一种用于数控机床故障诊断问答的意图识别方法

本发明属于数控机床故障诊断，更具体地，涉及一种用于数控机床故障诊断问答的意图识别方法。

背景技术：

1、在构建数控机床故障诊断问答系统的过程中，意图识别是非常重要的一环。通过意图识别可以准确解析用户查询的具体意图，进而将其归类到预定义的类别中。这一过程不仅是理解用户查询目的的基础，也是激活系统中相应服务或应用的关键。

2、在数控机床故障诊断问答系统中，意图识别的传统方法主要是将用户输入的提问语句(或检索语句)与知识图谱中的实体计算语义相似度或者进行精确匹配，以实现对知识图谱中对应实体的查找，进而执行故障诊断的相关检索。这些方法在处理简单查询时可能表现良好，但在面临复杂查询语句时，往往仅能依靠固定的模式进行匹配，导致匹配精度不足；并且，只能实现针对单路径进行知识图谱检索，然而复杂查询语句常涉及多个实体及其相互关系的检索路径。

3、另外，用户查询所采用的自然语言表达形式极具多样性和复杂性，包括但不限于同义词替换、虚词插入、以及词序颠倒等现象，导致传统的意图识别方法在面对这些复杂故障诊断问题时，仅靠规则或精确匹配的机制，难以全面理解和解析查询意图的深层次结构和复杂性，进一步限制了后续故障检索匹配的准确度。

技术实现思路

1、针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明提供了一种用于数控机床故障诊断问答的意图识别方法，其目的在于提升意图识别的准确度。

2、为实现上述目的，按照本发明的第一方面，提供了一种用于数控机床故障诊断问答的意图识别方法，包括：

3、将用户输入的提问语句划分为单跳查询语句和多跳查询语句；

4、提取所述单跳查询语句中所包含的查询目标的类别和名称，将查询目标的类别和名称作为在知识图谱中检索的起点；并提取所述单跳查询语句中用于表征检索起点到检索终点关系的触发词，基于所述触发词和所述检索的起点，确定在知识图谱中检索的终点；其中，所述知识图谱用于数控机床故障诊断问答；

5、提取所述多跳查询语句中包括机床报警号、报警信息、故障现象和故障关键词在内的一种或多种故障相关实体；将提取到的故障相关实体作为在所述知识图谱中检索的起点；

6、判断是否能够提取到所述多跳查询语句中用于表征故障原因的触发词，若是，则将检索的终点定位在所述知识图谱中表征故障原因的实体上，若否，则将检索的终点定位在所述知识图谱中表征故障解决方案的实体上，进而实现意图识别。

7、进一步地，提取所述多跳查询语句的故障现象和故障关键词，包括：构建数控机床故障诊断字典，所述字典中包含了所述知识图谱中的故障现象和故障关键词实体信息；

8、对所述多跳查询语句在所述字典中进行故障关键词的精确匹配，若没有匹配到任何故障关键词，则采用文本表征模型将所述多跳查询语句生成文本向量，并在所述知识图谱中选择与所述文本向量相似度最高的故障现象文本向量作为所需的故障现象；

9、若匹配到故障关键词，则采用成分句法分析分割所述多跳查询语句，得到多个分割后的子句；精确匹配所述子句中的故障关键词，将语义完整的故障关键词直接作为所需的故障关键词；

10、对语义不完整的故障关键词进行语义扩充，得到语义扩充后的文本，计算语义扩充后的文本与所述词典中故障关键词之间的相似度，若所述相似度不超过设定的阈值，则采用所述语义不完整的故障关键词作为所需的故障关键词，否则，将所述词典中与语义扩充后的文本相似度最大的故障关键词作为所需的故障关键词。

11、进一步地，对语义不完整的故障关键词进行语义扩充，得到语义扩充后的文本，包括：

12、对语义不完整的故障关键词对应的子句构建对应的依存句法图；其中，所述语义不完整的故障关键词作为所述依存句法图中的一个对应节点；

13、分别将所述依存句法图中的语义不完整的故障关键词作为检索起点，对所述依存句法图进行子图搜索，生成对应的检索子图；

14、将所述检索子图按照所述多跳查询语句中的语序进行排列，生成对应的文本，将所述文本作为所述语义扩充后的文本。

15、进一步地，提取所述多跳查询语句的机床报警号或报警信息，包括：

16、对所述多跳查询语句在所述字典中进行机床报警号的精确匹配，得到机床报警号；

17、对所述多跳查询语句在所述字典中进行报警信息的模糊匹配，得到报警信息；其中，所述字典还包含了所述知识图谱中的机床报警号和报警信息。

18、进一步地，采用基于ac自动机对所述多跳查询语句在所述字典中进行故障关键词的精确匹配。

19、进一步地，还包括将用户输入的提问语句划分为指令查询语句；

20、提取所述指令查询语句中的表征当前服务的触发词，进而调用对应的服务；其中，所述触发词包括展示、可视化、添加数据或更新知识图。

21、按照本发明的第二方面，提供了一种数控机床故障诊断问答方法，包括：采用第一方面任一项所述的意图识别方法，识别用户的输入在知识图谱中检索的起点和终点；

22、基于所述检索的起点和终点在所述知识图谱中进行检索。

23、按照本发明的第三方面，提供了一种用于数控机床故障诊断问答的意图识别系统，包括计算机可读存储介质和处理器；

24、所述计算机可读存储介质用于存储可执行指令；

25、所述处理器用于读取所述计算机可读存储介质中存储的可执行指令执行第一方面任一项所述的意图识别方法。

26、按照本发明的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现如第一方面任一项所述的意图识别方法，或/和，第二方面所述的数控机床故障诊断问答方法。

27、按照本发明的第五方面，提供了一种计算机程序产品，当所述计算机程序产品在计算机上运行时，使得计算机执行第一方面中任意一项所述的意图识别方法，或/和，第二方面所述的数控机床故障诊断问答方法。

28、总体而言，通过本发明所构思的以上技术方案，能够取得以下有益效果：

29、(1)本发明的用于数控机床故障诊断问答的意图识别方法，通过将用户输入的提问语句分解为单跳查询语句和多跳查询语句，将单跳查询语句和多跳查询语句在知识图谱中的检索问题转换成查询语句在知识图谱中查询起点和终点识别的问题，尤其是在针对复杂查询语句(多跳查询语句)的检索，通过对语句中的检索起点和终点进行识别，可以查询起点和终点对应的多条路径，便于全面精确的识别复杂查询语句中的所有检索路径，进而提升了匹配的准确度。

30、(2)进一步地，在针对形式多样的故障关键词进行匹配时，通过设计的文本处理方式对自然语言进行处理，抽取句子中的关键信息，并对语义不完整的关键词的扩充，能够尽可能识别到复杂查询语句中的所有起点信息，使得本发明的方法可以全面理解和解析查询意图的深层次结构和复杂性，进一步提升了意图识别的准确度。

31、(3)进一步地，采用基于依存句法分析和子图检索对语义不完整的故障关键词进行语义扩充，将语义扩充任务抽象为一个子图检索问题，通过选取目标故障节点(语义不完整的故障关键词)作为起始点，对依存句法图进行子图检索，将获得的子图重新组织成符合自然语言语序的形式，即可得到语义扩充后的文本，方法简便，且准确度较高。

32、(4)进一步地，针对多跳查询语句中不同故障实体信息的特征分别采用不同的匹配方式进行检索起点确定，准确度较高。

33、(5)进一步地，还包括将用户输入的提问语句划分为指令查询语句，通过将抽象的复杂的任务分解为问题查询语句和指令查询语句，针对不同类型的查询语句分别采用不同的方式进行检索或匹配，能够有效识别并处理数控机床故障诊断领域内的查询和指令，确保用户的查询意图被准确解析并应用于相应的知识图谱检索与服务调用。