(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210641483.8 (22)申请日 2022.06.08 (71)申请人 广州芸荟数字软件 有限公司 地址 510000 广东省广州市黄埔区锐 丰三 街4号711房 (72)发明人 李婷妹　刘超云　王敏军　 (74)专利代理 机构 广州汇航专利代理事务所 (普通合伙) 44537 专利代理师 卢楚琼 (51)Int.Cl. G06F 16/332(2019.01) G06F 16/33(2019.01) G06F 16/28(2019.01) G06F 16/2455(2019.01) G06F 16/182(2019.01)G06N 20/00(2019.01) (54)发明名称 一种基于机器学习的人工智能数据处理方 法及系统 (57)摘要 本发明公开了一种基于机器学习的人工智 能数据处理方法及系统， 包括以下步骤： 步骤一、 通过人工智能设备对机器的待处理数据信息进 行采集， 将采集到的数据信息建立对应的待处理 数据模型； 步骤二、 通过人工智 能设备对机器的 历史数据信息进行采集， 并将历史数据信息建立 历史数据模型； 步骤三、 通过数据存储模块对采 集的待处理数据信息和历史数据信息进行存储， 并将对应的数据模型发送到数据处理模块中进 行数据处理分析； 在语音交互数据采集和视觉交 互数据采集无法实现的基础上， 通过人工输入数 据信息实现数据的采集功能， 其确保了数据的采 集全面性和多样性， 自动化存储已保存的数据信 息， 可以对缺失的信息进行补录， 确保数据采集 的准确性。 权利要求书1页 说明书7页 附图1页 CN 114942985 A 2022.08.26 CN 114942985 A 1.一种基于 机器学习的人工智能数据处 理方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： 步骤一、 通过人工智能设备对机器的待处理数据信息进行采集， 将采集到的数据信息 建立对应的待处 理数据模型； 步骤二、 通过人工智能设备对机器的历史数据信息进行采集， 并将历史数据信息建立 历史数据模型； 步骤三、 通过数据存储模块对采集的待处理数据信息和历史数据信息进行存储， 并将 对应的数据模型发送到数据处 理模块中进行 数据处理分析； 步骤四、 数据处理模块对新采集的数据信 息所建立的数据模型和历史数据模型进行对 比， 建立机器学习模型及推理执行代码对待处理原数据进行推理执行， 得到处理请求对应 的推理执 行结果； 步骤五、 将推理执行结果反馈数据存储模块中进行存储， 并发送到数据消费模块中反 馈至人工智能设备处。 2.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的人工智能数据处理方法， 其特征在于， 所 述待处理数据信息采集包括语音交 互数据采集、 视 觉交互数据采集和人工 输入数据采集。 3.根据权利要求2所述的一种基于机器学习的人工智能数据处理方法， 其特征在于， 语 音交互数据采集基于自然语言处 理技术， 包括文本分词、 语义理解和语义消歧。 4.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的人工智能数据处理方法， 其特征在于， 所 述数据存 储模块采用HDFS分布式文件系统存 储模式。 5.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的人工智能数据处理方法， 其特征在于， 数 据存储模块对数据进行存储的同时， 对新导入的数据信息进行分析， 如新导入的数据信息 已记载于数据存储模块的数据库中， 则直接将历史存储的推理执行结果 发送反馈至人工智 能设备处； 如新导入的数据信息未记载于数据库中， 则将新导入的数据信息发送至数据 处 理模块中进行处 理分析。 6.一种基于机器学习的人工智能数据处理系统， 其特征在于， 包括数据接入模块， 用于 对数据进行采集输入； 数据存储模块， 用于对数据信息进行存 储和调用； 数据处理模块， 用于对数据进行处理分析， 并通过建立机器学习模型及推理执行代码 对待处理原数据进行推理执 行， 得到处 理请求对应的推理执 行结果； 数据消费模块， 用于将处 理结果进行反馈 输出。 7.根据权利要求6所述的一种基于机器学习的人工智能数据处理系统， 其特征在于， 所 述数据接入 模块连接多个人工智能设备， 同时接收多组数据输入。 8.根据权利要求6所述的一种基于机器学习的人工智能数据处理系统， 其特征在于， 所 述数据存储模块根据数据存储层功能的差异性， 分为非结构化数据存储、 ODS缓冲区、 统一 信息视图区和数据仓库。 9.根据权利要求6所述的一种基于机器学习的人工智能数据处理系统， 其特征在于， 所 述数据处 理模块包括对数据进行离线批量处 理以及实时在线处 理。 10.根据权利要求6所述的一种基于机器学习的人工智能数据处理系统， 其特征在于， 所述数据消费模块包括推荐模块， 用于根据反馈得出 的推理执行结果， 推荐相匹配的数据 导航。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 114942985 A 2一种基于机 器学习的人工智能数据处理 方法及系统 技术领域 [0001]本发明涉及数据处理技术领域， 具体涉及 一种基于机器学习的人工智能数据处理 方法及系统。 背景技术 [0002]人工智能能够让计算机拥有自主学习能力， 可以通过对图像、 声音、 温度等的探测 感知， 得到可数据化的信息， 可以通过学习实现人脑的自我辨识和产生自主指 令。 当前人工 智能自学习模式可以在大型计算机和计算机集群中实现， 但是算法极为复杂， 而且需要前 期建立众多的数据模型和大量原始数据的输入。 人工智能与 互联网当前 的结合， 都是 由终 端设备采集使用者的输入数据与云端 人工智能数据处理中心进行 交互， 由云端人工智能数 据处理中心给出响应， 再回传给终端设备， 做出响应的反馈。 或者是将部 分简单的人工智能 算法嵌入终端设备， 实现部分简单的人工智能应用功能。 [0003]当前人工智能的数据采集存在不足， 无法根据多种不同类型的方式实现对数据的 采集导入， 这导致了对数据的采集存在局限性以及数据采集的准确性差 。 发明内容 [0004]本发明的目的在于提供一种基于机器学习的人工智能数据处理方法及系统， 确保 了数据的采集全面性和多样性， 采用类似拖拽式制作 表单的方式， 一键发布即可收集信息， 其自动化存 储已保存的数据信息， 可以对缺失的信息进行补录， 确保数据采集的准确性。 [0005]本发明的目的可以通过以下技 术方案实现： [0006]一种基于 机器学习的人工智能数据处 理方法， 包括以下步骤： [0007]步骤一、 通过人工智能设备对机器 的待处理数据信息进行采集， 将采集到 的数据 信息建立对应的待处 理数据模型； [0008]步骤二、 通过人工智能设备对机器 的历史数据信息进行采集， 并将历史数据信息 建立历史数据模型； [0009]步骤三、 通过数据存储模块对采集的待处理数据信息和历史数据信息进行存储， 并将对应的数据模型发送到数据处 理模块中进行 数据处理分析； [0010]步骤四、 数据处理模块对新采集的数据信息所建立的数据模型和历史数据模型进 行对比， 建立机器学习模型及推理执行代码对待处理原数据进行推理执行， 得到处理请求 对应的推理执 行结果； [0011]步骤五、 将推理执行结果反馈数据存储模块中进行存储， 并发送到数据消费模块 中反馈至人工智能设备处。 [0012]作为本发明进一步的方案： 所述待处理数据信息采集包括语音交互数据采集、 视 觉交互数据采集和人工 输入数据采集。 [0013]作为本发明进一步的方案： 所述语音交互数据采集基于自然语言处理技术， 包括 文本分词、 语义理解和语义消歧。说　明　书 1/7 页 3 CN 114942985 A 3