[发明专利]一种基于人工智能语义分析的汽车营销服务应答方法

权利要求书

1.一种基于人工智能语义分析的汽车营销服务应答方法，其特征在于，包括如下步骤：

获取用户目标文本的字符信息，并利用车企领域算法对用户目标文本的字符信息进行语义分析；

对语义分析后的文字进行加密处理，生成字符串token并上传至云服务器算法中心，所述云服务器算法中心将字符串token转译成字符集；

采用智能标签算法将云服务器算法中心生成的字符集与车企领域字典进行匹配和分析，为每个句子生成带有权重的标签；

采用标签映射算法将带有权重的标签与预置的内容标签体系进行映射和关联，得出最贴近的多组内容；

将最贴近的多组内容返回给用户。

2.如权利要求1所述的一种基于人工智能语义分析的汽车营销服务应答方法，其特征在于，所述车企领域算法包括自然语言处理NLP算法，所述自然语言处理NLP算法对用户目标文本进行语义分析，所述语义分析至少包括词法分析、句法分析、语用分析和语境分析。

3.如权利要求1所述的一种基于人工智能语义分析的汽车营销服务应答方法，其特征在于，所述云服务器算法中心将字符串token转译成字符集的方法为：通过云服务器算法中心将将字符串token进行多句拆分，然后再对单个句子进行主语、谓语、宾语和状语的词语拆分，形成字符集。

4.如权利要求1所述的一种基于人工智能语义分析的汽车营销服务应答方法，其特征在于，所述智能标签算法包括如下步骤：

步骤A：将云服务器算法中心生成的m个字符集根据不同词性为字符赋予不同的权重x，得到有效字符n个；

步骤B：将有效字符与车企领域字典进行匹配，根据匹配程度为字符赋予标签A及标签贴合度y，得到单一字符的标签系数s1，s1=（x*y）A；

步骤C：集合汇总句子内全部n个字符并根据标签进行汇总合算，得到输入字符语句的标签特征表达式：S=Sum（Sa）A+Sum（Sb）B+...Sum（Sx）X，其中，Sum（Sa）为被打上标签A所有有效字符的标签系数和，Sum（Sb）为被打上标签B所有有效字符的标签系数和，Sum（Sx）为被打上标签X所有有效字符的标签系数和。

5.如权利要求4所述的一种基于人工智能语义分析的汽车营销服务应答方法，其特征在于，所述权重x为浮动权重，权重x的数值是汽车营销领域针对不同类型的词性词语的专属权重数值。

6.如权利要求1所述的一种基于人工智能语义分析的汽车营销服务应答方法，其特征在于，所述标签映射算法包括如下步骤：

步骤a：根据智能标签算法所生成的标签特征表达式中的标签系数的个数及标签系数的权重，生成标签权重帕累托图；

步骤b：根据标签权重帕累托图获得核心指标标签，数量为N，根据不同的核心指标标签确定映射方法。

7.如权利要求6所述的一种基于人工智能语义分析的汽车营销服务应答方法，其特征在于，所述核心指标标签的数量N小于10。

8.如权利要求6所述的一种基于人工智能语义分析的汽车营销服务应答方法，其特征在于，所述根据不同的核心指标标签确定映射方法为：

当N=1时，采用绝对映射法，直接输出内容质量排名最高的内容至用户处；

当N=2或N=3时，采用主要标签映射法，根据主要标签及主要标签的占比与内容标签的主要标签进行比率映射，选择贴合最高的内容，输出至用户处；

当N＞3时，采用组合标签映射法，根据标签组合选择多个合适的内容供用户继续选择或查看。