CN103593054B - 一种结合情绪识别及输出的问答系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种结合情绪识别及输出的问答系统，包括：输入模块，用于输入用户提问信息及用户参数信息，并将其全部转换为标准的文本格式信息；去噪模块，用于对文本格式信息，进行去噪和模块结构化处理；情绪解析模块，用于建立情绪特征点模型，并通过该情绪特征点模型对用户提问信息进行情绪特征点提取；情绪决策模块，用于建立情绪决策模型，基于用户的情绪特征点，通过组合计算，结合用户记录、习惯，判断出用户当前的情绪及所处情景；输出模块，用于针对用户当前的情绪，输出对应的结果。本发明通过结合用户的情绪信息，更加准确的推测用户意图，针对用户的实际情况进行贴心的回答，大大提升了用户体验。

Description

一种结合情绪识别及输出的问答系统

技术领域

本发明涉及信息检索与查询领域，尤其涉及一种结合情绪识别及输出的问答系统。

背景技术

问答系统是信息检索系统的一种高级形式。它能用准确、简洁的自然语言回答用户用自然语言提出的问题。其研究兴起的主要原因是人们对于快速、准确的获取信息的需求。

随着问答系统的速度和准确性等性能指标日益提高，用户能够更快捷的获取更加准确的信息，同时，用户对问答系统的娱乐性、个性化等方面提出了更高的要求。

现有的技术方案，无法获取用户输入问题的语气、情绪等诸多丰富的细节内容，而这些细节内容作为用户整个输入过程的重要环节，是进行用户意图推测的重要补充，如能针对用户当前情绪进行回复，必能使回答更加贴心、准确，大大提升用户体验。

发明内容

本发明的目的在于针对现有技术的不足，提供一种结合情绪识别及输出的问答系统，结合用户的情绪信息，更加准确的推测用户意图，针对用户的实际情况进行贴心的回答，提升用户体验。

为实现上述目的，本发明提供了一种结合情绪识别及输出的问答系统，包括：

输入模块，用于输入用户语音、文本及操作指令提问信息，采集用户参数信息，并将用户提问信息及用户参数信息全部转换为标准的文本格式信息；

去噪模块，用于对文本格式信息，进行去噪和模块结构化处理；

情绪解析模块，用于建立情绪特征点模型，并通过该情绪特征点模型对用户提问信息进行情绪特征点提取；

情绪决策模块，用于建立情绪决策模型，基于用户的情绪特征点，通过组合计算，结合用户记录、习惯，判断出用户当前的情绪及所处情景；

输出模块，用于针对用户当前的情绪，输出对应的结果。

进一步，该输入模块，包括：

语音输入模块，用于用户语音信息输入；

文本输入模块，用于用户文本信息输入；

操作输入模块，用于用户操作指令输入；

参数采集模块，用于采集用户的各种参数信息；

文本转换模块，用于将用户提问信息及用户参数信息转换为文本格式信息。

进一步，该情绪解析模块包括由大量情绪化数据形成的情绪数据库，该情绪数据库用于对该情绪特征点模型进行训练，从而提取出能判定用户情绪的特征点。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：通过结合用户的情绪信息，更加准确的推测用户意图，针对用户的实际情况进行贴心的回答，大大提升了用户体验。

附图说明

图1为本发明一种结合情绪识别及输出的问答系统的示意图；

图2为本发明一种结合情绪识别及输出的问答系统的输入模块示意图。

具体实施方式

下面结合附图所示的各实施方式对本发明进行详细说明，但应当说明的是，这些实施方式并非对本发明的限制，本领域普通技术人员根据这些实施方式所作的功能、方法、或者结构上的等效变换或替代，均属于本发明的保护范围之内。

参图1及图2所示，图1为本发明一种结合情绪识别及输出的问答系统的示意图；图2为本发明一种结合情绪识别及输出的问答系统的输入模块示意图。

在本实施方式中，一种结合情绪识别及输出的问答系统，包括：

输入模块10，用于输入用户语音、文本及操作指令提问信息，采集用户参数信息，并将用户提问信息及用户参数信息全部转换为标准的文本格式信息；

该输入模块10，包括：

语音输入模块101，用于用户语音信息输入；

文本输入模块102，用于用户文本信息输入；

操作输入模块103，用于用户操作指令输入；

参数采集模块104，用于采集用户的各种参数信息；

文本转换模块105，用于将用户提问信息及用户参数信息转换为文本格式信息。

去噪模块20，用于对文本格式信息，进行去噪和模块结构化处理；

情绪解析模块30，用于建立情绪特征点模型，并通过该情绪特征点模型对用户提问信息进行情绪特征点提取；

情绪特征点模型，是针对情绪文本和非情绪文本在语料库中分布非常不平衡问题，而建立的一个基于统计的数学模型。

比如用户输入“哇塞今天天气真好啊”，经过情绪特征点模型处理，由于“哇塞”，“真好啊”通过模型计算出来的情绪相关度比较高，故会被当作情绪特征点提出来。

该情绪解析模块30包括由大量情绪化数据形成的情绪数据库，该情绪数据库用于对该情绪特征点模型进行训练，从而提取出能判定用户情绪的特征点。

情绪决策模块40，用于建立情绪决策模型，基于用户的情绪特征点，通过组合计算，结合用户记录、习惯，判断出用户当前的情绪及所处情景；

该情绪决策模型，对大量语料进行权重概率统计计算后，形成的基于隐马尔科夫的统计模型。结合用户的记录、习惯或者其他规则，该模型对情绪特征点进行打分排序，确定排名第一的情绪模型。

通过该情绪决策模型，针对情绪特征点判定用户当前情绪，如果用户输入的信息足够多，能够判断用户当前所处情景，然后针对这种情绪统筹最优答案回复给用户。

比如该情绪解析模块30取出的特征值为“哇塞”、“真好啊”，该情绪决策模型通过组合计算，判断这两个词的组合出现表达正向情绪的可能性很大，再结合用户的记录、习惯或者其他规则，做出一个明确的判断。

输出模块50，用于针对用户当前的情绪，输出对应的结果。

通过该输出模块50，该情绪决策模块40做出的判断能够以各种方式展示出来，经过情绪决策后的最优答案，通过该输出模块50回复给用户，该输出模块50在输出的同时，根据用户不同的情绪做出不同的展现。

比如用户输入“哇哦今天天气真好啊”，该情绪决策模块40做出明确正向性情绪判断，该输出模块50根据这个判断，会输出一个同样欢快正向的结果，可能是一个欢快跳跃的表情，也可能是表达快乐的其他方式。

比如用户输入“一个人的晚餐”，该情绪决策模块40做出明确的孤独情绪判断，该输出模块50根据这个判断，会输出一个应景的安慰性的结果，可能是播放一首慢歌，也可能是讲一个笑话。

本发明提供了一种结合情绪识别及输出的问答系统，结合用户的情绪信息，更加准确的推测用户意图，针对用户的实际情况进行贴心的回答，大大提升了用户体验。

对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。

此外，应当理解，虽然本说明书按照实施方式加以描述，但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案，说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见，本领域技术人员应当将说明书作为一个整体，各实施例中的技术方案也可以经适当组合，形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。

Claims (2)

1.一种结合情绪识别及输出的问答系统，其特征在于，包括：

输入模块(10)，用于输入用户语音、文本及操作指令提问信息，采集用户参数信息，并将用户提问信息及用户参数信息全部转换为标准的文本格式信息；

去噪模块(20)，用于对文本格式信息进行去噪和模块结构化处理；

情绪解析模块(30)，用于建立情绪特征点模型，并通过所述情绪特征点模型对用户提问信息进行情绪特征点提取；

情绪决策模块(40)，用于建立情绪决策模型，基于用户的情绪特征点，通过组合计算，结合用户记录、习惯，判断出用户当前的情绪及所处情景，并针对这种情绪统筹最优答案回复给用户；

输出模块(50)，用于针对用户当前的情绪，根据用户不同的情绪做出不同的展现，输出对应的结果；

所述情绪解析模块(30)包括由大量情绪化数据形成的情绪数据库，所述情绪数据库用于对所述情绪特征点模型进行训练，从而提取出能判定用户情绪的特征点。

2.根据权利要求1所述的一种结合情绪识别及输出的问答系统，其特征在于，所述输入模块(10)，包括：

语音输入模块(101)，用于用户语音信息输入；

文本输入模块(102)，用于用户文本信息输入；

操作输入模块(103)，用于用户操作指令输入；

参数采集模块(104)，用于采集用户的各种参数信息；

文本转换模块(105)，用于将用户提问信息及用户参数信息转换为文本格式信息。