用于展厅大屏进行智能讲解的方法及系统与流程

本发明涉及企业展厅智能讲解的，尤其涉及一种用于展厅大屏进行智能讲解的方法及系统。

背景技术：

1、企业展厅是一个专门设计和设立的空间，用于展示企业的文化、历史、产品、服务和成就。它通常作为企业形象的一部分，向参观者传达企业的核心价值和理念。

2、传统企业展厅的讲解方式是讲解员根据既定的讲解材料或者对展品的了解，向参观者进行口头介绍，因此过于依赖讲解员和专用设备，效率较低，且讲解材料往往是统一的、固定的，不能满足不同参观者的个性化需求。

3、在申请号为cn202311209566 .0的技术方案中，虽然其通过机器人实现了企业展厅的智能讲解，但机器人结构复杂，容易损坏，后期维护困难，且机器人使用成本也较高。

4、而在申请号为cn202311810902 .7的技术方案中，虽然游客可通过手持终端浏览信息，手持终端将游客浏览的信息发送至后台终端，后台终端通过大数据采集建立游览信息库，并对游客浏览信息进行分析，对游客进行合理的推荐和规划游览项目，通过手持终端对游客进行语音导览，通过讲解终端对游客进行可视化讲解，但无法及时响应参观者的讲解请求，以及精准匹配对应的讲解材料。

技术实现思路

1、本发明提供一种用于展厅大屏进行智能讲解的方法及系统，以实现企业展厅的智能化讲解，同时及时响应参观者的讲解请求，并为讲解请求精准匹配对应的讲解材料，以满足不同参观者的个性化需求。

2、为解决上述问题，本发明采用如下技术方案：

3、本发明提供一种用于展厅大屏进行智能讲解的方法，包括：

4、在参观者登录移动终端的目标小程序后，接收所述参观者在目标小程序的对话框输入的讲解请求；

5、对所述讲解请求进行向量化处理，得到所述讲解请求对应的向量；

6、调用ai知识库模型对所述讲解请求对应的向量进行分析处理，并筛选出与所述讲解请求对应的向量大于预设相似度的文本信息；

7、根据所述文本信息生成展厅的讲解材料，并将所述讲解材料下发给播放主机，控制所述播放主机在展厅大屏投屏显示所述讲解材料，以及同步语音播报所述讲解材料。

8、优选地，控制所述播放主机在展厅大屏投屏显示所述讲解材料，以及同步语音播报所述讲解材料，包括：

9、获取所述参观者的参观者信息；

10、根据所述参观者信息确定所述参观者的参观者标签，根据所述参观者标签从预设对照表中选择相对应的讲解模板及语音播报风格；

11、控制所述播放主机按照所述讲解模板在展厅大屏投屏显示所述讲解材料，以及按照所述语音播报风格同步语音播报所述讲解材料。

12、优选地，根据所述参观者信息确定所述参观者的参观者标签，包括：

13、对所述参观者信息进行数据预处理，得到标准参观者信息，并从所述标准参观者信息中提取出多个参观者特征；

14、设置多个初始簇数量，对于每个所述初始簇数量，利用k-means聚类算法对所述多个参观者特征进行聚类处理，并计算聚类的总平方和，所述总平方和表示簇中每个点到质心的距离的平方和；

15、在图表上绘制每个初始簇数量与对应所述总平方和的关系图，所述关系图上的横轴表示初始簇数量，纵轴表示总平方和；

16、确定所述关系图上总平方和的下降速率最低的目标点，选择所述目标点对应的初始簇数量作为目标簇数量；

17、确定所述目标簇数量对应的聚类处理结果，得到目标聚类处理结果；

18、根据所述目标聚类处理结果，为每个目标簇的参观者特征分配标签，得到所述参观者的参观者标签。

19、优选地，对所述参观者信息进行数据预处理，得到标准参观者信息，包括：

20、对所述参观者信息进行缺失值、异常值和重复数据处理，并转换为标准化数据格式后，得到标准参观者信息。

21、优选地，根据所述参观者标签从预设对照表中选择相对应的讲解模板及语音播报风格，包括：

22、根据所述参观者标签确定所述参观者所属的目标年龄段；

23、从预设对照表中选择所述目标年龄段使用频率最高的讲解模板及语音播报风格。

24、优选地，根据所述文本信息生成展厅的讲解材料，包括：

25、根据tf-idf算法从所述文本信息中筛选得到出现频率大于预设频率，且具有实质意义的关键词；

26、利用lda算法识别出所述文本信息的主题，并对所述文本信息进行依存句法分析，提取得到所述文本信息中句子的主干信息；

27、根据生成式摘要算法生成所述文本信息的摘要；

28、对所述关键词、主题、句子的主干信息及摘要进行整合后，生成展厅的讲解材料。

29、进一步地，控制所述播放主机在展厅大屏投屏显示所述讲解材料，以及同步语音播报所述讲解材料之后，还包括：

30、获取所述参观者的位置信息；

31、确定位于所述参观者的位置信息的展品，调用ai知识库模型提取与所述展品相关的展品详细信息；

32、控制所述播放主机在展厅大屏投屏显示所述展品详细信息，以及同步语音播报所述展品详细信息。

33、进一步地，调用ai知识库模型对所述讲解请求对应的向量进行分析处理之前，还包括：

34、获取企业知识样本，从所述企业知识样本中提取出结构化文本信息；

35、对所述结构化文本信息进行向量化处理，生成目标特征向量；

36、利用density peaks聚类算法对所有所述目标特征向量进行聚类处理，得到至少一个类及中心向量；

37、提取出每个类对应的所述结构化文本信息的相关上下文，根据所述相关上下文生成每个类对应的标签；

38、计算所述中心向量与每个类对应的标签的关联度，并筛选出关联度大于预设值的类对应的文本内容作为关键知识点；

39、根据所述关键知识点构建所述企业知识样本的企业知识图谱，所述企业知识图谱表示各个所述关键知识点之间的关系；

40、构建图神经网络，利用所述企业知识图谱对所述图神经网络进行训练，生成ai知识库模型。

41、优选地，对所述结构化文本信息进行向量化处理，生成目标特征向量，包括：

42、利用预先训练好的word2vec模型将所述结构化文本信息的每个实体转换为词嵌入向量；

43、根据所有所述词嵌入向量生成一个词嵌入矩阵，并计算所有所述词嵌入向量的平均值，得到平均词嵌入向量，所述词嵌入矩阵的每一行代表一个实体的词嵌入向量；

44、将所述词嵌入矩阵与所述平均词嵌入向量进行相乘后，得到目标词嵌入矩阵；

45、计算所述目标词嵌入矩阵的协方差矩阵，所述协方差矩阵用于确定所述结构化文本信息中实体的方差和相关性；

46、计算所述协方差矩阵的特征值和对应的第一特征向量，所述第一特征向量用于定义主成分空间，所述特征值表示每个主成分的方差贡献；

47、根据所述特征值的大小，选择前n个最大的特征值对应的第一特征向量，得到第二特征向量，所述n为正整数，所述第二特征向量表示了所述结构化文本信息的主要变化方向；

48、将所有所述词嵌入向量映射到所述第二特征向量所形成的新空间中，得到降维后的目标特征向量。

49、本发明提供一种用于展厅大屏进行智能讲解的系统，包括：

50、接收模块，用于在参观者登录移动终端的目标小程序后，接收所述参观者在目标小程序的对话框输入的讲解请求；

51、向量化处理模块，用于对所述讲解请求进行向量化处理，得到所述讲解请求对应的向量；

52、分析处理模块，用于调用ai知识库模型对所述讲解请求对应的向量进行分析处理，并筛选出与所述讲解请求对应的向量大于预设相似度的文本信息；

53、生成模块，用于根据所述文本信息生成展厅的讲解材料，并将所述讲解材料下发给播放主机，控制所述播放主机在展厅大屏投屏显示所述讲解材料，以及同步语音播报所述讲解材料。

54、相对于现有技术，本发明的技术方案至少具备如下优点：

55、本发明提供的用于展厅大屏进行智能讲解的方法及系统，参观者通过登录移动终端的目标小程序即可向后台发起讲解请求，操作方便，实现及时响应参观者的讲解请求；通过向量化处理和ai知识库模型，系统能够根据参观者的讲解请求提供个性化的讲解服务，同时利用向量化和ai分析处理，可快速且精准地筛选出与讲解请求相关的文本信息，提高了信息检索的效率；此外，自动根据筛选出的文本信息生成讲解材料，减少了人工编辑的需求，降低人力成本；通过大屏投屏和同步语音播报，提高了参观者的体验，使信息传递更为直观和生动。