【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能，具体来说涉及一种数字员工的语义识别及任务调度方法与系统。
技术介绍
1、随着人工智能技术的飞速发展，数字员工在众多行业中扮演着越来越重要的角色，被广泛应用于客服、数据处理、智能助手等领域。数字员工不仅能够模拟人类的某些工作功能来处理重复性任务，还能减轻人力的负担，提升工作效率。然而，现有的数字员工在语义识别和任务调度方面仍存在一些不足。
2、在语义识别方面，尽管许多现有的自然语言处理(nlp)技术已经能够实现基本的语义理解，但在实际应用中，数字员工往往难以准确把握用户的复杂意图。这是因为用户表达的语义常常存在模糊性、多义性以及上下文依赖等问题。这种局限性使得数字员工在与用户交互时，无法提供精准的反馈或执行有效的任务。在任务调度方面，当前的算法往往采用静态规则或简单的优先级排序，难以动态适应用户需求和环境变化。这导致许多数字员工在接收到用户请求后，无法根据实时变化的条件和资源状况进行动态任务分配，从而造成资源浪费或任务延误。例如，当任务的优先级发生变化或新任务被引入时，数字员工未能及时调整其调度策略，从而影响整体工作效率。
3、鉴于现有数字员工在语义识别及任务调度中存在的不足，研发一种能够精确识别语义并进行智能任务调度的方法尤为重要。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种数字员工的语义识别及任务调度方法与系统，通过高效的语义识别和动态任务调度，提升数字员工理解用户意图和执行任务的能力，增强智能化水平和响应速度。
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3、本专利技术的第一方面，提供一种数字员工的语义识别及任务调度方法，所述方法包括以下步骤：
4、对用户输入的自然语言文本进行预处理，生成预处理文本；
5、采用基于向量库的语义分析模型对所述预处理文本进行语义分析，提取文本关键信息；
6、利用深度学习模型对所述文本关键信息进行意图识别，生成意图识别结果；
7、根据所述意图识别结果，基于预设的业务规则库，将用户请求映射到具体的业务流程，生成相应的业务分类结果；
8、根据所述业务分类结果，采用任务调度算法动态分配执行任务所需的资源，并监控任务执行过程，根据监控数据实时调整任务调度策略。
9、可选地，上述的语义识别及任务调度方法，所述对用户输入的自然语言文本进行预处理，包括分词、词性标注、语法解析、文本清理、词干提取和/或向量化。
10、可选地，上述的语义识别及任务调度方法，所述采用基于向量库的语义分析模型对所述预处理文本进行语义分析，提取文本关键信息，包括：
11、根据预先收集的语料库构建向量库，生成词向量或语句向量；
12、对所述预处理文本中的词或语句与所述向量库中的词向量或语句向量进行相似度计算，识别和提取所述预处理文本中的关键信息。
13、可选地，上述的语义识别及任务调度方法，所述利用深度学习模型对所述文本关键信息进行意图识别，生成意图识别结果，包括：
14、利用双向长短时记忆网络对所述文本关键信息进行建模，捕捉前向和后向上下文信息并输出上下文特征向量；
15、利用卷积神经网络对所述文本关键信息进行处理，提取局部特征并输出局部特征向量；
16、将双向长短时记忆网络层输出的所述上下文特征向量与卷积神经网络层输出的所述局部特征向量进行整合，形成综合特征表示，并将所述综合特征表示输入至意图分类层；
17、通过激活函数对所述综合特征表示进行非线性变换，生成意图识别结果。
18、可选地，上述的语义识别及任务调度方法，所述业务规则库中包括：
19、业务类型关键特征，用于存储不同业务类型对应的关键特征信息，包括业务类型关键字、业务类型关键词和/或业务类型短语；
20、业务类型分类标准，用于定义不同业务类型的分类规则，包括关键词频率、特征词权重、句法结构特征、情感分析得分、上下文相关性和/或用户特征。
21、可选地，上述的语义识别及任务调度方法，所述根据所述意图识别结果，基于预设的业务规则库，将用户请求映射到具体的业务流程，生成相应的业务分类结果，包括：
22、利用随机森林分类算法构建多棵决策树，对所述意图识别结果进行初步业务分类，每棵决策树ti的构建采用以下公式：
23、ti＝buildtree(s,m,d) (1)，
24、其中，s表示样本集，包含用户的意图识别结果，m表示在构建决策树时随机选择的特征数量，d表示树的最大深度；
25、将每棵决策树的输出与其他决策树的输出进行结合，通过多数投票机制确定初步分类结果，分类结果c的计算采用以下公式：
26、c＝majorityvote(t1(x),t2(x),……,tn(x)) (2)，
27、其中，x表示输入向量，n表示决策树的数量；
28、将所述初步分类结果与所述业务规则库中的业务类型关键特征进行匹配，确定用户请求对应的业务流程；
29、基于匹配的业务流程，结合所述业务类型分类标准，生成相应的业务分类结果。
30、可选地，上述的语义识别及任务调度方法，所述根据所述业务分类结果，采用任务调度算法动态分配执行任务所需的资源，包括：
31、基于q-learning算法，使用动作价值函数q(s，a)评估在任务状态s下选择调度动作a的预期奖励，所述动作价值函数通过以下更新规则进行调整：
32、q(st,at)←q(st,at)+α[rt+1+γmaxa′q(st+1,a′)-q(st,at)](3)，
33、其中，st表示当前任务状态，at表示在当前任务状态st下采取的调度动作，rt+1表示执行调度动作at后得到的即时奖励，α表示学习率，γ表示折扣因子，a′表示在状态转移到st+1后选择的最优动作；
34、在当前任务状态st下执行调度动作at后，依据即时奖励rt+1及状态转移后的最优动作a′更新动作价值函数q(s，a)的值，优化调度策略，并基于优化后的调度策略动态分配执行任务所需的资源。
35、可选地，上述的语义识别及任务调度方法，所述监控任务执行过程，根据监控数据实时调整任务调度策略，包括：
36、监控任务执行过程，并根据监控数据通过权重因子动态调整任务的优先级；
37、采用自适应权重调整机制对所述权重因子进行调整：
38、基于监控数据和调整后的优先级队列，实时调整任务调度策略，包括改变任务的执行顺序、重新分配资源和/或调整任务的时间窗口。
39、本专利技术的第二方面，提供一种数字员工的语义识别及任务调度系统，所述系统包括：
40、预处理模块，用于对用户输入的自然语言文本进行预处理，生成预处理文本；
41、信息提取模块，用于采用基于向量库的语义分析模型对所述预本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种数字员工的语义识别及任务调度方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的语义识别及任务调度方法，其特征在于，所述对用户输入的自然语言文本进行预处理，包括分词、词性标注、语法解析、文本清理、词干提取和/或向量化。
3.根据权利要求2所述的语义识别及任务调度方法，其特征在于，所述采用基于向量库的语义分析模型对所述预处理文本进行语义分析，提取文本关键信息，包括：
4.根据权利要求3所述的语义识别及任务调度方法，其特征在于，所述利用深度学习模型对所述文本关键信息进行意图识别，生成意图识别结果，包括：
5.根据权利要求1至4中任一项所述的语义识别及任务调度方法，其特征在于，所述业务规则库中包括：
6.根据权利要求5所述的语义识别及任务调度方法，其特征在于，所述根据所述意图识别结果，基于预设的业务规则库，将用户请求映射到具体的业务流程，生成相应的业务分类结果，包括：
7.根据权利要求6所述的语义识别及任务调度方法，其特征在于，所述根据所述业务分类结果，采用任务调度算法动态分配执行任务所需的资源，包括
8.根据权利要求7所述的语义识别及任务调度方法，其特征在于，所述监控任务执行过程，根据监控数据实时调整任务调度策略，包括：
9.一种数字员工的语义识别及任务调度系统，其特征在于，所述系统包括：
10.一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1-8中任一项所述的一种数字员工的语义识别及任务调度方法。
...【技术特征摘要】
1.一种数字员工的语义识别及任务调度方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的语义识别及任务调度方法，其特征在于，所述对用户输入的自然语言文本进行预处理，包括分词、词性标注、语法解析、文本清理、词干提取和/或向量化。
3.根据权利要求2所述的语义识别及任务调度方法，其特征在于，所述采用基于向量库的语义分析模型对所述预处理文本进行语义分析，提取文本关键信息，包括：
4.根据权利要求3所述的语义识别及任务调度方法，其特征在于，所述利用深度学习模型对所述文本关键信息进行意图识别，生成意图识别结果，包括：
5.根据权利要求1至4中任一项所述的语义识别及任务调度方法，其特征在于，所述业务规则库中包括：
6.根据权利要求5所述的语义识别及任务调度方...
【专利技术属性】
技术研发人员：王子袆，沈晓怡，
申请(专利权)人：中科蓝吧数字科技苏州有限公司，
类型：发明
国别省市：
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