[發(fā)明專利]一種智能對話系統(tǒng)的構(gòu)建方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110204053.5
• 申請日: 2021-02-24
• 公開（公告）號: CN112800204A
• 公開（公告）日: 2021-05-14
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 潘心冰;李明明;顧英健;玄洪升;郭保榮
• 申請（專利權(quán)）人: 浪潮云信息技術(shù)股份公司
• 主分類號: G06F16/332
• 分類號: G06F16/332;G06F16/35
• 代理公司: 濟(jì)南信達(dá)專利事務(wù)所有限公司 37100
• 代理人: 姜鵬

本發(fā)明涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，具體提供了一種智能對話系統(tǒng)的構(gòu)建方法，其特征在于，具有以下步驟：S1、對不同的數(shù)據(jù)源進(jìn)行建模；S2、對建立的模型進(jìn)行訓(xùn)練；S3、進(jìn)行對話。與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明通過對任務(wù)類數(shù)據(jù)和問答集類數(shù)據(jù)建模，能夠在意圖的識別的過程中，區(qū)分任務(wù)類和非任務(wù)類的問題，在加快識別過程中，避免問題同時通過不同響應(yīng)引擎處理造成的資源浪費(fèi)。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，具體提供一種智能對話系統(tǒng)的構(gòu)建方法。

背景技術(shù)

隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展與社會進(jìn)步，獲取信息的方式層出不窮，智能對話系統(tǒng)由于可以通過已有的知識庫、直接定位到用戶的問題，不需要用戶再對信息進(jìn)行過濾，直接生成答案，給人們的生活帶來了極大的便利，成為人們獲取海量信息不可獲取的工具，同時在互聯(lián)網(wǎng)、醫(yī)療、金融和商城等領(lǐng)域進(jìn)行大量的應(yīng)用。

現(xiàn)在的問答系統(tǒng)通常借助于自然語言處理技術(shù)和全文搜索技術(shù)對用戶的問題進(jìn)行處理，然后經(jīng)過不同的響應(yīng)引擎處理，形成開放領(lǐng)域和特定領(lǐng)域的智能對話系統(tǒng)。這些響應(yīng)引擎包括已經(jīng)大量應(yīng)用的閑聊、問答集以及任務(wù)類響應(yīng)引擎，也有最近比較熱門的基于知識圖譜以及閱讀理解響應(yīng)引擎。不同的響應(yīng)引擎所面對的任務(wù)、擅長的領(lǐng)域不同，不同的相應(yīng)引擎組合所形成的智能對話系統(tǒng)包含的知識庫或者知識數(shù)據(jù)不同，所具有的能力不同。

目前智能對話系統(tǒng)主要針對單一響應(yīng)引擎或者幾個響應(yīng)引擎組合形成智能對話系統(tǒng)，為用戶的問題進(jìn)行響應(yīng)。雖然這種對話系統(tǒng)能夠?qū)μ囟I(lǐng)域或者某一方面形成比較強(qiáng)大的會話支撐，準(zhǔn)確率和效率比較高，但是卻無法融合多種信息來源，結(jié)合不同數(shù)據(jù)源，從多方面對用戶的問題進(jìn)行回復(fù)。因此，迫切需要一種新的方式將不同的數(shù)據(jù)源進(jìn)行關(guān)聯(lián)起來。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明是針對上述現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供一種實(shí)用性強(qiáng)的智能對話系統(tǒng)的構(gòu)建方法。

本發(fā)明解決其技術(shù)問題所采用的技術(shù)方案是：

一種智能對話系統(tǒng)的構(gòu)建方法，具有以下步驟：

S1、對不同的數(shù)據(jù)源進(jìn)行建模；

S2、對建立的模型進(jìn)行訓(xùn)練；

S3、進(jìn)行對話。

進(jìn)一步的，在步驟S1中，對用戶所輸入的問題進(jìn)行分類，分為任務(wù)類問題數(shù)據(jù)和非任務(wù)類問題數(shù)據(jù)。

進(jìn)一步的，在步驟S2中，結(jié)合步驟S1中的任務(wù)類數(shù)據(jù)和非任務(wù)類數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，用于意圖識別的過程中識別出非意圖部分。

進(jìn)一步的，對于任務(wù)類的數(shù)據(jù)指完成任務(wù)或工作所需的數(shù)據(jù)，通常以語料集的方式呈現(xiàn)，通過對不同的語料集訓(xùn)練生成模型。

進(jìn)一步的，當(dāng)用戶輸入一個問題時，通過訓(xùn)練好的模型將問題關(guān)聯(lián)到任務(wù)上，從而激活任務(wù)引擎對問題進(jìn)行回復(fù)。

作為優(yōu)選，在步驟S2對模型進(jìn)行訓(xùn)練時，將問答集數(shù)據(jù)作為一個任務(wù)一起進(jìn)行訓(xùn)練，通過模型訓(xùn)練后，會將所有不屬于任務(wù)類的問題歸于問答集任務(wù)中。

進(jìn)一步的，在步驟S3中，對話部分用于融合多個數(shù)據(jù)源智能對話響應(yīng)流程，通過并行以及管道的方式，進(jìn)行會話流程。

進(jìn)一步的，對用戶輸入的問題進(jìn)行識別，確定問題是否屬于任務(wù)類，若問題屬于任務(wù)類問題，則交由任務(wù)類的響應(yīng)引擎進(jìn)行處理，生成答案。

進(jìn)一步的，若問題屬于非任務(wù)類問題，則流轉(zhuǎn)入預(yù)置類、問答集類和知識圖譜類任務(wù)對問題生成回復(fù)，如果所述預(yù)置類、問答集類和知識圖譜類任務(wù)都無法產(chǎn)生回復(fù)，則將問題流轉(zhuǎn)入管道中的閱讀理解模塊中。

進(jìn)一步的，對于閱讀理解模塊沒有匹配到的問題，則轉(zhuǎn)入閑聊的數(shù)據(jù)源。

本發(fā)明的一種智能對話系統(tǒng)的構(gòu)建方法和現(xiàn)有技術(shù)相比，具有以下突出的有益效果：