[发明专利]一种基于大数据和AI算法的手机问题智能问答方法

权利要求书

1.一种基于大数据和AI算法的手机问题智能问答方法，其特征在于：包括以下步骤：

S1、构建常见问题解答库即FAQ库，在FAQ库中对常见问题进行分类，得到多个分类的问题解答子集，每个分类的问题解答子集均包含同一种分类的多个问题和对应的答案；

S2、构建基于DNN神经网络的分类AI模型，所述分类AI模型输入为向量数据，输出为分类，并从互联网中获取与手机相关的多个评论的文字信息作为预料数据，将预料数据转换为计算机可以识别的向量数据后作为训练集，然后将训练集输入至分类AI模型进行训练，以得到预测准确率符合要求的分类AI模型；

S3、基于Bert算法构建相似度计算模型；

S4、采集手机相关提问的文字信息作为待处理数据，将待处理数据转换为向量数据后输入至步骤S2训练后的分类AI模型，得到待处理数据对应的分类，然后从步骤S1得到的FAQ库中获取对应分类的问题解答子集；

S5、将待处理数据对应的向量数据、步骤S4得到的对应分类的问题解答子集，分别输入至步骤S3得到的相似度计算模型，由相似度计算模型进行距离计算，得到与待处理数据对应问题距离最近的对应分类的问题解答子集中的问题及答案，并以得到的答案作为匹配答案提供给用户。

2.根据权利要求1所述的一种基于大数据和AI算法的手机问题智能问答方法，其特征在于：步骤S1中的FAQ库，由多个渠道获取的手机相关问题和各个问题的答案的文字信息数据化后构成。

3.根据权利要求1所述的一种基于大数据和AI算法的手机问题智能问答方法，其特征在于：步骤S2中，采用爬虫抓取的方式从互联网中获取与手机相关的多个评论的文字信息作为预料数据。

4.根据权利要求3所述的一种基于大数据和AI算法的手机问题智能问答方法，其特征在于：基于Scrapy框架构建由爬虫调度器、URL管理器、网页下载器、网页解析器构成的爬虫服务程序进行爬虫抓取，其中的网页下载器从互联网中下载网页数据，URL管理器对下载的网页数据进行管理，网页解析器对各个网页数据的HTML标签进行识别并解析出与手机相关的多个评论的文字信息，爬虫调度器用于调度URL管理器、网页下载器、网页解析器，最终获取的与手机相关的多个评论的文字信息存储至Mysql数据库中。

5.根据权利要求4所述的一种基于大数据和AI算法的手机问题智能问答方法，其特征在于：在爬虫服务程序中基于动态IP代理技术构建爬虫的IP池，以确保爬虫持续从互联网中抓取下载网页数据。

6.根据权利要求1所述的一种基于大数据和AI算法的手机问题智能问答方法，其特征在于：步骤S2中构建训练集前，首先将多种语言的与手机相关的多个评论的文字信息分别翻译转换为同一种语言，然后清洗剔除无效的文字信息，经翻译转换、清洗后的文字信息作为预料数据。

7.根据权利要求6所述的一种基于大数据和AI算法的手机问题智能问答方法，其特征在于：采用语句有效度判断并结合停用词表的方式清洗剔除无效的文字信息。

8.根据权利要求1所述的一种基于大数据和AI算法的手机问题智能问答方法，其特征在于：步骤S2中，采用词嵌入方式将预料数据转换为向量数据。

9.根据权利要求1所述的一种基于大数据和AI算法的手机问题智能问答方法，其特征在于：步骤S2中，构建的分类AI模型包含一个输入层、至少两个隐藏层和一个输出层，每个隐藏层均包含多个神经元，在训练过程中通过调整隐藏层的层数以及每个隐藏层的神经元个数，最终得到预测准确率符合要求的分类AI模型。