[發明專利]人機交互方法及裝置、存儲介質、終端

在審

• 申請號: 201810253545.1
• 申請日: 2018-03-26
• 公開（公告）號: CN108491519A
• 公開（公告）日: 2018-09-04
• 發明（設計）人: 林涵;張磊;朱頻頻
• 申請（專利權）人: 上海智臻智能網絡科技股份有限公司;貴州小愛機器人科技有限公司
• 主分類號: G06F17/30
• 分類號: G06F17/30
• 代理公司: 北京集佳知識產權代理有限公司 11227
• 代理人: 張振軍;吳敏

一種人機交互方法及裝置、存儲介質、終端，人機交互方法包括：在與用戶交互的過程中，獲取當前時刻之前預設時間段內的歷史問答數據；對所述歷史問答數據進行分析以確定至少一種友好參數，所述友好參數為與所述用戶交互的過程的屬性信息；基于所述至少一種友好參數以及各個友好參數對應的權重計算友好度；基于所述友好度調整與所述用戶的后續交互過程。本發明技術方案可以提高人機交互的友好性，提升用戶體驗。

技術領域

本發明涉及智能交互技術領域，尤其涉及一種人機交互方法及裝置、存儲介質、終端。

背景技術

在現有的人機交互中，基本都是通過人工抽檢的方式對人機交互數據進行查看，從中判斷機器人回答是否夠好。具體的，運維人員從交互日志中抽取一部分樣本進行檢查，通過主觀意識判斷機器人回答的問題是否夠友好，如果不夠友好，則修改機器人的知識庫中的標準答案。

但是，現有的方式既耗時、費力，難以及時發現不夠友好的交互；又存在很多主觀因素，導致判斷結果不準確。

發明內容

本發明解決的技術問題是如何提高人機交互的友好性，提升用戶體驗。

為解決上述技術問題，本發明實施例提供一種人機交互方法，人機交互方法包括：在與用戶交互的過程中，獲取當前時刻之前預設時間段內的歷史問答數據；對所述歷史問答數據進行分析以確定至少一種友好參數，所述友好參數為與所述用戶交互的過程的屬性信息；基于所述至少一種友好參數以及各個友好參數對應的權重計算友好度；基于所述友好度調整與所述用戶的后續交互過程。

可選的，所述友好參數包括以下一種或多種：用戶情感、用戶滿意度、問題識別度、問題重復度和響應時長。

可選的，所述對所述歷史問答數據進行分析以確定至少一種友好參數包括以下一種或多種步驟：對所述歷史問答數據中的用戶問題進行情感分析，以確定所述用戶情感；根據所述歷史問答數據中是否存在轉人工客服操作，確定所述用戶滿意度；根據所述歷史問答數據中的用戶問題是否存在答案，和/或所述用戶問題的答案是否與所述用戶問題的多個相似問題的答案一致，以確定所述問題識別度，所述相似問題為預設歷史數據中與所述用戶問題相似的問題；根據所述歷史問答數據中同一問題的重復次數確定所述問題重復度；根據所述歷史問答數據中用戶問題與其答案之間的時間間隔確定所述響應時長。

可選的，所述對所述歷史問答數據中的用戶問題進行情感分析包括：利用情感詞典或機器學習模型確定各個用戶問題的情感分析結果，并根據各個用戶問題的情感計算所述歷史問答數據的用戶情感。

可選的，所述情感分析結果包括情感傾向方向和情感傾向度；所述利用情感詞典確定各個用戶問題的情感分析結果包括：將所述用戶問題中的各個詞語與所述情感詞典中預設情感標簽下的各個詞語進行比對，以得到每一用戶問題中的各個詞語對應的預設情感標簽，所述預設情感標簽與所述情感傾向方向相對應；根據所述用戶問題中的各個詞語對應的預設情感標簽確定所述用戶問題的情感傾向方向；根據所述用戶問題中的各個詞語對應的權重計算所述用戶問題的情感傾向度。

可選的，所述情感分析結果包括情感傾向方向和情感傾向度；所述利用機器學習模型確定各個用戶問題的情感分析結果包括：利用預先訓練完成的所述機器學習模型對各個用戶問題進行情感分類，并確定所述用戶問題的情感傾向方向；根據所述用戶問題中的各個詞語對應的權重計算所述用戶問題的情感傾向度。

可選的，所述基于所述友好度調整與所述用戶的后續交互過程包括：所述友好度低于預設閾值時，將所述用戶轉至人工客服。

可選的，所述基于所述友好度調整與所述用戶的后續交互過程還包括：將所述至少一種友好參數的參數值發送至所述人工客服；或者，基于所述至少一種友好參數生成分析原因發送至所述人工客服。

可選的，所述基于所述友好度調整與所述用戶的后續交互過程包括：所述友好度低于預設閾值時，對所述友好度對應的歷史問答數據中的至少一部分答案進行修正。