[發明專利]一種專家服務機器人云平臺

在審

• 申請號: 201810767228.1
• 申請日: 2018-07-11
• 公開（公告）號: CN109145168A
• 公開（公告）日: 2019-01-04
• 發明（設計）人: 董文平;陳錦毅
• 申請（專利權）人: 廣州極天信息技術股份有限公司
• 主分類號: G06F16/903
• 分類號: G06F16/903;G06F16/9032;G06N5/04;G06N20/00
• 代理公司: 廣州三環專利商標代理有限公司 44202
• 代理人: 郝傳鑫

本發明公開了一種專家服務機器人云平臺，類腦云平臺、專家端和用戶端；類腦云平臺通過人機交互接口與用戶端連接，用于接收用戶端發送的多模態數據，并根據預設的各類知識，完成與用戶的會話；會話包括：寒暄、一問一答或多輪會話；用戶端用于通過人機交互接口向類腦云平臺發送多模態數據，以及用于通過人機交互接口接收類腦云平臺返回的數據；專家端用于供專家向類腦云平臺灌入相關的專家知識數據。本發明的技術方案能為用戶提供高效準確的智能會話，提高用戶體驗。

技術領域

本發明涉及計算機技術領域，尤其涉及一種專家服務機器人云平臺。 _

背景技術

隨著人工智能的發展，機器人也被運用于智能問答服務中。當前的智能問答系統主要有一問一答和多輪會話兩種形式，其中，一問一答是通過定位網站用戶所需要的提問知識，為網站用戶提供簡單服務，當網站用戶提出問題時，系統不僅將問題答案推送出來，而且會將與這個問題相關的知識也都推送出來供用戶查詢；而多輪會話則通過把常見問題整理成若干流程診斷型的知識，通過引導用戶進行交互式問答，最終為用戶提供服務。

機器學習(Machine Learning,ML)是一門多領域交叉學科，涉及概率論、統計學、逼近論、凸分析、算法復雜度理論等多門學科。專門研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的性能。機器學習是人工智能的核心，如何將機器學習結合運用到智能會話中，目前還沒有一個很好的解決方案。

發明內容

本發明實施例提出一種專家服務機器人云平臺，為用戶提供高效準確的智能會話，提高用戶體驗。

本發明實施例提供一種專家服務機器人云平臺，包括：類腦云平臺、專家端和用戶端；

所述類腦云平臺通過人機交互接口與所述用戶端連接，用于接收所述用戶端發送的多模態數據，并根據預設的各類知識，完成與用戶的會話；所述會話包括：寒暄、一問一答或多輪會話；

所述用戶端用于通過所述人機交互接口向所述類腦云平臺發送所述多模態數據，以及用于通過所述人機交互接口接收所述類腦云平臺返回的數據；

所述專家端用于供專家向所述所述類腦云平臺灌入相關的專家知識數據。

優選地，所述類腦平臺包括：智能問答模塊、引擎模塊、知識倉儲模塊、知識灌入模塊和知識發現模塊；

其中，所述智能問答模塊用于通過所述人機交互接口接收用戶的所述多模態數據，并對所述多模態數據進行語義理解，以生成問題請求；

所述引擎模塊，用于接收所述人機交互接口發送的問題請求，根據所述問題請求從知識倉儲模塊中獲取匹配的知識候選集，并將所述知識候選集發送給所述智能問答模塊；其中，所述智能問答模塊對所述知識候選集做評分排序，并使用評分最高的知識進行答案生成返回給用戶；所述答案是評分最高的知識結合變量或推理結果生成的最終答案；

所述知識倉儲模塊，用于存儲來自所述知識灌入模塊以及所述知識發現模式生成的知識數據；

所述知識灌入模塊，用于對接收的數據進行知識轉換處理，以獲得知識數據后發送至所述知識倉儲模塊；

所述知識發現模塊，用于獲取原始的業務數據集以及業務過程中產生的業務數據集，并通過深度學習技術從業務數據集中識別出有效的、新穎的、潛在有用的數據，并將數據轉換為可理解模式的知識數據后發送至所述知識倉儲模塊。其中，所述知識倉儲模塊分別與所述知識灌入模塊、知識發現模塊、引擎模塊連接；

優選地，所述智能問答模塊為虛擬代理。

優選地，所述引擎模塊包括用于提供智能搜索的搜索引擎單元、用于提供句式匹配的匹配引擎單元、用于提供槽點匹配的布爾引擎單元以及用于提供分類功能的分類引擎單元，所述分類引擎單元通過機器學習訓練來實現分類；其中：