[发明专利]用于从票务系统的知识数据库中检索推荐的方法

说明书

一种用于从票务系统的知识数据库中检索推荐的方法。一种票务系统（1），其被适配成响应于所接收到的查询（Q）而从知识数据库（3）中检索推荐（REC），所述票务系统（1）包括处理器（2），处理器（2）被适配成通过计算所接收到的查询（Q）与存储在所述票务系统（1）的知识数据库（3）中的票证（T）之间的相似性的相似性得分，来在文本描述对中实行语义相似性学习，其中每个文本描述对包括所接收到的查询（Q）的文本描述和存储在所述票务系统（1）的知识数据库（3）中的多个票证（T）中的一个票证的文本描述，其中识别具有最大相似性得分的票证（T），并且由所述票务系统（1）输出所识别票证（T）的解决方案（SOL）作为针对所接收到的查询的所检索推荐（REC）。

本发明涉及用于响应于所接收到的查询而从票务系统的知识数据库中检索推荐的方法。

诸如发电厂、生产线、机器——特别是涡轮机——之类的工业资产必须经过服务和/或维护程序，以避免意外中断或缩减的输出。必须实行抢先的维护措施以避免可能包括一个或若干个机器的工业系统的不想要的中断。向服务提供商报告有关工业系统的问题是一个建立的过程。这些问题包括可能暗示技术系统或其子系统的操作异常的症状描述。这种报告通常导致票务系统中的问题的文本描述。然后由服务专家调查所报告的问题或查询，该服务专家可以评估所接收到的查询来为所报告的问题提供推荐的行动或解决方案。推荐的行动或解决方案通常附加于所报告的问题，并且形成关于如何解决有关相应技术系统或其子系统的问题的有价值的知识数据库。由于工业资产或系统在各种装置（installation）上趋向于是相似的，并且由于它们通常不会快速改变，因此可以预期在各种装置上已经发生的问题可能再发生。

常规方法将机器学习和统计工具（诸如潜在狄利克雷分配）用于对文档进行聚类和余弦相似性，以首先在生成和无监督范例中学习文档论题（表示），并且然后使用所学习的论题特征或潜在表示来计算相似性。常规的问题跟踪系统提出了基于机器学习的票证分类方案。这些问题跟踪系统利用类标签来注释问题类型，该类标签将问题类型约束成预定义的类。因此，常规的问题跟踪系统不能够在一般应用领域中扩缩。常规的问题跟踪系统并不灵活，并且不能被应用于不同的领域应用。另外，它们需要高度的人为干预来为所报告的问题提供解决方案。

因此，本发明的一个目的是要提供一种方法和系统，所述方法和系统用于响应于所接收到的有关技术系统或子系统的查询而从票务系统的知识数据库中自动检索适合的推荐。

通过包括权利要求1的特征的方法、根据本发明的第一方面来实现该目的。

根据第一方面，本发明提供一种用于响应于所接收到的查询而从票务系统的知识数据库中检索推荐的方法，

该方法包括：

通过计算所接收到的查询与存储在知识数据库中的票证之间的相似性的相似性得分，来在文本描述对中实行语义文本相似性学习，

其中每个文本描述对包括所接收到的查询的文本描述和存储在知识数据库中的多个票证中的一个票证的文本描述，以及

识别具有最大相似性得分的票证，并且读取所识别票证的解决方案作为针对所接收到的查询的所检索推荐。

在根据本发明第一方面的方法的可能实施例中，所接收到的查询至少包括作为文本描述的主题文本和/或描述文本。

在根据本发明第一方面的方法的另外的可能实施例中，存储在知识数据库中的每个票证至少包括作为文本描述的主题文本、描述文本和/或解决方案文本。

在根据本发明第一方面的方法的另外的可能实施例中，对于所接收到的查询的每个文本描述以及对于票证的每个文本描述，计算至少一个相关联的表示。

在根据本发明第一方面的方法的可能实施例中，文本描述的表示包括相关联的神经网络的隐藏状态。

在根据本发明第一方面的方法的另外的可能实施例中，文本描述的表示包括词嵌入。