本發(fā)明涉及大數(shù)據(jù)處理與分析，具體地說是一種基于語義交互的智能化數(shù)據(jù)分析方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的飛速發(fā)展，企業(yè)、研究機(jī)構(gòu)在日常運營和決策過程中積累了海量的數(shù)據(jù)資源，不僅數(shù)量龐大，而且形式多樣，包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如數(shù)據(jù)庫記錄）、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如日志文件、xml文檔）和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如文本、圖像、音頻等）。但是如何從龐大數(shù)據(jù)中快速、準(zhǔn)確地提取有價值的信息成為了當(dāng)前數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域面臨的重要挑戰(zhàn)。

2、傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析方法主要依賴于預(yù)設(shè)的算法模型和規(guī)則，通過對數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計、挖掘和可視化等操作，以揭示數(shù)據(jù)背后的隱藏規(guī)律和模式。然而，這些方法在處理大規(guī)模、多維度且語義復(fù)雜的數(shù)據(jù)集時，往往存在諸多局限性。例如，難以自動理解數(shù)據(jù)的語義含義，導(dǎo)致分析結(jié)果可能無法準(zhǔn)確反映數(shù)據(jù)的真實意圖；同時，傳統(tǒng)方法通常要求用戶具備較高的技術(shù)背景，才能有效地進(jìn)行數(shù)據(jù)探索和查詢，無疑增加了數(shù)據(jù)分析的門檻和成本。

3、近年來，隨著自然語言處理（nlp）和人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，語義交互技術(shù)逐漸嶄露頭角，語義交互技術(shù)通過模擬人類的語言理解和溝通能力，使得計算機(jī)系統(tǒng)能夠更準(zhǔn)確地理解用戶的查詢意圖和上下文信息，從而提供更加智能化、個性化的數(shù)據(jù)分析服務(wù)。然而，將語義交互技術(shù)應(yīng)用于實際的數(shù)據(jù)分析場景中，仍面臨諸多技術(shù)難題。例如，如何高效地構(gòu)建和維護(hù)大規(guī)模的數(shù)據(jù)語義模型，以支持復(fù)雜的數(shù)據(jù)查詢和理解、如何設(shè)計直觀易用的交互界面，以降低用戶的技術(shù)門檻以及如何結(jié)合領(lǐng)域知識和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，實現(xiàn)智能化的數(shù)據(jù)分析和決策支持等。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的技術(shù)任務(wù)是提供一種基于語義交互的智能化數(shù)據(jù)分析方法及系統(tǒng)，來解決傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析方法在處理大規(guī)模、多維度且語義復(fù)雜的數(shù)據(jù)集時存在的局限性、分析深度不足的問題。

2、本發(fā)明的技術(shù)任務(wù)是按以下方式實現(xiàn)的，一種基于語義交互的智能化數(shù)據(jù)分析方法，該方法具體如下：

3、多模態(tài)數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理數(shù)據(jù)：從多源異構(gòu)數(shù)據(jù)源高效采集數(shù)據(jù)，并對待采集的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)源的數(shù)量大小、數(shù)據(jù)處理復(fù)雜系數(shù)、單位核心處理能力以及單物理機(jī)配置參數(shù)進(jìn)行分析，計算數(shù)據(jù)采集集群的節(jié)點數(shù)，同時通過去除重復(fù)數(shù)據(jù)、補充缺失值以及錯誤數(shù)據(jù)替換方式對采集到的多模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行分布式清洗，將清洗后的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注和分類，構(gòu)建語料庫；其中，標(biāo)注內(nèi)容涵蓋數(shù)據(jù)的語義類別和上下文信息；

4、利用語料庫對預(yù)訓(xùn)練語言模型進(jìn)行訓(xùn)練，生成具備語義智能化解析能力的語義交互模型；

5、基于訓(xùn)練好的語義交互模型對用戶輸入內(nèi)容進(jìn)行分析處理，最終輸出符合用戶要求的數(shù)據(jù)結(jié)果集；

6、利用低代碼技術(shù)構(gòu)建用戶交互界面，通過用戶交互界面收集用戶反饋，對語義交互模型進(jìn)行優(yōu)化和調(diào)整。

7、作為優(yōu)選，計算數(shù)據(jù)采集集群的節(jié)點數(shù)具體如下：

8、計算總共所需的虛擬核心數(shù)vcores，公式如下：

9、vcores?=?(總數(shù)據(jù)量?×?處理復(fù)雜度系數(shù))?/?單位核心處理能力；

10、計算總共所需內(nèi)存書vmemorys，公式如下：

11、?vmemorys?=?總數(shù)據(jù)量?×?內(nèi)存消耗系數(shù)；

12、根據(jù)總共所需的虛擬核心數(shù)vcores和總共所需內(nèi)存書vmemorys推算出集群規(guī)模，進(jìn)而計算出數(shù)據(jù)采集集群的節(jié)點數(shù)nums，公式如下：

13、nums=?max(總所需的虛擬核心數(shù)vcore/單節(jié)點虛擬核心數(shù)，總共所需內(nèi)存書vmemorys/單節(jié)點內(nèi)存)。

14、作為優(yōu)選，利用語料庫對預(yù)訓(xùn)練語言模型進(jìn)行訓(xùn)練，生成具備語義智能化解析能力的語義交互模型具體如下：

15、圍繞數(shù)據(jù)分析的場景需求，根據(jù)數(shù)據(jù)分析場景中的專業(yè)術(shù)語、行業(yè)術(shù)語的特定詞匯，對預(yù)訓(xùn)練語言模型的詞匯嵌入層進(jìn)行微調(diào)；

16、利用標(biāo)注好的語料庫，對預(yù)訓(xùn)練語言模型進(jìn)行進(jìn)一步訓(xùn)練，使預(yù)訓(xùn)練語言模型能夠準(zhǔn)確理解特定領(lǐng)域的自然語言指令，提高語義理解的準(zhǔn)確性和適應(yīng)性；再通過大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)訓(xùn)練預(yù)訓(xùn)練語言模型，使預(yù)訓(xùn)練語言模型能夠自動學(xué)習(xí)語言的語義特征和上下文關(guān)系，獲取具備語義智能化解析能力的語義交互模型，提高對復(fù)雜語義的理解能力；

17、通過交叉驗證方法對訓(xùn)練好的語義交互模型進(jìn)行評估，根據(jù)評估結(jié)果對語義交互模型進(jìn)行優(yōu)化和調(diào)整；其中，優(yōu)化指標(biāo)側(cè)重語義理解的準(zhǔn)確率、召回率及f1分?jǐn)?shù)，確保語義交互模型在智能分析真實應(yīng)用場景中的性能。

18、作為優(yōu)選，基于訓(xùn)練好的語義交互模型對用戶輸入內(nèi)容進(jìn)行分析處理，最終輸出符合用戶要求的數(shù)據(jù)結(jié)果集具體如下：

19、基于訓(xùn)練好的語義交互模型(si-model)對用戶輸入的自然語言查詢進(jìn)行語義解析，并轉(zhuǎn)換為語義向量；

20、采用向量檢索技術(shù)將解析后的語義向量與數(shù)據(jù)集中的語義向量進(jìn)行匹配，快速檢索出與用戶查詢語義相關(guān)的數(shù)據(jù)；

21、根據(jù)語義匹配度對檢索結(jié)果進(jìn)行排序，結(jié)合用戶的歷史查詢記錄和偏好，對檢索結(jié)果進(jìn)行優(yōu)化，提高檢索結(jié)果的相關(guān)性和準(zhǔn)確性；

22、利用k-means算法，將檢索出的數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析，并將數(shù)據(jù)按照業(yè)務(wù)類型劃分多個簇；

23、利用apriori算法識別數(shù)據(jù)項之間的頻繁共現(xiàn)關(guān)系，通過挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則，自動識別出數(shù)據(jù)之間的潛在關(guān)聯(lián)和趨勢以及數(shù)據(jù)中的模式、趨勢和異常，最終輸出符合用戶想法的數(shù)據(jù)結(jié)果集。

24、更優(yōu)地，用戶交互界面具有如下功能：

25、①支持用戶通過自然語言輸入、語音輸入、拖拽操作或可視化圖表多種形式進(jìn)行交互；

26、②將對用戶語義的智能化解析結(jié)果以圖表及報表直觀的可視化方式呈現(xiàn)給用戶；

27、③提供智能提示和自動補全功能，記錄用戶的查詢歷史和反饋信息，自動調(diào)整交互界面和推薦內(nèi)容。

28、一種基于語義交互的智能化數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括：

29、數(shù)據(jù)采集處理器（dataprocessor），用于從多源異構(gòu)數(shù)據(jù)源高效采集數(shù)據(jù)，通過基于負(fù)載的動態(tài)擴(kuò)展算法實現(xiàn)動態(tài)調(diào)整集群規(guī)模以應(yīng)對不同數(shù)據(jù)量；并對采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行去除噪聲和重復(fù)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)清洗處理，優(yōu)化數(shù)據(jù)質(zhì)量，將清洗后的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注和分類，構(gòu)建語料庫；

30、語義交互模型訓(xùn)練器（simt），用于利用語料庫對預(yù)訓(xùn)練語言模型進(jìn)行訓(xùn)練，并通過多頭注意力機(jī)制和正則化技術(shù)優(yōu)化預(yù)訓(xùn)練語言模型性能，獲取語義交互模型，通過交叉驗證方法評估語義交互模型，實時調(diào)整參數(shù)以提高準(zhǔn)確率、召回率和f1分?jǐn)?shù)，確保語義交互模型在實際應(yīng)用中能夠精準(zhǔn)理解自然語言指令；

31、語義解析器（sad），用于基于訓(xùn)練好的語義交互模型(si-model)，對用戶輸入內(nèi)容進(jìn)行深度解析，提取查詢意圖、實體和關(guān)系語義信息，再將自然語言轉(zhuǎn)換為可執(zhí)行的語義指令，通過上下文感知技術(shù)確保解析結(jié)果準(zhǔn)確反映用戶的真實意圖，為數(shù)據(jù)檢索和分析提供精確的語義指導(dǎo)；

32、可視化交互層（vil），用于利用低代碼技術(shù)通過可視化設(shè)計器拖拽組件、配置屬性，并優(yōu)化布局和樣式，快速構(gòu)建出簡潔易用的可視化界面，提供直觀易用的可視化操作，并將分析結(jié)果以直觀的圖表、報表形式呈現(xiàn)，滿足用戶通過篩選、鉆取交互操作深入探索數(shù)據(jù)，使數(shù)據(jù)分析更加便捷高效。

33、作為優(yōu)選，數(shù)據(jù)采集處理器包括：

34、數(shù)據(jù)采集引擎(deg)，用于從多源異構(gòu)數(shù)據(jù)源高效采集數(shù)據(jù)，并對待采集的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)源的數(shù)量大小、數(shù)據(jù)處理復(fù)雜系數(shù)、單位核心處理能力以及單物理機(jī)配置參數(shù)進(jìn)行分析，計算數(shù)據(jù)采集集群的節(jié)點數(shù)；

35、數(shù)據(jù)清洗引擎(dce)，用于通過去除重復(fù)數(shù)據(jù)、補充缺失值以及錯誤數(shù)據(jù)替換方式對采集到的多模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行分布式清洗，將清洗后的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注和分類，構(gòu)建語料庫；其中，標(biāo)注內(nèi)容涵蓋數(shù)據(jù)的語義類別和上下文信息。

36、更優(yōu)地，計算數(shù)據(jù)采集集群的節(jié)點數(shù)具體如下：

37、計算總共所需的虛擬核心數(shù)vcores，公式如下：

38、vcores?=?(總數(shù)據(jù)量?×?處理復(fù)雜度系數(shù))?/?單位核心處理能力；

39、計算總共所需內(nèi)存書vmemorys，公式如下：

40、?vmemorys?=?總數(shù)據(jù)量?×?內(nèi)存消耗系數(shù)；

41、根據(jù)總共所需的虛擬核心數(shù)vcores和總共所需內(nèi)存書vmemorys推算出集群規(guī)模，進(jìn)而計算出數(shù)據(jù)采集集群的節(jié)點數(shù)nums，公式如下：

42、nums=?max(總所需的虛擬核心數(shù)vcore/單節(jié)點虛擬核心數(shù)，總共所需內(nèi)存書vmemorys/單節(jié)點內(nèi)存)。

43、作為優(yōu)選，語義交互模型訓(xùn)練器包括：

44、微調(diào)模塊，用于圍繞數(shù)據(jù)分析的場景需求，根據(jù)數(shù)據(jù)分析場景中的專業(yè)術(shù)語、行業(yè)術(shù)語的特定詞匯，對預(yù)訓(xùn)練語言模型的詞匯嵌入層進(jìn)行微調(diào)；

45、語音交互模型生成模塊，用于利用標(biāo)注好的語料庫，對預(yù)訓(xùn)練語言模型進(jìn)行進(jìn)一步訓(xùn)練，使預(yù)訓(xùn)練語言模型能夠準(zhǔn)確理解特定領(lǐng)域的自然語言指令，提高語義理解的準(zhǔn)確性和適應(yīng)性；再通過大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)訓(xùn)練預(yù)訓(xùn)練語言模型，使預(yù)訓(xùn)練語言模型能夠自動學(xué)習(xí)語言的語義特征和上下文關(guān)系，獲取具備語義智能化解析能力的語義交互模型，提高對復(fù)雜語義的理解能力；

46、模型評估模塊，用于通過交叉驗證方法對訓(xùn)練好的語義交互模型進(jìn)行評估，根據(jù)評估結(jié)果對語義交互模型進(jìn)行優(yōu)化和調(diào)整；其中，優(yōu)化指標(biāo)側(cè)重語義理解的準(zhǔn)確率、召回率及f1分?jǐn)?shù)，確保語義交互模型在智能分析真實應(yīng)用場景中的性能。

47、作為優(yōu)選，語義解析器包括：

48、轉(zhuǎn)換模塊，用于基于訓(xùn)練好的語義交互模型(si-model)對用戶輸入的自然語言查詢進(jìn)行語義解析，并轉(zhuǎn)換為語義向量；

49、匹配模塊，用于采用向量檢索技術(shù)將解析后的語義向量與數(shù)據(jù)集中的語義向量進(jìn)行匹配，快速檢索出與用戶查詢語義相關(guān)的數(shù)據(jù)；

50、排序模塊，用于根據(jù)語義匹配度對檢索結(jié)果進(jìn)行排序，結(jié)合用戶的歷史查詢記錄和偏好，對檢索結(jié)果進(jìn)行優(yōu)化，提高檢索結(jié)果的相關(guān)性和準(zhǔn)確性；

51、聚類分析模塊，用于利用k-means算法，將檢索出的數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析，并將數(shù)據(jù)按照業(yè)務(wù)類型劃分多個簇；

52、輸出模塊，用于利用apriori算法識別數(shù)據(jù)項之間的頻繁共現(xiàn)關(guān)系，通過挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則，自動識別出數(shù)據(jù)之間的潛在關(guān)聯(lián)和趨勢以及數(shù)據(jù)中的模式、趨勢和異常，最終輸出符合用戶想法的數(shù)據(jù)結(jié)果集。

53、本發(fā)明的基于語義交互的智能化數(shù)據(jù)分析方法及系統(tǒng)具有以下優(yōu)點：

54、（一）本發(fā)明通過融合自然語言處理、知識圖譜和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，實現(xiàn)了從自然語言查詢到智能分析的全流程自動化，基于語義理解和意圖識別，將用戶查詢轉(zhuǎn)換為結(jié)構(gòu)化分析任務(wù)，并通過動態(tài)知識圖譜進(jìn)行語義擴(kuò)展和推理，自動關(guān)聯(lián)相關(guān)數(shù)據(jù)維度，并基于自適應(yīng)分析引擎智能選擇最優(yōu)算法并執(zhí)行分布式計算任務(wù)，最終以可視化圖表、報表和報告等多種形式呈現(xiàn)為數(shù)據(jù)分析人員；

55、（二）本發(fā)明實現(xiàn)了語義-數(shù)據(jù)的雙向映射、上下文感知的交互分析以及可視化結(jié)果呈現(xiàn)，顯著降低了數(shù)據(jù)分析的技術(shù)門檻，提高了分析效率和深度，可廣泛應(yīng)用于商業(yè)智能、輿情分析、指揮決策等領(lǐng)域，為用戶提供"所想即所得"的智能化數(shù)據(jù)分析體驗；

56、（三）本發(fā)明將深度學(xué)習(xí)語義理解技術(shù)與領(lǐng)域知識圖譜相結(jié)合，實現(xiàn)了多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的智能化處理和分析，通過構(gòu)建數(shù)據(jù)采集處理器(dataprocessor)、語義交互模型訓(xùn)練器(simt)、語義解析器(sad)、可視化交互層(vil)四大核心技術(shù)模塊，解決了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析方法在處理大規(guī)模、多維度且語義復(fù)雜的數(shù)據(jù)集時存在的局限性、分析深度不足等痛點問題，為智慧政務(wù)建設(shè)提供了新一代數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)設(shè)施；

57、（四）本發(fā)明能夠自動理解數(shù)據(jù)的語義含義，支持用戶通過自然語言等直觀方式進(jìn)行數(shù)據(jù)查詢和探索，同時結(jié)合領(lǐng)域知識和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的深度挖掘和智能分析，不僅能夠顯著提升數(shù)據(jù)分析的效率和準(zhǔn)確性，降低用戶的技術(shù)門檻，還能夠為各行各業(yè)提供更加智能化、個性化的數(shù)據(jù)決策支持服務(wù)；

58、（五）鑒于當(dāng)前數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域面臨的挑戰(zhàn)，特別是在處理大規(guī)模、多維度且語義復(fù)雜的數(shù)據(jù)集時，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析方法存在的局限性日益凸顯，本發(fā)明的優(yōu)勢主要體現(xiàn)在如下幾個方面：

59、①?提升數(shù)據(jù)分析的智能化水平：通過引入先進(jìn)的自然語言處理（nlp）技術(shù)和語義理解引擎，本發(fā)明旨在實現(xiàn)對數(shù)據(jù)語義的精準(zhǔn)理解，不僅包括數(shù)據(jù)項的基本含義，還涵蓋數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系、上下文信息等，從而能夠為用戶提供更加智能化、個性化的數(shù)據(jù)分析服務(wù)；智能化水平的提升將極大增強(qiáng)數(shù)據(jù)分析的深度和廣度，幫助用戶從海量數(shù)據(jù)中挖掘出更多有價值的洞察；

60、②?優(yōu)化用戶交互體驗：傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析方法往往要求用戶具備較高的技術(shù)背景，才能有效地進(jìn)行數(shù)據(jù)探索和查詢，而本發(fā)明通過設(shè)計直觀易用的交互式數(shù)據(jù)分析界面，支持用戶以自然語言、拖拽操作或可視化圖表等多種形式與系統(tǒng)進(jìn)行交互，人性化的設(shè)計將顯著降低用戶的技術(shù)門檻，使得非專業(yè)人士也能輕松上手，享受數(shù)據(jù)分析帶來的便利；

61、③?增強(qiáng)數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確性和效率：結(jié)合領(lǐng)域知識和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，本發(fā)明旨在實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的深度挖掘和智能分析，通過自動識別數(shù)據(jù)中的模式、趨勢和異常，能夠為用戶提供預(yù)測性分析、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、情感分析等高級功能，不僅將提高數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確性，還能顯著提升分析效率，使用戶能夠更快地做出數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策；

62、④?推動數(shù)據(jù)分析技術(shù)的創(chuàng)新與發(fā)展：本發(fā)明不僅解決了當(dāng)前數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域面臨的實際問題，還為未來的數(shù)據(jù)分析技術(shù)發(fā)展提供了新的思路和方向；通過融合語義交互、自然語言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)和領(lǐng)域知識圖譜等先進(jìn)技術(shù)，本發(fā)明有望引領(lǐng)數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的技術(shù)創(chuàng)新，推動整個行業(yè)的持續(xù)發(fā)展；

63、⑤?促進(jìn)數(shù)據(jù)價值的最大化利用：在數(shù)據(jù)驅(qū)動的時代，數(shù)據(jù)的價值在于其能夠被有效地分析和利用；本發(fā)明通過提供智能化的數(shù)據(jù)分析方法，旨在幫助企業(yè)、研究機(jī)構(gòu)以及政府部門等各行各業(yè)更好地挖掘和利用數(shù)據(jù)資源，從而推動業(yè)務(wù)創(chuàng)新、優(yōu)化決策過程、提升運營效率等，最終實現(xiàn)數(shù)據(jù)價值的最大化利用；

64、綜上所述，本發(fā)明解決了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析方法在處理復(fù)雜數(shù)據(jù)時存在的局限性，提升數(shù)據(jù)分析的智能化水平、優(yōu)化用戶交互體驗、增強(qiáng)數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確性和效率，同時推動數(shù)據(jù)分析技術(shù)的創(chuàng)新與發(fā)展，促進(jìn)數(shù)據(jù)價值的最大化利用，將為各行各業(yè)提供更加高效、智能的數(shù)據(jù)分析解決方案，助力數(shù)字化轉(zhuǎn)型和智能化升級。