一種機器人視覺知識檢索系統(tǒng)的制作方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種機器人視覺知識檢索系統(tǒng)。該系統(tǒng)包括：知識庫構(gòu)建模塊：用于設(shè)定初始漢語庫，所述初始漢語庫中預(yù)先存儲部分自然語言的相關(guān)知識元；接收模塊：用于接收用戶輸入的自然語言；知識元查找模塊：根據(jù)用戶輸入的自然語言，在所述初始漢語庫中查找與所述自然語言相關(guān)的知識元，并將所述知識元發(fā)送給用戶；語言處理模塊：對于用戶輸入的初始漢語庫中未存儲的自然語言，對所述自然語言進行分詞，獲取權(quán)重較大的名詞和動詞，對所述名詞和動詞進行組合檢索，并智能關(guān)聯(lián)所述自然語言相關(guān)的知識元。本發(fā)明中，能夠進行較高查準率的知識元檢索，確保了檢索結(jié)果的全面性，提高了用戶與檢索結(jié)果之間的匹配度，滿足用戶的個性化需要。
【專利說明】-種機器人視覺知識檢索系統(tǒng)

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明設(shè)及知識檢索領(lǐng)域，尤其設(shè)及一種機器人視覺知識檢索系統(tǒng)。

【背景技術(shù)】
[0002] 機器人視覺平臺，簡稱Robo巧ye，是一款機器人視覺檢索系統(tǒng)，采集機器人或智能 設(shè)備采集視覺數(shù)據(jù)并反饋給機器人或智能設(shè)備有價值的知識信息。知識檢索是一種全新的 信息檢索方式，是在現(xiàn)有的信息檢索技術(shù)W及模型上發(fā)展而來的。知識檢索和信息檢索的 不同，就在于知識檢索強調(diào)了語義，不會和信息檢索一樣，只是基于字面的機械匹配，它從 文章的語義、概念出發(fā)，能夠揭示文章的內(nèi)在含義。做到了語義和概念層次上的標引工作， 知識檢索就提高了查全率和查準率，降低了用戶的負擔。目前的知識檢索系統(tǒng)存在如下問 題；捜索引擎檢索信息噪音過大，目錄分類站點檢索到的信息量有限，商業(yè)數(shù)據(jù)庫檢索信息 需要付費使用，并且通常都不具有智能的知識關(guān)聯(lián)能力W及自我學(xué)習(xí)充實的能力。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0003] 本發(fā)明提供了一種機器人視覺知識檢索系統(tǒng)，能夠進行較高查準率的知識元檢 索，確保了檢索結(jié)果的全面性，提高了用戶與檢索結(jié)果之間的匹配度，滿足用戶的個性化需 要。
[0004] 本發(fā)明的目的是通過W下技術(shù)方案實現(xiàn)的：
[0005] 一種機器人視覺知識檢索系統(tǒng)，其特征在于，該系統(tǒng)包括：
[0006] 知識庫構(gòu)建模塊；用于設(shè)定初始漢語庫，所述初始漢語庫中預(yù)先存儲部分自然語 旨的相關(guān)知識兀；
[0007] 接收模塊；用于接收用戶輸入的自然語言；
[000引知識元查找模塊；根據(jù)用戶輸入的自然語言，在所述初始漢語庫中查找與所述自 然語言相關(guān)的知識元，并將所述知識元發(fā)送給用戶；
[0009] 語言處理模塊；對于用戶輸入的初始漢語庫中未存儲的自然語言，對所述自然語 言進行分詞，獲取權(quán)重較大的名詞和動詞，對所述名詞和動詞進行組合檢索，并智能關(guān)聯(lián)所 述自然語言相關(guān)的知識元。
[0010] 所述系統(tǒng)還包括，知識庫充實模塊；用于將所述初始漢語庫中未存儲的自然語言 相關(guān)的知識元添加到知識庫中。
[0011] 與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明實施例至少具有W下優(yōu)點：
[0012] 本發(fā)明實施例中，通過構(gòu)建初始漢語庫，并預(yù)先存儲部分相關(guān)的知識元，該樣當客 戶輸入自然語言后，系統(tǒng)可W迅速的查找知識庫，如果該自然語言對應(yīng)的相關(guān)知識元存在 知識庫中，則直接將該相關(guān)知識元關(guān)聯(lián)的圖像和視頻發(fā)送給用戶；如果用戶查找的自然語 言是未知的，即知識庫中沒有存儲的，則利用語言處理模塊對該自然語言進行處理，通過處 理得到的名詞和動詞組合進行檢索，W及智能關(guān)聯(lián)該自然語言的知識元，確保了檢索結(jié)果 的全面性，本系統(tǒng)能夠進行較高查準率的知識元檢索，且通過知識庫充實模塊將新的相關(guān) 知識元添加到知識庫中，因此具備智能的知識關(guān)聯(lián)能力w及自我學(xué)習(xí)充實的能力，保證了 用戶與檢索結(jié)果之間的匹配度。

【專利附圖】

【附圖說明】
[0013] 圖1為本發(fā)明實施例提出的一種機器人視覺知識檢索系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)框圖；
[0014] 圖2為本發(fā)明實施例提出的一種機器人視覺知識檢索系統(tǒng)的工作流程示意圖。

【具體實施方式】
[0015] 下面結(jié)合附圖對本發(fā)明的【具體實施方式】進行詳細說明：
[0016] 如圖1所示，為本發(fā)明實施例提出的一種機器人視覺知識檢索系統(tǒng)，其特征在于， 該系統(tǒng)包括：
[0017] 知識庫構(gòu)建模塊；用于設(shè)定初始漢語庫，初始漢語庫中預(yù)先存儲部分自然語言的 相關(guān)知識元；接收模塊；用于接收用戶輸入的自然語言；知識元查找模塊：根據(jù)用戶輸入的 自然語言，在初始漢語庫中查找與自然語言相關(guān)的知識元，并將知識元發(fā)送給用戶。
[001引在本系統(tǒng)中，知識元對應(yīng)關(guān)聯(lián)圖像、視頻等文件，在知識元查找模塊中，將查找到 的知識元發(fā)送給用戶，實際是將該知識元相關(guān)聯(lián)的圖像、視頻等文件發(fā)送給用戶，供用戶查 閱。
[0019] 語言處理模塊；對于用戶輸入的初始漢語庫中未存儲的自然語言，對自然語言進 行分詞，獲取權(quán)重較大的名詞和動詞，對名詞和動詞進行組合檢索，并智能關(guān)聯(lián)自然語言相 關(guān)的知識元。其中，權(quán)重大小的設(shè)定是通過在初始漢語庫中標定完成的。對名詞和動詞進 行組合檢索，就是簡單的名詞與動詞疊加檢索的方式。
[0020] 智能關(guān)聯(lián)知識元的方式為，使用系統(tǒng)中自帶的推薦引擎，根據(jù)名詞和動詞組合檢 索的結(jié)果，對可能相關(guān)的知識元進行推薦，供用戶比較和篩選其中匹配度最高的圖像或視 頻等文件。
[0021] 優(yōu)選的，本系統(tǒng)還包括，知識庫充實模塊；用于將初始漢語庫中未存儲的自然語言 相關(guān)的知識元添加到知識庫中。通常用戶通過智能關(guān)聯(lián)檢索到的知識元的種類和數(shù)量會非 常多，且用戶對知識元的匹配度也較難把握，那么如何判斷將哪些權(quán)重更高的知識元添加 到知識庫中去。針對該個問題，本系統(tǒng)采用自然語言處理核屯、算法EM公式，關(guān)鍵字隸屬于 某個知識元的概率計算如下：
[0022]

【權(quán)利要求】
1. 一種機器人視覺知識檢索系統(tǒng)，其特征在于，該系統(tǒng)包括： 知識庫構(gòu)建模塊：用于設(shè)定初始漢語庫，所述初始漢語庫中預(yù)先存儲部分自然語言的 相關(guān)知識元； 接收模塊：用于接收用戶輸入的自然語言； 知識元查找模塊：根據(jù)用戶輸入的自然語言，在所述初始漢語庫中查找與所述自然語 言相關(guān)的知識元，并將所述知識元發(fā)送給用戶； 語言處理模塊：對于用戶輸入的初始漢語庫中未存儲的自然語言，對所述自然語言進 行分詞，獲取權(quán)重較大的名詞和動詞，對所述名詞和動詞進行組合檢索，并智能關(guān)聯(lián)所述自 然語言相關(guān)的知識元。
2. 如權(quán)利要求1所述的機器人視覺知識檢索系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)還包括，知識 庫充實模塊：用于將所述初始漢語庫中未存儲的自然語言相關(guān)的知識元添加到知識庫中。
【文檔編號】G06F17/30GK104504163SQ201510028286
【公開日】2015年4月8日 申請日期:2015年1月21日 優(yōu)先權(quán)日:2015年1月21日
【發(fā)明者】邵可佳 申請人:北京智富者機器人科技有限公司