[发明专利]一种对话聊天模式的人工智能情感陪护背单词学习系统

权利要求书

1.一种对话聊天模式的人工智能情感陪护背单词学习系统，其特征在于，包括：用户数据输入模块，语料管理模块，单词回复模块；其中：

所述用户数据输入模块，用于用户设置个人信息、偏好、单词词库和贡献背单词语料；

所述语料管理模块，用于人工智能筛选用户贡献的语料；

所述单词回复模块，用于发送背单词语料以及词库中单词信息。

2.根据权利要求1所述的一种对话聊天模式的人工智能情感陪护背单词学习系统，其特征在于，还包括后端消息模块，所述后端消息模块包括：

数据存储模块，用于存储用户个人信息、聊天偏好、账户数据、单词数据；

人工智能角色模型适配模块，用于根据用户设置偏好适配符合规则的人工智能聊天系统；

消息回复模块，用于挑选合适的语料，回复用户发送的背单词消息。

3.根据权利要求1所述的一种对话聊天模式的人工智能情感陪护背单词学习系统，其特征在于，所用户数据输入模块包括：

个人信息设置单元，用于设置用户出生日期、星座、性别、年龄、所在地；

聊天偏好设置单元，用于设置聊天角色、头像、角色称谓、角色对自己的昵称；

单词词库设置单元，用于设置对应词库、每日单词数量；

语料录入单元，用于用户提交聊天语料。

4.根据权利要求1所述的一种对话聊天模式的人工智能情感陪护背单词学习系统，其特征在于，所述语料管理模块包括：

语料录入单元，用于软件运营人员录入聊天语料；

语料筛选单元，用于筛选用户提交的聊天语料。

5.根据权利要求3或4所述的一种对话聊天模式的人工智能情感陪护背单词学习系统，其特征在于，语料录入单元录入语料包括如下步骤：

输入语料适用的关键词；

选择语料适用的角色和性别；

输入聊天语料。

6.根据权利要求2所述的一种对话聊天模式的人工智能情感陪护背单词学习系统，其特征在于，所述消息回复模块的工作方法，包括如下步骤：

步骤1：找出适用于当前背单词结果，且满足当前用户聊天偏好的所有语料；

步骤2：动态计算步骤1中各条语料的权重，语料的权重同适用条件的严格程度成正比，同语料被当前用户命中过的次数成反比；

步骤3：找出权重最高的语料返回给客户端。

7.根据权利要求6所述的一种对话聊天模式的人工智能情感陪护背单词学习系统，其特征在于，还包括一种存储设备，其中存储有多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行：

用户设置个人信息、偏好、单词词库和贡献背单词语料；

人工智能筛选用户贡献的语料；

发送背单词语料以及词库中单词信息。

8.根据权利要求7所述的一种对话聊天模式的人工智能情感陪护背单词学习系统，其特征在于，还包括一种移动终端，所述移动终端包括处理器，适于实现各指令；以及存储装置，适于存储多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行上述权利要求6中消息回复模块的工作步骤。

9.根据权利要求2所述的一种对话聊天模式的人工智能情感陪护背单词学习系统，其特征在于，还包括一种人工智能角色模型适配算法，其中储存有对应筛选算法，根据用户设置偏好，筛选对应人工智能聊天模式。

10.根据权利要求2所述的一种对话聊天模式的人工智能情感陪护背单词学习系统，其特征在于，所述人工智能角色模型适配模块的工作方法，包括如下步骤：

步骤10：根据用户设置偏好数据，筛选符合标准的人工智能角色模型；

步骤20：动态计算步骤10中用户偏好数据的权重；

步骤30：找出权重最高的角色模型返回给客户端。