申请/专利权人：长春职业技术学院

申请日：2024-02-12

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN117743517A

主分类号：G06F16/33

分类号：G06F16/33;G06F40/289;G06F40/30;G06F16/35;G06N3/04;G06N3/08;G06Q30/015;G06Q50/14

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.09#实质审查的生效;2024.03.22#公开

摘要：本申请公开了一种基于人工智能的智慧冰雪旅游管理系统及方法，涉及智能管理领域，其通过采集用户输入的冰雪旅游咨询语音，并在对该冰雪旅游咨询语音进行语音识别转换为文本形式后，在后端引入基于人工智能和自然语言处理技术来进行该咨询语音识别文本和后台数据库中的备选答案的语义理解和匹配，以此来返回并播放与咨询语音语义匹配度最高的备选答案。这样，实现了对游客的冰雪旅游咨询语音的自动化理解和回答，提高了冰雪旅游咨询的效率和质量，通过这样的方式，能够有效地处理冰雪旅游咨询语音中的多样性、复杂性和模糊性，并提供准确、及时和友好的回答，为游客提供更好的冰雪旅游体验。

主权项：1.一种基于人工智能的智慧冰雪旅游管理系统，其特征在于，包括：咨询语音采集模块，用于获取由用户输入的冰雪旅游咨询语音；语音识别模块，用于对所述冰雪旅游咨询语音进行语音识别以得到冰雪旅游咨询语音识别结果；冰雪旅游咨询语义解析模块，用于对所述冰雪旅游咨询语音识别结果进行基于词粒度的语义编码以得到冰雪旅游咨询词粒度语义编码特征向量的序列；第一备选答案提取模块，用于从后台数据库提取第一备选答案；第一备选答案语义编码模块，用于对所述第一备选答案进行基于词粒度的语义编码以得到第一备选答案词粒度语义编码特征向量的序列；咨询-备选答案语义交互融合模块，用于使用颗粒角度注意力交互层对所述冰雪旅游咨询词粒度语义编码特征向量的序列和所述第一备选答案词粒度语义编码特征向量的序列进行处理以得到咨询-备选答案语义交互特征向量作为咨询-备选答案语义交互特征；第一备选答案匹配检测模块，用于基于所述咨询-备选答案语义交互特征，确定第一备选答案的匹配度是否超过预定阈值，并确定是否返回并播放所述第一备选答案的语音信号；其中，所述咨询-备选答案语义交互融合模块，用于：使用颗粒角度注意力交互层以如下交互注意力公式对所述冰雪旅游咨询词粒度语义编码特征向量的序列和所述第一备选答案词粒度语义编码特征向量的序列进行处理以得到所述咨询-备选答案语义交互特征向量；其中，所述交互注意力公式为： ； ； ； ； ； ；其中，为所述冰雪旅游咨询词粒度语义编码特征向量的序列中第个冰雪旅游咨询词粒度语义编码特征向量，为所述第一备选答案词粒度语义编码特征向量的序列中第个第一备选答案词粒度语义编码特征向量，为第个所述冰雪旅游咨询词粒度语义编码特征向量和第个所述第一备选答案词粒度语义编码特征向量之间的相似度矩阵，，，且和分别为所述冰雪旅游咨询词粒度语义编码特征向量的序列和所述第一备选答案词粒度语义编码特征向量的序列的长度，为第个所述冰雪旅游咨询词粒度语义编码特征向量和第个所述第一备选答案词粒度语义编码特征向量之间的相似度矩阵，为第个所述冰雪旅游咨询词粒度语义编码特征向量和第个所述第一备选答案词粒度语义编码特征向量之间的相似度矩阵，为第个所述冰雪旅游咨询词粒度语义编码特征向量对应的包含第一备选答案词粒度语义编码信息的冰雪旅游咨询词粒度语义编码相似特征向量，为第个所述第一备选答案词粒度语义编码特征向量对应的包含冰雪旅游咨询词粒度语义编码信息的第一备选答案词粒度语义编码相似特征向量，表示矩阵的指数运算，为第个所述冰雪旅游咨询词粒度语义编码特征向量对应的增强冰雪旅游咨询词粒度语义编码特征向量，为第个所述第一备选答案词粒度语义编码特征向量对应的增强第一备选答案词粒度语义编码特征向量，表示按位置点乘，表示级联处理，、分别为所述增强冰雪旅游咨询词粒度语义编码特征向量的序列的平均值池化特征向量和最大值池化特征向量，、分别为所述增强第一备选答案词粒度语义编码特征向量的序列的平均值池化特征向量和最大值池化特征向量，为所述咨询-备选答案语义交互特征向量。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 长春职业技术学院 基于人工智能的智慧冰雪旅游管理系统及方法

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