，所述接收时间排序模块用于对不同时间段输入至云端储存模块内的知识数据进行时间排序处理，所述特征提取模块用于对知识数据进行特征语言提取处理，提取特征语言进行快速分类排列处理。
4.根据权利要求3所述的一种基于自然语言识别客服机器人的知识库建设***，其特征在于：所述识别权限单元包括密钥确认模块和云端信息确认模块，所述密钥确认模块的输出端与云端信息确认模块的输入端电性连接，所述密钥确认模块用于在对知识数据输入时需要进行密钥确认处理，所述云端信息确认模块用于对知识输入处理时的操作者进行云端信息面容确定处理。
5.根据权利要求4所述的一种基于自然语言识别客服机器人的知识库建设***，其特征在于：所述自然语言转换建立单元包括语言辨识模块、文本信息转换模块和文本语言转语音模块，所述语言辨识模块的输出端与文本信息转换模块的输入端电性连接，所述文本信息转换模块的输出端与文本语言转语音模块的输入端电性连接；
所述语言辨识模块用于对接收的语言数据进行语言种类辨别处理；
所述文本信息转换模块用于对语言种类辨别后进行文本信息转换处理；
所述文本语言转语音模块用于对文本信息转换为需要的种类语言语音。
6.根据权利要求5所述的一种基于自然语言识别客服机器人的知识库建设***，其特征在于：所述情景知识建设单元包括知识关键词输入模块、关键词场景配对模块和语言答案匹配模块，所述知识关键词输入模块的输出端与关键词场景配对模块的输入端电性连接，所述关键词场景配对模块的输出端与语言答案匹配模块的输入端电性连接；
所述知识关键词输入模块用于对知识数据进行关键词输入，将输入的关键词与知识数据进行对应处理；
所述关键词场景配对模块用于对识别的关键词进行适合的对话场景配对处理；
所述语言答案匹配模块用于在配对对话场景后进行对话回答知识数据匹配处理。
7.根据权利要求6所述的一种基于自然语言识别客服机器人的知识库建设***，其特征在于：所述残缺语言补充单元包括残缺阀值确认模块、知识库整句对比模块和知识库单字解释模块，所述残缺阀值确认模块的输出端与知识库整句对比模块的输入端电性连接，所述知识库整句对比模块的输出端与知识库单字解释模块的输入端电性连接；
所述残缺阀值确认模块用于对残缺语言数据内识别丢失的文字进行丢失阀值确认；
所述知识库整句对比模块用于对接收的残缺语言数据与知识库内相似语句进行对比；
所述知识库单字解释模块用于对接收的残缺语言数据的字意进行逐一解释并对进行匹配。
8.根据权利要求7所述的一种基于自然语言识别客服机器人的知识库建设***，其特征在于：所述知识补偿***包括语言采集单元和重复反问单元，所述语言采集单元与残缺语言补充单元双向连接，所述语言采集单元与重复反问单元双向连接，所述重复反问单元的输出端与知识反馈单元的输入端电性连接，所述语言采集单元用于对收集的语言数据进行问题识别处理，所述重复反问单元用于对未识别的语言数据问答进行反问用户操作。
9.根据权利要求8所述的一种基于自然语言识别客服机器人的知识库建设***，其特征在于：所述语言采集单元包括AI语言识别模块、相似问题扩展模块和问题分类答复模块，所述AI语言识别模块的输出端与相似问题扩展模块的输入端电性连接，所述相似问题扩展模块的输出端与问题分类答复模块的输入端电性连接；
所述AI语言识别模块用于对语言数据提出的问题进行AI识别分配处理；
所述相似问题扩展模块用于在识别处语言数据提出的问题时进行知识库内查找与此问题相似的知识数据和扩展的问题；
所述问题分类答复模块用于对语言数据提出的问题进行分类答复。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202210612464.2A CN115048513B (zh) | 2022-05-31 | 2022-05-31 | 一种基于自然语言识别客服机器人的知识库建设*** |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202210612464.2A CN115048513B (zh) | 2022-05-31 | 2022-05-31 | 一种基于自然语言识别客服机器人的知识库建设*** |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN115048513A CN115048513A (zh) | 2022-09-13 |
| CN115048513B true CN115048513B (zh) | 2024-05-17 |
Family
ID=83158962
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202210612464.2A Active CN115048513B (zh) | 2022-05-31 | 2022-05-31 | 一种基于自然语言识别客服机器人的知识库建设*** |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN115048513B (zh) |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102054042A (zh) * | 2010-12-30 | 2011-05-11 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 知识信息交互服务方法、站点及问答交互平台 |
| CN106934068A (zh) * | 2017-04-10 | 2017-07-07 | 江苏东方金钰智能机器人有限公司 | 机器人基于环境上下文的语义理解的方法 |
| CN112036906A (zh) * | 2020-07-31 | 2020-12-04 | 苏宁金融科技(南京)有限公司 | 一种数据处理方法、装置、设备 |
| CN112052317A (zh) * | 2020-08-19 | 2020-12-08 | 杭州古珀医疗科技有限公司 | 一种基于深度学习的医学知识库智能检索***及其方法 |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US10127274B2 (en) * | 2016-02-08 | 2018-11-13 | Taiger Spain Sl | System and method for querying questions and answers |
-
2022
- 2022-05-31 CN CN202210612464.2A patent/CN115048513B/zh active Active
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102054042A (zh) * | 2010-12-30 | 2011-05-11 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 知识信息交互服务方法、站点及问答交互平台 |
| CN106934068A (zh) * | 2017-04-10 | 2017-07-07 | 江苏东方金钰智能机器人有限公司 | 机器人基于环境上下文的语义理解的方法 |
| CN112036906A (zh) * | 2020-07-31 | 2020-12-04 | 苏宁金融科技(南京)有限公司 | 一种数据处理方法、装置、设备 |
| CN112052317A (zh) * | 2020-08-19 | 2020-12-08 | 杭州古珀医疗科技有限公司 | 一种基于深度学习的医学知识库智能检索***及其方法 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 基于多级检索的自动问答***研究;蔡刚山;叶俊;周曼丽;;科学技术与工程;20070228(第04期);全文 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN115048513A (zh) | 2022-09-13 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN110457689B (zh) | 语义处理方法及相关装置 | |
| CN108595696A (zh) | 一种基于云平台的人机交互智能问答方法和*** | |
| CN105895101A (zh) | 用于电力智能辅助服务***的语音处理设备及处理方法 | |
| CN109460459B (zh) | 一种基于日志学习的对话***自动优化方法 | |
| CN108984778A (zh) | 一种智能交互自动问答***以及自我学习方法 | |
| CN109408555B (zh) | 数据类型识别方法及装置、数据入库方法及装置 | |
| CN105261356A (zh) | 一种语音识别***及方法 | |
| CN110516057B (zh) | 一种信访问题答复方法及装置 | |
| CN112633003A (zh) | 一种地址识别方法、装置、计算机设备及存储介质 | |
| CN115292461B (zh) | 基于语音识别的人机交互学习方法及*** | |
| CN112632244A (zh) | 一种人机通话的优化方法、装置、计算机设备及存储介质 | |
| CN110196897B (zh) | 一种基于问答模板的案例识别方法 | |
| CN112632248A (zh) | 问答方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
| CN112579666A (zh) | 智能问答***和方法及相关设备 | |
| CN113705192B (zh) | 文本处理方法、装置与存储介质 | |
| CN115048513B (zh) | 一种基于自然语言识别客服机器人的知识库建设*** | |
| CN112182019B (zh) | 一种电网统计专业指标特征提取的语义解析搜索方法 | |
| TWI751504B (zh) | 人機協作對話系統與方法 | |
| CN116911869A (zh) | 一种基于人工智能的智能客服***及其方法 | |
| CN115905187B (zh) | 一种面向云计算工程技术人员认证的智能化命题*** | |
| CN110688473A (zh) | 一种机器人动态获取信息的方法 | |
| CN112382276A (zh) | 一种基于语音语义识别的电网物料信息采集方法及装置 | |
| CN112417113A (zh) | 一种基于语音识别技术的智能问答方法及*** | |
| CN113053416A (zh) | 一种基于知识图谱的语音情感识别*** | |
| CN112652303A (zh) | 一种本地引擎语音识别及交互方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| TA01 | Transfer of patent application right |
Effective date of registration: 20230627 Address after: Floor 1, No. 50, section 4, Renmin South Road, Wuhou District, Chengdu, Sichuan 610000 Applicant after: Marketing service center of State Grid Sichuan Electric Power Co. Applicant after: Kong Deshi Applicant after: Zhang Liyan Applicant after: Li Bo Address before: 88-4-1, Guanghe 2nd Street, High-tech Zone, Chengdu, Sichuan 610000 Applicant before: Kong Deshi Applicant before: Zhang Liyan Applicant before: Li Bo |
|
| TA01 | Transfer of patent application right | ||
| TA01 | Transfer of patent application right |
Effective date of registration: 20231218 Address after: Floor 1, No. 50, section 4, Renmin South Road, Wuhou District, Chengdu, Sichuan 610000 Applicant after: Marketing service center of State Grid Sichuan Electric Power Co. Address before: Floor 1, No. 50, section 4, Renmin South Road, Wuhou District, Chengdu, Sichuan 610000 Applicant before: Marketing service center of State Grid Sichuan Electric Power Co. Applicant before: Kong Deshi Applicant before: Zhang Liyan Applicant before: Li Bo |
|
| TA01 | Transfer of patent application right | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |