[发明专利]基于人工智能BERT模型实现智能学生服务的方法

说明书

本发明公开了一种基于人工智能BERT模型实现智能学生服务的方法，包括信息采集用以形成集合；给形成的集合打标签形成类别后将打完标签的语料信息录入数据库；然后基于BERT+BM2构建AI模型；构建好AI模型后建立AI后端服务并通过java实现中端服务，而前端程序能调用中端java服务；搭建完上述系统后进行交互，交互完成后，收集用户针对本次服务的满意度，以便调优模型或者不断补充问题。解决现有学生服务系统中不具备智能解答功能以及即便有类似工具，但不够智能、智慧的问题。

技术领域

本发明涉及智能学生服务领域，特别是一种基于人工智能BERT模型实现智能学生服务的方法。

背景技术

伴随在线教育的蓬勃发展，尤其网络教育、成人教育信息化普及，更多的学生采用了远程学习方式完成了课程学习及考试，学生在感受信息化、智能化带来的便利和优势外，可能还会在招生、缴费、学习过程中可能会遇到一些问题，传统的方式可能还是以电话、邮件、QQ、微信等方式发给老师，或者找同学来询问，这种人工回答问题的方式，受上下班、咨询量繁忙程度等影响，有时可能会出现不能很及时的得到问题反馈的情况；另一方面也给负责学生服务的老师带来很多重复性的劳动，那是否有一种比较智能的方式，将学生常用的问题收集好，满足学生自助问答，系统智慧反馈，目前这种基于人工智能技术实现智能答疑、智能学习助手的解决方案在网络教育、成人教育中并不多见。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于人工智能BERT模型实现智能学生服务的方法，解决现有学生服务系统中不具备智能解答功能以及即便有类似工具，但不够智能、智慧的问题。

为解决上述的技术问题，本发明采用以下技术方案：

一种基于人工智能BERT模型实现智能学生服务的方法，包括信息采集用以形成集合；给形成的集合打标签形成类别后将打完标签的语料信息录入数据库；然后基于BERT+BM2构建AI模型；构建好AI模型后建立AI后端服务并通过java实现中端服务，而前端程序能调用中端java服务；搭建完上述系统后进行交互，交互完成后，收集用户针对本次服务的满意度，以便调优模型或者不断补充问题。

针对学生学习过程中的常规问题比如在微信公众号、微信小程序、APP等应用中可以实现智能答疑、智慧回复；主要涉及到两块内容，一部分是常规性通用问题智能答疑，比如如何缴费、如何撰写论文……，另一部分是与学生学习过程有关的智能学习助手，比如最近有作业吗，什么时间考试、什么时间毕业等针对学生个人的问题，基于AI中BERT模型实现智能学服技术方案如下：

整体方案是通过AI中BERT模型实现智能问答+智能助手的方式实现学生的自助服务，涉及语音识别、语义分析、框架搭建、AI模型构建、语料收集、数据标签及模型调优等多个步骤，最为关键是AI模型构建，通过学生输入的文字或者语音（语音转化为文字），系统通过语义分析把最为相似的问题反馈给学生，如果学生问的问题比较含糊，可能系统根据相似权重会把最相近的几个问题列表反馈给学生，请学生二次确认到底是哪个问题，如果没有学生没有找到要问的问题，系统给出提示需要请学生明确问题所属类型再进行确认，最终反馈比较合适的问题，并且系统可以记录出每次反馈的问题学生的满意度，如果用问题不在目前系统的问题集中，可以记录下来，该系统相较于目前市面上的其他系统更智能。

作为本发明的进一步优选，所述信息采集用以形成集合包括收集常规问题及答案列表形成语料库、收集与学生学习过程有关的服务内容形成服务集。

语料库中的问题主要针对游客，比如在招生阶段学生通过会有的疑问，服务集中的问题则主要针对在籍学生的学习服务，提炼出学生可能问题到与学生自身学生进展、专业等针对性问题和服务。

作为本发明的进一步优选，所述给形成的集合打标签形成类别具体表现为给形成的问题集和服务集打标签形成问题类别或者服务类别。