[发明专利]一种数据智能分析识别方法及系统

说明书

本发明提供一种数据智能分析识别方法及系统，尤其适用于短文本数据的智能分析和语义匹配识别。数据智能分析识别方法，包括以下步骤：S1.通过数据采集工具采集原始文本数据，利用预设分类器将原始文本数据分条分类后，存入数据库；S2.采集公共用户或管理员对数据库中数据的操作，并分别对相应数据标注标签；S3.对标注不同标签的数据分别分词操作，获得不同标签的数据识别词组；S4.对新存入数据库的数据分词，然后根据数据识别词组自动进行智能标签标注。本方法及系统，尤其适用于短文本数据的智能分析识别，能够对分类器分类后的数据进行更细的分析识别，最终能区分极其相似的单个短句，识别关键词高相关的不同语义语句，提升识别准确率。

技术领域

本发明涉及大数据和人工智能技术领域，特别是涉及一种数据智能分析识别方法及系统。

背景技术

大数据是决策的基础，但是单纯的数据量的积累不会对任何益处，只有建立适当的分析模型，并运用相应的技术手段，对大量的数据进行有效地深加工，发现隐含在大量数据中的信息并加以利用，进而指导做出相关决策，才能将大数据的真正效用发挥到极致。通过智能语义识别技术对大数据中的海量数据进行识别提取分类，能够有效提取出隐含的、准确的、有用的信息，给用户提供有价值的信息。

语义识别方法和语义识别系统201610228402.6提供了一种语义识别方法和语义识别系统，其中，语义识别方法包括：确定与关键词相关的多个参考词汇，以及与关键词相邻的局部文本；计算参考词汇属于局部文本的概率，并记作第一概率；在检测到第一参考词汇的第一概率大于或等于预设概率时，确定第一参考词汇相关的语义作为关键词的语义，其中，第一参考词汇属于多种参考词汇。综合关键词的局部搭配和全局语境判断关键词的语义，提高了语义识别的准确率。

短文本问题语义匹配方法和系统201811472838.5通过意图要素对确定句子的关键信息点，从而准确识别出句子表达的真实意图；使得本发明能够准确识别出句子微小的变化引起的巨大的意图差异，从而提升短文本问题语义匹配结果的准确性。

发明内容

本发明的目的是提供一种数据智能分析识别方法及系统，尤其适用于短文本数据的智能分析和语义匹配识别。

数据智能分析识别方法，包括以下步骤：

S1.通过数据采集工具采集原始文本数据，利用预设分类器将原始文本数据分条分类后，存入数据库；

S2.采集公共用户或管理员对数据库中数据的操作，并分别对相应数据标注标签；

S3.对标注不同标签的数据分别分词操作，获得不同标签的数据识别词组；

S4.对新存入数据库的数据分词，然后根据数据识别词组自动进行智能标签标注。

作为优化，数据智能分析识别方法，采集用户或管理员对数据库中数据的操作；包括采集被用户查看的信息数据，采集被管理员删除或者更改分类的信息数据。

作为优化，数据智能分析识别方法，数据识别词组，通过以下方法确定：

βa=∑βi, (i=1..n) n≥2，且βa≠0；那么β为第a个标签的数据识别词组；

β是一个词组，可以是一条数据中的一个词也可以是多个词的组合，

n为标签的个数，

βi为第i个标签的数据中含有词组β的数据条数。

作为优化，数据智能分析识别方法，根据数据识别词组自动进行智能标签标注，通过以下步骤完成：

S41.检查新存入数据库的数据，是否含有数据识别词组；