[发明专利]一种基于人工智能的业委会智能问答系统在审

专利信息
申请号: 201811172577.5 申请日: 2018-10-09
公开(公告)号: CN109446387A 公开(公告)日: 2019-03-08
发明(设计)人: 陈敏华;韩冰;王冰洁;陆雯斌 申请(专利权)人: 众蚁(上海)信息技术有限公司
主分类号: G06F16/9032 分类号: G06F16/9032;G06F16/9038
代理公司: 上海启核知识产权代理有限公司 31339 代理人: 王仙子
地址: 200050 上海市长宁区*** 国省代码: 上海;31
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摘要:
搜索关键词: 人工智能 智能 问答系统 数据收集模块 处理模块 应用模块 智能搜索 智能推荐 图谱 数据采集业务 网络爬虫技术 处理参数 法律事件 反馈数据 公共数据 实时优化 数据整合 问题回答 新闻事件 依次连接 用户数据 知识抽取 知识融合 数据处理 导向性 测验 搜索 课程
【说明书】:

发明涉及业委会领域,具体公开了一种基于人工智能的业委会智能问答系统,包括依次连接的数据收集模块、处理模块和应用模块,所述数据收集模块包括用于处理公共数据源的网络爬虫技术,自有数据采集业务和对应的数据整合,所述处理模块包括数据处理、知识抽取、知识融合以及知识图谱,还包括处理参数的实时优化,所述应用模块包括以知识图谱为基础的智能问答程序、知识智能搜索程序以及智能推荐程序,还包括智能问答程序、知识智能搜索程序以及智能推荐程序可得到的反馈数据,所述基于人工智能的业委会智能问答系统能够提供自动问题回答,相关和类似新闻事件和法律事件搜索推荐,以及根据用户数据提供具有导向性的课程和测验推荐等。

技术领域

本发明涉及业委会领域,具体为一种基于人工智能的业委会智能问答系统。

背景技术

业主委员会,是指由物业管理区域内业主代表组成,代表业主的利益,向社会各方反映业主意愿和要求,并监督物业管理公司管理运作的一个民间组织。业委会组织的公益性较强,社会上对于此领域能够提供的专业研究和咨询很少,业委会工作参与者不仅需要在自己的工作中学习相关法律法规,会遇到各种流程、法规上的问题,很多时候找不到合适的咨询机构,出于好心又办错事的现象层出不穷。同时又非常有必要向业主普及业委会的相关知识,在业委会的管理运转过程中,经常出现一些问题。如,业主对应管理制度较为陌生,业委会对管理制度的普及工作较困难,同时业主的自主学习机会较少,学习平台不稳定,学习动力不足;业委会发布一些通知时,线下通知通常不够及时,且难以保证充分通知到位,而线上通知中,不同业主习惯性社交软件的不统一,易造成信息推送的重复或遗漏;遇到问题时,业主主动沟通机会较少,且沟通方式单一,导致业主对于实时反馈或业委会组织的活动均缺乏参与兴趣,造成业主整体参与率低;如今互联网普及,一些业委会选择微信群的方式快捷联系业主,但业主的线上咨询却常常难以得到及时答复,且若仅由业委会成员进行依次人工回复答疑,管理人员将面临工作量较大等问题。基于以上问题,业委会工作参与人员需要话费大量精力去做管理组织和知识普及工作,而这个团体本身又没有什么利益,导致愿意参与这个公益性组织的人越来越少。

在如今的互联网+时代,人工智能的技术以及大规模适用于交流管理等应用领域,业委会是一个特定领域,涉及人工智能在垂直领域的应用落地。本发明基于人工智能的业委会智能问答系统不仅可以帮助业委会工作者答疑,减少工作上的失误,更加全面的了解相关法规,办事流程,同时也减轻业委会工作参与者的工作量,提高管理和知识普及效率,针对用户快捷解惑的需求,合适的相关资讯推荐,以及对于业委会相关新闻和课程的了解途径,以及数据的可靠度等问题,提出实质性的解决方案。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于人工智能的业委会智能问答系统,以解决上述背景技术中提出的问题。所述基于人工智能的业委会智能问答系统能够减轻业委会工作参与者的工作量,提高管理和知识普及效率,向业主提供自动问题回答,相关和类似新闻事件和法律事件搜索推荐,以及根据用户数据提供具有导向性的课程和测验推荐等。

为实现上述目的,本发明提供如下技术方案:一种基于人工智能的业委会智能问答系统,包括数据收集模块、处理模块和应用模块,所述数据收集模块、处理模块和应用模块依次连接,

所述数据收集模块包括用于处理公共数据源的网络爬虫技术,自有数据采集业务和对应的数据整合,以及数据库,所述网络爬虫技术和数据整合结果数据均汇集于数据库;

所述处理模块包括数据处理和知识图谱,还包括处理参数的实时优化,数据处理的信息源承接自数据库且其处理结果流入知识图谱,知识图谱包括知识抽取、知识融合以及知识存储;

所述应用模块包括以知识图谱为基础的智能问答程序、知识智能搜索程序以及智能推荐程序,还包括可通过智能问答程序、知识智能搜索程序以及智能推荐程序得到的反馈数据。

进一步的,所述网络爬虫技术的数据源包括Web新闻、政府法律法规、Web图像以及Web音频视频。

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