[发明专利]基于机器学习的类脑系统、方法、设备及存储介质

说明书

本发明公开一种基于机器学习的类脑系统、方法、设备及存储介质，系统包括：智能问答模块，用于接收多模态的数据，进行语义理解，以生成问题请求；引擎模块，用于根据问题请求获取知识候选集并发送给智能问答模块；智能问答模块对知识候选集做评分排序，并使用评分最高的知识结合变量或推理结果进行答案生成返回给用户；知识仓储模块，用于存储知识灌入模块及知识发现模块生成的知识数据；知识灌入模块，用于对数据进行知识转换，获得知识数据发送至知识仓储模块；知识发现模块，用于获取业务数据集，识别出有效、新颖、潜在有用的数据，转换为可理解模式的知识数据发送至知识仓储模块。基于本发明，能为用户提供高效准确的人工智能服务。

技术领域

本发明涉及人工智能领域，尤其涉及一种基于机器学习的类脑系统、方法、设备及存储介质。

背景技术

人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

机器学习(Machine Learning,ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。机器学习是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种基于机器学习的类脑系统、方法、设备及存储介质，能为用户提供高效准确的人工智能服务。

本发明实施例提供了一种基于机器学习的类脑系统，包括：

智能问答模块，用于通过人机交互接口接收用户的多模态的数据，并对所述多模态的数据进行语义理解，以生成问题请求；所述多模态的数据包括：文本、语音、图像和结构化数据；

引擎模块，用于接收所述人机交互接口发送的问题请求，根据所述问题请求从知识仓储模块中获取匹配的知识候选集，并将所述知识候选集发送给所述智能问答模块；其中，所述智能问答模块对所述知识候选集做评分排序，并使用评分最高的知识进行答案生成返回给用户；所述答案是评分最高的知识结合变量或推理结果生成的最终答案；

所述知识仓储模块，用于存储来自知识灌入模块以及知识发现模块生成的知识数据；

所述知识灌入模块，用于对接收的数据进行知识转换处理，以获得知识数据后发送至知识仓储模块；

所述知识发现模块，用于获取原始的业务数据集以及业务过程中产生的业务数据集，并通过深度学习技术从业务数据集中识别出有效的、新颖的、潜在有用的数据，并将数据转换为可理解模式的知识数据后发送至知识仓储模块。

优选地，所述智能问答模块为虚拟代理。

优选地，所述引擎模块包括用于提供智能搜索的搜索引擎单元、用于提供句式匹配的匹配引擎单元、用于提供槽点匹配的布尔引擎单元以及用于提供分类功能的分类引擎单元，所述分类引擎单元通过机器学习训练来实现分类；其中：

对于接收到的每个问题请求，需并行的通过搜索引擎单元、匹配引擎单元、布尔引擎单元以及分类引擎单元进行处理，以从所述知识仓储模块中获取得到知识候选集。

优选地，所述引擎模块还包括推理引擎单元；

所述推理引擎单元，用于根据在交互过程中生成的变量进行推理计算，获得推理结果，并根据推理结果从知识仓储模块中获取知识候选集；其中，推理计算根据每个场景对应的决策树进行推理。