[发明专利]问答故障诊断的辅助决策模型构建、决策方法及系统

权利要求书

1.一种问答故障诊断的辅助决策模型构建方法，其特征在于，包括：

将预设语料库中的对话数据进行预处理，获取对话数据的词向量，所述预设语料库中的对话数据包括：至少一组应答者与提问者之间的对话数据；

将对话数据中的每组提问者与应答者的词向量进行预设维度匹配，将提问者与应答者的词向量调整为维度一致的词向量，得到包含答案信息的问题的词向量；

将每组包含答案信息的问题的词向量与对应每组应答者对话数据中的每个词向量进行向量相似度计算，得到对应的关系向量，通过神经网络模型计算各个关系向量间的相关值，并基于相关值进行应答者的答案与提问者的问题相关度的排序；

根据应答者的答案与提问者的问题相关度的排序，完成故障诊断的辅助决策。

2.根据权利要求1所述的问答故障诊断的辅助决策模型构建方法，其特征在于，所述对话数据进行预处理包括：

将对话数据切分成单独的词，去除预设词性的词汇，得到对话数据的词汇，通过机器学习的方法将对话数据的词汇转换成对话数据的词向量。

3.根据权利要求1所述的问答故障诊断的辅助决策模型构建方法，其特征在于，预设语料库包括多种语言的对话数据。

4.根据权利要求1所述的问答故障诊断的辅助决策模型构建方法，其特征在于，所述进行应答者的答案与提问者的问题相关度的排序的算法，包括：pointwise排序算法、pairwise排序算法、listwise排序算法。

5.一种问答故障诊断的辅助决策模型构建系统，其特征在于，包括：

数据处理模块，用于将预设语料库中的对话数据进行预处理，获取对话数据的词向量，所述预设语料库中的对话数据包括：至少一组应答者与提问者之间的对话数据；

序列匹配模块，用于将对话数据中的每组提问者与应答者的词向量进行预设维度匹配，将提问者与应答者的词向量调整为维度一致的词向量，得到包含答案信息的问题的词向量；

结果排序模块，用于将每组包含答案信息的问题的词向量与对应每组应答者对话数据中的每个词向量进行向量相似度计算，得到对应的关系向量，通过神经网络模型计算各个关系向量间的相关值，并基于相关值进行应答者的答案与提问者的问题相关度的排序；

辅助决策模块，用于根据应答者的答案与提问者的问题相关度的排序，完成故障诊断的辅助决策。

6.一种问答故障诊断的辅助决策方法，其特征在于，包括：

获取用户的请求问题；

将用户的请求问题进行预处理得到请求问题对应的词向量；

将所述请求问题对应的词向量输入权利要求5问答故障诊断的辅助决策模型构建系统的辅助决策模块中，得到预设语料库中应答者的答案与用户的问题相关度的排序，根据排序结果返回用户的请求问题的答案。

7.一种问答故障诊断的辅助决策系统，其特征在于，包括：

用户的请求问题获取模块，用于获取用户的请求问题；

请求问题处理模块，用于将用户的请求问题进行预处理得到请求问题对应的词向量；

请求问题的辅助决策模块，根据将所述请求问题对应的词向量输入权利要求5问答故障诊断的辅助决策模型构建系统的辅助决策模块中，得到预设语料库中应答者的答案与用户的问题相关度的排序，根据排序结果返回用户的请求问题的答案。

8.一种终端，其特征在于，包括：至少一个处理器，以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器，其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器执行权利要求1-4任一所述的问答故障诊断的辅助决策模型构建方法或权利要求6所述的问答故障诊断的辅助决策方法。

9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使所述计算机执行权利要求1-4任一所述的问答故障诊断的辅助决策模型构建方法或权利要求6所述的问答故障诊断的辅助决策方法。