為實現(xiàn)質(zhì)量強國戰(zhàn)略目標,要加強質(zhì)量科普傳播,全面提高全民質(zhì)量素養(yǎng)。隨著人工智能時代來臨,本文提出通過"人工智能+質(zhì)量科普"這一創(chuàng)新工作模式解決質(zhì)量科普傳播的難點問題,探討了質(zhì)量科普傳播的意義、分類以及人工智能與質(zhì)量科普的關聯(lián),對質(zhì)量科普傳播智能平臺的系統(tǒng)架構、工作流程以及應用實踐進行了分析,針對不同科普傳播對象,建立質(zhì)量科普知識庫,制作相關質(zhì)量科普視頻,設計搭建了基于人工智能的質(zhì)量科普傳播智能平臺。目前人工智能在質(zhì)量科普領域的應用仍處于探索階段,本文希望能提供相關經(jīng)驗及技術參考。

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【部分圖文】：

圖1 質(zhì)量科普傳播智能平臺系統(tǒng)架構

平臺系統(tǒng)采用基于互聯(lián)網(wǎng)的C/S架構,機器人終端通過接入層、服務層來訪問引擎層,使機器人獲得語音、語義和人臉識別能力,其基本拓撲結構如圖1所示。3.3工作流程

圖2 硬件終端實物圖及部件圖

質(zhì)量科普傳播智能平臺的工作模塊由四大部分組成,分別是硬件終端(所有對外服務展示的載體,見圖2)、語音識別系統(tǒng)ASR(將用戶語音轉換為文本)、語義解析系統(tǒng)NLU(理解用戶語言的真正含義)以及語音合成系統(tǒng)TTS(將文本答案轉換成語音)。質(zhì)量科普傳播智能平臺的工作流程為:用戶端通過語音....

圖3 面向自然語言處理的深度學習平臺(DLTK)

質(zhì)量科普傳播智能平臺的工作流程為:用戶端通過語音向硬件終端詢問質(zhì)量安全知識,硬件終端接收后流轉到系統(tǒng)的語音平臺,通過平臺的語音識別(ASR)將語音消息轉換為文本消息傳輸?shù)较到y(tǒng)的語義平臺,隨后通過語義理解(NLP)進行分析,將分析結果再次傳輸給語音平臺,最后通過語音播報(TTS)將....

圖4 DLTK-NER

圖3面向自然語言處理的深度學習平臺(DLTK)3.4應用實踐

本文編號：4013222