[发明专利]一种机器思维实现方法及装置

说明书

本发明公开一种机器思维实现方法及装置，该方法包括：S1、对接收到的自然语言进行分解和识别，得到自然语言的分词词汇链表；S2、基于全局数据池中的数据，根据分词词汇链表，建立数据元变量及数据元变量之间的关系，进行逻辑思维计算；S3、对逻辑思维计算结果进行判断后输出。本发明的方法，从模拟人类思维的角度，以简单规则推导为逻辑基础，对规则逻辑推导添加控制机制，形成类比联想和枚举探索的机器思维的实现方法，解决创造性思维机器实现的问题。

技术领域

本发明涉及机器思维计算技术领域，尤其涉及一种机器思维实现方法及装置。

背景技术

目前，机器思维的实现都是基于规则系统、语义网络、或者本体等知识表示形式下，对现有知识的延展推导。此种实现方法中，所有的推导都在规范模式下可预知地执行，不存在思维跳跃或者创造性思维的灵感，因此被称为机器思维的逻辑基础。但是这种方式不能根本解决知识的大规模积累所带来的表示效率、知识冗余、冲突等问题，也不能解决不依靠直接原因的思维跳跃、类比联想和枚举探索等创造性思维的方式的实现问题。

发明内容

基于上述问题，本发明从模拟人类思维的角度，以简单规则推导为逻辑基础，对规则逻辑推导添加控制机制，形成类比联想和枚举探索的机器思维的实现方法，解决创造性思维机器实现的问题。

为解决上述问题，本发明一个实施例提供了一种机器思维实现方法，所述方法包括：

S1、对接收到的自然语言进行分解和识别，得到自然语言的分词词汇链表；

S2、基于全局数据池中的数据，根据分词词汇链表，建立数据元变量及数据元变量之间的关系，进行逻辑思维计算；

S3、对逻辑思维计算结果进行判断后输出。

其中，所述步骤S1，具体包括：

对接收的自然语言进行分解，得到数据特征词；

基于全局数据池中的分词结构，对所述数据特征词进行分词识别，得到分词词汇链表。

其中，所述步骤S2具体包括：

根据分词词汇链表进行数据元语义识别，建立数据元变量；

基于全局数据池中对应的数据元变量语义识别算法对建立的数据元变量进行对应的语义识别；

根据语义识别结果，在全局数据池中选择对应的公式变量，建立数据元变量与公式变量的对应关系，形成动态语义圈；

根据所述动态语义圈，进行逻辑思维计算。

其中，所述逻辑思维计算包括基本逻辑计算、类比逻辑计算和/或创造性思维计算。

其中，所述基本逻辑计算具体包括：

根据所属动态语义圈中的数据元变量与公式变量之间的关系，以及数据元变量的取值属性，匹配现有的数据元变量与公式变量，调用激活的求解规则，计算未知数据元变量的值。

其中，根据语义识别结果，在全局数据池中选择对应的公式变量，建立数据元变量与公式变量的对应关系，形成动态语义圈，具体包括：

根据语义识别结果，基于全局数据池中的数学常识，对所述语义识别结果进行数学常识识别；

在所述全局数据池中选择对应的是词汇序列及同义词和/或近义词，进行类比场景模式识别；

合并所述数学常识识别结果和类比场景模式识别结果，形成所述数据元变量对应的公式变量；

建立所述数据元变量与公式变量的对应关系，形成动态语义圈。

其中，所述类比逻辑计算具体包括：