CN103380449B - 对话管理方法和执行该方法的装置 - Google Patents
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Abstract
公开了一种对话管理方法和执行该方法的装置。该装置包括：计算单元，其利用预定的语料库中的话语意图中的至少一个话语意图和与该至少一个话语意图顺序相关的话语意图来计算话语意图的重要程度、话语意图之间的相似性和话语意图之间的相对距离；相似度计算单元，其利用话语意图的重要程度和相似度将源自于语料库的会话流与源自于用户话语的会话流进行比较，并据此计算会话流之间的相似度；和话语意图验证单元，其根据话语意图之间的相对距离评估用户的话语以计算出话语意图评估得分。因此，本发明能够进行在一般的信息获取对话装置中没有进行处理的各种会话的流处理，利用排名功能计算出的得分还能确定各个会话情形中的适当的话语意图的排名，以输出排名。
Description
技术领域
本发明主要涉及管理对话的方法和用于该方法的装置，更具体地，是关于利用话语意图排名的管理对话的方法和利用该方法的装置。
背景技术
已经知道的是，学习外国语言的方法就是生活在外国语言为母语所在的国家，并结合语言从当地人中学习文化和习俗，或者从将该语言作为自己国家的母语的说本土语言的老师那学习。然而，两种方法都面临经济负担，因为学习成本很高。而且，传统的学习语言的方法受到访问外国或者定期会见讲外国语言老师的空间和时间限制。
为了克服经济负担和传统的学习外国语言的方法所导致的空间和时间局限性的问题，已经开发出了借助计算机装置的学习方法。传统的借助计算机装置学习外语的方法包括提供简单的信息、学习材料或者解决问题的方案。在外语对话教育中，会话是在给定的场景中按顺序进行，学习者只能学习给定情形下的在给定的句子中所采用的语言。
为了解决这些问题，已经提出了利用对话系统的教导外语会话的方法，其中计算机替代了母语老师与学习者进行一对一的对话。在传统的对话系统中，对于例如酒店/火车/飞机的预订或者巴士路线/房间空置的指引的信息服务，计算机与使用者进行交流以识别和提供使用者所期望的预订和信息。一旦这种传统的对话系统被开发来进行英语对话，该对话系统可被用来学习预订酒店或者航班或者寻找巴士路线或者房间空置的英语会话。
然而，传统的开发出的会话系统仅仅考虑到了用于特定目的的信息服务的会话流，对话管理方法采用仅考虑了给定的会话流的计划会话内容，或者基于难以控制会话流的练习和举例。因此，考虑到现实中出现的各种会话流、适于外语教学的控制会话流的方法是必要的。而且，不论计划的会话或者练习和实例，传统的对话系统被配置为使得对话总是在最佳的会话流中进行，以快速地为用户提供正确的信息和正确的预订。在大多数对话系统中，最佳的会话流是最短的会话流，并且该系统进展让会话尽快结束。因此，传统的系统不能为学习者提供各种不同的英语学习体验。
而且，当处理其中出现多个话语意图的会话时，传统的系统未详尽考虑会话流和话语意图的重要程度而提供系统话语。另外，对于用户话语，系统不能提供预期表达的候选话语。
发明内容
技术问题
解决上述问题的本发明的第一目的是提供管理会话的装置。
解决上述问题的本发明的第二目的是提供管理会话的方法。
技术方案
为了实现上述描述的本发明的第一个目的，根据本发明的实施例的管理对话的装置包括：计算器，其利用预定的语料库中的话语意图中的至少一个话语意图和该话语意图之前和之后的话语意图，并计算话语意图的重要程度、话语意图之间的相似性和话语意图之间的相对距离；相似度计算器，其利用话语意图的重要程度和相似度将源自于预定的语料库的会话流和用户和教学装置之间截止目前的会话流进行比较，并根据比较结果计算会话流之间的相似度；和话语意图验证单元，其根据话语意图之间的相对距离评估用户的话语以计算出话语意图评估得分。
为了实现上述的本发明的第二目的，根据本发明的实施例的管理对话的方法，包括：利用预定语料库中的话语意图中的至少一个话语意图和该话语意图之前和之后的话语意图并计算话语意图的重要程度、话语意图之间的相似度和话语意图之间的相对距离的第一计算步骤；利用话语意图的重要程度和相似度将源自于预定语料库的会话流和用户和教学装置之间的截止目前的会话流进行比较，并根据比较结果计算会话流之间的相似度的相似度计算步骤；和根据话语意图之间的相对距离评估用户的话语以计算话语意图评估得分的话语意图验证步骤。
有益效果
当采用上述的根据本发明的管理对话的方法和用于该方法的装置时，可处理在传统的信息获取对话系统中不能处理的各种会话流，根据由排名功能计算出的得分可对各个会话情形中的适当的话语意图进行排名并输出排名。根据本发明，利用话语意图之间的相对距离可得到话语意图的得分和对用户的话语意图进行验证。而且，当在每个对话(turn)中存在多个用户和系统的话语时，根据传统的技术很难计算出会话流的相似度，而利用Levenshtein距离编辑距离方法可计算出这种情形下的相似度。
附图说明
图1是原理性地说明根据本发明的实施例的管理对话的装置的内部结构的框图。
图2为示例说明根据本发明的管理对话的方法的流程图。
具体实施方式
由于本发明可以各种形式进行修改，并且可以具有各种实施方式，所以下面的示例性实施例在附图中示例说明，并参照附图进行详细描述。然而，这并不意在将本发明限制为这些具体的实施方式，本发明应被解释为包含在本发明的技术范围和精神范围内的各种改变、等同物和替换。在各个附图的说明中，相同的数字指示相同的部件。
应理解的是，虽然本文中采用术语第一、第二等来描述各种元件，但这些元件不应被这些术语所限制。这些术语仅用于区分一个元件与另一个元件。例如，第一元件可以被称为第二元件，并且类似地，第二元件可被称为第一元件，而不脱离本发明的范围。如本文所用，术语“和/或”包括一个或多个相关联的所列项目的任何及所有组合。
应理解的是，当元件被称为“连接”或“耦合”到另一元件时，它可以直接连接或耦合到另一元件，或可能存在中间元件。与此相反，当元件被称为“直接连接”或“直接耦合”到另一元件时，就不存在中间元件。
这里使用的术语仅仅用于描述特定实施例，而不是意在限制本发明的目的。如本文所用，单数形式也旨在包括复数形式，除非上下文清楚地另有指示。将进一步理解的是，术语“包含(comprises)”、“包含(comprising)”、“包括(include)”和/或“包括(including)”在本文中使用时，是指定所述的特征、整体、步骤、操作、元件和/或组件的存在，但不排除存在或添加一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元件、组件和/或它们的组合。
除非另有定义，本文所用的所有术语（包括技术术语和科学术语）具有与本发明所述的技术领域的一个普通技术人员所通常理解的相同的含义。将进一步理解的是，本文所用的术语应该被解释为其含义与它们在相关技术和本说明书的上下文中的含义相一致，将不被解释为理想化的或过于正式的意义，除非本文中清楚地定义。
在下文中，将参照附图描述本发明的各种实施例。
虽然本文就基于话语意图排名的用于管理英语对话的方法来描述根据本发明的实施例的管理对话的装置，但是教育的语言不一定局限于英语。
图1是原理性地说明根据本发明的实施例的用于管理对话的装置的内部结构的框图。
管理对话的装置包括计算器101、相似度计算单元103、话语意图验证单元105、教育元素(educational element)应用单元107、最终分数计算器108和排名输出单元109。计算器101可包括第一计算单元111、第二计算单元131以及第三计算单元151。
第一计算单元111根据包含在预定的语料库中的多个话语意图中的至少一个话语意图与该话语意图之前和之后的话语意图进行比较的结果来计算话语意图的重要程度。在这里，话语意图表示用户或教学装置发出的句子意图。例如，如果用户说出“I’m looking for a bank”，由用户说出的句子的意图是问路，所以该话语意图被指示为“请求/位置”。通过这种方式，根据本发明的实施例的管理对话的装置通过识别各个话语的话语意图可根据截止目前的话语意图流预测下一个话语意图。
根据本发明的实施例，如果包含在预定的语料库中的多个话语意图中的一个话语意图是问路话语意图A，那么问路的话语意图A之前的话语意图就是询问是否需要帮助的话语意图B，问路的话语意图A之后的话语意图就是指路的话语意图C，第一计算单元111确定问路的话语意图A没有在其之前和之后的各种话语意图，并确定问路的话语意图A的重要程度为高。同时，根据本发明的另一实施例，如果同意一个人的伙伴的意见的话语意图D具有在其之前和之后的各种话语意图，那么第一计算单元11确定同意一个人的伙伴的意见的话语意图D的重要程度为低。
第二计算单元131从第一计算单元111接收话语意图，根据预定的预料库确认所接收到的话语意图和在所接收到的话语意图之前和之后的话语意图的分布状态，并计算这些话语意图的相似度。根据本发明的实施例，第一计算单元111如下计算问路的话语意图A和在问路的话语意图A之前的询问是否需要帮助的话语意图B之间的相似度。第二计算单元131就问路的话语意图A存在于预定的语料库中的各种情形计算问路的话语意图A之前和之后的话语意图的第一分布图“a”，就询问是否需要帮助的话语意图B存在于预定的预料库中的各种情形计算询问是否需要帮助的话语意图B之前和之后的话语意图的第二分布图“b”，比较第一分布图“a”和第二分布图“b”，并计算出话语意图的相似度。
第三计算单元151将话语意图与其之前和之后的所有的话语意图进行组合，并计算关于所有可组合话语意图对的相对距离。根据本发明的实施例，当包含在预定的语料库中的多个话语意图中的一个话语意图是问路话语意图A，且在问路的话语意图A之前的话语意图时询问是否需要帮助的话语意图B时，第三计算单元151将问路的话语意图A与询问是否需要帮助的话语意图B组合，并计算出例如问路的话语意图A和询问是否需要帮助的话语意图B同时发声的会话的数量，问路的话语意图A在询问是否需要帮助的话语意图B之前发声的会话的数量，和在问路的话语意图A在询问是否需要帮助的话语意图B之前发生的情形中的问路的话语意图A和询问是否需要帮助的话语意图B之间的相对距离。
相似度计算器103从第一计算单元111接收话语意图的重要程度，从第二计算单元131接收话语意图之间的相似度，并从用户接收用户的话语。相似度计算器103利用接收到的话语意图的重要程度和话语意图之间的相似度，将从预定的语料库中获取的示例性会话流与从用户的话语中获取的会话流进行比较，并计算出会话流之间的相似度。根据本发明的实施例，相似度计算器103根据Levenshtein距离编辑距离方法来比较从预定的预料库获取的示例性会话流和从用户的话语中获取的会话流，并计算出会话流之间的相似度。然而，由于传统的Levenshtein距离编辑距离方法没有考虑话语意图的重要程度和相似度，将之前的话语和最近的话语给予相同的重要程度，所以本发明提出改进的Levenshtein距离编辑距离方法。该方法的具体细节将在下面另外说明。首先，在插入、删除和替换话语意图时所产生的成本不被应用为常数，而是作为每个话语意图的重要程度的数值。第二，在替换话语意图时考虑将被替代的话语之间的相似度，由于相似度提高导致替换成本降低。第三，当计算出在插入、删除和替换话语意图时所产生的成本时，将较大的成本用于时间上更加临近产生的话语意图。
话语意图验证单元105从第三计算单元151接收话语意图之间的相对距离，从用户接收用户的话语，利用接收到的话语意图之间的相对距离确定用户的话语是否适当，并计算出话语意图的得分。根据本发明的实施例，如果期望被验证的用户的话语意图是话语意图A，用户话语意图和教学装置在会话过程中截止目前产生的话语意图为话语意图B、C和D，话语意图验证单元105将期望被验证的用于的话语意图A与用户和教学装置在会话过程中截止目前所产生的话语意图B、C和D进行结合，对于话语意图A和B的组合、话语意图A和C的组合、话语意图A和D的组合，首先计算出话语意图A和B同时发生的会话的数量、话语意图A发生在话语意图B之前的会话的数量以及在话语意图A发生在话语意图B之前的情形中的话语意图A和B之间的关于会话的起点的距离。
当根据计算结果发现话语意图A在话语意图B、C或者D之后发生的情形较多时，话语意图验证单元105就给出较高的分数，并在话语意图A没有出现在话语意图B、C或者D之后的情形较少时，话语意图验证单元就给出较低的分数。而且，话语意图验证单元105将相对距离与从第三计算单元151接收到的话语意图进行比较，如果相对距离与从第三计算单元151接收到的话语意图相似，就给予较高的分数，如果相对距离与从第三计算单元151接收到的话语意图不相似，就给予较低的得分。此时，如果话语意图的得分低于阈值，话语意图验证单元105就判断用户的发声时错误的，并将该判断反馈给用户。如果话语意图的得分高于阈值，话语意图验证单元105就将相应的得分传送至最终的得分计算器108。
教育元素应用单元107从用户接收用户的话语，并利用接收到的用户的话语来计算与外语教育元素相关的得分。为了英语教学的目的，优选的是会话中存在更多的各种不同的话语。因此，根据本发明的实施例的管理会话的装置的教育元素应用单元107针对每个候选的话语意图检查该话语意图之前是否出现过，如果该话语之前已经出现就给予较低的分数。如果用户的学习水平已经得知，教育元素应用单元107就根据外语学习水平给予具有适当难度水平的句子较高的得分，使得对话能够依据用户的水平推进。另外，根据对象或者会话环境可能存在某些局限。这些局限被计算为分数，并被传送给最终得分计算器108。
最终得分计算器108从相似度计算器103接收会话流之间的相似度，从话语意图验证单元105接收与用户的话语的恰当性相对应的分数，并从教育元素应用单元107接收与外语教育元素相关的得分。最终得分计算器108根据接收到的与会话流之间的相似度、用户话语的恰当性和外语教学元件相对应的分数计算预期的话语意图的最终得分。
排名输出单元109从最终得分计算器108接收最终的得分，并输出预期的话语意图的排名。根据本发明的实施例，排序输出单元109可输出一个最高排名的预期话语意图或者在N－最佳列表中列出所有的高排名的话语意图，以帮助互不习惯于外语中的会话的用户的学习，让用户能学习各种表达。在下文中，将参考图2来说明根据本发明的实施例的管理会话的方法。
图2是示例说明根据本发明的实施例的用于管理对话的方法的流程图。
参照图2，在步骤S201，管理对话的装置利用包含在预定的语料库中的多个话语意图中的至少一个话语意图和在该话语意图之前和之后的话语意图，并计算出话语意图的重要程度、话语意图之间的相似度和话语意图之间的相对距离。更具体地，管理对话的装置根据包含在预定的语料库中的多个话语意图中的至少一个话语意图与该话语意图之前和之后的话语意图的比较结果来计算话语意图的重要程度。而且，管理对话的装置基于预定的语料库识别接收到的话语意图的以及在接收到的话语意图之前和之后的话语意图的分布状态，计算话语意图的相似度，将话语意图与该话语意图之前和之后的所有的话语意图进行组合，并计算出关于所有的可组合的话语意图对的相对距离。
在步骤S202中，管理对话的装置利用话语意图的重要程度和相似度，将从预定的语料库获得的会话流与从用户的会话获得的会话流进行比较，并根据比较结果计算会话流之间的相似度。在步骤S203，管理对话的装置根据话语意图之间的相对距离来评估用户的话语，以计算话语意图评估得分，并在步骤S204，利用接收到的用户的话语来计算与外语教育元素相关的得分。随后，在步骤S205，管理对话的装置利用会话流之间的相似度、会话意图评估得分和教育元素评估得分来计算最终得分，并基于最终得分输出被估计的话语意图的排名。
虽然已经描述了本发明的示例性实施例，但本领域的普通技术人员将认识到可对本文描述的实施例进行各种改变和修改，而不脱离本发明的范围和精神。
Claims (18)
1.一种用于管理对话的装置，该装置包括：
计算器，其利用预定的语料库中的话语意图中的至少一个话语意图和该话语意图之前和之后的话语意图，并计算话语意图的重要程度、话语意图之间的相似性和话语意图之间的相对距离；
相似度计算器，其利用话语意图的重要程度和相似度将从预定语料库中获得的会话流和用户与教学装置之间截止目前的会话流进行比较，并根据比较结果计算会话流之间的相似度；和
话语意图验证单元，其根据话语意图之间的相对距离评估用户的话语，以计算出话语意图评估得分。
2.根据权利要求1所述的装置，其中所述相似度计算器将话语意图的重要程度应用于当进行话语意图之间的插入、删除或者替换中的至少一个操作时所产生的成本，来计算会话流之间的相似度。
3.根据权利要求1所述的装置，其中话语意图验证单元在所述评估得分低于预定分数时判断用户的话语存在错误并将该判断反馈给用户。
4.根据权利要求1所述的装置，其中所述话语意图验证单元将用户的话语与会话过程中截止目前所产生的话语进行组合，来计算关于组合话语对的相对距离，并根据计算出的相对距离来计算话语意图评估得分。
5.根据权利要求1所述的装置，其中所述计算器根据预定的语料库来识别话语意图和该话语意图之前和之后的话语意图的分布状态，以计算话语意图之间的相似度。
6.根据权利要求1所述的装置，其中所述计算器根据预定的语料库将话语意图与该话语意图之前和之后的所有话语意图进行组合来计算组合的话语意图对的相对距离。
7.根据权利要求1所述的装置，还包括计算与外语教育元素相对应的教育元素评估得分的教育元素应用单元。
8.根据权利要求7所述的装置，还包括利用会话流之间的相似度、话语意图评估得分和教育元素评估得分来计算最终得分的最终得分计算器。
9.根据权利要求1所述的装置，还包括排名输出单元，其基于最终得分来输出预期话语意图的排名。
10.一种管理对话的方法，该方法包括：
利用预定语料库中的话语意图中的至少一个话语意图和该话语意图之前和之后的话语意图并计算话语意图的重要程度、话语意图之间的相似度和话语意图之间的相对距离的第一计算步骤；
利用话语意图的重要程度和相似度将源自于预定语料库的会话流和用户和教学装置之间的截止目前的会话流进行比较，并根据比较结果计算会话流之间的相似度的相似度计算步骤；和
根据话语意图之间的相对距离评估用户的话语以计算话语意图评估得分的话语意图验证步骤。
11.根据权利要求10所述的方法，其中所述相似度计算步骤包括将话语意图的重要程度应用于当进行话语意图之间的插入、删除或者替换中的至少一个操作时所产生的成本，来计算会话流之间的相似度。
12.根据权利要求10所述的方法，其中话语意图验证步骤包括在所述评估得分低于预定分数时判断用户的话语存在错误并将该判断反馈给用户。
13.根据权利要求10所述的方法，其中话语意图验证步骤包括将用户的话语和会话过程中截止目前所产生的话语进行组合来计算关于组合的话语对的相对距离，和根据计算出的相对距离计算话语意图评估得分。
14.根据权利要求10所述的方法，其中所述第一计算步骤包括根据预定的语料库来识别话语意图和该话语意图之前和之后的话语意图的分布状态，以计算话语意图之间的相似度。
15.根据权利要求10所述的方法，其中第一计算步骤包括根据预定的语料库将话语意图与该话语意图之前和之后的所有话语意图进行组合来计算组合的话语意图对的相对距离。
16.根据权利要求10所述的方法，还包括计算与外语教育元素相对应的教育元素评估得分。
17.根据权利要求16所述的方法，还包括利用会话流之间的相似度、话语意图评估得分和教育元素评估得分来计算最终得分。
18.根据权利要求10所述的方法，还包括基于最终得分来输出预期话语意图的排名。
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