(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210757938.2 (22)申请日 2022.06.30 (71)申请人 江苏微皓智能科技有限公司 地址 210000 江苏省南京市雨 花台区花神 大道23号5号楼40 6室 (72)发明人 朱宇光　 (74)专利代理 机构 江苏舜点 律师事务所 32319 专利代理师 程杰 (51)Int.Cl. G06F 40/35(2020.01) G06F 16/36(2019.01) G06F 16/35(2019.01) G06F 16/33(2019.01) G06N 5/04(2006.01) (54)发明名称 一种基于领域知识图谱的人机协同方法及 系统 (57)摘要 本发明提供一种基于领域知识图谱的人机 协同方法及系统， 将业务语音小样进行提取及预 处理； 构建知识图谱问答库； 构建意图识别库； 进 行用户意图判断： 对业务语音小样意图关键词进 行提取， 根据意图关键词判断用户意图， 并根据 用户意图进行具体业务模块调用， 当意图识别模 型判断用户在提问时， 进行知识节点检索： 通过 推理技术获取领域知识 图谱问答库中该知识关 键词对应的全部知识节点； 将匹配的全部知 识节 点进行排序， 选定概率分布最高的为目标知 识内 容。 并通过文字转语音将选定的目标知识内容通 过TTS系统转换为对应客服的目标知识内容语音 发送给用户。 本发明解决了解决现有技术只能基 于实现规则匹配， 无法根据用户意图进行识别和 处理的问题。 权利要求书2页 说明书5页 附图3页 CN 114818740 A 2022.07.29 CN 114818740 A 1.一种基于领域知识图谱的人机协同方法， 其特 征在于， 包括： S1： 将业务语音小样进行提取及预处理： 提取业务语音小样并对各语音小样的特征项 目及各特征项目的数据信息进行 预处理形成数据集； S2： 构建知识图谱问答库， 将S1中预处理得到的数据集进行训练得到训练模型， 建立领 域知识图谱问答库； 所述领域知识图谱问答库包括多个知识节点， 所述知识节点至少包括 知识关键词和知识内容， 所述知识内容包括知识内容在知识关键词上的概率分布或已有知 识内容在 知识关键词上的概 率分布； S3： 构建意图识别库， 将S1中预处理得到的数据集进行训练得到意图识别 模型， 建立意 图识别库， 所述意图识别库包括多个识别节点， 所述识别节点至少包括意图关键词和意图 内容， 所述意图内容包括意图内容在所述意图关键词上的概率分布或已有意图内容在意图 关键词上的概 率分布； S4： 用户意 图判断： 将步骤S1中预处理得到的语料转换为文本信息并对其意图关键词 进行提取， 根据意图关键词判断用户意图， 并根据用户意图进 行具体业务模块调用， 当意图 识别模型判断用户在提问时， 转入S5； S5： 知识节点检索： 将步骤S1中预处理得到的语料转换为文本信息并对关键词进行提 取， 将提取的关键词进 行聚类， 得到知识关键词， 通过推理技术 获取领域知识图谱问答库中 该知识关键词对应的全部知识节点； 将匹配的全部知识节点进行排序， 选定概率分布最高 的为目标知识内容； S6： 文字转语音： 将S5中选定的目标知识内容通过TTS系统转换为对应客服的目标知识 内容语音发送给用户。 2.根据权利要求1所述的一种基于领域知识图谱的人机协同方法， 其特征在于， 所述预 处理包括语料清洗、 长句分词、 词性标注、 语义纠错处 理。 3.根据权利要求1所述的一种基于领域知识图谱的人机协同方法， 其特征在于， 所述推 理技术为： 采用Jena操作Protege实体文档， 创建推理规则文件， 并在读取该规则文件获得 jean的Rule对象及jena的Reasoner， 将规则数据、 业务套餐数据和Reasoner进行绑定得到 infModel推理模型。 4.根据权利要求1所述的一种基于领域知识图谱的人机协同方法， 其特征在于， 将S1中 预处理得到的数据集通过BTM文档模型进行训练得到训练模型， 将S1中预处理得到的数据 集通过BTM文档模型进行训练得到意图识别模型。 5.根据权利要求1所述的一种基于领域知识图谱的人机协同方法， 其特征在于， 将步骤 S1中预处理得到的语料转换为文本信息并对关键词进行提取， 将提取的关键词基于 Sentence ‑Bert提取特征向量的聚类方式进行聚类， 得到知识关键词。 6.一种用于实现权利要求1 ‑5任一项所述的基于一种基于领域知识图谱的人机协同方 法的系统， 其特征在于， 所述系统包括： 提取及预 处理模块、 知识图谱问答库构建模块、 意图 识别库构建模块、 用户意图判断模块、 知识 节点检索模块和文字转语音模块； 所述提取及预处理模块用于提取业务语音小样并对各语音小样的特征项目及各特征 项目的数据信息进行 预处理形成数据集； 所述知识图谱问答库构建模块用于将提取及预处理模块预处理得到的数据集进行训 练得到训练模型， 建立领域知识图谱问答库；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114818740 A 2所述意图识别库构建模块用于提取及预处理模块预处理得到的数据集进行训练得到 意图识别模块； 所述用户意图判断模块用于将提取及预处理模块预处理得到的语料转换为文本信息 并对其意图关键词进行提取， 根据意图关键词判断用户意图， 并根据用户意图进行具体业 务模块调用， 当意图识别模型判断用户在提问时， 转入知识 节点检索模块； 所述知识节点检索模块用于将提取及预处理模块预处理得到的语料转换为文本信息 并对关键词进 行提取， 将提取的关键词进 行聚类， 得到知识关键词， 通过推理技术 获取领域 知识图谱问答库中该知识关键词对应的全部知识节点； 将匹配的全部知识节点进行排序， 选定概率分布最高的为目标知识内容； 所述文字转语音模块用于将知识节点检索模块中选定的目标知识内容通过TTS系统转 换为对应客 服的目标知识内容语音发送给用户。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114818740 A 3