[發明專利]交互數據有效性識別方法和裝置

在審

• 申請號: 201910936231.6
• 申請日: 2019-09-29
• 公開（公告）號: CN110647622A
• 公開（公告）日: 2020-01-03
• 發明（設計）人: 王玉昕;鄭祺星
• 申請（專利權）人: 北京金山安全軟件有限公司
• 主分類號: G06F16/332
• 分類號: G06F16/332
• 代理公司: 11201 北京清亦華知識產權代理事務所(普通合伙)
• 代理人: 王艷斌

本發明提出一種交互數據有效性識別方法和裝置，其中，方法包括：獲取多個交互樣本數據；提取多個交互樣本數據中的每個交互樣本數據的多組交互因子；根據多組交互因子中的每組交互因子計算對應的交互特征；根據與多組交互因子對應的多個交互特征訓練生成交互識別模型，以便于根據交互識別模型的識別結果確定交互數據的有效性。由此，實現了對交互數據的有效性的精確識別，提高了人工智能技術的智能化程度，解決了現有技術中，對場景中的所有語音信息響應導致智能化程度不高的技術問題。

技術領域

本發明涉及人工智能技術領域，尤其涉及一種交互數據有效性識別方法和裝置。

背景技術

隨著人工智能技術的進步，人工智能應用在智能機器人上已經成為一種主流趨勢，智能機器人基于采集到的用戶語音數據，執行對應的指令。

相關技術中，機器人采用拾音設備采集周圍的語音信息，基于采集到的語音信息識別控制指令，然而，拾音設備采集到的語音信息無法對語音信息進行篩選，采集到的語音信息即包含噪音信息，也包含不是對機器人發送的語音信息，因此，導致機器人的誤執行，影響人工智能的智能化程度。

發明內容

本發明提出一種交互數據有效性識別方法和裝置，以解決現有技術中，對場景中的所有語音信息響應導致智能化程度不高的技術問題。

本發明一方面實施例提出了一種交互數據有效性識別方法，包括以下步驟：獲取多個交互樣本數據；提取所述多個交互樣本數據中的每個交互樣本數據的多組交互因子；根據所述多組交互因子中的每組交互因子計算對應的交互特征；根據與所述多組交互因子對應的多個交互特征訓練生成交互識別模型，以便于根據所述交互識別模型的識別結果確定交互數據的有效性。

另外，本發明實施例的交互數據有效性識別方法，還包括如下附加的技術特征：

在本發明的一種可能的實現方式中，所述根據與所述多組交互因子對應的多個交互特征訓練生成交互識別模型，包括：確定所述多個交互樣本數據中的多個訓練交互樣本數據和多個驗證交互樣本數據；根據所述多個訓練交互樣本數據和所述多個驗證交互樣本數據對應的交互特征，訓練生成所述交互識別模型。

在本發明的一種可能的實現方式中，所述根據所述多個訓練交互樣本數據和所述多個驗證交互樣本數據對應的交互特征，訓練生成所述交互識別模型，包括：根據所述多個訓練交互樣本數據中的部分訓練交互樣本數據對應的交互特征，訓練生成初始交互識別模型；將所述多個驗證交互樣本數據中的至少部分驗證交互樣本數據對應的交互特征，輸入所述初始交互識別模型獲取識別結果；將所述識別結果與所述至少部分驗證交互樣本數據對應的標注識別結果匹配，判斷所述匹配度是否大于預設閾值；若所述匹配度小于等于所述預設閾值，則在所述多個訓練交互樣本數據中的剩余部分訓練交互樣本數據中確定至少部分訓練交互樣本數據；根據所述至少部分訓練交互樣本數據對應的交互特征訓練所述初始交互識別模型，直至所述匹配度大于所述預設閾值則將訓練生成的所述初始交互識別模型作為所述交互識別模型。

在本發明的一種可能的實現方式中，所述根據所述多個訓練交互樣本數據和所述多個驗證交互樣本數據對應的交互特征，訓練生成所述交互識別模型，包括：根據所述多個訓練交互樣本數據的交互特征對初始交互識別模型進行多輪訓練，并在對所述初始交互識別模型進行多輪訓練時，將所述多個驗證交互樣本數據的交互特征輸入每一輪訓練生成的候選交互識別模型；獲取所述每一輪訓練生成的候選交互識別模型的識別結果與所述多個驗證交互樣本數據對應的標注識別結果的匹配度；從第二輪訓練開始，將所述每一輪訓練生成的候選交互識別模型對應的匹配度與上一輪訓練生成的候選交互識別模型對應的匹配度比較；當所述每一輪訓練生成的候選交互識別模型對應的匹配度小于所述上一輪訓練生成的候選交互識別模型對應的匹配度時，將所述上一輪訓練生成的候選交互識別模型確定為所述交互識別模型。

在本發明的一種可能的實現方式中，所述多個交互特征包括：交互數據本身特征、包含所述交互數據的多輪對話特征、音頻特征中的多種。