[發明專利]多功能智能人機交互方法及系統在審
| 申請號: | 201710570701.2 | 申請日: | 2017-07-13 |
| 公開(公告)號: | CN107368572A | 公開(公告)日: | 2017-11-21 |
| 發明(設計)人: | 張勇 | 申請(專利權)人: | 張勇 |
| 主分類號: | G06F17/30 | 分類號: | G06F17/30;G06F17/27 |
| 代理公司: | 北京酷愛智慧知識產權代理有限公司11514 | 代理人: | 安娜 |
| 地址: | 213022 江蘇省常州市*** | 國省代碼: | 江蘇;32 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 多功能 智能 人機交互 方法 系統 | ||
技術領域
本發明涉及人工智能技術領域,尤其涉及多功能智能人機交互方法及系統。
背景技術
目前的人機對話,強于語音識別,但基本不理解語義,或者通過關鍵詞尋找回復,或者通過固定的模板來匹配回復或執行命令。比如,目前在一些具體項目的人機對話服務:查詢天氣、購票信息等,就會采用模板匹配的方式。在限定語境的情況下,如果模板比較充分,因為語義范圍比較狹窄,那么能找到具體的回復,準確率較高。而在聊天軟件中往往使用關鍵詞搜索的方式,因為聊天的范圍太寬泛,如果還用模板方式,模板的量將過于巨大,而且模板之間的沖突也會越來越多。最關鍵的是,模板無法解決省略表達,而這個在聊天中經常會遇到的情況,所以只能采用關鍵詞的方式。不過因為同一個關鍵詞對應的內容很多,盡管大數據庫越來越大,對數據的細分越來越多,還是會造成回答文不對題,而回答前后不具有邏輯性就是關鍵詞搜索最大的缺陷。比如目前代表人機智能對話高水準的微軟小冰,回答錯誤、毫無邏輯的情況比比皆是。
另外,目前的人機對話機器人,大多割裂了對話和執行。比如微軟的小冰和小娜,一個負責聊天,一個負責執行程序。因為一個采用了關鍵詞回復,一個采用了模板應答。蘋果的siri嘗試把這兩種合并起來,可解決的并不好,聊天比小冰還差,指令執行也僅限于有限的幾個,并且還不能語音控制關閉之前執行打開的程序(基于Ipad最新版測試)。它們都存在一個比較大弱點,就是聊天時似乎怎么表達都沒問題(不論怎么說,都能得到回復),可需要機器人具體執行或回答某個話題的時候,又需要一絲不茍,必須按照模板來表達,不然機器人就會無法識別、無法執行,它們通常會提示你應該怎么說它才能聽得懂。這顯得很不智能,更不人性化。
因此,現有技術中的技術缺陷是:現有的人機語言交互過程中,在并不理解人表達的真實意思的前提下,主要是基于關鍵詞和模板來實現回答和執行對應的操作,這樣回復要么準確度差,要么適用面窄,而且缺乏邏輯性。
發明內容
針對上述技術問題,本發明提供一種多功能智能人機交互方法及系統,通過基于詞性對用戶輸入的信息進行句義的分析,理解用戶表達的真實意思,在理解的基礎上再采用但不限于關鍵詞、模板等方式來進行各種回復,給出智能的回答,提高了人機對話理解的準確性,不僅可以聊天還可以按照要求執行相應的操作。
為解決上述技術問題,本發明提供的技術方案是:
第一方面,本發明提供一種多功能智能人機交互方法,包括:
步驟S1,獲取用戶輸入的文字信息,所述用戶輸入的文字信息包括純文字和可以轉化文字描述的聲音、動作、姿態、表情、圖片和場景信息;
步驟S2,將所述用戶輸入的文字信息拆分成獨立的字詞,得到多個字詞;
步驟S3,根據每個字詞在所述用戶輸入的文字信息中的組合方式以及在不同句型中的位置以及語法規律,找出對應的詞性,得到帶有詞性的字詞;
步驟S4,將所述帶有詞性的字詞進行整合,得到所述帶有詞性的字詞的組合規律,并結合對所述用戶輸入的文字信息的句型和語法規律,得到所述帶有詞性的字詞的詞義,并得出所述用戶輸入的文字信息對應的真實句義;
步驟S5,根據所述真實句義,在預先建立的知識儲備庫中找出與所述用戶輸入的文字信息對應的內容,得到所述用戶輸入的文字信息對應的回應,所述回應包括語言回應和/或執行操作回應。
本發明提供的多功能智能人機交互方法,其技術方案為:獲取用戶輸入的文字信息,所述用戶輸入的文字信息包括純文字和可以轉化文字描述的聲音、動作、姿態、表情、圖片和場景信息;將所述用戶輸入的文字信息拆分成獨立的字詞,得到多個字詞;根據每個字詞在所述用戶輸入的文字信息中的組合方式以及在不同句型中的位置以及語法規律,找出對應的詞性,得到帶有詞性的字詞;將所述帶有詞性的字詞進行整合,得到所述帶有詞性的字詞的組合規律,并結合對所述用戶輸入的文字信息的句型和語法規律,得到所述帶有詞性的字詞的詞義,并得出所述用戶輸入的文字信息對應的真實句義;根據所述真實句義,在預先建立的知識儲備庫中找出與所述用戶輸入的文字信息對應的內容,得到所述用戶輸入的文字信息對應的回應,所述回應包括語言回應和/或執行操作回應。
本發明提供的多功能智能人機交互方法,通過基于詞性對用戶輸入的信息進行句義的分析,理解用戶表達的真實意思,在理解的基礎上再采用但不限于關鍵詞、模板等方式來進行各種回復,給出智能的回答,提高了人機對話理解的準確性,不僅可以聊天還可以按照要求執行相應的操作,比如打開、關閉、以及更深層次的指令操作。
進一步地,所述步驟S4中,還包括:
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