[發(fā)明專利]人機對話方法、裝置和計算機可讀存儲介質(zhì)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201811035865.6
• 申請日: 2018-09-06
• 公開（公告）號: CN109145101B
• 公開（公告）日: 2021-05-25
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 潘強;胡曉
• 申請（專利權(quán)）人: 北京京東尚科信息技術(shù)有限公司;北京京東世紀貿(mào)易有限公司
• 主分類號: G06F16/332
• 分類號: G06F16/332
• 代理公司: 中國貿(mào)促會專利商標事務(wù)所有限公司 11038
• 代理人: 張雷;王莉莉

本公開涉及一種人機對話方法、裝置和計算機可讀存儲介質(zhì)，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：對用戶與機器人的對話內(nèi)容進行自然語言處理，獲取用戶的對話意圖和當前情緒的類型；在當前情緒的類型為負面情緒類型的情況下，對當前情緒類型在本次對話中出現(xiàn)的次數(shù)進行累加；在對話意圖為業(yè)務(wù)咨詢的情況下，生成相應(yīng)的業(yè)務(wù)回答；判斷業(yè)務(wù)回答是否屬于配置的負面情緒回答集合；在不屬于負面情緒回答集合的情況下，向用戶提供所述業(yè)務(wù)回答；在屬于負面情緒回答集合的情況下，根據(jù)累加結(jié)果確定回答方式。本公開的技術(shù)方案能夠改善人機對話效果，提升用戶體驗。

技術(shù)領(lǐng)域

本公開涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種人機對話方法、人機對話裝置和計算機可讀存儲介質(zhì)。

背景技術(shù)

無人客服的“無人”代表著客服行業(yè)的發(fā)展趨勢。伴隨數(shù)據(jù)挖掘的精細化和算法的智能化，客服流程中完全由人工參與的部分會越來越少。

相關(guān)技術(shù)中，作為無人客服解決方案的重要一環(huán)，“解決型機器人”以“解決問題”為第一使命。通過自然語言處理、機器學(xué)習(xí)等技術(shù)，明確用戶的問題核心，再通過應(yīng)答引擎和用戶進行交互。

發(fā)明內(nèi)容

本公開的發(fā)明人發(fā)現(xiàn)上述相關(guān)技術(shù)中存在如下問題：僅關(guān)注問題的解決，忽略用戶感受，從而影響人機對話效果，導(dǎo)致用戶體驗差。

鑒于此，本公開提出了一種人機對話技術(shù)方案，能夠改善人機對話效果，提升用戶體驗。

根據(jù)本公開的一些實施例，提供了一種人機對話方法，包括：對用戶與機器人的對話內(nèi)容進行自然語言處理，獲取所述用戶的對話意圖和當前情緒的類型；在所述當前情緒的類型為負面情緒類型的情況下，對所述當前情緒類型在本次對話中出現(xiàn)的次數(shù)進行累加；在所述對話意圖為業(yè)務(wù)咨詢的情況下，生成相應(yīng)的業(yè)務(wù)回答；判斷所述業(yè)務(wù)回答是否屬于配置的負面情緒回答集合；在不屬于所述負面情緒回答集合的情況下，向所述用戶提供所述業(yè)務(wù)回答；在屬于所述負面情緒回答集合的情況下，根據(jù)所述累加結(jié)果確定回答方式。

在一些實施例中，所述負面情緒回答集合根據(jù)回答涉及的事件的嚴重程度被劃分為高等級集合和低等級集合；所述根據(jù)所述累加結(jié)果確定回答方式包括：在所述業(yè)務(wù)回答屬于所述低等級集合的情況下，根據(jù)所述累加結(jié)果和所述業(yè)務(wù)回答的默認回答方式確定所述回答方式。

在一些實施例中，判斷所述累加結(jié)果是否小于第一閾值；在小于所述第一閾值的情況下，采用所述默認回答方式向用戶提供回答；在大于等于所述第一閾值的情況下，判斷所述累加結(jié)果是否小于第二閾值，所述第二閾值大于所述第一閾值；在大于等于所述第二閾值的情況下，自動轉(zhuǎn)為人工回答；在小于所述第二閾值的情況下，且所述默認回答方式為向所述用戶提供所述業(yè)務(wù)回答的情況下，提示所述用戶手動轉(zhuǎn)為人工回答；在小于所述第二閾值的情況下，且所述默認回答方式為提示所述用戶手動轉(zhuǎn)為人工回答的情況下，自動轉(zhuǎn)為人工回答。

在一些實施例中，在所述業(yè)務(wù)回答屬于所述高等級集合的情況下，判斷所述累加結(jié)果是否小于第一閾值；在小于所述第一閾值的情況下，向所述用戶提供所述業(yè)務(wù)回答；在大于等于所述第一閾值的情況下，自動轉(zhuǎn)為人工回答。

在一些實施例中，獲取所述用戶的當前情緒屬于各情緒類型的隸屬度；將所述隸屬度最高的情緒類型作為所述當前情緒的類型。

在一些實施例中，該方法還包括：在所述對話意圖為非業(yè)務(wù)咨詢的情況下，將所述對話意圖依次與配置的各非業(yè)務(wù)對話類型進行匹配；根據(jù)最先匹配的非業(yè)務(wù)對話類型生成相應(yīng)的非業(yè)務(wù)回答。

在一些實施例中，在所述當前情緒的類型為負面情緒類型，且所述當前情緒的類型的隸屬度高于隸屬度閾值的情況下，生成并向所述用戶提供安撫回答。

在一些實施例中，根據(jù)所述業(yè)務(wù)咨詢的類型，選擇相應(yīng)的規(guī)則樹；遍歷所述規(guī)則樹，生成所述相應(yīng)的業(yè)務(wù)回答。