[发明专利]基于在线业务交互的大数据异常AI分析方法及服务器

权利要求书

1.一种基于在线业务交互的大数据异常AI分析方法，其特征在于，应用于人工智能服务器，所述方法包括：

依据待分析在线业务交互文本通过第一人工智能网络进行文本抽取操作，得到所述待分析在线业务交互文本中的待分析文本单元；

依据所述待分析文本单元通过第二人工智能网络进行文本知识挖掘操作，得到所述待分析文本单元的交互文本知识向量；

获取文本单元池中每个异常文本单元对应的交互文本知识向量，确定所述待分析文本单元的交互文本知识向量与所述每个异常文本单元的交互文本知识向量之间的知识向量差异；

将所述知识向量差异中的目标知识向量差异对应的所述异常文本单元所属的数据异常标签，作为所述待分析文本单元所属的数据异常标签。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述依据待分析在线业务交互文本通过第一人工智能网络进行文本抽取操作，得到所述待分析在线业务交互文本中的待分析文本单元，包括：

依据所述待分析在线业务交互文本通过所述第一人工智能网络对所述待分析在线业务交互文本进行多个阶段的文本细节调整操作，得到每个阶段对应的文本细节调整向量集，其中，除末尾阶段以外的每个阶段的文本细节调整向量集，用于视作下一阶段的文本细节调整操作的原料；

对每个所述文本细节调整向量集进行向量聚合操作，得到所述待分析在线业务交互文本的文本细节聚合向量集；

依据所述文本细节聚合向量集对所述待分析在线业务交互文本进行文本窗口解析操作，得到待分析注释的文本窗口；

依据所述文本窗口对所述待分析在线业务交互文本进行拆解处理，得到所述待分析在线业务交互文本中的所述待分析文本单元；

其中，所述交互文本知识向量包括高亮注释知识向量以及注释类别；所述将所述知识向量差异中的目标知识向量差异对应的所述异常文本单元所属的数据异常标签，作为所述待分析文本单元所属的数据异常标签之后，所述方法还包括：

将所述文本窗口的分布特征、所述待分析文本单元的注释类别以及所述待分析文本单元所属的数据异常标签，整合成大数据异常分析报告。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述交互文本知识向量包括高亮注释知识向量；所述依据所述待分析文本单元通过第二人工智能网络进行文本知识挖掘操作，得到所述待分析文本单元的交互文本知识向量，包括：

依据所述待分析文本单元通过所述第二人工智能网络进行内容表征知识挖掘操作，得到所述待分析文本单元的对应的文本内容表征知识，将所述文本内容表征知识由第一输出模式变更成第二输出模式，得到所述待分析文本单元的高亮注释知识向量。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述交互文本知识向量包括高亮注释知识向量；所述获取文本单元池中每个异常文本单元对应的交互文本知识向量，确定所述待分析文本单元的交互文本知识向量与所述每个异常文本单元的交互文本知识向量之间的知识向量差异，包括：

获取所述文本单元池中每个所述异常文本单元对应的高亮注释知识向量，并对每个所述异常文本单元对应的高亮注释知识向量进行如下操作：对所述待分析文本单元的高亮注释知识向量与所述异常文本单元的高亮注释知识向量进行特征运算，得到高亮注释比较向量；依据所述高亮注释比较向量确定知识向量差异。