摘要: 本发明公开一种宠物知识库智能问答系统,基于宠物的基本情况常见问题及其解答,整理为规范的问答库形式,以支撑各种形式问题的智能问答;问题接收单元具体为接收输入设备信号的信息系统;关键字提取转换单元连接问题接收单元,问题分析单元包含支持向量机模块和数据存储模块,问题分析单元接收到问题转码结果后导入支持向量机模型,采用K均值聚类算法将样本集划分为具有不同聚类中心的样本子集,采用样本子集分别对支持向量机进行训练,支持向量机计算出最优结果并输出到数据存储模块;数据存储模块通过电子信号传输发送结果给答案输出单元,答案输出单元连接数据显示单元...
主分类号:
G06F16/332(2019.01)(不包括在G06F 3/00至G06F 13/00和G06F 21/00各组的数据处理设备的零部件)
权利要求:
1.一种宠物知识库智能问答系统,其特征在于,包括问题接收单元、关键字提取转换单元、问题分析单元、答案输出单元、数据显示单元; 所述问题接收单元具体为接收输入设备信号的信息系统; 所述关键字提取转换单元连接问题接收单元,采用NLP分词能力接口,用于对问题解析、分词并提取关键字,然后转码,并传输到问题分析单元; 所述问题分析单元包含支持向量机模块和数据存储模块,所述问题分析单元接收到问题转码结果后导入支持向量机模型,采用K均值聚类算法将样本集划分为具有不同聚类中心的样本子集,采用样本子集分别对支持向量机进行训练,支持向量机计算出最优结果并输出到数据存储模块; 所述数据存储模块通过电子信号传输发送结果给答案输出单元,所述答案输出单元连接数据显示单元,所述数据显示单元展示最终与问题匹配的答案。 2.根据权利1所述的一种宠物知识库智能问答系统,其特征在于,所述关键字提取转换单元的具体转码的方案采用“who-what-then”句式; 所述“who-what-then”句式中“who”的转码规则是: 犬的通俗英文名称是DOG,首字母是D,则转码后“who”的定义为D; 猫的通俗英文名称是CAT,首字母是C,则转码后“who”的定义为C; 所述“who-what-then”句式中“what”的转码规则是: 提取出关键字中的名词,避免关键字是中文繁体等其他字体影响计算结果; 所述“who-what-then”句式中“then”的转码规则是: 提取出关键词中的关键字,避免关键字是中文繁体等其他字体影响计算结果; 最终得到转码结果,并传输到问题分析单元。 3.根据权利1所述的一种宠物知识库智能问答系统,其特征在于,所述K均值聚类算法在进行聚类时,首先在样本集X中选取L个聚类中心,在考虑样本数据集中的样本数据是否担任聚类中心时,为了减小噪声样本数据对聚类中心选取结果的影响,通过综合考虑样本数据和其局部邻域中的样本数据确定该样本数据是否担任聚类中心,通过定义接近中心度的权值对样本数据和其局部邻域内的邻域样本数据进行检测,从而确定所述样本数据的有效局部邻域半径,保证了样本数据和其有效局部邻域内的邻域样本数据属性的统一性,为选取有效的结果提供依据。 4.根据权利3所述的一种宠物知识库智能问答系统,其特征在于,所述具体接近中心度的权值计算的是一个点到其他所有点的距离的总和,这个总和越小就说明这个点到其他所有点的路径越短,也就说明这个点距离其他所有点越近。 5.根据权利4所述的一种宠物知识库智能问答系统,其特征在于,所述具体接近中心度的权值计算采用聚类所得的样本子集分别对支持向量机进行训练,并采用粒子群算法对支持向量机的惩罚参数和核函数参数进行优化; 所述核函数采用的是径向基函数,设Cj(j=1,2,...,L)表示第一数据处理单元聚类所得的第j个样本子集,且Cj={Xj(i),i=1,2,...,M(Cj)}; 其中:Xj(i)表示样本子集Cj中的第i个样本数据; M(Cj)表示样本子集Cj中的样本数据个数; 设Cj组成的训练样本集为A,且A={(Xj(i),Qj(i)),i=1,2,...,M(Cj)}; 设Y={Yj(i),i=1,2,...,M(Cj)}为训练样本集A在支持向量机中的实际输出,定义粒子群算法的适应度函数f的表达式为:式中,Qj(i)为样本数据Xj(i)在支持向量机中的期望输出; Yj(i)为样本数据Xj(i)在支持向量机中的实际输出。
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