[发明专利]面向小样本场景化人工智能的实现方法、系统及存储介质

权利要求书

1.一种面向小样本场景化人工智能的实现方法，其特征在于，包括：

获取应用请求指令，并根据所述应用请求指令提取语义特征；

根据所述语义特征及预设的语义分类体系确定训练模型及训练数据；

根据所述训练数据训练并测试所述训练模型获得应用模型及应用数据。

2.根据权利要求1所述的面向小样本场景化人工智能的实现方法，其特征在于，通过以下步骤确定所述预设的语义分类体系：

构建信息标签体系、模型场景标签体系以及信息对模型场景支持度标签体系的语义表达矩阵。

3.根据权利要求2所述的面向小样本场景化人工智能的实现方法，其特征在于，确定所述预设的语义分类体系，还包括：

构建场景化人工智能的场景要素语义或数据集语义。

4.根据权利要求1所述的面向小样本场景化人工智能的实现方法，其特征在于，通过以下步骤确定所述训练模型：

根据所述语义特征及时间要素确定各已知模型的支持度；

将支持度超过预设值的已知模型确定为所述训练模型。

5.根据权利要求4所述的面向小样本场景化人工智能的实现方法，其特征在于，所述训练数据通过以下步骤确定：

获取所述训练模型的数据；

根据所述训练模型的数据与所述应用请求指令的数据确定训练数据。

6.根据权利要求5所述的面向小样本场景化人工智能的实现方法，其特征在于，所述根据所述训练模型的数据与所述应用请求指令的数据确定训练数据，包括：

对所述训练模型的数据及所述应用请求指令的数据进行误差计算；

根据所述误差确定第一训练数据；

根据所述第一训练数据及所述应用请求指令的数据确定训练数据。

7.根据权利要求5所述的面向小样本场景化人工智能的实现方法，其特征在于，所述训练模型或所述训练模型的数据根据记录时间及调用频率进行更新。

8.一种面向小样本场景化人工智能的实现系统，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取应用请求指令，并根据所述应用请求指令提取语义特征；

确定模块，用于根据所述语义特征及预设的语义分类体系确定训练模型及训练数据；

应用模块，用于根据所述训练数据训练并测试所述训练模型获得应用模型及应用数据。

9.一种面向小样本场景化人工智能的实现系统，其特征在于，包括：

至少一个处理器；

至少一个存储器，用于存储至少一个程序；

当所述至少一个程序被所述至少一个处理器执行，使得所述至少一个处理器实现如权利要求1-7任一项所述的面向小样本场景化人工智能的实现方法。

10.一种存储介质，其中存储有处理器可执行的程序，其特征在于，所述处理器可执行的程序在由处理器执行时用于执行如权利要求1-7任一项所述的面向小样本场景化人工智能的实现方法。