[發明專利]一種互動問答系統及其實現方法有效
| 申請號: | 200710086961.9 | 申請日: | 2007-03-27 |
| 公開(公告)號: | CN101068177A | 公開(公告)日: | 2007-11-07 |
| 發明(設計)人: | 劉云峰;楊海松 | 申請(專利權)人: | 騰訊科技(深圳)有限公司 |
| 主分類號: | H04L12/28 | 分類號: | H04L12/28;G06F17/30 |
| 代理公司: | 北京德琦知識產權代理有限公司 | 代理人: | 羅正云;宋志強 |
| 地址: | 518044廣東省深圳市*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 互動 問答 系統 及其 實現 方法 | ||
技術領域
本發明涉及網絡應用(Application)技術領域,更具體地說,本發明涉及一種互動問答系統及其實現方法。
背景技術
隨著計算機和計算機網絡的日益普及,互聯網已經深入到人們工作、學習和生活的各個領域,人們開始通過互聯網進行各種互動游戲達到娛樂的目的,其中就包括以網絡游戲為示例的各種互動問答游戲。
以網絡IQ類游戲為例對現有的互動問答游戲做出示范性分析。現有的網絡IQ問答游戲系統主要包括三類,分別為基于桌面游戲客戶端的網絡IQ問答游戲系統、基于聊天機器人系統(IM)的網絡IQ問答游戲系統、基于Web頁面的網絡IQ問答游戲系統。基于桌面客戶端的IQ互動問答游戲互動性較強,用戶安裝游戲后,需要注冊賬號,登錄游戲,然后再分組進行游戲。IQ問題可以由某一個玩家提出,其他玩家搶答;也可以由系統提出問題,所有玩家搶答。作答完畢后,由提問玩家或者系統公布正確答案和各個玩家的成績。
然而,基于桌面客戶端的IQ互動問答游戲,需要額外安裝游戲程序和注冊賬號。而且游戲過程中有創意的IQ問答沒有很好地保留下來,也不能再次被利用。
另外,即時通信工具是互聯網用戶使用最多的桌面工具之一,有很好的普及率,而基于即時通信系統的聊天機器人則使用很方便,只要將機器人對應的號碼添加為好友,即可與它聊天或者使用它的各種增值服務(如天氣預報查詢和多種游戲),且無須額外安裝任何程序。目前基于聊天機器人的IQ問答游戲,基本上套用了基于Web的IQ問答游戲模式。用戶首先將該機器人帳號加為好友,然后進入IQ問答游戲模式,機器人從預先設定好的IQ題庫中隨機抽取若干條,逐條發送給用戶,用戶作答的方法通常是從機器人提供的若干個備選答案中進行選擇。作答完畢后,機器人公布正確答案和玩家的成績。
然而,基于聊天機器人的技術方案缺乏原創性,所有問題都由系統預先設計,而且玩家只能一個人玩,缺乏多人互動。另外,玩家作答方式只能是從備選答案中進行選擇,不能挖掘玩家的原創IQ問答,也不能把它轉化為機器人的知識庫,因此互動內容很貧乏。
實際上,更多的信息和知識是存儲在人的大腦中,因此更進一步的獲取信息的方式應該利用互聯網的通訊功能。目前,網絡上有很多客戶端工具可以接受網路上的“推送”信息,如即時通訊工具、E-mail系統以及各種能連上網絡的客戶端程序。利用即時通信工具來推送個性化信息,信息推送的到達率高,能引起用戶更多的注意,并且推送服務的即時性好。另外,互聯網上常見的BBS或論壇也提供了一種基于網頁的交互平臺,用戶可以在這些網站上交流某一領域的知識和經驗。另外最近還出現了一些綜合性的知識問答系統,該系統一般擁有自己的綜合性知識庫和基于網頁的網站交互系統,用戶可以通過網頁在該系統提問各種問題,查詢所提交的問題狀態,并根據問題回答的狀況決定采用哪個答案。
目前機器人大多采用模式匹配的工作機制,模式保存在人工建立的知識庫中,機器人智能不足很大程度上是因為知識庫建設不夠,如果可以通過游戲的方式收集知識庫可以減少很多工作量。
發明內容
有鑒于此,本發明的主要目的是提出一種互動問答系統,以在多人互動過程中實現對機器人知識庫的擴充,從而使得互動內容更加充分。
本發明的另一目的是提出一種互動問答方法,以在多人互動過程中實現對機器人知識庫的擴充,從而使得互動內容更加充分。
一種互動問答系統,該系統包括通信單元、模式管理單元、聊天機器人單元、知識學習單元和知識庫,其中
通信單元,用于接收用戶輸入,并將所述用戶輸入發送到模式管理單元;
模式管理單元,用于根據用戶輸入對所述互動問答系統的當前運行模式進行管理,以在互動游戲模式和聊天模式中進行切換;
聊天機器人單元,用于在聊天模式中通過所述通信單元向用戶返回聊天輸出;
知識學習單元,用于在互動游戲模式中從用戶輸入中學習知識,并將所學習到的知識保存到知識庫;
知識庫,用于保存由知識學習單元所學習的知識;
該系統進一步包括知識審核單元,
知識審核單元,用于根據預先設置的知識審核規則對在游戲模式中由知識學習單元學習的知識進行審核,并將通過審核的知識保存到知識庫。
所述聊天機器人單元包括自然語言理解模塊和推理模塊,其中
自然語言理解模塊,用于從用戶輸入中提取出由關鍵詞組成的語句主干和語義信息;
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