[發明專利]一種基于多層代理的人工智能分析系統在審
| 申請號: | 201711387902.5 | 申請日: | 2017-12-20 |
| 公開(公告)號: | CN108229641A | 公開(公告)日: | 2018-06-29 |
| 發明(設計)人: | 丁娜 | 申請(專利權)人: | 廣州創顯科教股份有限公司 |
| 主分類號: | G06N3/00 | 分類號: | G06N3/00;G06K9/00;G10L15/08;G10L15/22;G10L25/63 |
| 代理公司: | 廣州市越秀區哲力專利商標事務所(普通合伙) 44288 | 代理人: | 邵穗娟;湯喜友 |
| 地址: | 510032 廣東省廣州市番禺區東環*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 人工智能分析 語句分析 多層 詞句 特征信息發送 圖片分析模塊 行為分析模塊 攝像頭拍攝 預處理模塊 人工智能 對比模塊 核心詞語 精神狀態 輸出交流 特征信息 提取處理 行為分析 意圖分析 肢體動作 代理 修飾 搜索 數據庫 輸出 預測 語言 分析 | ||
本發明公開了一種基于多層代理的人工智能分析系統,包括行為分析模塊、語句分析模塊和圖片分析模塊,本方法十分簡單,本發明通過行為以及面部神態來與神態肢體動作數據庫進行對比,能夠準確反映出不同神態下人體的不同精神狀態從而可以輸出交流的語言來安慰或者與他人交談,實現人工智能;預處理模塊用于將攝像頭拍攝到的內容進行提取處理,獲得特征信息,并將特征信息發送至對比模塊能夠準確進行行為分析,提高分析的準確性;語句分析模塊通過將聲音信號進行縮句,提出核心詞語,并進行通過其修飾詞來進行用戶的情感預測,且通過與反應庫中的詞句進行對比,反應庫中的詞句進行輸出,能夠擴大意圖分析領域,適用更大范圍的搜索。
技術領域
本發明涉及數據分析領域,具體為一種基于多層代理的人工智能分析系統。
背景技術
人工智能是計算機科學的一個分支,它企圖了解智能的實質,并生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器,該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。人工智能從誕生以來,理論和技術日益成熟,應用領域也不斷擴大,可以設想,未來人工智能帶來的科技產品,將會是人類智慧的“容器”。人工智能可以對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智能不是人的智能,但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。
隨著互聯網的快速發展和崛起,搜索引擎的功能以及人工機器人對話功能也日益強大,搜索引擎可以通過搜索者輸入的語句信息進行分析,且能夠知道用戶的意圖,但是這樣的意圖分析方式較為單一,僅能夠識別特定領域的意圖,識別領域小,且僅能夠通過文字來進行分析。人工智能基本局限于聊天機器人的范疇,是指計算機軟件來模擬具有一定語言功能的程序單元,實現與人進行簡單的交流,目前現存的聊天機器人都受限于人工智能領域的研究和實現尚不成熟,本身尚未具有智能功能,只能接收用戶的文本輸入,同樣給出簡單的文本回復,與大眾想象中的人工智能還相去甚遠。
發明內容
本發明的目的在于提供一種基于多層代理的人工智能分析系統,以解決上述背景技術中提出的問題。
為了實現上述目的,本發明采用的技術方案為:一種基于多層代理的人工智能分析系統,其特征在于:包括行為分析模塊,用于對行為進行分析處理;
語句分析模塊,用于針對輸入文字類型的語言以及語音語言進行分析處理;
圖片分析模塊,用于針對輸入圖像進行對于圖像的分析處理。
作為上述一種優選方式,所述行為分析模塊包括攝像頭,用于獲取實時行為動作信息;行為處理模塊,用于對實時行為動作信息進行分析處理,判斷用戶的狀態;其中實時行為動作信息包括人體的肢體行為、面部神態;神態肢體動作數據庫,用于存儲各種神態以及肢體動作,每個神態和每個肢體動作均對應表示該狀態的詞句、以及根據其詞句所需做出的反應命令。
通過上述技術方案,通過行為以及面部神態來與神態肢體動作數據庫進行對比,能夠準確反映出不同神態下人體的不同精神狀態從而可以輸出交流的語言來安慰或者與他人交談,實現人工智能。
作為上述一種優選方式,所述行為處理模塊包括對比模塊,用于將通過攝像頭獲取的神態以及肢體動作與神態肢體動作數據庫中進行對比,一致的則提取數據庫中該肢體神態所表示的詞句并輸出值行為處理模塊。
作為上述一種優選方式,所述行為處理模塊還包括預處理模塊和輸出分析模塊,所述預處理模塊用于將攝像頭拍攝到的內容進行提取處理,獲得特征信息,并將特征信息發送至對比模塊,所述輸出分析模塊用于將對比裝置得到的與神態肢體動作數據庫中的數據中所夾帶的反應命令作為輸出。
通過上述技術方案,預處理模塊用于將攝像頭拍攝到的內容進行提取處理,獲得特征信息,并將特征信息發送至對比模塊能夠準確進行行為分析,提高分析的準確性。
作為上述一種優選方式,所述語句分析模塊包括聲音接收模塊、核心詞提取模塊,反應庫以及處理輸出模塊。
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