[發明專利]基于人在回路的混合增強智能需求精準感知方法及系統

有效

• 申請號: 201911018444.7
• 申請日: 2019-10-24
• 公開（公告）號: CN110909124B
• 公開（公告）日: 2023-02-17
• 發明（設計）人: 歐中洪;譚言信;劉科孟;戴敏江;宋美娜;宋俊德
• 申請（專利權）人: 北京郵電大學
• 主分類號: G06F16/33
• 分類號: G06F16/33;G06F16/332;G06F16/335;G06F16/36;G06F16/951;G06F16/9535
• 代理公司: 北京清亦華知識產權代理事務所(普通合伙) 11201
• 代理人: 王艷斌

本發明公開了一種基于人在回路的混合增強智能需求精準感知方法及系統，其中，系統包括：知識圖譜子系統，用于存儲科技資源子圖譜與用戶/企業信息子圖譜，以根據用戶需求確定不同實體之間的關系；對話子系統，用于以自然語言的方式和用戶進行交互，收集用戶需求，并將感知結果實時返回給用戶；特征感知與推薦子系統，用于根據對話子系統和知識圖譜子系統的客觀數據、痕跡數據，整合相關數據生成感知結果，并生成推薦信息推薦至用戶。該系統利用對話系統建立起人在回路，結合用戶痕跡數據和科技資源數據進行用戶需求充分挖掘與特征感知，實現用戶需求精準感知，有效解決現有技術存在沒有利用客觀數據、無法深度感知用戶需求等問題。

技術領域

本發明涉及用戶需求感知技術領域，特別涉及一種基于人在回路的混合增強智能需求 精準感知方法及系統。

背景技術

目前感知的方法主要有智能問答和推薦方法兩種形式，(1)智能問答通過問答的方式 獲取用戶需求，(2)推薦方法通過比較用戶的模糊需求與庫中資源得出用戶需求：

(1)采用智能問答的方式。該方案采用自然語言處理領域相關技術，用戶對想要查找 的專利進行描述，并將描述語句輸入系統，系統采用自然語言處理相關技術對用戶的描述 進行編碼，采用語義解析的方式將用戶的需求描述解析為查詢語句，在系統中查詢對應專 利；或采用文本檢索的方式，利用神經網絡等技術將用戶的需求描述映射為特征向量，與 專利庫中的專利進行匹配，將最相近的專利作為檢索結果進行輸出。

(2)基于深度神經網絡的科技資源推薦方法。該方法通過對用戶和科技資源的特征表 示得到對應的編碼向量，基于用戶和科技資源的編碼向量作為深度神經網絡的輸入，是否 推薦作為深度神經網絡的輸出結果，采用監督學習的方式對網絡進行訓練，最終基于訓練 的深度神經網絡實現對用戶-科技資源對的推薦結果預測。

然而，上述的智能問答和推薦方法存在如下缺陷：

方案1)采用了智能問答的方式，可以通過單輪或多輪的形式與用戶交互，通過迭代的 方式獲取用戶需求，然而該方法存在獲取方式單一，過于主觀的問題，僅僅根據用戶當前 的輸入進行分析，沒有加入用戶歷史、客觀數據等，容易出現只查到了相對相似的結果， 對于符合用戶客觀條件的最優解則無法獲取的問題。

方案2)采用了當下流行的深度神經網絡算法，能更好地實現對用戶歷史隱含需求的感 知與映射，但卻缺乏對用戶當前實時的意向反饋的考慮，同時深度神經網絡作為典型的“黑 盒”計算模型，其需求感知與推薦結果缺乏很好的可解釋性，用戶難以對最終的需求感知與 推薦結果予以肯定。

發明內容

本發明旨在至少在一定程度上解決相關技術中的技術問題之一。

為此，本發明的一個目的在于提出一種基于人在回路的混合增強智能需求精準感知系 統，該系統利用對話系統建立起人在回路，結合用戶痕跡數據和科技資源數據進行用戶需 求充分挖掘與特征感知，實現用戶需求精準感知，有效解決現有技術存在沒有利用客觀數 據、無法深度感知用戶需求等問題。

本發明的另一個目的在于提出一種基于人在回路的混合增強智能需求精準感知方法。

為達到上述目的，本發明一方面實施例提出了一種基于人在回路的混合增強智能需求 精準感知系統，包括：知識圖譜子系統，用于存儲科技資源子圖譜與用戶/企業信息子圖譜， 以根據用戶需求確定不同實體之間的關系；對話子系統，用于以自然語言的方式和用戶進 行交互，收集用戶需求，并將感知結果實時返回給用戶；特征感知與推薦子系統，用于根 據所述對話子系統和所述知識圖譜子系統的客觀數據、痕跡數據，整合相關數據生成感知 結果，并生成推薦信息推薦至所述用戶。