本發(fā)明涉及自然語言處理，具體而言，涉及一種針對交互式學(xué)習平臺的低空經(jīng)濟教育智能問答方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、在現(xiàn)有的交互式學(xué)習平臺中，針對低空經(jīng)濟教育的智能問答功能存在諸多不足。一方面，傳統(tǒng)的問答系統(tǒng)大多僅依據(jù)用戶問題的表面文字進行簡單匹配，缺乏對問題語義、領(lǐng)域關(guān)聯(lián)性以及上下文的深度理解，導(dǎo)致回答的準確性和針對性較差。例如，對于一些表述相近但含義不同的問題，問答系統(tǒng)難以準確區(qū)分并給出精準回答。另一方面，這些問答系統(tǒng)在回答問題時往往是孤立地從知識庫中查找答案，沒有將問題特征與領(lǐng)域知識進行有效融合，使得回答內(nèi)容較為單一和片面。而且，現(xiàn)有的問答系統(tǒng)缺乏動態(tài)調(diào)整應(yīng)答服務(wù)策略的機制，無法根據(jù)用戶的歷史應(yīng)答情況進行優(yōu)化，不能適應(yīng)不同用戶的多樣化需求，降低了用戶在交互式學(xué)習平臺上的學(xué)習體驗和效果。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、鑒于上述提及的問題，結(jié)合本發(fā)明的第一方面，本發(fā)明實施例提供一種針對交互式學(xué)習平臺的低空經(jīng)濟教育智能問答方法，所述方法包括：

2、獲取用戶在交互式學(xué)習平臺提交的低空經(jīng)濟教育問題數(shù)據(jù)集合，所述低空經(jīng)濟教育問題數(shù)據(jù)集合包括多個用戶交互數(shù)據(jù)，每個用戶交互數(shù)據(jù)由至少一個用戶問題語句和對應(yīng)的歷史應(yīng)答語句組成；

3、提取所述用戶交互數(shù)據(jù)的問題特征集合，所述問題特征集合包括所述用戶問題語句的語義向量特征、所述用戶問題語句與低空經(jīng)濟教育領(lǐng)域的領(lǐng)域關(guān)聯(lián)特征以及所述用戶問題語句的上下文關(guān)聯(lián)特征；

4、基于所述問題特征集合檢索低空經(jīng)濟教育知識庫中的領(lǐng)域知識特征集合；

5、對所述問題特征集合和所述領(lǐng)域知識特征集合進行跨維度特征融合處理，生成所述用戶問題語句的優(yōu)化應(yīng)答語句；

6、基于所述優(yōu)化應(yīng)答語句與所述用戶交互數(shù)據(jù)中的歷史應(yīng)答語句之間的差異特征，動態(tài)調(diào)整所述交互式學(xué)習平臺的應(yīng)答服務(wù)策略。

7、再一方面，本發(fā)明實施例還提供一種針對交互式學(xué)習平臺的低空經(jīng)濟教育智能問答系統(tǒng)，包括處理器、機器可讀存儲介質(zhì)，所述機器可讀存儲介質(zhì)和所述處理器連接，所述機器可讀存儲介質(zhì)用于存儲程序、指令或代碼，所述處理器用于執(zhí)行所述機器可讀存儲介質(zhì)中的程序、指令或代碼，以實現(xiàn)上述的方法。

8、基于以上方面，本發(fā)明實施例通過獲取包含多個用戶交互數(shù)據(jù)的低空經(jīng)濟教育問題數(shù)據(jù)集合，并提取其中用戶交互數(shù)據(jù)的語義向量特征、領(lǐng)域關(guān)聯(lián)特征和上下文關(guān)聯(lián)特征等問題特征集合，進而檢索低空經(jīng)濟教育知識庫中的領(lǐng)域知識特征集合，經(jīng)跨維度特征融合生成優(yōu)化應(yīng)答語句，能夠充分結(jié)合問題特征與領(lǐng)域知識，提高應(yīng)答的準確性和全面性。同時，基于優(yōu)化應(yīng)答語句與歷史應(yīng)答語句的差異特征動態(tài)調(diào)整應(yīng)答服務(wù)策略，可使交互式學(xué)習平臺根據(jù)用戶實際情況不斷優(yōu)化應(yīng)答服務(wù)，更好地滿足不同用戶在低空經(jīng)濟教育學(xué)習中的多樣化需求，提升用戶學(xué)習體驗和學(xué)習效果，增強平臺的智能性和適應(yīng)性。

技術(shù)特征：

1.一種針對交互式學(xué)習平臺的低空經(jīng)濟教育智能問答方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的針對交互式學(xué)習平臺的低空經(jīng)濟教育智能問答方法，其特征在于，所述提取所述用戶交互數(shù)據(jù)的問題特征集合，包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的針對交互式學(xué)習平臺的低空經(jīng)濟教育智能問答方法，其特征在于，所述對所述用戶問題語句進行語義編碼處理，生成所述用戶問題語句的語義向量特征，包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的針對交互式學(xué)習平臺的低空經(jīng)濟教育智能問答方法，其特征在于，所述基于所述問題特征集合檢索低空經(jīng)濟教育知識庫中的領(lǐng)域知識特征集合，包括：

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的針對交互式學(xué)習平臺的低空經(jīng)濟教育智能問答方法，其特征在于，所述對所述問題特征集合和所述領(lǐng)域知識特征集合進行跨維度特征融合處理，生成所述用戶問題語句的優(yōu)化應(yīng)答語句，包括：

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的針對交互式學(xué)習平臺的低空經(jīng)濟教育智能問答方法，其特征在于，所述基于所述優(yōu)化應(yīng)答語句與所述用戶交互數(shù)據(jù)中的歷史應(yīng)答語句之間的差異特征，動態(tài)調(diào)整所述交互式學(xué)習平臺的應(yīng)答服務(wù)策略，包括：

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的針對交互式學(xué)習平臺的低空經(jīng)濟教育智能問答方法，其特征在于，所述更新低空經(jīng)濟教育知識庫中的熱點知識點分布權(quán)重，包括：

8.根據(jù)權(quán)利要求6所述的針對交互式學(xué)習平臺的低空經(jīng)濟教育智能問答方法，其特征在于，所述調(diào)整低空經(jīng)濟領(lǐng)域語義優(yōu)化模型的語義優(yōu)化參數(shù)，包括：

9.根據(jù)權(quán)利要求6所述的針對交互式學(xué)習平臺的低空經(jīng)濟教育智能問答方法，其特征在于，所述優(yōu)化應(yīng)答生成模型的應(yīng)答生成參數(shù)，包括：

10.一種針對交互式學(xué)習平臺的低空經(jīng)濟教育智能問答系統(tǒng)，其特征在于，包括處理器和存儲器，所述存儲器和所述處理器連接，所述存儲器用于存儲程序、指令或代碼，所述處理器用于執(zhí)行所述存儲器中的程序、指令或代碼，以實現(xiàn)上述權(quán)利要求1-9任意一項所述的針對交互式學(xué)習平臺的低空經(jīng)濟教育智能問答方法。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明提供一種針對交互式學(xué)習平臺的低空經(jīng)濟教育智能問答方法及系統(tǒng)，涉及自然語言處理技術(shù)領(lǐng)域，首先獲取包含多個用戶交互數(shù)據(jù)的低空經(jīng)濟教育問題數(shù)據(jù)集合，提取用戶交互數(shù)據(jù)的問題特征集合，包括語義向量特征、領(lǐng)域關(guān)聯(lián)特征和上下文關(guān)聯(lián)特征，基于問題特征集合檢索低空經(jīng)濟教育知識庫中的領(lǐng)域知識特征集合，對所述問題特征集合和所述領(lǐng)域知識特征集合進行跨維度特征融合處理，生成所述用戶問題語句的優(yōu)化應(yīng)答語句，最后依據(jù)優(yōu)化應(yīng)答語句與歷史應(yīng)答語句的差異特征，動態(tài)調(diào)整交互式學(xué)習平臺的應(yīng)答服務(wù)策略，提高了問答準確性和平臺適應(yīng)性。

技術(shù)研發(fā)人員：黎博,譚超,譚浩博,彭小玲
受保護的技術(shù)使用者：湖南工程學(xué)院
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/6/30