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一种数字员工的语义识别及任务调度方法本申请公开了一种数字员工的语义识别及法包括：对用户输入的自然语言文本进行预处2采用基于向量库的语义分析模型对所述预处理文本进行语义分析，提取文本关键信根据所述业务分类结果，采用任务调度算法动态分配执行任务所需对所述预处理文本中的词或语句与所述向量库中的词向量或语句向量进行相似度计利用卷积神经网络对所述文本关键信息进行处理，提取局部特征并输出局部特征向将双向长短时记忆网络层输出的所述上下文特征向量与卷积神经网络层输出的所述5.根据权利要求1至4中任一项所述的语义识业务类型关键特征，用于存储不同业务类型对应的关键特征信息，业务类型分类标准，用于定义不同业务类型的分类规则，包括关键3将每棵决策树的输出与其他决策树的输出进行结合，通过多数将所述初步分类结果与所述业务规则库中的业务类型关键特征进在当前任务状态st下执行调度动作at后，依据即时奖励r基于监控数据和调整后的优先级队列，实时调整任务调度策略信息提取模块，用于采用基于向量库的语义分析模型对所述预处理文本进行语义分意图识别模块，用于利用深度学习模型对所述文本关键信息策略调整模块，用于根据所述业务分类结果，采用任务调度算法4[0002]随着人工智能技术的飞速发展，数字员工在众多行业中扮演着越来越重要的角[0003]在语义识别方面，尽管许多现有的自然语言处理(NLP)技术已经能够实现基本的5[0016]对所述预处理文本中的词或语句与所述向量库中的词向量或语句向量进行相似[0020]将双向长短时记忆网络层输出的所述上下文特征向量与卷积神经网络层输出的[0026]利用随机森林分类算法构建多棵决策树，对所述意图识别结果进行初步业务分i的构建采用以下公式：6技术方案中的一个技术方案具有如下优点或有7[0052]此处的附图被并入说明书中并构成说明书的一部分，示出了符合本申请的实施或特性结合到其它实施例中是在本领域技术[0064]此外，在说明书及后续的权利要求当中使用了某些词汇来指称特定组件或部件，8[0083]通过本预处理步骤，能够有效地将用户输入的自然语言文本转化为结构化的信[0091]双向长短时记忆网络(Bi_LSTM)通过两个方向(前向和后向)处理输入序列，能够9特征数量，d表示树的最大深度。每棵决策树Ti在构建时会随机抽取一部分特征和样本子[0108]每棵决策树Ti根据输入的用户意图进行分类，分类结果C通过所有决策树的多数作a的预期奖励，通过评估在不同任务状态下选择特定动作的价值，来指导任务调度的决[0135]信息提取模块520，用于采用基于向量库的语义分析模型对预处理文本进行语义[0141]以上对本申请提供的一种数字员工的语义识别及任务调度方法与系统进行了详

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