[發(fā)明專利]一種車況解析的智能算法系統(tǒng)

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202011074408.5
• 申請(qǐng)日: 2020-10-09
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN112232056A
• 公開(kāi)（公告）日: 2021-01-15
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 段學(xué)超
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 北京酷車易美網(wǎng)絡(luò)科技有限公司
• 主分類號(hào): G06F40/205
• 分類號(hào): G06F40/205;G06F40/151;G06F40/166;G06Q30/02
• 代理公司: 深圳深瑞知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 44495
• 代理人: 劉慧玲

本發(fā)明公開(kāi)了一種車況解析的智能算法系統(tǒng)，包括預(yù)處理模塊、汽車行業(yè)知識(shí)語(yǔ)料庫(kù)、自然語(yǔ)言處理文本分析模塊、車況評(píng)級(jí)匹配模塊，其中，預(yù)處理模塊用于對(duì)車況信息進(jìn)行預(yù)處理；汽車行業(yè)知識(shí)語(yǔ)料庫(kù)用于儲(chǔ)存汽車行業(yè)相關(guān)的專業(yè)詞匯；自然語(yǔ)言處理文本分析模塊用于將非語(yǔ)言格式的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成人類可以理解的語(yǔ)言格式，把錯(cuò)綜復(fù)雜、規(guī)律難尋、表達(dá)方式多樣化的文本，轉(zhuǎn)化成通俗易懂的文本內(nèi)容；車況評(píng)級(jí)匹配模塊用于對(duì)車況進(jìn)行綜合評(píng)級(jí)打分。本發(fā)明所述的一種車況解析的智能算法系統(tǒng)，本發(fā)明用于車況解析評(píng)級(jí)，本發(fā)明具有全面的汽車領(lǐng)域的語(yǔ)料，使得汽車的評(píng)級(jí)更精確，不會(huì)出現(xiàn)誤判的現(xiàn)象，方便后期對(duì)汽車進(jìn)行定價(jià)。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及二手車交易評(píng)級(jí)領(lǐng)域，特別涉及一種車況解析的智能算法系統(tǒng)。

背景技術(shù)

在二手車交易過(guò)程中，買(mǎi)賣雙方都會(huì)查詢或購(gòu)買(mǎi)即將交易車輛的歷史數(shù)據(jù)，但車輛的歷史數(shù)據(jù)語(yǔ)義混亂，沒(méi)有上下文，錯(cuò)別字較多，標(biāo)點(diǎn)符號(hào)不標(biāo)準(zhǔn)，涉及多種特征詞性，具有較強(qiáng)的知識(shí)依賴，如“專有名詞”、“動(dòng)詞”、“命名實(shí)體”等等，使用戶難以讀懂?dāng)?shù)據(jù)內(nèi)容，從而存在用戶對(duì)車況誤判的情況；

目前在對(duì)二手車交易時(shí)，對(duì)于車輛的情況解析還是依靠領(lǐng)域內(nèi)的專家解讀車輛歷史數(shù)據(jù)，也就是人工解讀的方式來(lái)幫助用戶對(duì)車況進(jìn)行分析，智能化程度低，分析的效率低下，且容易出現(xiàn)誤判現(xiàn)象。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的主要目的在于提供一種車況解析的智能算法系統(tǒng)，可以有效解決背景技術(shù)中的問(wèn)題。

為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采取的技術(shù)方案為：

一種車況解析的智能算法系統(tǒng)，包括預(yù)處理模塊、汽車行業(yè)知識(shí)語(yǔ)料庫(kù)、自然語(yǔ)言處理文本分析模塊、車況評(píng)級(jí)匹配模塊，其中，所述預(yù)處理模塊用于對(duì)車況信息進(jìn)行預(yù)處理；

所述汽車行業(yè)知識(shí)語(yǔ)料庫(kù)用于儲(chǔ)存汽車行業(yè)相關(guān)的專業(yè)詞匯；

所述自然語(yǔ)言處理文本分析模塊用于將非語(yǔ)言格式的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成人類可以理解的語(yǔ)言格式，把錯(cuò)綜復(fù)雜、規(guī)律難尋、表達(dá)方式多樣化的文本，轉(zhuǎn)化成通俗易懂的文本內(nèi)容；

所述車況評(píng)級(jí)匹配模塊用于對(duì)車況進(jìn)行綜合評(píng)級(jí)打分。

優(yōu)選的，所述預(yù)處理模塊具體包括燈帶用戶數(shù)據(jù)的輸入和進(jìn)行敏感詞過(guò)濾，其中，所述敏感詞包括姓名、身份證號(hào)碼和手機(jī)號(hào)碼。

優(yōu)選的，所述汽車行業(yè)知識(shí)語(yǔ)料庫(kù)具體為一個(gè)計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)庫(kù)，所述汽車行業(yè)知識(shí)語(yǔ)料庫(kù)可以通過(guò)大數(shù)據(jù)不斷的提取分析得到我方自有的語(yǔ)料庫(kù)，所述語(yǔ)料庫(kù)具有動(dòng)態(tài)性，可以不斷的進(jìn)行補(bǔ)充和更正。

優(yōu)選的，所述計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)庫(kù)還儲(chǔ)存有影響車況評(píng)級(jí)的特有詞組以及該特有詞組對(duì)應(yīng)的分值。

優(yōu)選的，所述自然語(yǔ)言處理文本分析模塊，具體分析步驟如下：

S1、通過(guò)標(biāo)點(diǎn)符號(hào)對(duì)數(shù)據(jù)段落文本進(jìn)行分割，得到單句文本數(shù)據(jù)，清洗無(wú)用數(shù)據(jù)，確定最終解析的文本內(nèi)容；

S2、對(duì)單條語(yǔ)句進(jìn)行分詞，得到多個(gè)詞和每個(gè)詞的詞性，判斷每個(gè)詞的詞性，最終保留名詞n、動(dòng)詞v，將其他詞性剔除；

將剩下的詞組需要按照v+n的格式重新組合排序，形成新的表達(dá)語(yǔ)句；

S3、把重新組合后的語(yǔ)句組合到一起，形成完整的句子并輸出。

優(yōu)選的，所述步驟(S1)中清洗的無(wú)用數(shù)據(jù)包括空格和標(biāo)點(diǎn)符號(hào)。

優(yōu)選的，所述車況評(píng)級(jí)匹配模塊具體為：

將自然語(yǔ)言處理文本分析模塊分析得到的單個(gè)詞組與影響車況評(píng)級(jí)的特有詞組進(jìn)行匹配；

每匹配到一個(gè)詞，則在評(píng)級(jí)總分上減去該詞對(duì)應(yīng)的分值，得到最終分值；

通過(guò)最終分值得到一個(gè)評(píng)級(jí)結(jié)果。