CN102289431A - 一种基于自然语言理解并提供短信回复选项的方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于自然语言理解并提供短信回复选项的方法，步骤100：收到短信，对短信进行一定的自然语言理解处理。步骤200：产生回答的主要部分。步骤300：结合其他成分进行组句，形成提供给用户的几种回复内容。步骤400：用户可对提供的回复内容选择进行修改或补充。步骤500：回复内容的发送。本发明提供智能短信回复选项，省去大量繁琐的输入；所提供的回复选项可加以修改；回复内容局限性小，灵活且丰富。

Description

一种基于自然语言理解并提供短信回复选项的方法

技术领域

本发明涉及自然语言理解技术的领域，具体是指一种基于自然语言理解并提供短信回复选项的方法。 

背景技术

手机短信的出现给人带来了更方便，更灵活的信息交流环境。现在使用最广的是直接文字输入，但很多时候受到时间和空间的制约，不方便通过打字来回复很多信息，无论是基于九宫格的字母拼音，还是屏幕弹出的键盘模式，都逃离不出多次按键的麻烦。加上随着手机大屏幕的趋势，真实按键这种交互方法会逐渐被触摸式、甚至悬空点击式所取代。而按键越多，这些新方式的交互体验就越下降。所以，完善短信智能回复以更好地取代文字输入、降低点击次数，从而应合手机大屏幕的趋势，是很有必要的。随着近几年计算机自然语言理解技术的飞速发展，使机器能更灵活地给用户提供各种回复的语句。 

现有的短信自动回复技术都是基于预先设定的内容进行回复的，故用户还得进行较大量的筛选或修改。很多时候不能达到用户的要求，而且对内容有比较大的约束。 

例如，现有的短信自动回复技术主要有以下两种： 

(1)发送、接收短信的两台手机，都使用同一个短信数据库 

甲方使用库中的分类的内容发送给乙方，由于使用同一短信数据库，乙方可以根据接收到的这句话以查找相应的回复。这种方法虽然较为容易实现，但由于分类事件的所限，这种方式发短信所能描述的内容只能局限在小范围内。 

(2)事先编辑短信内容并储存 

手机用户事先编辑好一段短信内容之后，将其存储起来；用户也可以随时再修改事先编辑好的短信内容。在手机短信设置菜单中，有一项供用户选择，即：是否打开短信自动回复功能。用户可以通过该短信菜单随时打开或者关闭短信自动回复功能。当手机用户选择不打开短信自动回复功能的时候， 用户接收到短信后必须自己处理，可以回复也可以不回复；当手机用户选择打开短信自动回复功能之后，手机接收到短信后将首先分析对方的电话号码，如果号码是恶意名单中的号码则不自动回复；否则，在手机用户事先编辑存储好的短信信体上自动加上信头和落款等，回复给对方；自动回复完成后手机回到接收短信之前的状态。这种方法实现难度较低，但局限性很大，只能根据特定的对象，而且用户必需自己编辑内容。 

因此，需要本领域技术人员迫切解决的一个技术问题就是：如何能够根据接收到的短信提供最多可能性的短信回复选项。 

发明内容

为解决现有技术存在的缺点和不足，本发明提供一种基于自然语言理解并提供短信回复选项的方法，本发明更加方便快捷，免去了繁琐的录入，以及多层的选取操作。 

本发明的目的通过下述技术方案实现： 

一种基于自然语言理解并提供短信回复选项的方法，其特征在于，如下步骤： 

步骤100：收到短信，对短信进行一定的自然语言理解处理。 

步骤200：产生回答的主要部分。 

步骤300：结合其他成分进行组句，形成提供给用户的几种回复内容。 

步骤400：用户可对提供的回复内容选择进行修改或补充。 

步骤500：回复内容的发送。 

如步骤100所述收到短信，对短信进行一定的自然语言理解处理，具体如下： 

步骤110：对收到的短信进行分词，得到分词结果H1、H2、H3…… 

步骤120：根据步骤110的分词结果，将短信内容分成三种集合，V1＝{H1，H2……}，V2＝{H3，H4……}，V3＝{H5，H6……}。 

其中集合V1包括一些很有特征的结构，如问候祝福的结构，询问的结构等； 

集合V2包括时间、地点、名称等固定结构； 

集合V3对句子成分处理不必要的内容； 

步骤130：根据步骤120得到句子成分的不同集合，分别做如下处理， 对集合V1中的结构，从训练后语句库中分别找出几个方面的回复内容；对集合V2中的结构进行提取，以便组织回答语句；对集合V3中的结构不作处理； 

上述产生回答的主要部分，具体如下： 

(1)判断主要内容中是否有常见结构； 

(2)如果有常见结构，在系统的词库中有相关联的回答，则将常见结构进行一一给出词结构库关联的回答； 

(3)对于常见结构，加载统构建好回复匹配词句库，并根据步骤120分类出来的主要内容，在该词句库中找到相应的词； 

(4)在加载统构建好回复匹配词句库中找到结构相应的词句后，根据先前已经建立好的关联，得到若干个常规的回答句式。 

(5)如果没有常见结构，先产生一般化的回答，然后对待陈述的词句进行提取，以判断回答补充的内容； 

(6)根据产生的回答以及步骤130对集合V2的提取内容和步骤(5)所提取的陈述内容，给出常见及关联的回答补充； 

(7)产生几种不同方面回答的主干部分。 

把各种组句用的成分集合起来，包括产生的回答主干部分、提取的时间、地点、称呼；将各种成分按一定规则组成回复的句子，系统根据规则或者根据用户要求选取适当的成分组成回复的句子；组成几句不同方面或者同一方面不同风格的回复内容，供用户选择。 

与现有技术相比本发明的有益效果在于，用户可以自由选择由系统通过自然语言理解技术而提供的短信回复内容，并可做局部修改与补充。比现有技术更加方便快捷，免去了繁琐的录入，以及多层的选取操作，系统根据收到短信内容弹出几条回复选项，供使用者选用、修改以及补充。 

本发明的智能回复部分并不是通过对关键词简单的检索最后进行单一映射产生出回复语句，而是通过对收到的短信息进行分词进一步对句式及询问词、问候词等分析，将收到的短信进行关键内容提取以及智能组句操作，最后产生提供给用户回复短信的选项。因此该发明符合语言的多元化且满足用户的需要。 

本发明利用机器学习进行比较深入的自然语言理解，系统所用的词句库是通过大量短信语料以及其他语料训练构成的，目的是涵盖所有的日常用语。一般来说，短信用到的语句不至于太复杂，经过语句成分及结构分析，足以准确获得及处理很多日常的信息，达到方便用户的目的。 

本发明提供智能短信回复选项，省去大量繁琐的输入；所提供的回复选项可加以修改；回复内容局限性小，灵活且丰富。 

附图说明

图1为本发明的总流程框架示意图； 

图2、图3为本发明对收到短信的自然语言处理步骤； 

图4为本发明的回复短信的句子组合步骤； 

图5(a～d)为本发明的操作画面。 

具体实施方式

下面结合实施例及附图对本发明作进一步的详细描述，但本发明的实施方式不限于此。 

实施例 

如图1所示，本发明基于自然语言理解并提供短信回复选项的方法，包括下述步骤。 

步骤100：收到短信，对短信进行一定的自然语言理解处理。 

步骤200：产生回答的主要部分。 

步骤300：结合其他成分进行组句，形成提供给用户的几种回复内容。 

步骤400：用户可对提供的回复内容选择进行修改或补充。 

步骤500：回复内容的发送。 

本发明是利用机器学习进行比较深入的自然语言理解，系统所用的词句库是通过大量短信语料以及其他语料训练构成的，目的是涵盖所有的日常用语。一般来说，短信用到的语句不至于太复杂，经过语句成分及结构分析，足以准确获得及处理很多日常的信息，达到方便用户的目的。 

下面对本发明的实施流程再做进一步的叙述。 

图5(a～b)为本发明的操作画面示意图，仅作参考。 

以下给出的只是一种比较简单的自然语言处理方法，并非用作为对本发明的限定，随着自然语言理解技术的发展，可对收到短信进行范围更广，内容更精确的理解。 

如图2所示。 

步骤110：对收到的短信进行分词，分词算法可以是当前其中一种能实现分词的算法，本发明并不需要对此作出限定，分词所用的词库是配合本发 明建立的一种词库，建立词库的过程不予限定，词库的内容首先包含短信常有的问候结构与询问结构等，然后是一般的常用词，包括名词动词中的一些高频词，所以这里是对句子的分词，能对句子进行简单的词性标注以及能分离出一些询问结构，问候语结构等，得到分词结果H1、H2、H3…… 

步骤120：根据步骤110的分词结果，将短信内容分成三种集合，V1＝{H1，H2……}，V2＝{H3，H4……}，V3＝{H5，H6……}。 

其中集合V1：主要内容：包括问候祝福的结构，询问的结构，还有其他一些比较有特征的表达结构。 

集合V2：其他内容：包括时间，地点，一些名称和其他一些对内容有说明性的结构。 

集合V3：.不必要内容：对句子成分处理不必要的内容，如一些语气词如“哈哈”“呵呵”等，还有用户加入的一些个性化符号等。 

步骤130：根据步骤120得到句子成分的不同集合，分别做不同的处理。 

对集合V1中的结构，从训练后语句库中分别找到出几个方面的回复内容。对集合V2中的结构进行提取，以便组织回答语句， 

对集合V3中的结构不作处理。 

系统拥有一个为分词所用的词结构库，词库的内容与本发明的功能相配合，所以与普通词库有所不同。首先，词库的词量相对一般词库要少很多，本发明是面对日常生活的短信用语，故本发明所要求的词库是跟日常生活有关的高频词，这样可以节省存储资源。其次，本发明将对很多常用表达进行结构化，把一些问候祝福，询问等结构如“最近过得好吗”，“圣诞节快乐”，进行词的合并，令这些结构成为一个新的整合起来的词，在分词的过程中不需对这些特定结构进行拆分。 

除了用于分词的词库，系统拥有一个经大量语料训练的回复匹配词句库。对于特定的结构，通过语料的训练，得到对这些特定结构所关联回答的多元表，回答内容频率越高则权值越高，生成的回复语句中包含此回答内容的期望值越高，这样就使得按本发明方法生成的回答内容更大可能的满足用户所需。除了根据频率设定权值以外，对回答内容还需进行一些必要的标定，比如说有些询问的回答是有两面性的，则回答内容是哪一方面的要进行标定，这样能在系统提供的两到三句的回答内容中能包含不同方面的回答内容 

对于主要内容的处理，以产生适当的回答，我们根据短信内容的特点：内容简洁，鲜明，常见结构出现频率很高，给出一种解决步骤。 

如图3所示。 

步骤210：判断主要内容中是否有常见结构。 

步骤220：如果有常见结构，在系统的词库中有相关联的回答，则将常见结构进行一一给出词结构库关联的回答，给出的回答中包含不同方面； 

对于常见结构： 

步骤221：加载统构建好回复匹配词句库。 

步骤222：根据步骤120分类出来的主要内容，在该词句库中的某类结构中找到相应的词。这个过程的主要算法思想是：先前已经建立好的语料结构库是一个庞大的每种词类库中以拼音字母为排列顺序的树状图，寻找过程是以拼音字母为标志的遍历树状图过程。 

步骤223：在步骤221中找到某种结构相应的词后，就可以根据先前已经建立好的关联，得到若干个常规的回答句式。 

步骤230：如果没有常见结构，先产生一般化的回答，如“好的，知道了”，“嗯，就这样吧”等等，然后对陈述的主要词语进行提取，以判断回答补充的内容； 

步骤240：根据产生的回答以及步骤130对集合V3的提取内容和步骤230所提取的陈述内容，给出常见及关联的回答补充，如礼貌用语，对某些事情设问等。 

步骤250：产生几种不同方面回答的主干部分。 

为了使回复内容更加丰富，除了丰富语料结构库以外，根据不同要素对回复内容进行组句，也可以使回复内容更加丰富，使系统给出的回复内容不过于机械。 

组句的具体步骤如下： 

请参阅图4 

步骤310：把各种组句用的成分集合起来，具体有步骤250产生的回答主干部分、步骤130提取的时间地点等要素，称呼等，还有系统内部的一些感情色彩词库，幽默色彩的词库等。 

步骤320：将步骤310的各种成分按一定规则组成回复的句子，不是每种场合都用上每种成分，系统可根据一定规则或者根据用户要求选取适当的成分组成回复的句子。 

步骤330：组成几句不同方面或者同一方面不同风格的回复内容，供用户选择。 

因此，本发明提供智能短信回复选项，省去大量繁琐的输入；所提供的回复选项可加以修改；回复内容局限性小，灵活且丰富。 

如上所述便可较好的实现本发明。 

Claims (4)

1.一种基于自然语言理解并提供短信回复选项的方法，其特征在于，如下步骤：

步骤100：收到短信，对短信进行一定的自然语言理解处理；

步骤200：产生回答的主要部分；

步骤300：结合其他成分进行组句，形成提供给用户的几种回复内容；

步骤400：用户可对提供的回复内容选择进行修改或补充；

步骤500：回复内容的发送。

2.根据权利要求1所述的基于自然语言理解并提供短信回复选项的方法，其特征在于，对短信进行一定的自然语言理解处理，具体如下：

步骤110：对收到的短信进行分词，得到分词结果H1、H2、H3……

步骤120：根据步骤110的分词结果，将短信内容分成三种集合，V1＝{H1，H2……}，V2＝{H3，H4……}，V3＝{H5，H6……}，

其中集合V1包括问候祝福的结构，询问的结构；

集合V2包括时间、地点、名称；

集合V3对句子成分处理不必要的内容；

步骤130：根据步骤120得到句子成分的不同集合，分别做如下处理，对集合V1中的结构，从训练后语句库中分别找到出几个方面的回复内容；对集合V2中的结构进行提取，以便组织回答语句；对集合V3中的结构不作处理。

3.根据权利要求2所述的基于自然语言理解并提供短信回复选项的方法，其特征在于产生回答的主要部分，具体如下：

(1)判断主要内容中是否有常见结构；

(2)如果有常见结构，在系统的词库中有相关联的回答，则将常见结构进行一一给出词结构库关联的回答；

(3)对于常见结构，加载统构建好回复匹配词句库，并根据步骤120分类出来的主要内容，在该词句库中找到相应的词；

(4)在加载统构建好回复匹配词句库中找到结构相应的词句后，根据先前已经建立好的关联，得到若干个常规的回答句式；

(5)如果没有常见结构，先产生一般化的回答，然后对待陈述的词句进行提取，以判断回答补充的内容；

(6)根据产生的回答以及步骤130对集合V3的提取内容和步骤(5)所 提取的陈述内容，给出常见及关联的回答补充；

(7)产生几种不同方面回答的主干部分。

4.根据权利要求3所述的基于自然语言理解并提供短信回复选项的方法，其特征在于，把各种组句用的成分集合起来，包括产生的回答主干部分、提取的时间、地点、称呼；将各种成分按一定规则组成回复的句子，系统根据规则或者根据用户要求选取适当的成分组成回复的句子；组成几句不同方面或者同一方面不同风格的回复内容，供用户选择。 

Images