[發明專利]一種基于智能助理實現網約車司乘引導的方法及裝置

在審

• 申請號: 202111088042.1
• 申請日: 2021-09-16
• 公開（公告）號: CN113780850A
• 公開（公告）日: 2021-12-10
• 發明（設計）人: 郭裕興;張敏超;肖明睿;梁發章
• 申請（專利權）人: 廣州宸祺出行科技有限公司
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q10/02;G06F16/35;G06F40/30
• 代理公司: 廣州云領專利代理事務所(普通合伙) 44441
• 代理人: 肖云

1.一種基于智能助理實現網約車司乘引導的方法，其特征在于，包括以下步驟：

智能助理分別獲取來自司機端和乘客端的司乘交流信息，所述司乘交流信息包括IM信息、語音信息、電話錄音和車內錄音；

基于ASR將司乘交流信息轉換為相應的實時文本信息；

將實時文本信息輸入至語義分類模型進行文本分類，獲得語義分析數據；

從服務器的數據庫中獲取訂單對應的歷史數據，所述歷史數據包括歷史司機使用數據和歷史用戶使用數據；

從服務器中獲取實時因子數據，實時因子數據包括網約車訂單、天氣狀況、車輛軌跡、車輛狀況、路況信息以及乘客軌跡；

將語義分析數據、歷史數據和實時因子數據輸送至引導決策模型，經過數據分析和規則匹配后，獲取相應的引導決策結果；

智能助理分別通過司機端和乘客端輸出引導決策結果，以對司機和乘客進行交流引導和動作引導。

2.根據權利要求1所述的基于智能助理實現網約車司乘引導的方法，其特征在于：

所述引導決策模型包括對話管理規則、意圖識別規則和引導規則引擎。

3.根據權利要求2所述的基于智能助理實現網約車司乘引導的方法，其特征在于，所述將語義分析數據、歷史數據和實時因子數據輸送至引導決策模型，經過數據分析和規則匹配，具體包括：

智能助理在獲取語義分析數據、歷史數據和實時因子數據后，分別對應地輸送至引導決策模型中，引導決策模型獲取服務器數據庫中最新的對話管理規則和意圖識別規則，引導決策模型將四層交流數據與對話管理規則進行規則匹配，基于匹配命中的對話管理規則，結合歷史數據和實時因子數據進行意圖識別規則的匹配，基于意圖識別規則的匹配結果，分別獲取司機和乘客的預估意圖，引導規則引擎基于預估意圖進行引導決策的分析和匹配，從而獲取引導決策結果。

4.根據權利要求1所述的基于智能助理實現網約車司乘引導的方法，其特征在于，所述將實時文本信息輸入至語義分類模型進行文本分類，獲得語義分析數據，具體包括：

智能助理將實時文本信息輸送至語義分類模型，語義分類模型將實時文本信息與數據庫中的語義匹配規則進行匹配，基于匹配結果，識別實時文本信息中司機和乘客的需求、語氣和情緒，生成對應的標簽標記到實時文本信息中的關鍵文本，以便于引導決策模型的分析。

5.根據權利要求1所述的基于智能助理實現網約車司乘引導的方法，其特征在于，所述智能助理分別通過司機端和乘客端輸出引導決策結果，具體包括：

基于引導決策結果，智能助理生成相應的引導文本和引導語音，基于引導語音發送語音引導信息至司機端與乘客端，基于引導文本發送IM引導信息至乘客端，以使司機和乘客之間通過溝通方式的改變和行動的改變實現矛盾解除和需求滿足。

6.一種基于智能助理實現網約車司乘引導的裝置，其特征在于，包括信息獲取模塊、文本轉換模塊、文本分類模塊、歷史數據模塊、實時因子模塊、引導決策模塊和決策輸出模塊，其中：

信息獲取模塊用于使智能助理分別獲取來自司機端和乘客端的司乘交流信息，所述司乘交流信息包括IM信息、語音信息、電話錄音和車內錄音；

文本轉換模塊用于基于ASR將司乘交流信息轉換為相應的實時文本信息；

文本分類模塊用于將實時文本信息輸入至語義分類模型進行文本分類，獲得語義分析數據；

歷史數據模塊用于從服務器的數據庫中獲取訂單對應的歷史數據，所述歷史數據包括歷史司機使用數據和歷史用戶使用數據；

實時因子模塊用于從服務器中獲取實時因子數據，實時因子數據包括網約車訂單、天氣狀況、車輛軌跡、車輛狀況、路況信息以及乘客軌跡；

引導決策模塊用于將語義分析數據、歷史數據和實時因子數據輸送至引導決策模型，經過數據分析和規則匹配后，獲取相應的引導決策結果；

決策輸出模塊用于使智能助理分別通過司機端和乘客端輸出引導決策結果，以對司機和乘客進行交流引導和動作引導。

7.根據權利要求6所述的基于智能助理實現網約車司乘引導的方法，其特征在于：

所述引導決策模型包括對話管理規則、意圖識別規則和引導規則引擎。