本發(fā)明涉及機(jī)器人技術(shù)領(lǐng)域，具體地說，涉及一種用于智能機(jī)器人自學(xué)習(xí)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方法及裝置。

背景技術(shù)：

隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，信息技術(shù)、計算機(jī)技術(shù)以及人工智能技術(shù)的引入，機(jī)器人的研究已經(jīng)逐步走出工業(yè)領(lǐng)域，逐漸擴(kuò)展到了醫(yī)療、保健、家庭、娛樂以及服務(wù)行業(yè)等領(lǐng)域。而人們對于機(jī)器人的要求也從簡單重復(fù)的機(jī)械動作提升為具有擬人問答、自主性及與其他機(jī)器人進(jìn)行交互的智能機(jī)器人，人機(jī)交互也就成為決定智能機(jī)器人發(fā)展的重要因素。

目前人機(jī)交互通常集中在人機(jī)問答和人機(jī)對話方面，而人機(jī)問答和人機(jī)對話多有在線的自學(xué)習(xí)系統(tǒng)，該系統(tǒng)的主要目的是從用戶那里學(xué)習(xí)新的知識，進(jìn)而把這些學(xué)到的新知識提供給其他用戶，從而使得機(jī)器人可以變得更加智能和人性化。然而，自學(xué)習(xí)系統(tǒng)從用戶那里學(xué)習(xí)到的知識有一定的錯誤率，直接使用自學(xué)習(xí)系統(tǒng)學(xué)到的知識進(jìn)行與其他用戶的對話交互，容易導(dǎo)致將錯誤的信息輸出給用戶，會降低用戶對話交互時的體驗，是目前亟需解決的一個問題。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

為解決上述問題，本發(fā)明提供了一種用于智能機(jī)器人自學(xué)習(xí)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方法，其包括：

交互信息獲取步驟，獲取用戶輸入的多模態(tài)交互信息；

知識信息提取步驟，通過自學(xué)習(xí)系統(tǒng)從所述多模態(tài)交互信息中提取可自學(xué)習(xí)的知識信息；

正確度確定步驟，利用預(yù)設(shè)知識圖譜確定所述知識信息的正確度，并將所述知識信息及其正確度存儲到自學(xué)習(xí)系統(tǒng)中；

反饋信息生成步驟，結(jié)合自學(xué)習(xí)系統(tǒng)生成反饋信息并輸出。

根據(jù)本發(fā)明的一個實施例，所述正確度確定步驟包括：

對所述知識信息進(jìn)行數(shù)據(jù)過濾，得到有效交互語句；

對所述有效交互語句進(jìn)行主干提取，得到所述有效交互語句的主干信息；

根據(jù)所述主干信息，利用預(yù)設(shè)的知識圖譜確定所述知識信息的正確度。

根據(jù)本發(fā)明的一個實施例，在所述正確度確定步驟中，利用所述預(yù)設(shè)知識圖譜判斷所述知識信息與自身存儲的相關(guān)信息是否匹配，并根據(jù)匹配結(jié)果確定所述知識信息的正確度。

根據(jù)本發(fā)明的一個實施例，在所述正確度確定步驟中，還結(jié)合所述用戶的用戶信用度確定所述知識信息的正確度。

根據(jù)本發(fā)明的一個實施例，如果在所述知識信息提取步驟中得到的知識信息包括多個知識點，在所述正確度確定步驟中，分別計算各個知識點的正確度，并對所述各個知識點的正確度進(jìn)行加權(quán)求和，得到所述知識信息的正確度。

本發(fā)明還提供了一種用于智能機(jī)器人自學(xué)習(xí)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理裝置，其包括：

交互信息獲取模塊，其用于獲取用戶輸入的多模態(tài)交互信息；

知識信息提取模塊，其用于通過自學(xué)習(xí)系統(tǒng)從所述多模態(tài)交互信息中提取可自學(xué)習(xí)的知識信息；

正確度確定模塊，其用于利用預(yù)設(shè)知識圖譜確定所述知識信息的正確度，并將所述知識信息及其正確度存儲到自學(xué)習(xí)系統(tǒng)中；

反饋信息生成模塊，其用于結(jié)合自學(xué)習(xí)系統(tǒng)生成反饋信息并輸出。

根據(jù)本發(fā)明的一個實施例，所述正確度確定模塊配置為：

對所述知識信息進(jìn)行數(shù)據(jù)過濾，得到有效交互語句；

對所述有效交互語句進(jìn)行主干提取，得到所述有效交互語句的主干信息；

根據(jù)所述主干信息，利用預(yù)設(shè)的知識圖譜確定所述知識信息的正確度。

根據(jù)本發(fā)明的一個實施例，所述正確度確定模塊配置為利用所述預(yù)設(shè)知識圖譜判斷所述知識信息與自身存儲的相關(guān)信息是否匹配，并根據(jù)匹配結(jié)果確定所述知識信息的正確度。

根據(jù)本發(fā)明的一個實施例，所述正確度確定步驟配置為還結(jié)合所述用戶的用戶信用度確定所述知識信息的正確度。

根據(jù)本發(fā)明的一個實施例，如果所述知識信息提取模塊得到的知識信息包括多個知識點，所述正確度確定模塊則配置為分別計算各個知識點的正確度，并對所述各個知識點的正確度進(jìn)行加權(quán)求和，得到所述知識信息的正確度。

本發(fā)明所提供的用于智能機(jī)器人自學(xué)習(xí)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方法利用知識圖譜來判斷從用戶那里獲取到的知識信息是否正確，相較于現(xiàn)有方法，本方法使得智能機(jī)器人自學(xué)習(xí)系統(tǒng)能夠?qū)ψ陨慝@取到的知識信息進(jìn)行正確度評估，這樣也就使得自學(xué)習(xí)系統(tǒng)的自學(xué)習(xí)過程更加可靠和智能，從而保證了智能機(jī)器人自學(xué)習(xí)系統(tǒng)中信息的準(zhǔn)確度，提高智能機(jī)器人與用戶進(jìn)行對話交互時的用戶體驗。

本發(fā)明的其它特征和優(yōu)點將在隨后的說明書中闡述，并且，部分地從說明書中變得顯而易見，或者通過實施本發(fā)明而了解。本發(fā)明的目的和其他優(yōu)點可通過在說明書、權(quán)利要求書以及附圖中所特別指出的結(jié)構(gòu)來實現(xiàn)和獲得。

附圖說明

為了更清楚地說明本發(fā)明實施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對實施例或現(xiàn)有技術(shù)描述中所需要的附圖做簡單的介紹：

圖1是根據(jù)本發(fā)明一個實施例的用于智能機(jī)器人自學(xué)習(xí)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方法的實現(xiàn)流程示意圖；

圖2是根據(jù)本發(fā)明一個實施例的確定知識信息的正確度的實現(xiàn)流程示意圖；

圖3是根據(jù)本發(fā)明又一個實施例的用于智能機(jī)器人自學(xué)習(xí)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方法的實現(xiàn)流程示意圖；

圖4是根據(jù)本發(fā)明一個實施例的用于智能機(jī)器人自學(xué)習(xí)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。

具體實施方式

以下將結(jié)合附圖及實施例來詳細(xì)說明本發(fā)明的實施方式，借此對本發(fā)明如何應(yīng)用技術(shù)手段來解決技術(shù)問題，并達(dá)成技術(shù)效果的實現(xiàn)過程能充分理解并據(jù)以實施。需要說明的是，只要不構(gòu)成沖突，本發(fā)明中的各個實施例以及各實施例中的各個特征可以相互結(jié)合，所形成的技術(shù)方案均在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。

同時，在以下說明中，出于解釋的目的而闡述了許多具體細(xì)節(jié)，以提供對本發(fā)明實施例的徹底理解。然而，對本領(lǐng)域的技術(shù)人員來說顯而易見的是，本發(fā)明可以不用這里的具體細(xì)節(jié)或者所描述的特定方式來實施。

另外，在附圖的流程圖示出的步驟可以在諸如一組計算機(jī)可執(zhí)行指令的計算機(jī)系統(tǒng)中執(zhí)行，并且，雖然在流程圖中示出了邏輯順序，但是在某些情況下，可以以不同于此處的順序執(zhí)行所示出或描述的步驟。

自學(xué)習(xí)系統(tǒng)(Self-Learning System)亦稱為學(xué)習(xí)系統(tǒng)，它是一種模仿生物學(xué)習(xí)功能的系統(tǒng)。自學(xué)習(xí)系統(tǒng)是一種能夠在系統(tǒng)運行過程中通過評估已有行為的正確性或優(yōu)良度來自動修改系統(tǒng)結(jié)構(gòu)或參數(shù)以改進(jìn)自身品質(zhì)的系統(tǒng)。與自使用系統(tǒng)不同之處在于，自學(xué)習(xí)系統(tǒng)經(jīng)過學(xué)習(xí)而得到的改進(jìn)可以保存并固定在系統(tǒng)結(jié)構(gòu)中，從而較易于實現(xiàn)，并可作為自動設(shè)計或調(diào)整的一種方法。

正是基于自學(xué)習(xí)系統(tǒng)的上述特點，目前智能機(jī)器人的問答和對話系統(tǒng)通常都配備有在線的自學(xué)習(xí)系統(tǒng)，該系統(tǒng)的主要目的是從用戶那里學(xué)習(xí)新的知識，并在后續(xù)的人機(jī)交互過程中將自身學(xué)習(xí)到的知識點服務(wù)給其他用戶，從而使得智能機(jī)器人表現(xiàn)得更加智能化。

然而，自學(xué)習(xí)系統(tǒng)從用戶那里所獲取到的知識存在一定的錯誤率，當(dāng)自學(xué)習(xí)系統(tǒng)在與其他用戶進(jìn)行人機(jī)交互的過程中，自學(xué)習(xí)系統(tǒng)很可能會將錯誤的知識傳遞給其他用戶。

針對現(xiàn)有技術(shù)中所存在的上述問題，本發(fā)明提供了一種用于智能機(jī)器人自學(xué)習(xí)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方法，該方法利用知識圖譜來判斷新獲取到的知識信息是否正確。

為了更加清楚地闡述本發(fā)明所提供的用于智能機(jī)器人自學(xué)習(xí)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方法的實現(xiàn)原理、實現(xiàn)過程以及優(yōu)點，以下分別結(jié)合不同的實施例來對該方法作進(jìn)一步地說明。

實施例一：

圖1示出了本發(fā)明所提供的用于智能機(jī)器人自學(xué)習(xí)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方法的實現(xiàn)流程示意圖。

如圖1所示，本發(fā)明所提供的數(shù)據(jù)處理方法首先在步驟S101中獲取用戶輸入的多模態(tài)交互信息。需要指出的是，本實施例中，根據(jù)實際需要，該方法在步驟S101中所獲取到的多模態(tài)交互信息可以是由用戶輸入的諸如語音信息、圖像信息、文本信息以及肢體動作信息等交互信息，本發(fā)明不限于此。

在得到上述多模態(tài)交互信息后，該方法會在步驟S102中通過自學(xué)習(xí)系統(tǒng)來從上述多模態(tài)交互信息中提取出可自學(xué)習(xí)的知識信息。該方法隨后會在步驟S103中利用預(yù)設(shè)知識圖譜來確定步驟S102中所提取出的知識信息的正確度。

具體地，如圖2所示，本實施例中，該方法會在步驟S201中對步驟S102中所得到的知識信息進(jìn)行數(shù)據(jù)過濾，從而得到有效交互語句。例如，該方法在步驟S201中可以對上述知識信息進(jìn)行表情符號、html標(biāo)簽、url等無關(guān)數(shù)據(jù)的過濾，從而得到有效交互語句。當(dāng)然，在本發(fā)明的其他實施例中，該方法在步驟S201中還可以采用其他合理的方式來對步驟S102中所得到的知識信息進(jìn)行數(shù)據(jù)過濾，本發(fā)明不限于此。

該方法在得到有效交互語句后，會在步驟S202中對這些有效交互語句進(jìn)行主干提取，從而得到有效交互語句的主干信息。本實施例中，該方法在提取有效交互語句的主體信息時，優(yōu)選地采用去除有效交互語句中的定語、狀語和補語并提取主謂賓詞語的方式。

例如，對于有效交互語句“2011年7月9日，NBA官方網(wǎng)站稱姚明已決定從NBA退役”，通過進(jìn)行主干提取，該方法可以得到諸如“網(wǎng)站稱姚明決定退役”的主干信息。

需要指出的是，在本發(fā)明的其他實施例中，該方法在步驟S202中還可以采用其他合理的方式來得到有效交互語句的主干信息，本發(fā)明不限于此。

同時，還需要指出的是，根據(jù)實際需要，該方法在步驟S202中還可以對得到的有效交互語句的主干信息進(jìn)行進(jìn)一步地關(guān)鍵信息提取，從而得到上述有效交互信息的關(guān)鍵信息。例如，對于得到的主干信息“網(wǎng)站稱姚明決定退役”，通過進(jìn)行關(guān)鍵詞提取，該方法可以得到諸如“姚明-退役”的信息，該信息即為上述有效交互語句的關(guān)鍵信息。

如圖2所示，在得到有效交互語句的主干信息后，該方法會在步驟S203中根據(jù)該主干信息來利用預(yù)設(shè)的知識圖譜確定上述知識信息的正確度。其中，由于知識圖譜的內(nèi)容大部分是人工編輯并且經(jīng)過審核的，因此知識圖譜中的數(shù)據(jù)的可信度非常高，本實施例所提供的方法正是基于知識圖譜的這一特性來依靠知識圖譜已有知識來對新的知識的正確度進(jìn)行判定。

知識圖譜本質(zhì)上是語義網(wǎng)絡(luò)，是一種基于圖的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，其由節(jié)點(point)和邊(edge)組成。在知識圖譜中，每個節(jié)點表示現(xiàn)實世界中存在的“實體”，每條邊表示實體與實體之間的“關(guān)系”。知識圖譜是關(guān)系的最有效的表示方式。通俗地講，知識圖譜就是把所有不同種類的信息連接在一起而得到的一個關(guān)系網(wǎng)絡(luò)。知識圖譜提供了從“關(guān)系”的角度去分析問題的能力。

本實施例中，通過對有效交互語句進(jìn)行主干提取，能夠提取出適于知識圖譜識別的數(shù)據(jù)，這時也就可以在步驟S203中根據(jù)所提取出的主干信息來利用預(yù)設(shè)的知識圖譜確定出上述知識信息的正確度。

具體地，本實施例中，該方法在步驟S203中利用預(yù)設(shè)的知識圖譜判斷上述知識信息與知識圖譜自身存儲的相關(guān)信息是否匹配，并根據(jù)匹配結(jié)果確定上述知識信息的正確度。

例如，對于所得到的“姚明-退役”這一數(shù)據(jù)，該方法利用預(yù)設(shè)的知識圖譜對上述數(shù)據(jù)進(jìn)行分析發(fā)現(xiàn)知識圖譜中已有諸如“姚明{所屬運動隊：已退役}”的相關(guān)數(shù)據(jù)，那么也就可以確定出姚明已經(jīng)退役了，因此“2011年7月9日，NBA官方網(wǎng)站稱姚明已決定從NBA退役”這條知識信息的可信度是比較大的，即該條知識信息的正確度較高。

再例如，對于所得到的“姚明2009年退役”，該方法利用預(yù)設(shè)的知識圖譜只能確定出姚明已經(jīng)退役了，然而并不能確定姚明是哪一年退役的，因此該方法在步驟S203中會判定上述知識信息為部分正確，該知識信息的正確度也就相對較低。

再次如圖1所示，在確定出從多模態(tài)交互信息中提取出的可自學(xué)習(xí)的知識信息的正確度后，該方法會在步驟S104中將上述知識信息及其正確度存儲到自學(xué)習(xí)系統(tǒng)的相關(guān)數(shù)據(jù)存儲器中。

在后續(xù)人機(jī)交互過程中，根據(jù)實際需要，該方法可以在步驟S105中結(jié)合自學(xué)習(xí)系統(tǒng)來生成相應(yīng)的反饋信息并輸出。例如，在本發(fā)明的一個實施中，該方法在步驟S105中可以從自學(xué)習(xí)系統(tǒng)中提取正確度大于預(yù)設(shè)正確度閾值的知識信息來傳遞給用戶。這樣也就可以實現(xiàn)從某一用戶那里學(xué)習(xí)新的知識并在后續(xù)人機(jī)交互過程中將所學(xué)到的知識傳遞給其他用戶的功能。

然而，由于知識圖譜的容量是有限的，因此很多數(shù)據(jù)在預(yù)設(shè)的知識圖譜中很可能并不存在。對于這部分知識圖譜中不存在的數(shù)據(jù)，利用知識圖譜也就無法準(zhǔn)確地確定其正確度。

對于上述情況，本實施例所提供的方法在步驟S103中還可以結(jié)合當(dāng)前用戶的用戶信用度來確定知識信息的正確度。具體地，該方法可以根據(jù)各個用戶以往提供的知識信息的正確度來生成各個用戶的信用度。其中，如果用戶以往提供的知識信息的正確度越高，那么該用戶的信用度也就越高；而如果用戶以往提供的知識信息的正確度越低，那么該用戶的信用度也就相應(yīng)地越低。

本實施例中，對于用戶信用度較高的用戶，其在當(dāng)前交互過程中所輸入的知識信息也被認(rèn)為是可信的，即該知識信息的正確度也就相對較高。因此，本實施例所提供的方法就可以在步驟S103中利用用戶的用戶信用度來對上述過程中所生成的知識圖譜的正確度進(jìn)行修正，從而得到更準(zhǔn)確的知識信息的正確度。

實施例二：

圖3示出了本實施例所提供的用于智能機(jī)器人自學(xué)習(xí)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方法的實現(xiàn)流程示意圖。

如圖3所示，本實施例所提供的數(shù)據(jù)處理方法首先在步驟S301中獲取用戶輸入的多模態(tài)交互信息，并在步驟S302中通過自學(xué)習(xí)系統(tǒng)從上述多模態(tài)交互信息中提取出可自學(xué)習(xí)的知識信息。其中，本實施例中，該方法從多模態(tài)交互信息中所提取出的可自學(xué)習(xí)的知識信息包括多個知識點。

需要指出的是，本實施例中，步驟S301以及步驟S302的具體實現(xiàn)原理以及實現(xiàn)過程與上述實施例一中步驟S101以及步驟S102所描述的內(nèi)容類似，故在此不再對步驟S301以及步驟S302的相關(guān)內(nèi)容進(jìn)行贅述。

本實施例所提供的方法在步驟S302中通過自學(xué)習(xí)系統(tǒng)從步驟S301中所獲取到的多模態(tài)交互信息中提取出了多個知識點，因此如圖3所示，該方法會在步驟S303中分別計算上述各個知識點的正確度。具體地，本實施例中，該方法優(yōu)選地采用上述圖2中步驟S201至步驟S203所描述的方法來分別計算各個知識點的正確度，即分別得到各個知識點的主干信息，并進(jìn)行關(guān)鍵詞提取，再分別根據(jù)知識圖譜，確定各個知識點的正確度。當(dāng)然，在本發(fā)明的其他實施例中，該方法還可以采用其他合理方式來計算上述各個知識點的正確度，本發(fā)明不限于此。

在得到各個知識點的正確度后，該方法會在步驟S304中對步驟S303中所得到的各個知識點的正確度進(jìn)行加權(quán)求和，從而得到上述知識信息的正確度。在得到上述知識信息的信用度后，該方法會在步驟S305中將上述知識信息及其正確度存儲到自學(xué)習(xí)系統(tǒng)的相關(guān)數(shù)據(jù)存儲器中。

在后續(xù)人機(jī)交互過程中，根據(jù)實際需要，該方法可以在步驟S306中結(jié)合自學(xué)習(xí)系統(tǒng)來生成相應(yīng)的反饋信息并輸出。這樣也就可以實現(xiàn)從某一用戶那里學(xué)習(xí)新的知識并在后續(xù)人機(jī)交互過程中將所學(xué)到的知識傳遞給其他用戶的功能。

需要指出的是，本實施例中，步驟S305和步驟S306的具體實現(xiàn)原理以及實現(xiàn)過程與上述實施例一中步驟S105和步驟S105所涉及的內(nèi)容類似，故在此不再對步驟S305和步驟S306的相關(guān)內(nèi)容進(jìn)行贅述。

從上述描述中可以看出，本發(fā)明所提供的用于智能機(jī)器人自學(xué)習(xí)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方法利用知識圖譜來判斷從用戶那里獲取到的知識信息是否正確，相較于現(xiàn)有方法，本方法使得智能機(jī)器人自學(xué)習(xí)系統(tǒng)能夠?qū)ψ陨慝@取到的知識信息進(jìn)行正確度評估，這樣也就使得自學(xué)習(xí)系統(tǒng)的自學(xué)習(xí)過程更加可靠和智能，從而保證了智能機(jī)器人自學(xué)習(xí)系統(tǒng)的用戶體驗。

本發(fā)明還提供了一種用于智能機(jī)器人自學(xué)習(xí)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理裝置，圖4示出了本實施例中該數(shù)據(jù)處理裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。

如圖4所示，本實施例所提供的數(shù)據(jù)處理裝置優(yōu)選地包括：交互信息獲取模塊401、知識信息提取模塊402、正確度確定模塊403以及反饋信息生成模塊404。其中，交互信息獲取模塊401用于獲取用戶輸入的多模態(tài)交互信息。

需要指出的是，本實施例中，根據(jù)所需要獲取的多模態(tài)交互信息的不同，。交互信息獲取模塊401可以采用不同的合理設(shè)備和/或電路來實現(xiàn)，本發(fā)明不限于此。

例如，交互信息獲取模塊401可以利用智能機(jī)器人所配備的語音采集設(shè)備(例如攝像頭)來獲取用戶輸入的語音信息，其還可以利用智能機(jī)器人所配備的數(shù)據(jù)抓取設(shè)備來從通信網(wǎng)絡(luò)中抓取相關(guān)數(shù)據(jù)等。

交互信息獲取模塊401會將獲取到的多模態(tài)交互信息傳輸至與之連接的知識信息提取模塊402。知識信息提取模塊402在接收到上述多模態(tài)交互信息后，會通過自學(xué)習(xí)系統(tǒng)來從上述多模態(tài)交互信息中提取出可自學(xué)習(xí)的知識信息，并將該知識信息傳輸至與之連接的正確度確定模塊403。

本實施例中，正確度確定模塊403能夠利用預(yù)設(shè)知識圖譜來確定知識信息提取模塊402傳輸來的知識信息的正確度。具體地，正確度確定模塊403首先會對所接收到的知識信息進(jìn)行數(shù)據(jù)過濾，從而根據(jù)該知識信息得到有效交互語句。隨后，正確度確定模塊403會對所得到的有效交互語句進(jìn)行主干提取，從而得到上述有效交互語句的主干信息。該主干信息適于知識圖譜的處理，因此，正確度確定模塊403也就可以根據(jù)所得到的主干信息利用預(yù)設(shè)知識圖譜確定出上述知識信息的正確度。

當(dāng)然，根據(jù)實際需要，正確度確定模塊403在確定知識信息的正確度的過程中，還可以結(jié)合用戶的用戶信息度來對該知識信息的正確度進(jìn)行修正，從而使得最終得到的知識信息的正確度更加準(zhǔn)確、可靠。

正確度確定模塊403在得到上述知識信息的正確度后，會將該知識信息及其正確度存儲至自學(xué)習(xí)系統(tǒng)的相關(guān)數(shù)據(jù)存儲器中。

在后續(xù)人機(jī)交互過程中，根據(jù)實際需要，反饋信息生成模塊404會讀取自學(xué)習(xí)系統(tǒng)的上述數(shù)據(jù)存儲器，從而結(jié)合上述數(shù)據(jù)存儲器中所存儲的知識信息及其正確度來生成相應(yīng)的反饋信息并輸出給用戶。

需要指出的是，本實施例中，知識信息提取模塊402、正確度確定模塊403以及反饋信息生成模塊404實現(xiàn)其各自功能的具體原理以及過程既可以與上述實施例一中步驟S102至步驟S105所涉及的內(nèi)容相同，也可以與上述實施例二中步驟S302至步驟S306所涉及的內(nèi)容相同，故在此不再對知識信息提取模塊402、正確度確定模塊403以及反饋信息生成模塊404的相關(guān)內(nèi)容進(jìn)行贅述。

應(yīng)該理解的是，本發(fā)明所公開的實施例不限于這里所公開的特定結(jié)構(gòu)或處理步驟，而應(yīng)當(dāng)延伸到相關(guān)領(lǐng)域的普通技術(shù)人員所理解的這些特征的等同替代。還應(yīng)當(dāng)理解的是，在此使用的術(shù)語僅用于描述特定實施例的目的，而并不意味著限制。

說明書中提到的“一個實施例”或“實施例”意指結(jié)合實施例描述的特定特征、結(jié)構(gòu)或特性包括在本發(fā)明的至少一個實施例中。因此，說明書通篇各個地方出現(xiàn)的短語“一個實施例”或“實施例”并不一定均指同一個實施例。

雖然上述示例用于說明本發(fā)明在一個或多個應(yīng)用中的原理，但對于本領(lǐng)域的技術(shù)人員來說，在不背離本發(fā)明的原理和思想的情況下，明顯可以在形式上、用法及實施的細(xì)節(jié)上作各種修改而不用付出創(chuàng)造性勞動。因此，本發(fā)明由所附的權(quán)利要求書來限定。