[發(fā)明專利]一種對話機(jī)器人自動(dòng)生成方法及裝置

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201710270940.6
• 申請日: 2017-04-24
• 公開（公告）號(hào): CN108733722B
• 公開（公告）日: 2020-07-31
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 湯鵬飛;彭明超;白鋮;王遠(yuǎn)斌;趙紫星
• 申請（專利權(quán)）人: 北京京東尚科信息技術(shù)有限公司;北京京東世紀(jì)貿(mào)易有限公司
• 主分類號(hào): G06F16/332
• 分類號(hào): G06F16/332;G06F40/289;G06F40/30
• 代理公司: 中國國際貿(mào)易促進(jìn)委員會(huì)專利商標(biāo)事務(wù)所 11038
• 代理人: 方亮

1.一種對話機(jī)器人自動(dòng)生成方法，其特征在于，包括：

基于用戶通過人機(jī)界面輸入的機(jī)器人建立指令確定所需創(chuàng)建的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，用以自動(dòng)創(chuàng)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型；

接收用戶輸入的初始語料集合，將所述初始語料集合作為訓(xùn)練樣本對所述機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行訓(xùn)練；

基于用戶通過人機(jī)界面輸入的機(jī)器人部署指令獲取訓(xùn)練好的所述機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行部署，用以自動(dòng)部署機(jī)器學(xué)習(xí)模型，并設(shè)置與所述機(jī)器學(xué)習(xí)模型對應(yīng)的機(jī)器人對話入口；

接收到用戶輸入的對話交互信息，將所述對話交互信息輸入與所述機(jī)器人對話入口相對應(yīng)的所述機(jī)器學(xué)習(xí)模型，以使所述機(jī)器學(xué)習(xí)模型生成應(yīng)答信息；

其中，所述對話交互信息為文字信息；所述接收到用戶輸入的對話交互信息、將所述對話交互信息輸入所述機(jī)器學(xué)習(xí)模型包括：

接收到用戶輸入的文字信息，確定與文字信息相對應(yīng)的機(jī)器人對話入口，并將所述文字信息發(fā)送至所述機(jī)器人對話入口。

2.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述接收用戶輸入的初始語料集合、將所述初始語料集合作為訓(xùn)練樣本對所述機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行訓(xùn)練包括：

基于所述初始語料集合中的初始語料進(jìn)行分類訓(xùn)練，獲取用于判定所述初始語料的類別的分類規(guī)則；

向用戶顯示所述分類規(guī)則，以使用戶基于所述分類規(guī)則對所述初始語料進(jìn)行分類，并對所述初始語料標(biāo)注類別；

接收到用戶提交的對所述初始語料標(biāo)注類別的結(jié)果，將標(biāo)注有所述類別的初始語料作為訓(xùn)練樣本對所述機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行訓(xùn)練。

3.如權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述初始語料集合中的初始語料進(jìn)行分類訓(xùn)練、獲取用于判定所述初始語料的類別的分類規(guī)則包括：

提取所述初始語料的特征信息，并利用特征上下位和/或特征同義詞關(guān)系對所述特征信息進(jìn)行泛化處理；

對泛化處理后的所述特征信息進(jìn)行聚類處理，用以獲取所述初始語料的聚類結(jié)果；

融合所述聚類結(jié)果得到所述初始語料的分類結(jié)果，基于所述分類結(jié)果建立所述分類規(guī)則。

4.如權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，在將所述初始語料集合作為訓(xùn)練樣本對所述機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行訓(xùn)練之后還包括：

獲取驗(yàn)證語料集合，使用所述機(jī)器學(xué)習(xí)模型對所述驗(yàn)證語料集合進(jìn)行分類檢驗(yàn)，獲取所述驗(yàn)證語料集合中驗(yàn)證語料的所述類別；

確定所述分類檢驗(yàn)的成功率，判斷所述成功率是否低于預(yù)設(shè)的閾值；

如果是，則提示用戶輸入新的初始語料集合，將所述新的初始語料作為新的訓(xùn)練樣本，用以繼續(xù)對所述機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行訓(xùn)練。

5.如權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，還包括：

如果所述成功率高于所述閾值，則停止對所述機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行訓(xùn)練；

接收用戶設(shè)置的與所述類別相對應(yīng)的應(yīng)答信息，并在所述機(jī)器學(xué)習(xí)模型中設(shè)置所述類別與所述應(yīng)答信息的對應(yīng)關(guān)系。

6.如權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，所述接收到用戶輸入的對話交互信息、將所述對話交互信息輸入所述機(jī)器學(xué)習(xí)模型還包括：

對所述文字信息進(jìn)行糾錯(cuò)處理，并對所述文字信息進(jìn)行分詞處理，對進(jìn)行所述分詞處理后的文字信息進(jìn)行特征詞提取，構(gòu)造所述文字信息的語義向量；

將所述語義向量輸入所述機(jī)器人對話入口對應(yīng)的所述機(jī)器學(xué)習(xí)模型，以使所述機(jī)器學(xué)習(xí)模型基于所述語義向量確定所述文字信息的類別，獲取與所述類別相對應(yīng)的應(yīng)答信息。

7.如權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，

所述機(jī)器人包括：客服機(jī)器人，所述類別包括：退貨、付款、購買。