CN117312499A - 一种基于语义的大数据分析***及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及自然语言处理技术领域，具体为一种基于语义的大数据分析***及方法，一种基于语义的大数据分析***包括多模态情感分析模块、知识图谱构建模块、结构化文本生成模块、问答***增强模块、情感感知知识图谱模块、语境感知文本生成模块、语境智能搜索模块。本发明中，通过深度神经网络的多模态情感分析，对文本、音频和图像进行综合情感识别，获取准确、全面的用户反馈，利用元学习方法自动提取的实体、关系和属性，强化学习方法在非结构化文本转化为结构化数据时，提高数据处理的效率和准确性，情感感知图谱和语境感知文本生成技术的结合，理解内容的实质，感知背后的情感和语境，为用户提供更为贴心、精准的内容生成和搜索服务。
Description
技术领域
本发明涉及自然语言处理技术领域，尤其涉及一种基于语义的大数据分析***及方法。
背景技术
自然语言处理是一门涉及计算机科学、人工智能和语言学的领域，旨在使计算机能够理解、分析和生成自然语言文本。在大数据分析中，NLP技术用于处理和分析大量的文本数据，以从中提取有意义的信息和洞察。
其中，基于语义的大数据分析***主要目标是通过深度理解文本内容来处理大规模文本数据，以提取有意义的信息和见解。通过应用自然语言处理技术，这些***能够分析文本的语法结构、实体、关键词，并将文本数据映射到语义空间，从而更好地理解其含义。还可以构建知识图谱，表示实体之间的关系，用于更深入地了解信息之间的联系。这些***的应用包括智能搜索、信息推荐、舆情分析、医疗保健、金融分析领域，通过文本分析、信息抽取、知识图谱构建、情感分析和自动问答手段，帮助用户从大数据集中提取有用信息，支持决策制定和见解发现。这使得基于语义的大数据分析***成为数据驱动决策的有力工具。
在数据分析方法的实际使用过程中，现有的数据分析方法往往局限于单一的模态或者只关注数据的量化分析，而忽略了数据背后的情感和语境信息。这导致了数据处理的结果缺乏深度和全面性，无法满足日益复杂的用户需求。同时，传统的知识图谱构建和文本生成方法往往基于固定的模型和规则，缺乏足够的灵活性，难以适应不断变化的数据特性和场景需求。此外，传统的问答***和搜索方法往往只关注关键词匹配，缺乏对整体语境和用户情感的理解，导致搜索结果和回答的不准确性和非相关性。
发明内容
本发明的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种基于语义的大数据分析***及方法。
为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：一种基于语义的大数据分析***包括多模态情感分析模块、知识图谱构建模块、结构化文本生成模块、问答***增强模块、情感感知知识图谱模块、语境感知文本生成模块、语境智能搜索模块；
所述多模态情感分析模块采用深度神经网络进行文本、音频、图像的综合情感分析，生成综合情感分析结果；
所述知识图谱构建模块基于综合情感分析结果，采用元学习方法，自动提取实体、关系和属性，生成初步知识图谱；
所述结构化文本生成模块基于初步知识图谱，采用强化学习方法，转化非结构化文本为结构化数据，生成结构化数据集；
所述问答***增强模块基于结构化数据集，采用深度强化学习方法，优化问答***的理解和答案生成能力，生成优化后的问答结果；
所述情感感知知识图谱模块基于优化后的问答结果，通过与情感分析相结合，链接实体、事件与其情感极性，生成情感感知图谱；
所述语境感知文本生成模块基于情感感知图谱，采用GPT-4深度学习模型，理解并生成符合给定语境的文本，生成语境关联文本；
所述语境智能搜索模块基于语境关联文本，利用深度学习与信息检索技术，识别查询语境并优化搜索结果，生成语境感知搜索结果。
作为本发明的进一步方案，所述多模态情感分析模块包括文本分析子模块、音频分析子模块、图像分析子模块；
所述知识图谱构建模块包括实体抽取子模块、关系识别子模块、属性分析子模块；
所述结构化文本生成模块包括非结构化数据输入子模块、数据转换子模块、结构化输出子模块；
所述问答***增强模块包括问题理解子模块、信息检索子模块、答案生成子模块；
所述情感感知知识图谱模块包括情感分析子模块、图谱更新子模块、情感关系建立子模块；
所述语境感知文本生成模块包括语境理解子模块、文本生成子模块、文本优化子模块；
所述语境智能搜索模块包括查询理解子模块、深度搜索子模块、结果优化子模块。
作为本发明的进一步方案，所述文本分析子模块基于原始数据，采用深度学习算法，对文本内容进行情感分析，生成文本情感分析结果；
所述音频分析子模块基于文本情感分析结果，采用声学模型，对音频信号进行情感识别，生成音频情感分析结果；
所述图像分析子模块基于音频情感分析结果，采用卷积神经网络，对图像进行情感识别，生成综合情感分析结果。
作为本发明的进一步方案，所述实体抽取子模块基于综合情感分析结果，采用自然语言处理技术与元学习方法，从文本中提取实体，生成实体列表；
所述关系识别子模块基于实体列表，采用图算法，识别实体之间的关系，生成关系列表；
所述属性分析子模块基于关系列表，采用深度学习算法，分析实体的属性，生成初步知识图谱。
作为本发明的进一步方案，所述非结构化数据输入子模块基于原始数据，收集和处理非结构化数据，生成非结构化数据集；
所述数据转换子模块基于非结构化数据集，采用强化学习方法，转换数据为结构化格式，生成中间结构化数据；
所述结构化输出子模块基于中间结构化数据，进行数据优化，确保数据有效性，生成结构化数据集。
作为本发明的进一步方案，所述问题理解子模块基于结构化数据集，采用双向长短时记忆网络，解析用户问题，生成问题解析结构；
所述信息检索子模块基于问题解析结构，使用倒排索引技术，检索关联信息，生成关联信息摘要；
所述答案生成子模块基于关联信息摘要，利用深度强化学习方法，优化答案内容，生成优化后的问答结果。
作为本发明的进一步方案，所述情感分析子模块基于优化后的问答结果，应用深度学习情感分析方法，标识实体情感，生成情感实体列表；
所述图谱更新子模块基于情感实体列表，使用图结构更新算法，实时刷新知识图谱，生成更新后的情感图谱；
所述情感关系建立子模块基于更新后的情感图谱，实施关系抽取技术，构建实体情感联系，生成情感感知图谱。
作为本发明的进一步方案，所述语境理解子模块基于情感感知图谱，运用自注意力机制，辨识语境，生成语境理解结果；
所述文本生成子模块基于语境理解结果，借助GPT-4深度学习模型，形成初步语境文本；
所述文本优化子模块基于初步语境文本，通过迭代优化策略，完善文本内容，生成语境关联文本。
作为本发明的进一步方案，所述查询理解子模块基于语境关联文本，采用语义分析技术，揭示用户查询意图，生成查询意图结果；
所述深度搜索子模块基于查询意图结果，利用深度学习搜索方法，检索匹配内容，生成搜索中间结果；
所述结果优化子模块基于搜索中间结果，应用结果排序和筛选策略，优化并呈现终极答案，生成语境感知搜索结果。
一种基于语义的大数据分析方法，所述基于语义的大数据分析方法基于上述基于语义的大数据分析***执行，包括以下步骤：
S1：采用深度神经网络进行文本、音频、图像的情感识别分析，整合数据源的情感信息，生成综合情感分析结果；
S2：基于所述综合情感分析结果，应用元学习方法自动化地识别并提取关键实体、关系和属性，构建初级的知识框架，生成初步知识图谱；
S3：基于所述初步知识图谱，使用强化学习策略将非结构化信息转化为结构化数据，包括实体属性、关系内在逻辑，生成结构化数据集；
S4：基于所述结构化数据集，通过深度强化学习方法优化机器对用户查询的理解程度和回答生成的准确性，提升***的自然语言处理能力，生成优化后的问答结果；
S5：基于所述优化后的问答结果，运用情感分析技术将实体、事件与情感极性相链接，创建情感层面的联系，生成情感感知图谱；
S6：基于所述情感感知图谱，采用GPT-4深度学习模型，生成适应语境的文本内容，产出情感和语境匹配的语境关联文本。
与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：
本发明中，通过深度神经网络的多模态情感分析，***能够对文本、音频和图像进行综合情感识别，获取更准确、全面的用户反馈。利用元学习方法自动提取的实体、关系和属性，为知识图谱构建提供了坚实的基础。强化学习方法在非结构化文本转化为结构化数据时，提高数据处理的效率和准确性。此外，情感感知图谱和语境感知文本生成技术的结合，使***不仅能够理解内容的实质，还能感知背后的情感和语境，为用户提供更为贴心、精准的内容生成和搜索服务。
附图说明
图1为本发明的***流程图；
图2为本发明的***框架示意图；
图3为本发明的多模态情感分析模块流程图；
图4为本发明的知识图谱构建模块流程图；
图5为本发明的结构化文本生成模块流程图；
图6为本发明的问答***增强模块流程图；
图7为本发明的情感感知知识图谱模块流程图；
图8为本发明的语境感知文本生成模块流程图；
图9为本发明的语境智能搜索模块流程图；
图10为本发明的方法步骤示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“长度”、“宽度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
实施例一
请参阅图1，本发明提供一种技术方案：一种基于语义的大数据分析***包括多模态情感分析模块、知识图谱构建模块、结构化文本生成模块、问答***增强模块、情感感知知识图谱模块、语境感知文本生成模块、语境智能搜索模块；
多模态情感分析模块采用深度神经网络进行文本、音频、图像的综合情感分析，生成综合情感分析结果；
知识图谱构建模块基于综合情感分析结果，采用元学习方法，自动提取实体、关系和属性，生成初步知识图谱；
结构化文本生成模块基于初步知识图谱，采用强化学习方法，转化非结构化文本为结构化数据，生成结构化数据集；
问答***增强模块基于结构化数据集，采用深度强化学习方法，优化问答***的理解和答案生成能力，生成优化后的问答结果；
情感感知知识图谱模块基于优化后的问答结果，通过与情感分析相结合，链接实体、事件与其情感极性，生成情感感知图谱；
语境感知文本生成模块基于情感感知图谱，采用GPT-4深度学习模型，理解并生成符合给定语境的文本，生成语境关联文本；
语境智能搜索模块基于语境关联文本，利用深度学习与信息检索技术，识别查询语境并优化搜索结果，生成语境感知搜索结果。
首先，多模态情感分析模块的引入破除了传统数据分析仅停留在文本层面的局限，使得音频和图像也成为有效的情感信息来源，提供了更为全面和深入的用户反馈。这意味着，无论是社交媒体上的声音、图片，还是文字，都可以被有效地分析，从而使得分析结果更为丰富和真实。
其次，知识图谱构建模块的应用，在实体、关系和属性的自动提取上，采用元学习方法，大大加速了知识图谱的生成速度，提高了数据的实用价值。对于企业和研究机构来说，这意味着可以在更短的时间内，获取到更为准确和有深度的知识结构，从而为决策提供更为强大的支持。
再者，结构化文本生成模块与问答***增强模块的结合，确保了数据在处理和应用时的流畅性和准确性。非结构化的文本信息，在经过该***处理后，可以变得有条理、易于分析，大大提高了数据的应用效率。同时，深度强化学习在问答***中的应用，使得***对于复杂问题的理解和回答更为精准，满足了现代社会对于智能问答的高要求。
情感感知知识图谱模块和语境感知文本生成模块的结合，则为***带来了更为人性化和智能化的特点。不仅可以理解内容，更能够洞察背后的情感，使得生成的内容更为贴心和有深度。这对于广告、营销、社交媒体等领域来说，无疑为其提供了强大的竞争优势。
最后，语境智能搜索模块的引入，确保了用户在进行搜索时，不仅仅是简单的关键词匹配，而是能够深入理解查询的真正意图，从而提供更为精准的搜索结果，极大地提高了用户体验和满意度。
请参阅图2，多模态情感分析模块包括文本分析子模块、音频分析子模块、图像分析子模块；
知识图谱构建模块包括实体抽取子模块、关系识别子模块、属性分析子模块；
结构化文本生成模块包括非结构化数据输入子模块、数据转换子模块、结构化输出子模块；
问答***增强模块包括问题理解子模块、信息检索子模块、答案生成子模块；
情感感知知识图谱模块包括情感分析子模块、图谱更新子模块、情感关系建立子模块；
语境感知文本生成模块包括语境理解子模块、文本生成子模块、文本优化子模块；
语境智能搜索模块包括查询理解子模块、深度搜索子模块、结果优化子模块。
多模态情感分析模块：通过文本、音频和图像三个子模块的综合分析，为企业和研究者提供了一个全方位的用户反馈分析工具。文本分析子模块深入挖掘了用户的书面表达，音频分析则捕获了用户的语气和情感，而图像分析子模块则通过图像内容和表情分析用户的真实情感，使情感分析更具深度和广度。
知识图谱构建模块：实体抽取子模块为知识图谱提供了骨架，关系识别子模块为这些实体之间建立了联系，而属性分析子模块则为每个实体赋予了详细的特性。这种分层、分步的构建方法使得知识图谱更为精准、全面。
结构化文本生成模块：非结构化数据输入子模块能够处理各种格式和来源的数据，数据转换子模块为数据添加了清晰的结构，而结构化输出子模块保证了数据的输出形式适应各种应用场景。这使得各种业务流程更为流畅，数据的应用范围也得到了扩大。
问答***增强模块：问题理解子模块使***能够对复杂问题进行深入解读，信息检索子模块在海量数据中迅速找到相关信息，答案生成子模块确保了输出的答案准确而完整。这极大地提高了用户对问答***的满意度和依赖度。
情感感知知识图谱模块：情感分析子模块提供了对数据的情感深度挖掘，图谱更新子模块保证了知识图谱的时效性，情感关系建立子模块则为实体之间建立了情感联系。这使得知识图谱不仅仅是冷冰冰的数据，更加生动和有情感。
语境感知文本生成模块：语境理解子模块确保了***对给定语境的准确理解，文本生成子模块提供了高质量的文本输出，文本优化子模块则为文本提供了进一步的润色和完善。这使得生成的文本更具人性化，更能满足用户需求。
语境智能搜索模块：查询理解子模块深入理解了用户的真实查询意图，深度搜索子模块在大数据中进行了精准的检索，结果优化子模块为用户提供了最相关的搜索结果。这极大地提高了用户的搜索体验，减少了无效和冗余的搜索结果。
请参阅图3，文本分析子模块基于原始数据，采用深度学习算法，对文本内容进行情感分析，生成文本情感分析结果；
音频分析子模块基于文本情感分析结果，采用声学模型，对音频信号进行情感识别，生成音频情感分析结果；
图像分析子模块基于音频情感分析结果，采用卷积神经网络，对图像进行情感识别，生成综合情感分析结果。
文本情感分析子模块：
方法/算法示例：使用深度学习算法，如卷积神经网络(CNN)或循环神经网络(RNN)进行情感分析。下面是示例代码：
音频情感分析子模块：
方法/算法示例：使用深度学习模型，如卷积神经网络(CNN)或循环神经网络(RNN)，结合音频特征提取方法，如MFCC，进行音频情感分析。以下是代码示例：
图像情感分析子模块：
方法/算法示例：使用卷积神经网络(CNN)进行图像情感分析。以下是代码示例：
请参阅图4，实体抽取子模块基于综合情感分析结果，采用自然语言处理技术与元学习方法，从文本中提取实体，生成实体列表；
关系识别子模块基于实体列表，采用图算法，识别实体之间的关系，生成关系列表；
属性分析子模块基于关系列表，采用深度学习算法，分析实体的属性，生成初步知识图谱。
实体抽取子模块：
输入：综合情感分析结果的文本数据。
操作步骤：
a.使用自然语言处理技术进行文本分词、词性标注等预处理。
b.基于元学习方法，构建实体抽取模型，例如条件随机场(CRF)。
c.对文本进行标记，识别和提取实体。
d.生成实体列表。
方法/算法示例：
用于实体抽取的CRF算法，示例代码如下：
关系识别子模块：
输入：实体列表和文本数据。
操作步骤：
a.构建图数据结构，将实体作为节点，分析文本中的上下文信息建立边。
b.使用图算法，如图神经网络或PageRank，识别实体之间的关系。
c.生成关系列表。
方法/算法示例：
使用图神经网络(GNN)来识别实体之间的关系，示例代码如下：
#导入图神经网络库
import dgl
#创建图数据结构
graph＝dgl.DGLGraph()
graph.add_nodes(num_nodes＝len(entity_list))
graph.add_edges(src_ids,dst_ids)
#构建图神经网络模型
gnn_model＝YourGNNModel()
#训练GNN模型
gnn_model.fit(graph,entity_embeddings)
属性分析子模块：
输入：关系列表和实体列表。
操作步骤：
a.基于深度学习算法，如递归神经网络(RNN)或卷积神经网络(CNN)，分析实体的文本属性。
b.使用关系列表，为实体添加关系属性。
c.生成初步知识图谱。
方法/算法示例：
使用深度学习算法分析实体属性，示例代码如下：
请参阅图5，非结构化数据输入子模块基于原始数据，收集和处理非结构化数据，生成非结构化数据集；
数据转换子模块基于非结构化数据集，采用强化学习方法，转换数据为结构化格式，生成中间结构化数据；
结构化输出子模块基于中间结构化数据，进行数据优化，确保数据有效性，生成结构化数据集。
非结构化数据输入子模块：
文本数据：处理文本数据，可以使用自然语言处理(NLP)技术。以下是一个示例：
#导入自然语言处理库
import nltk
#收集文本数据
raw_text＝"这是一段文本数据的示例。"
#分词
tokens＝nltk.word_tokenize(raw_text)
图像数据：处理图像数据涉及卷积神经网络(CNN)算法。以下是一个示例：
#导入深度学习库
import tensorflow as tf
#收集图像数据
raw_image＝load_image("image.jpg")
#使用预训练的CNN模型提取特征
base_model＝tf.keras.applications.ResNet50(weights＝'imagenet')
features＝base_model.predict(preprocess_image(raw_image))
数据转换子模块：
强化学习：以下是一个强化学习的代码示例，用于将非结构化数据转换为中间结构化数据：
#导入强化学习库
import gym
import tensorflow as tf
#创建强化学习环境
env＝gym.make('YourEnvironment-v0')
#创建深度Q网络
q_network＝tf.keras.Sequential([...])
#定义DQN智能体
dqn_agent＝DQNAgent(model＝q_network,policy＝EpsilonGreedyPolicy(),nb_actions＝env.action_space.n)
#编译模型
dqn_agent.compile(Adam(lr＝1e-3),metrics＝['mae'])
#训练DQN智能体
dqn_agent.fit(env,nb_steps＝10000)
结构化输出子模块：
数据清洗和映射：以下是一个示例，将中间结构化数据清洗并映射到结构化输出数据：
#清洗中间数据
cleaned_data＝clean_data(intermediate_data)
#映射到结构化数据
structured_data＝map_to_structure(cleaned_data)
请参阅图6，问题理解子模块基于结构化数据集，采用双向长短时记忆网络，解析用户问题，生成问题解析结构；
信息检索子模块基于问题解析结构，使用倒排索引技术，检索关联信息，生成关联信息摘要；
答案生成子模块基于关联信息摘要，利用深度强化学习方法，优化答案内容，生成优化后的问答结果。
问题理解子模块：
使用双向长短时记忆网络(Bi-LSTM)解析用户问题，生成问题解析结构。
定义Bi-LSTM模型，输入问题文本，将其编码成问题解析结构。
训练Bi-LSTM模型，使用已标注的结构化数据集，例如问题-答案对数据。
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import LSTM,Bidirectional
#创建Bi-LSTM模型
model＝tf.keras.Sequential()
model.add(Bidirectional(LSTM(units＝64,return_sequences＝True),input_shape＝(max_sequence_length,embedding_dim)))
#编译模型
model.compile(optimizer＝'adam',loss＝'categorical_crossentropy',metrics＝['accuracy'])
#训练模型
model.fit(X_train,y_train,epochs＝10,batch_size＝32)
信息检索子模块：
使用倒排索引技术构建信息检索***。
创建索引，将结构化数据集中的信息文档添加到索引中。
在问题解析结构生成后，使用倒排索引来检索与问题相关的信息文档。
import whoosh.index as index
from whoosh.qparser import QueryParser
#打开索引
ix＝index.open_dir("index_dir")
#创建查询解析器
parser＝QueryParser("content",schema＝ix.schema)
#解析问题并进行查询
query＝parser.parse("your query here")
with ix.searcher()as searcher:
results＝searcher.search(query)
for result in results:
print(result)
答案生成子模块：
利用深度强化学习方法来优化答案内容，通常使用Q-learning或策略梯度方法。
定义强化学习环境，包括状态空间、动作空间、奖励函数等。
训练强化学习模型以优化答案生成过程。
/>
请参阅图7，情感分析子模块基于优化后的问答结果，应用深度学习情感分析方法，标识实体情感，生成情感实体列表；
图谱更新子模块基于情感实体列表，使用图结构更新算法，实时刷新知识图谱，生成更新后的情感图谱；
情感关系建立子模块基于更新后的情感图谱，实施关系抽取技术，构建实体情感联系，生成情感感知图谱。
情感分析子模块：
使用深度学习情感分析方法，例如卷积神经网络(CNN)或循环神经网络(RNN)，标识问答结果中的实体情感。
基于已标注的情感数据集训练情感分析模型，将问答结果中的实体映射到情感类别。
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Embedding,LSTM,Dense
from tensorflow.keras.models import Sequential
#创建情感分析模型
model＝Sequential()
model.add(Embedding(input_dim＝vocab_size,output_dim＝embedding_dim,input_length＝max_sequence_length))
model.add(LSTM(64))
model.add(Dense(num_emotions,activation＝'softmax'))
#编译模型
model.compile(optimizer＝'adam',loss＝'categorical_crossentropy',metrics＝['accuracy'])
#训练模型
model.fit(X_train,y_train,epochs＝10,batch_size＝32)
图谱更新子模块：
基于生成的情感实体列表，使用图结构更新算法来实时刷新知识图谱。
将情感实体添加到知识图谱中，或更新已有的实体节点和关系。
#代码示例，具体实现取决于知识图谱的数据结构和存储方式
情感关系建立子模块：
基于更新后的情感图谱，实施关系抽取技术，构建实体情感联系。
根据图谱中实体的连接性和共现关系，构建实体之间的情感联系。
#代码示例，需要根据图谱数据结构编写实际代码
请参阅图8，语境理解子模块基于情感感知图谱，运用自注意力机制，辨识语境，生成语境理解结果；
文本生成子模块基于语境理解结果，借助GPT-4深度学习模型，形成初步语境文本；
文本优化子模块基于初步语境文本，通过迭代优化策略，完善文本内容，生成语境关联文本。
语境理解子模块：
基于情感感知图谱，使用自注意力机制来辨识语境，生成语境理解结果。
自注意力机制可以帮助模型关注输入中不同部分的重要性，以获取全局语境信息。
/>
文本生成子模块：
基于语境理解结果，借助GPT-4深度学习模型，生成初步语境文本。
使用GPT-4来生成文本，可以采用预训练的模型，如Hugging Face Transformers库中提供的模型。
from transformers import GPT2LMHeadModel,GPT2Tokenizer
model＝GPT2LMHeadModel.from_pretrained("gpt2")
tokenizer＝GPT2Tokenizer.from_pretrained("gpt2")
input_text＝"根据语境理解的结果，这是一个示例文本："
input_ids＝tokenizer.encode(input_text,return_tensors＝"pt")
output＝model.generate(input_ids,max_length＝50,num_return_sequences＝1,no_repeat_ngram_size＝2)
generated_text＝tokenizer.decode(output[0],skip_special_tokens＝True)
文本优化子模块：
基于初步语境文本，通过迭代优化策略，完善文本内容，生成语境关联文本。
可以使用文本生成模型生成多个备选文本，然后使用评估模型来选择最相关的文本，反复迭代以完善文本。
请参阅图9，查询理解子模块基于语境关联文本，采用语义分析技术，揭示用户查询意图，生成查询意图结果；
深度搜索子模块基于查询意图结果，利用深度学习搜索方法，检索匹配内容，生成搜索中间结果；
结果优化子模块基于搜索中间结果，应用结果排序和筛选策略，优化并呈现终极答案，生成语境感知搜索结果。
查询理解子模块：
基于语境关联文本，采用语义分析技术揭示用户查询意图，生成查询意图结果。
使用自然语言处理技术进行语义分析，如词嵌入模型和分类模型。
深度搜索子模块：
基于查询意图结果，利用深度学习搜索方法，检索匹配内容，生成搜索中间结果。
使用神经网络模型进行内容检索，如基于余弦相似度的搜索。
#示例的content_embeddings可以是一组预先计算好的文本向量
content_embeddings＝[...]#预先计算好的文本向量
#查询意图
query_intent＝generate_query_intent("用户查询内容")
#使用余弦相似度检索匹配内容
similarities＝cosine_similarity(query_intent,content_embeddings)
#获取匹配度最高的结果
best_match_index＝np.argmax(similarities)
best_match_content＝content[best_match_index]#假设content是对应的文本内容结果优化子模块：
基于搜索中间结果，应用结果排序和筛选策略，优化并呈现终极答案，生成语境感知搜索结果。
使用排序和筛选算法优化搜索结果，例如根据匹配度进行排序。
#根据匹配度进行排序
sorted_results＝sorted(zip(content,similarities),key＝lambda x:x[1],reverse＝True)
#返回最终的语境感知搜索结果
final_results＝[result[0]for result in sorted_results]
请参阅图10，一种基于语义的大数据分析方法，基于语义的大数据分析方法基于上述基于语义的大数据分析***执行，包括以下步骤：
S1：采用深度神经网络进行文本、音频、图像的情感识别分析，整合数据源的情感信息，生成综合情感分析结果；
S2：基于综合情感分析结果，应用元学习方法自动化地识别并提取关键实体、关系和属性，构建初级的知识框架，生成初步知识图谱；
S3：基于初步知识图谱，使用强化学习策略将非结构化信息转化为结构化数据，包括实体属性、关系内在逻辑，生成结构化数据集；
S4：基于结构化数据集，通过深度强化学习方法优化机器对用户查询的理解程度和回答生成的准确性，提升***的自然语言处理能力，生成优化后的问答结果；
S5：基于优化后的问答结果，运用情感分析技术将实体、事件与情感极性相链接，创建情感层面的联系，生成情感感知图谱；
S6：基于情感感知图谱，采用GPT-4深度学习模型，生成适应语境的文本内容，产出情感和语境匹配的语境关联文本。
综合情感分析：通过深度神经网络进行情感分析，该方法能够从不同媒体源(文本、音频、图像)中提取情感信息。这有助于更好地理解用户情感和情感对大数据的影响，例如，消费者的情感对产品或服务的反馈，从而更好地满足他们的需求。
自动化知识提取：通过元学习方法，***能够自动识别关键实体、关系和属性，构建知识图谱。这使得***能够更深入地理解数据，并在不同领域中提供更精确的信息。
非结构化数据转化：通过强化学习策略，非结构化信息被转化为结构化数据集，包括实体属性和关系内在逻辑。这使得数据更容易被分析和应用于不同的应用场景，例如，决策支持和智能搜索。
自然语言处理优化：通过深度强化学习方法，***能够更好地理解用户查询，提高回答的准确性。这有助于改进智能助手、虚拟客服和问答***等自然语言处理应用。
情感关联：将情感分析与实体、事件关联起来，生成情感感知图谱，这有助于理解用户情感对特定实体或事件的影响。这在品牌管理、舆情分析和社交媒体营销等领域有重要应用。
适应语境的文本生成：通过GPT-4深度学习模型，生成适应不同语境的文本内容。这使得***能够以更个性化和情感匹配的方式与用户进行互动，提高用户体验。
以上，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作其他形式的限制，任何熟悉本专业的技术人员可能利用上述揭示的技术内容加以变更或改型为等同变化的等效实施例应用于其他领域，但是凡是未脱离本发明技术方案内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同变化与改型，仍属于本发明技术方案的保护范围。
Claims (10)
1.一种基于语义的大数据分析***，其特征在于：所述一种基于语义的大数据分析***包括多模态情感分析模块、知识图谱构建模块、结构化文本生成模块、问答***增强模块、情感感知知识图谱模块、语境感知文本生成模块、语境智能搜索模块；
所述多模态情感分析模块采用深度神经网络进行文本、音频、图像的综合情感分析，生成综合情感分析结果；
所述知识图谱构建模块基于综合情感分析结果，采用元学习方法，自动提取实体、关系和属性，生成初步知识图谱；
所述结构化文本生成模块基于初步知识图谱，采用强化学习方法，转化非结构化文本为结构化数据，生成结构化数据集；
所述问答***增强模块基于结构化数据集，采用深度强化学习方法，优化问答***的理解和答案生成能力，生成优化后的问答结果；
所述情感感知知识图谱模块基于优化后的问答结果，通过与情感分析相结合，链接实体、事件与其情感极性，生成情感感知图谱；
所述语境感知文本生成模块基于情感感知图谱，采用GPT-4深度学习模型，理解并生成符合给定语境的文本，生成语境关联文本；
所述语境智能搜索模块基于语境关联文本，利用深度学习与信息检索技术，识别查询语境并优化搜索结果，生成语境感知搜索结果。
2.根据权利要求1所述的基于语义的大数据分析***，其特征在于：所述多模态情感分析模块包括文本分析子模块、音频分析子模块、图像分析子模块；
所述知识图谱构建模块包括实体抽取子模块、关系识别子模块、属性分析子模块；
所述结构化文本生成模块包括非结构化数据输入子模块、数据转换子模块、结构化输出子模块；
所述问答***增强模块包括问题理解子模块、信息检索子模块、答案生成子模块；
所述情感感知知识图谱模块包括情感分析子模块、图谱更新子模块、情感关系建立子模块；
所述语境感知文本生成模块包括语境理解子模块、文本生成子模块、文本优化子模块；
所述语境智能搜索模块包括查询理解子模块、深度搜索子模块、结果优化子模块。
3.根据权利要求2所述的基于语义的大数据分析***，其特征在于：所述文本分析子模块基于原始数据，采用深度学习算法，对文本内容进行情感分析，生成文本情感分析结果；
所述音频分析子模块基于文本情感分析结果，采用声学模型，对音频信号进行情感识别，生成音频情感分析结果；
所述图像分析子模块基于音频情感分析结果，采用卷积神经网络，对图像进行情感识别，生成综合情感分析结果。
4.根据权利要求2所述的基于语义的大数据分析***，其特征在于：所述实体抽取子模块基于综合情感分析结果，采用自然语言处理技术与元学习方法，从文本中提取实体，生成实体列表；
所述关系识别子模块基于实体列表，采用图算法，识别实体之间的关系，生成关系列表；
所述属性分析子模块基于关系列表，采用深度学习算法，分析实体的属性，生成初步知识图谱。
5.根据权利要求2所述的基于语义的大数据分析***，其特征在于：所述非结构化数据输入子模块基于原始数据，收集和处理非结构化数据，生成非结构化数据集；
所述数据转换子模块基于非结构化数据集，采用强化学习方法，转换数据为结构化格式，生成中间结构化数据；
所述结构化输出子模块基于中间结构化数据，进行数据优化，确保数据有效性，生成结构化数据集。
6.根据权利要求2所述的基于语义的大数据分析***，其特征在于：所述问题理解子模块基于结构化数据集，采用双向长短时记忆网络，解析用户问题，生成问题解析结构；
所述信息检索子模块基于问题解析结构，使用倒排索引技术，检索关联信息，生成关联信息摘要；
所述答案生成子模块基于关联信息摘要，利用深度强化学习方法，优化答案内容，生成优化后的问答结果。
7.根据权利要求2所述的基于语义的大数据分析***，其特征在于：所述情感分析子模块基于优化后的问答结果，应用深度学习情感分析方法，标识实体情感，生成情感实体列表；
所述图谱更新子模块基于情感实体列表，使用图结构更新算法，实时刷新知识图谱，生成更新后的情感图谱；
所述情感关系建立子模块基于更新后的情感图谱，实施关系抽取技术，构建实体情感联系，生成情感感知图谱。
8.根据权利要求2所述的基于语义的大数据分析***，其特征在于：所述语境理解子模块基于情感感知图谱，运用自注意力机制，辨识语境，生成语境理解结果；
所述文本生成子模块基于语境理解结果，借助GPT-4深度学习模型，形成初步语境文本；
所述文本优化子模块基于初步语境文本，通过迭代优化策略，完善文本内容，生成语境关联文本。
9.根据权利要求2所述的基于语义的大数据分析***，其特征在于：所述查询理解子模块基于语境关联文本，采用语义分析技术，揭示用户查询意图，生成查询意图结果；
所述深度搜索子模块基于查询意图结果，利用深度学习搜索方法，检索匹配内容，生成搜索中间结果；
所述结果优化子模块基于搜索中间结果，应用结果排序和筛选策略，优化并呈现终极答案，生成语境感知搜索结果。
10.一种基于语义的大数据分析方法，其特征在于，所述基于语义的大数据分析方法基于权利要求1-9任一项所述的基于语义的大数据分析***执行，包括以下步骤：
采用深度神经网络进行文本、音频、图像的情感识别分析，整合数据源的情感信息，生成综合情感分析结果；
基于所述综合情感分析结果，应用元学习方法自动化地识别并提取关键实体、关系和属性，构建初级的知识框架，生成初步知识图谱；
基于所述初步知识图谱，使用强化学习策略将非结构化信息转化为结构化数据，包括实体属性、关系内在逻辑，生成结构化数据集；
基于所述结构化数据集，通过深度强化学习方法优化机器对用户查询的理解程度和回答生成的准确性，提升***的自然语言处理能力，生成优化后的问答结果；
基于所述优化后的问答结果，运用情感分析技术将实体、事件与情感极性相链接，创建情感层面的联系，生成情感感知图谱；
基于所述情感感知图谱，采用GPT-4深度学习模型，生成适应语境的文本内容，产出情感和语境匹配的语境关联文本。
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|---|---|---|---|---|
| CN117573904A (zh) * | 2024-01-17 | 2024-02-20 | 广东讯飞启明科技发展有限公司 | 基于识别分析的多媒体教学资源知识图谱生成方法及*** |
| CN117828065A (zh) * | 2024-03-06 | 2024-04-05 | 深圳荣灿大数据技术有限公司 | 一种数字人客服方法、***、装置及储存介质 |
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-
2023
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