CN111026879A - 多维度价值导向的针对意图的面向对象数值计算方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种多维度价值导向的针对意图的面向对象数值计算方法，其特征在于基于计算代价，通过采用多个不精确的规则来处理多个不精确的结果以满足用户的需求，最后以多维度综合价值对最后结果进行度量；具体步骤为S1：获取需要计算的目标对象及其属性；S2：遍历知识图谱，确定目标对象及其属性的运算符；S3：通过目标对象的属性和运算符计算多个数值结果，并存于数组中；S4：遍历知识图谱，确定目标对象及其属性的存在规则；S5：通过多个规则验证所得到的数值结果，删去所有不符合规则的数值结果，得到最终的结果，并对其以多维度综合价值进行度量。

Description

多维度价值导向的针对意图的面向对象数值计算方法
背景技术
在硬实时系统中，每个任务必须在其截止时限之前输出逻辑正确的结果。然而，在系统负载较高时难以满足每个任务的时限要求，通常以降低任务计算质量为代价满足时限。非精确计算通过将任务逻辑地划分为强制部分和可选部分以试图平衡计算质量和时限。非精确计算基数可以被用来避免任务因为能量不足而违背实时性约束。当系统中可以使用的能量不多时，可以先使任务在截止时间之前完成强制部分的执行，最终产生一个质量不高但可以实现基本功能的结果。
发明内容
技术问题：
在硬实时系统中，每个任务必须在其截止时限之前输出逻辑正确的结果。然而，在系统负载较高时难以满足每个任务的时限要求，通常以降低任务计算质量为代价满足时限。对于多种可能的结果，计算机系统难以选择和处理得到最终需求的结果。
技术方案：
为保证在截止时限之前给出逻辑正确的结果，本发明提供一种多维度价值导向的针对意图的面向对象数值计算方法，其特征在于基于计算代价，通过采用多个不精确的规则来处理多个不精确的结果以满足用户的需求，最后以多维度综合价值对最后结果进行度量。
体系结构：
一种多维度价值导向的针对意图的面向对象数值计算方法，其特征在于基于计算代价，通过采用多个不精确的规则来处理多个不精确的结果以满足用户的需求，最后以多维度综合价值对最后结果进行度量；通过计算距离间接度量计算代价，其中将知识图谱中目标对象与其关联的对象的路径长度作为计算距离；计算代价的计算公式如下：
Figure DEST_PATH_IMAGE001
其中α为计算单个结果的代价，A为结果的个数，n为计算距离。
具体实施步骤如下：
S1：通过实体关系抽取方法抽取给定问题的目标对象及其属性，给定问题的表现形式包括结构化表示形式和非结构化表示形式；其中非结构化表现形式包括文本，声音，图片，视频。
S2：遍历知识图谱，确定目标对象及其属性的运算符，运算符包括算术运算符、连接运算符、关系运算符、赋值运算符和逻辑运算符
S3：通过步骤1所得到的目标对象的属性和步骤2所得到的的运算符计算多个数值结果，并存于数组中，其中数值结果的个数为目标对象和运算符的所有组合个数；
S4：遍历知识图谱，确定目标对象及其属性的存在规则；
S5：通过多个存在规则验证步骤3中所得到的数值结果，删去所有不符合存在规则的数值结果，得到最终的结果，并对最终结果以多维度综合价值进行度量，超过阈值则输出该结果，否则返回步骤2，数值结果的个数和精确度与计算距离相关，计算距离越大，则知识图谱中目标对象与其关联的对象的路径长度越大，即目标对象的属性的运算符和存在规则越多，数值结果的个数越多也更加精确，反之亦然。其多维度综合价值ValueComp包括三个方面，分别为可行性价值ValueFea，可用性价值ValueUsa和完整性价值ValueInte，其多维度综合价值的计算公式如下：
Figure 830990DEST_PATH_IMAGE002
其中α，β和γ为权重，由训练得出。
本发明的有益效果：
1. 本发明给出了基于对象计算的方法，解决了因数值不确定而导致的计算机系统处理困难的问题；
2. 本发明给出了计算距离的定义，用户可调整计算距离，选择符合自身条件的计算路线；
3. 本发明从三个方面考虑结果的价值，提高了结果的可信度；
4. 本发明采用本末倒置的计算方法，先给出可选结果，依据规则对其进行处理，提高了系统的处理效率。
附图说明
图1是多维度价值导向的针对意图的面向对象数值计算方法的实施流程图；
图2是多维度价值导向的针对意图的面向对象数值计算方法的计算距离用例图；
图3是多维度价值导向的针对意图的面向对象数值计算方法的一个用例图。
具体实施方式
一种多维度价值导向的针对意图的面向对象数值计算方法，其特征在于基于计算代价，通过采用多个不精确的规则来处理多个不精确的结果以满足用户的需求，最后以多维度综合价值对最后结果进行度量；通过计算距离间接度量计算代价，其中将知识图谱中目标对象与其关联的对象的路径长度作为计算距离；计算代价的计算公式如下：
Figure DEST_PATH_IMAGE003
其中α为计算单个结果的代价，A为结果的个数，n为计算距离。
具体实施步骤如下：
S1：通过实体关系抽取方法抽取给定问题的目标对象及其属性，给定问题的表现形式包括结构化表示形式和非结构化表示形式；其中非结构化表现形式包括文本，声音，图片，视频。例如当输入的问题为{A还有3年退休，B比A大5岁，问B多少岁。}时，所提取出的对象为{年龄}，以及年龄的具体数值{3,5,60}。
S2：遍历知识图谱，确定目标对象及其属性的运算符，即{加，减}。
S3：通过步骤1所得到的目标对象的属性和步骤2所得到的的运算符计算多个数值结果，并存于数组中，其中数值结果的个数为目标对象和运算符的所有组合个数；A的年龄的组合为{3+60,3-60,60-3}（计算距离为1），B的年龄的组合为{60+3+5,60+3-5,60-3+5,60-3-5,3-60+5,3-60-5,5-60-3}（计算距离为1）计算距离为2时，乘法和除法将会加入至可用运算符中。如图2中所示的对象1-5与目标对象的计算距离为1，对象6-17与目标对象的计算距离为2，对象18与目标对象的计算距离为3。
S4：遍历知识图谱，确定目标对象及其属性的存在规则；如：A的年龄小于60（计算距离为1），B的年龄大于A的年龄（计算距离为1）；A的年龄与B的年龄相差较小（计算距离为2），A的年龄大于60（计算距离为3）。
S5：通过多个存在规则验证步骤3中所得到的数值结果，删去所有不符合存在规则的数值结果，得到最终的结果，并对最终结果以多维度综合价值进行度量，超过阈值则输出该结果，否则返回步骤2，数值结果的个数和精确度与计算距离相关，计算距离越大，则知识图谱中目标对象与其关联的对象的路径长度越大，即目标对象的属性的运算符和存在规则越多，数值结果的个数越多也更加精确，反之亦然。例如当计算距离为1时，A的年龄为57，B的年龄为{68,58,62}；计算距离为2时A的年龄为57，B的年龄为{58,62}，计算距离为3时，A的年龄为57，B的年龄为62。计算距离的增大，其结果越精确，但代价也越高，用户可根据自身承受能力自由选择方案。
其多维度综合价值ValueComp包括三个方面，分别为可行性价值ValueFea，可用性价值ValueUsa和完整性价值ValueInte，其多维度综合价值的计算公式如下：
Figure 685814DEST_PATH_IMAGE002
其中α，β和γ为权重，由训练得出。
通过计算多维度综合价值可得，当计算距离为1时，ValueComp为0.33，当计算距离为2时，ValueComp为0.68，当计算距离为3时，ValueComp为1.00。

Claims (6)

1.一种多维度价值导向的针对意图的面向对象数值计算方法，其特征在于基于计算代价，通过采用多个不精确的规则来处理多个不精确的结果以满足用户的需求，最后以多维度综合价值对最后结果进行度量；具体实施步骤如下：
S1：获取需要计算的目标对象及其属性；
S2：遍历知识图谱，确定目标对象及其属性的运算符；
S3：通过步骤1所得到的目标对象的属性和步骤2所得到的的运算符计算多个数值结果，并存于数组中，其中数值结果的个数为目标对象和运算符的所有组合个数；
S4：遍历知识图谱，确定目标对象及其属性的存在规则；
S5：通过多个存在规则验证步骤3中所得到的数值结果，删去所有不符合存在规则的数值结果，得到最终的结果，并对最终结果以多维度综合价值进行度量，超过阈值则输出该结果，否则返回步骤2。
2.根据权利要求1所述的步骤1还包括，通过实体关系抽取方法抽取给定问题的目标对象及其属性，给定问题的表现形式包括结构化表示形式和非结构化表示形式；其中非结构化表现形式包括文本，声音，图片，视频。
3.根据权利要求1所述的步骤2中运算符还包括算术运算符、连接运算符、关系运算符、赋值运算符和逻辑运算符。
4.根据权利要求1所述的计算代价还包括，通过计算距离间接度量计算代价，其中将知识图谱中目标对象与其关联的对象的路径长度作为计算距离；计算代价的计算公式如下：
Figure DEST_PATH_IMAGE002
其中α为计算单个结果的代价，A为结果的个数，n为计算距离。
5.根据权利要求1所述的多维度价值导向的针对意图的面向对象数值计算方法还包括，数值结果的个数和精确度与计算距离相关，计算距离越大，则知识图谱中目标对象与其关联的对象的路径长度越大，即目标对象的属性的运算符和存在规则越多，数值结果的个数越多也更加精确，反之亦然。
6.根据权利要求1所述的步骤5还包括，最终结果以多维度综合价值进行度量，其多维度综合价值ValueComp包括三个方面，分别为可行性价值ValueFea，可用性价值ValueUsa和完整性价值ValueInte，其多维度综合价值的计算公式如下：
Figure DEST_PATH_IMAGE004
其中α，β和γ为权重，由训练得出。
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