[發明專利]對基于自然智能的人機交互系統進行訓練的方法

在審

• 申請號: 201910065179.1
• 申請日: 2019-01-23
• 公開（公告）號: CN110059168A
• 公開（公告）日: 2019-07-26
• 發明（設計）人: 不公告發明人
• 申請（專利權）人: 艾肯特公司
• 主分類號: G06F16/332
• 分類號: G06F16/332;G06F17/27;G06Q30/02;G06N3/04;G06N3/08;G10L15/18;G10L15/22
• 代理公司: 北京市柳沈律師事務所 11105
• 代理人: 于小寧

1.一種對基于自然智能的人機交互系統進行訓練的方法，其中，

包括：

生成與標準表達對應的文字腳本，

通過文本語音轉換工具得到與所述文字腳本對應的語音，

將各條語音分別轉換為次級語言信息，

其中，次級語言信息的信息顆粒度的數量級小于文字的信息顆粒度的數量級，

所述次級語言信息和與其對應標準表達作為配對數據被存儲在數據庫，

對于數據庫中已有的成對的次級語言信息和標準表達，將該次級語言信息的元素的各種排列組合與該標準表達或者該標準表達的元素的各種排列組合進行循環迭代，建立次級語言信息的元素的各種排列組合與標準表達或或標準表達的元素的各種排列組合之間的對應關系，獲得更多的次級語言信息與標準表達的配對數據，并存儲在所述數據庫中。

2.根據權利要求1所述的對基于自然智能的人機交互系統進行訓練的方法，其中，

輸入語音，

將輸入的語音轉換為次級語言信息，

將從輸入的語音轉換得到的次級語言信息與數據庫中已有的次級語言信息進行比較，然后根據比較結果來確定與該次級語言信息對應的標準表達，和/或計算將該次級語言信息正確對應到某標準表達的概率，

如果機器理解能力不夠成熟，不足以或者不確定將該次級語言信息轉換到某標準表達，那么進行人工輔助理解，

通過人工對所述輸入的語音進行理解，得到標準表達，并且將從該語音得到的次級語言信息與該標準表達對應起來，得到新的配對數據存入所述數據庫。

3.根據權利要求2所述的對基于自然智能的人機交互系統進行訓練的方法，其中，對于所述新的次級語言信息與標準表達或標準表達組合的配對數據或者新的自然表達與標準表達或標準表達組合的配對數據，將其中的次級語言信息或者由自然表達轉換得到的次級語言信息的元素的各種排列組合與其中的標準表達或標準表達組合本身或者該標準表達或標準表達組合的元素的各種排列組合進行循環迭代，建立次級語言信息的元素的各種排列組合與標準表達或標準表達組合本身或者該標準表達或標準表達組合的元素的各種排列組合之間的對應關系，獲得更多的次級語言信息與標準表達或標準表達組合的配對數據，并存儲在所述數據庫中。

4.根據權利要求2所述的對基于自然智能的人機交互系統進行訓練的方法，其中，通過人工輔助理解糾正所述數據庫中次級語言信息與標準表達或標準表達組合之間錯誤的對應關系。

5.根據權利要求2所述的對基于自然智能的人機交互系統進行訓練的方法，其中，

通過自信度來衡量機器理解能力，

其中，基于次級語言信息與標準表達的對應關系來計算所述自信度。

6.根據權利要求5所述的對基于自然智能的人機交互系統進行訓練的方法，其中，從自然表達得到次級語言信息之后，通過深度神經網絡、有窮狀態轉換器、自動編碼器解碼器中的一個或多個來產生對單條或多條標準表達的對數概率或相類似分數，再利用歸一化的指數函數來計算出對于該條或該多條標準表達的自信度。

7.根據權利要求1所述的對基于自然智能的人機交互系統進行訓練的方法，次級語言信息的信息顆粒度是文字的信息顆粒度的1/10～1/1000。

8.根據權利要求1所述的對基于自然智能的人機交互系統進行訓練的方法，其中，用循環迭代得到的次級語言信息測試機器對于次級語言信息到標準表達的轉換，并將不能被正確轉換的次級語言信息及其應正確對應的標準表達寫入對照表，對于后續輸入的自然表達，由自然表達轉換的次級語言信息先與對照表中存儲的次級語言信息進行對比。

9.根據權利要求1所述的對基于自然智能的人機交互系統進行訓練的方法，其中，在對次級語言信息與標準表達的配對數據進行循環迭代時，也對次級語言信息到標準表達的轉換模型進行循環優化。