CN114039865B - 意图计算导向的跨dikw模态传输与优化系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种意图计算导向的跨DIKW模态传输与优化系统的方法和装置,可以通过分析传输内容并调用现有的DIKW图谱来识别发送方意图;根据接收方意图和系统意图来判断所述传输内容是否可传输;当所述系统判断所述传输内容为不可传输时,中止传输过程;当所述系统判断所述传输内容为有条件传输时,所述系统对所述条件制定出传输解决方案;当所述系统判断所述传输内容为直接传输时,所述系统将所述传输内容直接传输到接收方。本发明可以解决面向内容的传统传输系统在传输过程中无法达成参与各方之间的共识平衡问题,可以基于参与各方意图制定省时省力且具有经济效益的传输计划,降低网络内容传输的带宽消耗,最小化个人信息释放,提高网络传输效率,实现传输各方利益的最大化。
Description
技术领域
本发明涉及DIKW领域,特别涉及一种意图计算导向的跨DIKW模态传输与优化系统的方法和装置。
背景技术
随着互联网不断发展,资源传输的规模也在不断的扩大。通讯系统是管理资源传输的规则系统,通过建立规则约束来规范化两个及以上实体之间的资源交换传输。在心理学上,意图对人类行为的影响颇深,资源传输是传输者有意识的行为,是传输者意图的一种体现,意图的实现程度是判断传输效果的参考标准。
传统的传输方法大多面向内容,无法对参与方意图进行分析,对传输过程中的资源流动和传输错误难以管理,无法达成参与方之间的共识平衡,传输计划耗时耗力且并不具备最大经济效益。
发明内容
鉴于上述问题,本发明提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种意图计算导向的跨DIKW模态传输与优化系统的方法和装置。
第一方面,一种意图计算导向的跨DIKW模态传输与优化系统的方法,所述方法包括:
通过分析传输内容并调用现有的DIKW图谱来识别发送方意图;
根据接收方意图和系统意图来判断所述传输内容是否可传输;
当所述系统判断所述传输内容为不可传输时,中止传输过程;
当所述系统判断所述传输内容为有条件传输时,所述系统对所述条件制定出传输解决方案;
当所述系统判断所述传输内容为直接传输时,所述系统将所述传输内容直接传输到接收方。
结合第一方面,在某些可选的实施方式中,所述方法包括:
所述系统从唯一的父意图“向接收方展示某物”开始,并通过调用与输入相关联的已知DIKW图谱资源,将意图树扩展到更精确的子意图,直到用可用的资源和成本达到最精确的意图识别。
结合第一方面,在某些可选的实施方式中,所述方法包括:
所述系统判断所述传输内容是否可传输的主要审查依据是所述系统意图中的法律伦理和价值规范,以及所述系统意图中的黑名单规范。
结合第一方面,在某些可选的实施方式中,所述方法包括:
当所述系统判断所述传输内容含有违反法律伦理、价值规范和黑名单规范时,所述系统将中止传输过程。
结合第一方面,在某些可选的实施方式中,所述方法包括:
当所述系统判断所述传输内容在添加接收方的预定条件后可传输时,所述系统对所述条件制定出传输解决方案。
结合第一方面,在某些可选的实施方式中,所述方法包括:
当所述系统判断所述传输内容可直接传输时,在满足接收方意图的情况下,将所述传输内容直接向接收方传输。
结合第一方面,在某些可选的实施方式中,所述方法还包括:
当所述发送方意图是明确的,且只有一部分传输的内容是有效的,而其余的内容无效时,在传输容量有限或紧急情况下,只传输最重要的传输内容;
可选地,当发送方意图精度较低或存在多个发送方意图,传输内容将被分解为多个资源包,并按发送方意图的重要性顺序进行传输。
结合第一方面,在某些可选的实施方式中,所述方法还包括:
在所述系统判断所述传输内容可直接传输后,所述系统对所述传输内容进行一定的添加和优化,扩大传输资源实用性。
第二方面,一种意图计算导向的跨DIKW模态传输与优化系统的装置,所述装置包括:意图识别单元、内容审查单元、需求处理单元;
所述意图识别单元,被配置为执行对所述系统从唯一的父意图“向接收方展示某物”开始,并通过调用与输入相关联的已知DIKW图谱资源,将意图树扩展到更精确的子意图,直到用可用的资源和成本达到最精确的意图识别;
所述内容审查单元,被配置为执行对所述系统判断所述传输内容是否可传输的主要审查依据是所述系统意图中的法律伦理和价值规范,以及所述系统意图中的黑名单规范;
所述需求处理单元,被配置为执行当所述系统判断所述传输内容含有违反法律伦理、价值规范和黑名单规范时,所述系统将中止传输过程;
所述需求处理单元,还被配置为执行当所述系统判断所述传输内容在添加接收方的预定条件后可传输时,所述系统对所述条件制定出传输解决方案。
结合第二方面,在某些可选的实施方式中,所述装置还包括:服务处理单元;
所述服务处理单元,被配置为执行当所述系统判断所述传输内容可直接传输时,在满足接收方意图的情况下,将所述传输内容直接向接收方传输。
借由上述技术方案,本发明提供的一种意图计算导向的跨DIKW模态传输与优化系统的方法和装置,可以通过分析传输内容并调用现有的DIKW图谱来识别发送方意图;根据接收方意图和系统意图来判断所述传输内容是否可传输;当所述系统判断所述传输内容为不可传输时,中止传输过程;当所述系统判断所述传输内容为有条件传输时,所述系统对所述条件制定出传输解决方案;当所述系统判断所述传输内容为直接传输时,所述系统将所述传输内容直接传输到接收方。由此可以看出,本发明可以在网络内容传输的过程中,利用跨DIKW的意图驱动模型对参与方意图和传输内容进行分析与建模,解决面向内容的传统传输系统在传输过程中无法达成参与各方之间的共识平衡问题,可以基于参与各方意图制定省时省力且具有经济效益的传输计划,以较低的成本获得较理想的传输结果,提高网络传输效率,实现自身利益的最大化。
上述说明仅是本发明技术方案的概述,为了能够更清楚了解本发明的技术手段,而可依照说明书的内容予以实施,并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂,以下特举本发明的具体实施方式。
附图说明
通过阅读下文优选实施方式的详细描述,各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的,而并不认为是对本发明的限制。在附图中:
图1示出了本发明提供的一种意图计算导向的跨DIKW模态传输与优化系统的方法的流程图;
图2示出了本发明提供的一种数据模型、信息模型、知识模型与意图模型的父类与子类示意图;
图3示出了本发明提供的一种意图驱动信息资源的表达示意图;
图4示出了本发明提供的一种意图决定D向I转换的方向示意图;
图5示出了本发明提供的一种父意图和子意图的示意图;
图6示出了本发明提供的一种实施例中传输内容图片的示意图;
图7示出了本发明提供的一种实施例中OBJ识别结果的示意图;
图8示出了本发明提供的一种实施例中基于OBJ1的简易数据图谱示意图;
图9示出了本发明提供的一种实施例中意图识别树的示意图;
图10示出了本发明提供的一种意图计算导向的跨DIKW模态传输与优化系统的装置的结构示意图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例,然而应当理解,可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反,提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开,并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。
如图1所示,本发明提供了一种意图计算导向的跨DIKW模态传输与优化系统的方法,所述方法包括:S100、S200、S300、S400和S500;
S100:通过分析传输内容并调用现有的DIKW图谱来识别发送方意图;
资源传输的过程包括了传输内容(Transfer Content)由发送方(Sender,SED)向接收方(Receiver,REV)转移的过程,以及可能存在的REV向SED回复(Response)的过程。两类资源传输过程都受到了传输意图(Transfer Intention,ITTtsf)的驱动,ITTtsf与REV和SED的行为之间的关联称之为意向链(Intentional Chain)。传输内容是ITTtsf的载体,在传输链中以各种各样不同的形式存在,如文本(Text,TXT)、图片(Image,IMG)、视频(Video,VDO)、音频(Audio,ADO)等。
DIKW是数据(Data,D)、信息(Information,I)、知识(Knowledge,K)和智慧(Wisdom,W)的缩写简称,指数据(D)、信息(I)、知识(K)和智慧(W)四种类型资源的联合表达,是对资源处理中语义对象(Semantic Object,OBJ)之间关系(Relation,R)的描述。在语义资源处理中,关系能够定义一切语义。DIKW图谱由数据图谱、信息图谱和知识图谱三类图谱组成,分别用于储存数据、信息和知识三类资源。DIKW图谱围绕“Human”和“Existence”两个核心概念构建UML元模型,基于用户本身和已被确认存在的资源,通过资源之间的关系推导产生新的数据、信息和知识资源。数据、信息、知识三类资源以及驱动传输进行的意图IIT,都既是大类中的小类,也可以作为大类拥有多个小类。如图2所示,DIKP四项元素都可通过函数Classify和Conclude来完成父类与子类之间的转换,形成从属关系树形图。若现有系统还未拥有DIKW图谱,则创建新的DIKW图谱进行关系之间的映射。
数据资源D是对语义对象关系的最简表达,仅表示OBJ之间R的存在(Rexist),属于DIKW图谱建模中最简单也是数量最多的部分。D不与人类的某个特定意图相关联,在数据图谱中以离散的形式存在;
D在数据图谱中有数值型(Numeric),概率型(Probability),逻辑型(Logic)和范围型(Range)四种不同的存在形式;
可选地,本方法S100具有如下式子:
Data=Rexist={DN,DP,DL,DC,DR} (1)
其中,数值型数据DN表达数值符号或数值符号与OBJ的结合,不仅限于阿拉伯数字,还包括具有数值语义的文字表达。例如下列DN1中包含的单值符号、多值组合、语义对象数值属性、公式等多种形式的DN;
DN1={“6”、“12”、“{6,12}”、“6本书”、“12个人”、“12÷6=2”、“每人2本书”、“2”、“{6,12,2}”}
概率型数据DP是用于表示OBJ不确定属性的一种数字资源,可分为数值型DP和非数值型DP。数值型DP是DN的分支,多以分数、小数、比数和百分比的形式存在,例如:
DP={“箱子中有1/4是黑球”、“箱子中黑球和白球的个数比为1:3”、“一次抽一个抽到白球的可能性为0.75”、“一次抽一个抽到黑球的可能性为25%”}
非数值型DP则是带有模糊性量化描述的语义表达,例如数据集DP1中的“好像”“大部分”“大概”等词语。
DP1={“隔壁班明晚的活动好像是观看电影”、“大部分人都选择了参加这一次集体活动”、“他们大概8:20在电影院门口集合”}
逻辑型数据DL表达可用“Yes/No”来定义的数字资源,可简化表达为OBJ(Yes/NoXXXX)。例如DL1是关于同一个语义对象A的两项内容身份定义。DL表达形式有利于资源的归类处理,方便了DIKW图谱的建模中系统对资源的调用。
DL1={“A是一名学生”→A(YesStudent)、“A不是一名老师”→A(NoTeacher)}
范围型数据DR是指由某种IIT的驱动而形成的D组合表达,DR中所包含的D可以是数值型、逻辑型、集合型或是多种混合型。例如DR1为DL范围,DR2为混合型范围。
DR1={ITT:Buy a suitable cup of coffee|NoSugaring,YesIce,YesPack}
DR2={ITT:Recruit competent employees|Clinical Medicine,Master degreeand above,YesExperience}
数据资源分为DN和DP,小数、分数、比数、百分数等小于1的数值形式的DP属于DN的分支,但并非所有的小于1的DN都属于DP。DP具有需要与OBJ结合才能表达的特性,纯数值属性则属于DN。例如,DN1中的“1”、“6”和“1/6”未与具体的OBJ结合,仅表示数值本身,不具有现实意义;DN2中的“8:30”则是比数形式的时间表达,二者都不属于PDDIK的范畴。
D1=“1÷6=1/6”∈DN
D2=“明天上午8:30a.m.考试开始”∈DN
D3=“一份奖品六个人每人获奖的概率为1/6”∈DP
D4=“食物与人数的比例为8:30”∈DP
可选地,DN和DP区分的算法如下:
信息资源IDIK是对语义对象关系的客观描述(Robjective),如式(2)所示,R(OBJ1,OBJ2)表示两个语义对象之间的由IIT驱动而形成的客观关系。IIT能够在D的基础上驱动I对OBJ之间R的表达,如式(3)中所示,定义了类型资源计算符号;
I=Robjective=R(OBJ1,OBJ2) (2)
IDIK=DDIK+PUP (3)
其中,PUP为意图。图3中展示了IIT如何驱动D向I转换。图4则展示了IIT在D向I的转换过程中的关键作用,不同的IIT会导致同一个D不同的转换结果;
信息资源最常见的两个类型是比较类型(ICompare)和用途类型(IUsage)。ICompare存在于两个的属性相同的OBJ之间,出于将二者进行比较的意图而形成,通用形式为“A比B更...”。IUsage则如图4中所示,由使用意图驱动而形成,通用形式为“A利用B做了...”
ICompare=“A is+Comparative+than B”
IUsage=“A do something with B”
知识资源K是对REL的一种总结归纳,根据已有的资源经过演绎推导得到,具有主观概念性(Rconceptual)和不确定性;
可选地,本方法具有如下式子:
K=Rconceptual=Rcpt(OBJ1,OBJ2) (4)
K的来源包括提取和归纳,归纳是指由特殊具体的事例推导出一般原理、原则的解释方法,分为完全归纳推理和不完全归纳推理,不完全归纳推理又可分为简单枚举归纳推理和科学归纳推理。在DIKW图谱传输模型中,由IIT驱动进行,由于UGC很难提供足以支撑完全归纳推理充足资源的情况下,K归纳法成本高昂且成功率低。而提取得到的K虽然有无法直接进行计算不确定性的劣势,但可利用归纳方进行确定性验证,属于先有结论再进行归纳的方法,验证成本低于纯粹归纳法且成功率更高;
知识资源可分为常识性知识(Common Sense Knowledge)与规则性知识(RulesKnowledge)。常识性知识与数据资源中DL类似,DL用“Yes/No”定义,常识性知识则用“True/False”定义,例如“地球是圆的”。而规则性知识则是针对某一处理事件而制定的规则,例如某项选举规定了“一人一票,少数服从多数”。常识性知识是通用的绝对知识,规则性知识是相对知识,并不通用;
介于100%的常识性规则和一次性的规则性知识之间,还存在着经验性规则(Experience Knowledge),通过已发生的同类事件的结果来预测尚未发生的事件。例如在DIKW的建模过程中,OBJ的识别和定义就需要借助已存在的经验规则,经过学习的机器系统可完成语义对象的识别;
意图模型是DIKW网络传输过程中的重要组成部分,它包括三个参与者的意图及其意图优先级。三个参与者包括发送方、传输系统和接收方,如式(5)所示。DIKW图谱传输系统是在三者的意图平衡和权衡中达到一个令人满意的结果;
Intention={IITSed,IITRev,IITSys} (5)
在通常情况下,DIKW图谱传输系统中的意图优先级顺序是发送方意图高于接收方意图、接收方意图高于系统意图。在DIKW图谱传输模型中,IITSed驱动传输过程的开始,IITRev是REV是否接收传输和接收内容的形式的规范,IITSys是节省资源或降低成本的系统要求。当传输过程中发生意图的冲突时,系统通常首先考虑优先级较高的意图;
发送方是传输过程的发起者,它决定了传输的方向。系统可以从SED获得的资源包括UGC、REV以及REV的期望或响应请求。IITSed的优先级在三种意图中排名最高。例外情况存在于付费传输中。当REV为传输付费时,IITRev的优先级高于IITSed;
传输内容的接收是一个被动的过程,但是REV有一些积极的权利,涵盖于IITRev之中。例如,REV有权根据传输前设置的“黑名单”拒绝来自某个SED的内容传输,以及在道德层面,未成年人禁忌,宗教禁忌,种族习惯和地域风俗等等也是IITRev中所包含的内容;
DIKW图谱传输系统中的传输系统负责为SED和REV提供服务。IITSys排在意图优先级序列中的末尾。IITSys是价值模型的一部分,它由传输过程中的不同参考值组成。传输系统运行过程的主要参考值是规律约束,次值是系统利润最大化,其余子值包括时间损失、空间损失和成本损失的减少等。在不影响对IITSed和IITRev的满足的情况下,系统可选择最有利于自己的传输方案;
在如式(1)所示的Type函数的运算下,IIT可分为父意图(IITFather,IITF)和子意图(IITSon,IITS),IITS是IITF的分支,IITF可能包含所有的IITS,也可能只包含单独一个IITS。如果将IIT视为数据资源的一种,IITF即为包含一个或多个IITS的范围型数据。父意图和子意图属于相对概念,子意图可继续划分为二级子意图、三级子意图;
所有的内容传输都可以集中归纳为唯一的父意图IITF,即SED想要向REV表达某项内容。传输内容在形式上可以多种多样,主要包括文字、图片、视频、音频四种类型。如图5所示,通过函数Classify可得到IITF的四个子意图,分别由传输内容的四种类型代替了IITF的“Something”;
IITF=“Show something to REV”
IITS=“Show the Text/Image/Video/Audio to REV”
在意图体系中,父意图下的多个子意图可以是共存关系而非排斥关系,同一个子意图可能分属于两个不同的父意图。例如图5中的文字、图片、视频、音频四种类型的传输内容可以在一次传输中同时存在;
S200:根据接收方意图和系统意图来判断所述传输内容是否可传输;
DIKW图谱内容传输系统中对所述传输内容主要的审查依据有IITSys中的法律道德规范、IITRev中的黑名单规范。内容审查层的输入是IITSys,IITRev和传输内容。输出是意图审查的结果,分为不可传输、带条件可传输和直接传输三种情况。
S300:当所述系统判断所述传输内容为不可传输时,中止传输过程;
法律和道德规范属于IITSys的一部分,DIKW图谱内容传输系统的所有工作都在法律和道德约束下运行。参与者的意图不应凌驾于法律和道德之上。在本方法S300中,系统会判断所述获取的IIT是否符合法律和道德要求。例如,非法资源将不被允许传输,如果REV是未成年人,则对传输内容的限制会更大;
黑名单属于IITRev的中的内容,一部分由REV预先设置的,例如SED黑名单,REV拒绝来自某些SED的内容传输,随时可能改变。REV有权拒绝来自特定SED的资源,或拒绝带有特定关键字或特定类型的资源;
系统规则规范是IITSys的表现形式,涉及参考价值。在满足IITSed和IITRev的情况下,系统将以自身利益最大化为目标进行传输。可包括选择空闲的可传输机器、在允许的情况下延迟传输等;
S400:当所述系统判断所述传输内容为有条件传输时,所述系统对所述条件制定出传输解决方案;
本方法S400参考IITSys制定在不会对IITSed和IITRev造成影响的最佳传输方案。关于传输条件的解决方案主要包括资源集中和资源排序。两种方法的处理对象相同,都是针对传输代价大的大型资源;处理逻辑也相同,都是对资源中的重要内容进行传输;
所述资源集中适用于IITSed精确的情况,若传输内容中有效内容只占一部分,其余为无效内容,则在传输容量有限或紧急情况下,只传输最重要的内容。例如文本内容中的某一个词语,图片内容中的某一部分,视频和音频内容中的某一小段等等;
所述资源排序适用于IITSed不那么精确或是多个IITSed并存的情况,传输内容将根据IITSed分解成若干个资源包,资源包按照对IITSed实现的重要性进行排序传输。如果序列前面的资源包已经满足了IITSed,系统在SED和REV允许的前提下,可以停止序列后面的资源包的传输以节约资源。多个IITSed并存的情况下,传输存在多个可能的资源包序列,可按多个序列进行同时传输;如果传输系统提供付费的资源加密服务,资源排序可以帮助系统为客户制定最具性价比的方案。例如,序列前面的资源包采用精细加密,序列中间的资源包采用次一级加密,序列后面的资源包可以选择不加密;
可选地,所述资源集中和资源排序这两种方法可以进行组合处理,而不仅限于同时只能使用一种方法,对这两种方法组合的处理过程,可以将需要消耗的传输成本降到最小;
S500:当所述系统判断所述传输内容为直接传输时,所述系统将所述传输内容直接传输到接收方;
可选地,当系统在满足了IIT的固有要求之后,根据REV的DIKW判定REV可能不能完全理解IITSed时,系统可以对传输内容进行适当补充,称为资源补充;资源补充的优点是扩大了UGC的内容,资源补充只能作为传输过程的辅助功能,并不能完全替代传输内容。
可选地,为了进一步描述本发明的方案,下面以一个完整实施例描述本发明的方案。
在某一传输过程中,发送方A向接收方B传输内容为Text1和Image1,都属于数据资源,系统将其编号为D1和D2,发送方意图IITA暂初始定义为传输给B文字和图片。
D1=Text1=“Here”
D2=Image1=“图6”
IITA=“Show the Text and Image to B
1.意图识别
首先,对IITSed进行识别,步骤如下:
①对D1进行类型化,通过函数Classify可知“Here”属于“Location”的一个子类,因此IITA1:告知B位置信息可能是IITA的一个子意图。
Classify(D1)=Classify(Text1)=Classify(“Here”)=Location
IITA1=“Tell the location message to B”
其次,对D2中的内容进行语义对象识别,通过场景识别类经验知识的应用,识别结果如图7所示。8个OBJ分别以OBJ1~8进行编号。
DIKW建模可促进对IIT的识别,例如OBJ1为黑板,以为OBJ1为中心的简单数据图谱如图8所示。根据图8中数据图谱的内容,在系统意图IITSys1的驱动下和经验知识规则的应用下,可判断Image1中的场景很可能是一家咖啡店。此时IITA1中的“location message”可更新为“the location of this Cafe”。
IITSys1=“Identity the scene Blackboard located”
IITA1=“Tell the location of this Cafe to B”
在没有更多的传输内容条件下,根据以往的经验知识规则,加上调用已有的DIKW图谱,可画出如图9所示的发送方意图树。图9中灰色部分为可能的IITSed,如下所示,IITSed4为IITSed1和IITSed2可能的子意图。
IITSed1=“Tell B where A is”
IITSed2=“Tell the appointed place to B”
IITSed3=“Recommend the Cafe to B”
IITSed4=“Inform B to come to the Cafe”
2.内容审查
2.1系统调IITSys的DIKW图谱,判定在道德与法律体系中D1和D2两项传输内容合法。输出为Direct-transmissible。
2.2系统调用与IITRev相关的DIKW图谱,遍历图谱发现由于手机流量不够,REV设定大于500M的资源传输需要得到他的同意后再进行接收。输出为Transmissible withconditions attached。
综合1、2两项输出,系统需要对传输内容进行处理。
3.需求处理
根据内容审查的输出结果,对资源进行集中化处理,方案如下:
3.1基于IITRev对进行采样处理,将图片大小降低至500M以下。
3.2基于IITSed对图片进行蒙太奇切割,与REV的DIKW图片结合,根据资源排序的原理,优先传输图7中可识别出地理位置的①部分和④部分。
4.服务处理
系统调用REV的DIKW图谱,发现无法判定REV是否知道咖啡店的具体位置,是否能够满足IITSed的要求。此时系统可对D2进行资源补充,例如添加咖啡馆在地图上的具体位置,或是现在从REV到咖啡馆的具体出行路线作为传输资源的补充。
如图10所示,本发明提供了一种意图计算导向的跨DIKW模态传输与优化系统的装置,所述装置包括:意图识别单元100、内容审查单元200和需求处理单元300;
所述意图识别单元,被配置为执行对所述系统从唯一的父意图“向接收方展示某物”开始,并通过调用与输入相关联的已知DIKW图谱资源,将意图树扩展到更精确的子意图,直到用可用的资源和成本达到最精确的意图识别;
所述内容审查单元,被配置为执行对所述系统判断所述传输内容是否可传输的主要审查依据是所述系统意图中的法律伦理和价值规范,以及所述系统意图中的黑名单规范;
所述需求处理单元,被配置为执行当所述系统判断所述传输内容含有违反法律伦理、价值规范和黑名单规范时,所述系统将中止传输过程;
所述需求处理单元,还被配置为执行当所述系统判断所述传输内容在添加接收方的预定条件后可传输时,所述系统对所述条件制定出传输解决方案。
结合图10所示的实施方式,在某些可选的实施方式中,所述装置还包括:服务处理单元400。
所述服务处理单元,被配置为执行当所述系统判断所述传输内容可直接传输时,在满足接收方意图的情况下,将所述传输内容直接向接收方传输。
在本申请中,诸如术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个……”限定的要素,并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
对所公开的实施例的上述说明,使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的,本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下,在其它实施例中实现。因此,本发明将不会被限制于本文所示的实施例,而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已,并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换、改进等,均包含在本发明的保护范围内。
Claims (6)
1.一种实现意图计算导向的跨DIKW模态传输与优化系统的方法,其特征在于,包括:
通过分析传输内容并调用现有的DIKW图谱来识别发送方意图,所述DIKW图谱包括接收方意图;
根据接收方意图和系统意图来判断所述传输内容是否可传输;
当所述系统判断所述传输内容为不可传输时,中止传输过程;
当所述系统判断所述传输内容为有条件传输时,所述系统对所述条件制定出传输解决方案;
当所述系统判断所述传输内容为直接传输时,所述系统将所述传输内容直接传输到接收方;
当所述发送方意图是明确的,且只有一部分传输的内容是有效的,而其余的内容无效时,在传输容量有限或紧急情况下,只传输最重要的传输内容;
当发送方意图精度较低或存在多个发送方意图,传输内容将被分解为多个资源包,并按发送方意图的重要性顺序进行传输;
其中,所述通过分析传输内容并调用现有的DIKW图谱来识别发送方意图,包括:
所述系统从唯一的父意图开始,所述唯一的父意图包括向接收方展示某物,并通过调用与输入相关联的已知DIKW图谱资源,将意图树扩展到更精确的子意图,直到用可用的资源和成本达到最精确的意图识别。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法包括:
所述系统判断所述传输内容是否可传输的主要审查依据是所述系统意图中的法律伦理和价值规范,以及所述系统意图中的黑名单规范。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法包括:
当所述系统判断所述传输内容含有违反法律伦理、价值规范和黑名单规范时,所述系统将中止传输过程。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法包括:
当所述系统判断所述传输内容在添加接收方的预定条件后可传输时,所述系统对所述条件制定出传输解决方案。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法包括:
当所述系统判断所述传输内容可直接传输时,在满足接收方意图的情况下,将所述传输内容直接向接收方传输。
6.一种实现意图计算导向的跨DIKW模态传输与优化系统的装置,其特征在于,所述装置包括:意图识别单元、内容审查单元、需求处理单元、服务处理单元;
所述意图识别单元,被配置为执行对所述系统从唯一的父意图开始,所述唯一的父意图包括向接收方展示某物,并通过调用与输入相关联的已知DIKW图谱资源,将意图树扩展到更精确的子意图,直到用可用的资源和成本达到最精确的意图识别;
所述内容审查单元,被配置为执行对所述系统判断传输内容是否可传输的主要审查依据是所述系统意图中的法律伦理和价值规范,以及所述系统意图中的黑名单规范;
所述需求处理单元,被配置为执行当所述系统判断所述传输内容含有违反法律伦理、价值规范和黑名单规范时,所述系统将中止传输过程;
所述需求处理单元,还被配置为执行当所述系统判断所述传输内容在添加接收方的预定条件后可传输时,所述系统对所述条件制定出传输解决方案;
所述服务处理单元,被配置为执行当所述系统判断所述传输内容可直接传输时,在满足接收方意图的情况下,将所述传输内容直接向接收方传输;
所述服务处理单元,还被配置为当发送方意图是明确的,且只有一部分传输的内容是有效的,而其余的内容无效时,在传输容量有限或紧急情况下,只传输最重要的传输内容;当发送方意图精度较低或存在多个发送方意图,传输内容将被分解为多个资源包,并按发送方意图的重要性顺序进行传输。
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