[發明專利]一種用于人工智能的人機交互邏輯引擎的方法及系統

在審

• 申請號: 202010027853.X
• 申請日: 2020-01-10
• 公開（公告）號: CN111240979A
• 公開（公告）日: 2020-06-05
• 發明（設計）人: 葉奕宏
• 申請（專利權）人: 廈門驛全智能科技有限公司
• 主分類號: G06F11/36
• 分類號: G06F11/36;G06F40/58;G06N20/00
• 代理公司: 北京天盾知識產權代理有限公司 11421
• 代理人: 趙桂芳

1.一種用于人工智能的人機交互邏輯引擎的方法，其特征在于，所述用于人工智能的人機交互邏輯引擎的方法包括以下步驟：

步驟一，通過配置程序配置人機交互邏輯引擎的數據參數；通過輸入設備輸入配置的交互數據參數；通過檢索程序根據交互數據參數檢索配置的交互數據信息；

步驟二，通過單片機控制翻譯程序對步驟一得到的交互數據信息建立翻譯數據庫；獲取待翻譯的源語言句子；所述翻譯數據庫包括字詞單元庫、字詞屬性庫、句型庫、符號庫、詞句邏輯庫、標準句子庫、固定搭配庫和常用翻譯庫；

步驟三，根據翻譯數據庫匹配得到每個源語言句子對應的所有源語言句型結構；

步驟四，根據翻譯數據庫得到每個源語言句型結構對應的目標語言句型結構；

步驟五，根據每個源語言句子對應的所有目標語言句型結構翻譯得到所述源語言句子對應的所有目標語言句子；

步驟六，根據翻譯數據庫對每個源語言句子對應的所有目標語言句子進行篩選得到所述源語言句子對應的最終翻譯結果；并將所有源語言句子對應的最終翻譯結果按照源語言句子在源語言文本中的順序形成目標語言文本；

步驟七，通過優化程序對步驟六中人機交互邏輯引擎獲得的目標語言文本進行優化，將待測人機交互邏輯引擎目標語言文本中的輸入狀態量輸入人機交互邏輯引擎；所述人機交互邏輯引擎基于標準樣例數據建立；

步驟八，將所述目標語言文本中的與所述輸入狀態量對應的輸出結果與所述人機交互邏輯引擎輸出的測試結果進行比對；

步驟九，當比對結果不一致時，獲取第三方審核機制對于所述輸出結果是否正確的判斷結果；

步驟十，當所述第三方審核機制的判斷結果為所述輸出結果不正確時，獲取所述第三方審核機制確定的與所述輸入狀態量對應的正確結果；

步驟十一，將所述輸入狀態量以及所述正確結果輸入至所述待測人機交互邏輯引擎進行訓練；

步驟十二，通過測試程序對步驟十一訓練后的人機交互邏輯引擎功能進行測試，并通過測試程序載入所述人機交互界面的輸入描述文件、輸出描述文件、連接文件和映射文件；

步驟十三，根據所述輸入描述文件、所述輸出描述文件、所述連接文件和所述映射文件生成測試程序，所述測試程序包括通訊代碼、激勵測試頁面和數據監控頁面；

步驟十四，運行所述測試程序，在所述激勵測試頁面進行變量賦值，得到測試數據，根據所述測試數據和所述通訊代碼驅動所述人機交互界面顯示；

步驟十五，通過所述通訊代碼接收所述人機交互界面反饋的輸出數據并在所述數據監控頁面顯示，以得到測試結果；

步驟十六，通過云服務器存儲人機交互邏輯引擎的數據參數、交互信息及引擎優化、測試信息；通過云服務器將人機交互邏輯引擎數據發送至移動終端，進行邏輯引擎的人機交互；通過顯示器顯示人機交互邏輯引擎的數據參數、交互信息及引擎優化、測試信息。

2.如權利要求1所述的用于人工智能的人機交互邏輯引擎的方法，其特征在于，步驟二中，所述字詞單元庫包括單字、詞組、短語和從句；

所述字詞屬性庫包括源語言和目標語言中所有字詞的詞性、成分和時態；

所述句型庫包括源語言和目標語言中的所有句型結構，以及源語言中句型結構與目標語言中句型結構的對應關系；

所述詞句邏輯庫包括源語言和目標語言中字詞的語法邏輯，以及源語言和目標語言中句子的語法邏輯。

3.如權利要求1所述的用于人工智能的人機交互邏輯引擎的方法，其特征在于，步驟三中，的根據翻譯數據庫匹配得到每個源語言句子對應的所有源語言句型結構的方法包括：

根據字詞單元庫獲取所述源語言句子對應的所有字詞拆分結果；

根據字詞屬性庫獲取所述源語言句子拆分得到的所有字詞的屬性；

對于源語言句子的每一種拆分結果，若拆分結果符合句型庫中的句型結構，則直接得到所述源語言句子對應的句型結構；若拆分結果不符合句型庫中的任意一種句型結構，則根據字詞的屬性對字詞進行分級，根據每一級及其附加級所包含字詞的屬性和句型庫匹配再生成每一級對應的源語言句型結構，然后根據各級對應的源語言句型結構重新定義所述源語言句子對應的句型結構。