CN105446491B - 一种基于智能机器人的交互方法和装置 - Google Patents

Abstract

一种基于智能机器人的交互方法和装置，该方法包括：交互信息获取步骤，获取用户输入的交互信息；应答信息获取步骤，判断交互信息是否为打断信息，如果是，则输出话题确认提示并获取用户对话题确认提示的应答信息；话题中断步骤，判断应答信息是否为中断应答，如果是，则中断当前交互话题。该方法和装置能够使得智能机器人在用户打断当前交互话题的时候能够获知用户打断当前交互话题的意图，从而在用户期望转换话题时不再继续之前的话题，在用户仅仅是突然性地插入某些对话后仍然能够继续之前的话题。这样也就避免了因某些对话的插入而使得人机对话中断的问题，从而改善了用户体验。

Description

一种基于智能机器人的交互方法和装置

技术领域

本发明涉及人机交互技术领域，具体地说，涉及一种基于智能机器人的交互方法和装置。

背景技术

随着科学技术的不断发展，信息技术、计算机技术以及人工智能技术的引入，机器人的研究已经逐步走出工业领域，逐渐扩展到了医疗、保健、家庭、娱乐以及服务行业等领域。而人们对于机器人的要求也从简单重复的机械动作提升为具有拟人问答、自主性及与其他机器人进行交互的智能机器人。

现有的智能机器人仅能完成固定制式的交互，例如完成唱歌、讲故事、播报新闻和简单问题回答等。当用户产生对机器人当前交互话题的反感或有意打断机器人当前交互话题时，现有的智能机器人往往不能进行进一步地处理，从而导致当前交互话题无法继续。即，现有的智能机器人无法准确地获知用户打断当前交互的意图，因而也就造成机器人与用户之间的交互出现中断，使得用户与智能机器人的交互体检不佳。

发明内容

为解决上述问题，本发明提供了一种基于智能机器人的交互方法，所述方法包括：

交互信息获取步骤，获取用户输入的交互信息；

应答信息获取步骤，判断所述交互信息是否为打断信息，如果是，则输出话题确认提示并获取用户对所述话题确认提示的应答信息；

话题中断步骤，判断所述应答信息是否为中断应答，如果是，则中断当前交互话题。

根据本发明的一个实施例，当所述用户输入的交互信息包括动作信息时，判定所述交互信息为打断信息；

所述方法还包括：输出针对所述动作信息的回复信息。

根据本发明的一个实施例，当所述用户输入的交互信息包括语音信息时，所述方法还包括：

对所述语音信息进行命名实体识别、句法分析和抽取输入语音句法主干处理，确认用户输入话题；

判断所述用户输入话题与当前交互话题是否一致，当不一致时，判定所述交互信息为打断信息。

根据本发明的一个实施例，判断所述用户输入话题与当前交互话题是否一致的步骤包括：

判断所述用户输入话题是否包括预设领域的需求信息；

如果包括，则判定所述用户输入话题与当前交互话题不一致。

根据本发明的一个实施例，当所述用户输入的交互信息包括动作信息和语音信息时，所述方法首先输出针对所述动作信息的回复信息。

本发明还提供了一种基于智能机器人的交互装置，所述装置包括：

交互信息获取模块，其用于获取用户输入的交互信息；

应答信息获取模块，其用于判断所述交互信息是否为打断信息，如果是，则输出话题确认提示并获取用户对所述话题确认提示的应答信息；

话题中断模块，其用于判断所述应答信息是否为中断应答，如果是，则中断当前交互话题。

根据本发明的一个实施例，所述装置还包括：

回复信息输出模块，其用于在所述用户输入的交互信息包括动作信息时，输出针对所述动作信息的回复信息。

根据本发明的一个实施例，所述装置还包括：用户输入话题确认单元，其用于在所述用户输入的交互信息包括语音信息时，对所述语音信息进行命名实体识别、句法分析和抽取输入语音句法主干处理，确认用户输入话题；

所述应答信息获取模块用于判断所述用户输入话题与当前交互话题是否一致，当不一致时，判定所述交互信息为打断信息。

根据本发明的一个实施例，所述应答信息获取模块配置为判断所述用户输入话题是否包括预设领域的需求信息，如果包括，则判定所述用户输入话题与当前交互话题不一致。

根据本发明的一个实施例，当所述用户输入的交互信息包括动作信息和语音信息时，所述交互装置首先通过所述回复信息输出模块输出针对所述动作信息的回复信息。

本发明所提供的基于智能机器人的交互方法及装置能够使得智能机器人在用户打断当前交互话题的时候能够获知用户打断当前交互话题的意图，从而在用户期望转换话题时不再继续之前的话题，在用户仅仅是突然性地插入某些对话后仍然能够继续之前的话题。这样也就避免了因某些对话的插入而使得人机对话中断的问题，从而改善了用户体验。

本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要的附图做简单的介绍：

图1是根据本发明一个实施例的交互方法的流程图；

图2是根据本发明一个实施例的交互方法的流程图；

图3是根据本发明一个实施例的交互方法的流程图；

图4是根据本发明一个实施例的交互方法的流程图；

图5是根据本发明一个实施例的交互方法的流程图；

图6是根据本发明一个实施例的交互装置的结构示意图；

图7是根据本发明一个实施例的交互装置的结构示意图。

具体实施方式

以下将结合附图及实施例来详细说明本发明的实施方式，借此对本发明如何应用技术手段来解决技术问题，并达成技术效果的实现过程能充分理解并据以实施。需要说明的是，只要不构成冲突，本发明中的各个实施例以及各实施例中的各个特征可以相互结合，所形成的技术方案均在本发明的保护范围之内。

同时，在以下说明中，出于解释的目的而阐述了许多具体细节，以提供对本发明实施例的彻底理解。然而，对本领域的技术人员来说显而易见的是，本发明可以不用这里的具体细节或者所描述的特定方式来实施。

另外，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。

在当前传统的人机问答过程中，机器人与用户进行正常的话题交互，而当用户打断当前问题而开始新的话题时，机器人则直接与用户就新的话题进行交互。同时，当用户对机器人进行相关操作(例如摔倒或摇晃机器人)时，机器人也是直接响应用户的操作。

由此可以看出，当用户打断当前问题而开始新的话题或对机器人进行相关操作时，机器人的响应已经不再包含与上一话题有关的内容。人机问答流程由于还是按照用户的随意意图进行的，机器人无法准确地获知用户打断当前对话的意图，从而产生问答中断的问题。因此机器人的这种人机互动方法将会影响到话题的流畅性，无法体现出类人的思维性或人性化，导致人机交互的体验不佳。

针对现有的人机交互方法所存在的上述缺陷，本发明提出了一种新的基于智能机器人的交互方法。为了更加清楚地阐述该交互方法的原理、实现过程以及优点，以下分别以不同的实施例来做进一步地说明。

实施例一：

图1示出了本实施例所提供的基于智能机器人的交互方法的流程图。

如图1所示，该交互方法首先在步骤S101中获取用户输入的交互信息。

本实施例中，用户向智能机器人输入的交互信息(即智能机器人在步骤S101中所获取的交互信息)既可以为音频信息，也可以为动作信息。需要指出的是，在本发明的其他实施例中，机器人在步骤S101中所获取的交互信息还可以为其他合理信息(例如针对视觉信息、气味信息、温度信息以及湿度信息等多模态信息)，本发明不限于此。

在步骤S102中，该交互方法将判断步骤S101中所获取到的交互信息是否为打断信息。

判断所述交互信息是否是打断信息，是触发主动输出话题确认提示的开关步骤。例如用户在与机器人谈论英国历史时，突然说“都十二点了啊”，或者一边拍打机器人的头部，一边说“你怎么什么都知道”，这时机器人就需要判断用户的这句话和/或当前动作是否与当前话题有关，如果判断用户是要打断当前话题，即这句话和/或当前动作打断信息，那么则继续执行步骤S103；

在本实施例所提供的方法中，判断交互信息是否为打断信息是在用户输入交互信息后不断进行的，在用户具有打断当前话题的意图(即判定用户所输入的交互信息为打断信息)时，该方法即在步骤S103中主动输出话题确认提示并获取用户对该话题确认提示的应答信息。

如果该交互信息不为打断信息，该方法则执行步骤S106以继续当前交互话题(即交互信息输入前的交互话题)。

具体地，本实施例所提供的方法在步骤S103中，优选地以语音的形式输出话题确认提示，例如输出“咱们是否要继续原来的话题呢”。输出该话题确认提示语音后，该方法会在步骤S103中持续检测用户对该提示音的应答信息，并在步骤S104中判断该应答信息是否为中断应答。

如果该方法在步骤S103中检测到用户对话题确认提示做出了肯定回答，即检测到用户的反馈为诸如“继续”等肯定回答，那么该方法则会在步骤S104中判定所接收到的应答信息为非中断应答，即用户期望继续当前交互话题(即交互信息输入前的交互话题)。因此此时该方法将执行步骤S106以继续当前交互话题。

而如果该方法在步骤S103中检测到用户对话题确认提示做出了否定回答，即检测到用户的反馈为“不继续”等否定回答，那么该方法则在步骤S104中判断所接收到的应答信息为中断应答，即用户期望中断当前交互话题。因此此时该方法将执行步骤S105以中断当前交互话题，即不再继续当前交互话题。

从上述描述中可以看出，本实施例所提供的方法使得智能机器人在用户打断当前交互话题的时候能够获知用户打断当前交互话题的意图，从而在用户期望转换话题时不再继续之前的话题，在用户仅仅是突然性地插入某些对话后仍然能够继续之前的话题。这样也就避免了因某些对话的插入而使得人机对话中断的问题，从而改善了用户体验。

实施例二：

图2示出了本实施例所提供的基于智能机器人的交互方法的流程图。在使用过程中，用户与智能机器人进行交互时，其向智能机器人输入的交互信息既可以为动作信息，也可以为诸如语音信息以及表情信息的其他信息。图2示意性地示出了当用户输入的交互信息为动作信息时本实施例所提供的交互方法的处理过程。

如图2所示，该方法在步骤S201中获取用户输入的动作信息。具体地，本实施例中，该方法可以根据自身配置的相关传感器来获取用户的动作信息，例如，该方法可以利用设置在智能机器人内部的加速度计和陀螺仪来检测用户是否摇晃或摔倒机器人，可以利用红外传感器或距离传感器来检测用户是否遮挡住了智能机器人的“眼睛”，可以利用设置在智能机器人顶部的压力传感器来检测用户是否在触摸或抚摸机器人的头部等。

需要指出的是，在本发明的其他实施例中，机器人也可以采用其他合理方式来获取用户的动作信息，本发明不限于此。例如在本发明的一个实施例中，机器人也可以在步骤S201中利用体感技术来获取用户的肢体动作信息。

当获取到用户输入的动作信息后，该方法将在步骤S202中输出针对该动作信息的回复信息。例如，当检测到用户在摇晃机器人时，该方法将在步骤S202中向用户输出对应的回复信息，例如输出语音“别晃了，我头好晕啊”。

在步骤S203中，该方法将判断步骤S201中所获取到的动作信息是否为打断信息。在机器人感应到指定动作(例如用户遮挡机器人的“眼睛”或摇晃机器人)，则直接判定该动作信息为打断信息，那么则执行步骤S204以输出话题确认提示并获取用户对该话题确认提示的应答信息。

具体地，所述智能机器人可以在步骤S204中可以通过语音或字符显示的形式主动输出话题确认提示，例如输出“咱们是否要继续原来的话题呢”。当然，在本发明的不同实施例中，该方法也可以以不同的合理方式(例如语音或触摸)来获取用户对该话题确认提示的应答信息。

如果该方法在步骤S204中检测到用户对话题确认提示做出了肯定回答，即检测到用户的反馈为“继续”等肯定回答，那么该方法则会在步骤S205中判断出所接收到的应答信息为非中断应答，即用户期望继续当前交互话题(即动作信息输入前的交互话题)。因此此时该方法将执行步骤S207以继续当前交互话题。

而如果该方法在步骤S204中检测到用户对话题确认提示做出了否定回答，即检测到用户的反馈为“不继续”等否定回答，那么该方法则在步骤S205中判断出所接收到的应答信息为中断应答，即用户期望中断当前交互话题。因此此时该方法将执行步骤S206以中断当前交互话题，即不再继续当前交互话题。

从上述描述中可以看出，本实施例所提供的方法使得智能机器人能够在用户输入动作信息时对该动作信息进行反馈(即输出针对该动作信息的回复信息)，同时，当该动作信息为打断信息时，该方法还会进一步判断是否继续当前交互话题。由此可见，该方法能够有效获知用户打断当前交互话题的意图，从而在用户期望转换话题时不再继续之前的话题，在用户仅仅是突然性地插入某些对话后仍然能够继续之前的话题。这样也就避免了因某些对话的插入而使得人机对话中断的问题，从而改善了用户体验。

实施例三：

图3示出了本实施例所提供的基于智能机器人的交互方法的流程图。而图3示出了当用户输入的交互信息为语音信息时本实施例所提供的交互方法的处理过程。

如图3所示，该方法在步骤S301中获取用户输入的语音信息，并在步骤S302中对该语音信息进行处理，从而确定出用户输入话题(即用户输入的语音信息所表征的交互话题)。

用自然语言与计算机进行通信是人类长期以来所追求的，这样人类可以用自己最习惯的语言来使用计算机，而无需再花费大量的时间和精力去学习不是很自然和习惯的各种计算机语音。

本实施例中，在步骤S302中采用了自然语言处理(Natural LanguageProcessing，简称为NLP)相关技术来对获取到的语音信息进行处理。具体地，该方法采用了命名实体识别(Named Entity Recognition，简称为NER)、句法分析和/或抽取输入语音句法主干的方式来对用户输入的语音信息进行处理。

命名实体识别(Named Entity Recognition，简称为NER)主要是要识别出文本中出现的专有名词和有意义的数量短语并加以归类。所谓命名实体(Named Entity)主要包括实体(例如组织名、人名、地名等)、时间表达式(日期、时间)、数字表达式(例如货币值、百分数等)等。就整个命名实体识别的研究结果而言，时间表达式和数字表达式的识别相对简单，其规则的设计、数据的统计训练等也比较容易。而对于实体中的组织名、人名以及地名而言，由于其具有开放性和发展性的特点，并且其构成规律具有很大的随意性，因此其识别就可能有较多的漏选或错选。

需要指出的是，在本发明的不同实施例中，根据不同的实际需要，命名实体识别方法可以选择不同的方法(例如基于规则的方法或基于统计的方法)，本发明不限于此。

基于规则的方法准确率较高，且接近人的思维方式，其知识表示直观、自然，便于推理。但是该方法往往依赖于具体语言、领域和文本格式，可移植性差，该方法的编制过程费时费力，且容易产生错误，因此通常需要富有经验的语言学家才能完成。同时，基于规则的方法不可能涵盖所有的命名实体，当从一种语言转移到另一种语言时，为保证不损失性能，往往还要花费很多工作在规则的提取上，因此性价比不高。

与基于规则的方法相比，基于统计的方法的健壮性和灵活性更好，其比较客观，不需要过多的人工干预和领域知识。然而，该方法的数据稀疏问题比较严重，有时还会因探索空间过大而导致巨大的空间开销，以致影响效率。此外，基于统计的方法往往还需要大规模的语料库来进行训练。

本实施例中，利用句法分析来对句子中的词语语法功能进行分析，从而得到当前交互话题信息。需要指出的是，在本发明的不同实施例中，根据实际需要，可以采用不同的句法分析方法来对句子中的词语语法功能进行分析(例如利用句法分析对“我来晚了”进行分析，得知“我”是主语，“来”是谓语，“晚了”是补语)，本发明不限于此。其中，本发明常用的句法分析算法主要包括：移进-归约算法、Marcus确定性分析算法、CYK算法、Earley算法、Tomita算法、Chart算法、概率上下文无关算法、自顶向下算法以及自底向上算法。

自顶向下的方法又称为基于预测的方法，该方法是先产生对后面将要出现的成分的预期，然后再通过逐步吃进待分析的字符串来验证预期。如果预期得到了证明，也就说明待分析的字符串可以被分析为所预期的句法结构。而如果某一环节上预期出现了差错，也就需要用另外的预期来替换(即回溯)。如果所有环节上所有可能的预期都被吃进的待分析字符串所“反驳”，那就说明待分析字符串不可能是一个合法的句子，分析失败。

如图3所示，在步骤S302中得到用户输入话题后，随后在步骤S303中判断用户输入话题与当前交互话题(即语音信息输入之前的话题)是否一致。如果一致，则表明用户此时输入的为同一话题，因此该方法将执行步骤S307以继续当前交互话题；如果不一致，则表明用户当前输入的语音信息具有打断当前话题的意图，即判定所述输入信息为打断信息，此时该方法将执行步骤S304来输出话题确认提示并获取用户对该话题确认提示的应答信息，并在步骤S305中判断该应答信息是否为中断应答。

具体地，该方法可以在步骤S304中可以语音或字符显示的形式输出话题确认提示，例如输出“咱们来继续原来的话题吧”。当然，该方法也可以以不同的合理方式(例如语音或触摸)来获取用户对该话题确认提示的应答信息。

如果该方法在步骤S304中检测到用户对话题确认提示做出了肯定回答，即检测到用户的反馈为“好的”等肯定回答，那么该方法则会在步骤S305中判断所接收到的应答信息为非中断应答，即用户期望继续当前交互话题(即动作信息输入前的交互话题)。因此此时该方法将执行步骤S307以继续当前交互话题。

而如果该方法在步骤S304中检测到用户对话题确认提示做出了否定回答，即检测到用户的反馈为“咱们不谈那些事了”等否定回答，那么该方法则在步骤S305中判断所接收到的应答信息为中断应答，即用户期望中断当前交互话题。因此此时该方法将执行步骤S306以中断当前交互话题，即不再继续当前交互话题。

从上述描述中可以看出，本实施例所提供的方法在用户输入语音信息后能够对该语音信息进行处理，从而准确确定出用户输入话题，即分析出用户当前意图。根据用户输入话题，该方法能够分析出用户是否期望中断或转换话题，并在用户期望中断或转换话题时不再继续当前交互话题。由此可以看出，本实施例所提供的方法能够在用户仅仅是突然性地插入某些对话后仍然继续之前的话题，这样也就避免了因某些对话的插入而使得人机对话中断的问题，从而改善了用户体验。

实施例四：

图4示出了本实施例所提供的基于智能机器人的交互方法的流程图，其示意性地示出了当用户输入的交互信息为语音信息时该交互方法的处理过程。

如图4所示，该方法在步骤S401中获取用户输入的语音信息，并在步骤S402中对该语音信息进行处理，从而确定出用户输入话题(即用户输入的语音信息所表征的交互话题)。其中，该方法在步骤S402中对语音信息进行处理的原理以及过程与实施例三中步骤S302中所阐述的相同，在此不再赘述。

当确定出用户输入话题后，该方法将在步骤S403中判断该用户输入话题是否包含预设领域的需求信息。如果用户输入话题包含预设领域的需求信息，该方法将直接判定该交互信息为打断信息，并执行步骤S404来输出话题确认提示并获取用户对该话题确认提示的应答信息。

而如果用户输入话题不包含预设领域的需求信息，该方法则在步骤S405中进一步判断用户输入话题与当前交互话题是否一致。如果该方法在步骤S405中判断出用户输入话题与当前交互话题一致，则执行步骤S408以继续当前交互话题；否则执行步骤S404。

本实施例中，用户输入话题包含预设领域的需求信息指的是用户向智能机器人发起关于特定领域的功能问答，例如询问天气或查询航班等。此时，该方法优选地还在步骤S404中输出该需求信息的反馈信息。例如，当用户向智能机器人询问天气时，该方法在步骤S404中还将输出诸如“今天天气晴朗，很适合出门”等反馈信息，而当用户向智能机器人输入航班查询信息时，该方法在步骤S404中还将输出诸如“您查询的航班的起飞时间是XXX”等反馈信息。

当用户输入话题与当前交互话题不一致时，该方法将在步骤S404中输出话题确认提示并获取用户对该话题确认提示的应答信息。具体地，该方法可以在步骤S404中可以语音或字符显示的形式输出话题确认提示，例如输出“咱们来继续原来的话题吧”。当然，该方法也可以以不同的合理方式(例如语音或触摸)来获取用户对该话题确认提示的应答信息。

当获得该用户对户话题确认提示的应答信息后，该方法将在步骤S406中判断该应答信息是否为中断应答。如果该方法在步骤S406中检测到用户对话题确认提示做出了肯定回答，即检测到用户的反馈为“好的”等肯定回答，那么该方法则会在步骤S406中判断所接收到的应答信息为非中断应答，即用户期望继续当前交互话题(即语音信息输入前的交互话题)。因此此时该方法将执行步骤S408以继续当前交互话题。

而如果该方法在步骤S406中检测到用户对话题确认提示做出了否定回答，即检测到用户的反馈为“咱们不谈那些事了”等否定回答，那么该方法则在步骤S406中判定所接收到的应答信息为中断应答，即用户期望中断当前交互话题。因此此时该方法将执行步骤S407以中断当前交互话题，即不再继续当前交互话题。

从上述描述中可以看出，相较于实施例三所提供的交互方法，本实施例所提供的交互方法在确定出用户输入话题后，会判断该用户输入话题是否包含预设领域的需求信息，这样有助于高效地判别用户输入话题与当前交互话题是否一致，从而进一步提高人机交互效率。

实施例五：

图5示出了本实施例所提供的基于智能机器人的交互方法的流程图，其示意性地示出了当用户输入的交互信息既包含语音信息又包含动作信息时该交互方法的处理过程。

如图5所示，该方法首先在步骤S501中获取用户输入的动作信息和语音信息。其中，该方法获取动作信息和语音信息的原理以及过程分别与实施例二和实施例三中所阐述的内容相同，在此不再赘述。

得到用户输入的动作信息和语音信息后，该方法在步骤S502中输出针对该动作信息的回复信息。例如，当检测到用户遮挡住智能机器人的“眼睛”(即在步骤S501中获取到位于“眼睛”位置处的红外传感器被遮挡)时，该方法将在步骤S502中向用户输出对应的回复信息，例如输出语音“别挡住我的眼睛，我看不见啦”。

由于相对于动作信息，语音信息能够包含更多的有关用户的意图信息，因此该方法随后在步骤S503中判断语音信息是否为打断信息。其中，判断语音信息是否为打断信息的具体原理以及过程在上述描述中已作阐述，在此不再赘述。如果语音信息为打断信息，该方法则执行步骤S504来输出话题确认提示并获取用户对该话题确认提示的应答信息。如果语音信息不为打断信息，该方法则执行步骤S507以继续当前交互话题。

此后，在步骤S505中，该方法将判断所接收到的应答信息是否为中断应答。如果该应答信息为中断应答，该方法则在步骤S506中中断当前交互话题；如果该应答不为中断应答，该方法则在步骤S507中继续当前交互话题。

需要指出的是，该实施例可与实施例3与实施例4进行配合实现，此处不再过多赘述。

从上述描述中可以看出，本实施例所提供的方法在用户输入的交互信息同时包含动作信息和语音信息时，首先响应该动作信息，随后再根据该动作信息和语音信息判断用户是否期望中断或转换当前话题。

本实施例还提供了一种基于智能机器人的交互装置，图6示出了该交互装置的结构示意图。

如图6所示，该交互装置包括：交互信息获取模块601、应答信息获取模块602以及话题中断模块603。其中，交互信息获取模块601用于获取用户输入的交互信息。

本实施例中，用户向智能机器人输入的交互信息(即该交互装置通过交互信息获取模块601所获取的交互信息)既可以为音频信息，也可以为动作信息。同时，在发明的其他实施例中，交互信息获取模块601所获取的交互信息还可以为其他合理信息(例如温度信息以及湿度信息等)，本发明不限于此。

应答信息获取模块602会判断交互信息获取模块601所获取到的交互信息是否为打断信息。如果该交互信息为打断信息，应答信息获取模块602则会输出话题确认提示并获取用户对该话题确认提示的应答信息。如果该交互信息不为打断信息，该交互装置将继续当前交互话题(即动作信息输入前的交互话题)。

具体地，本实施例所提供的应答信息获取模块602可以以语音的形式输出话题确认提示，例如输出“咱们是否要继续原来的话题呢”。

输出该话题确认提示语音后，应答信息获取模块602将持续检测用户对该提示音的应答信息，并判断该应答信息是否为中断应答。

如果应答信息获取模块602检测到用户对话题确认提示做出了肯定回答，即检测到用户的反馈为“继续”等肯定回答，那么话题中断模块603将会判断出接收到的应答信息为非中断应答，即用户期望继续当前交互话题(即动作信息输入前的交互话题)。因此此时该交互装置将继续当前交互话题。

而如果应答信息获取模块602检测到用户对话题确认提示做出了否定回答，即检测到用户的反馈为“不继续”等否定回答，那么话题中断模块603将会判断出所接收到的应答信息为中断应答，即用户期望中断当前交互话题。因此此时话题中断模块603将将中断当前交互话题，即不再继续当前交互话题。

本实施例中，当用户输入的交互信息包括语音信息时，应答信息获取模块602中的用户输入话题确认单元将对用户输入的语音进行命名实体识别、句法分析和/或输入语音句法主干抽取等处理，从而确认出用户输入话题。应答信息获取模块602将判断该用户输入话题与当前交互话题(即语音信息输入前的交互话题)是否一致。如果用户输入话题与当前交互话题不一致，应答信息获取模块602将判断出该语音信息为打断信息。

同时，本实施例中，应答信息获取模块602在判断用户输入话题与当前交互话题是否一致时，还会判断用户输入话题是否包含预设领域的需求信息。如果用户输入话题包含预设领域的需求信息，那么应答信息获取模块602将判断出用户输入话题与当前交互话题不一致。

如图7所示，在本发明的一个实施例中，当用户输入的交互信息包括动作信息时，该交互装置将在通过交互信息获取模块601获取到用户输入的动作信息后，会通过回复信息输出模块604来输出针对该动作信息的回复信息。例如，当检测到用户在摇晃机器人时，回复信息输出模块604将向用户输出对应的回复信息，例如输出语音“别晃了，我头好晕啊”。

而当用户输入的交互信息既包含动作信息又包含语音信息时，该装置在通过交互信息获取模块601获取到用户输入的动作信息和语音信息后，将首先通过回复信息输出模块604输出针对动作信息的回复信息，随后在判断获取到的动作信息和语音信息是否为打断信息以进行后续处理。

从上述描述中可以看出，本实施例所提供的基于智能机器人的装置能够使得智能机器人在用户打断当前交互话题的时候能够获知用户打断当前交互话题的意图，从而在用户期望转换话题时不再继续之前的话题，在用户仅仅是突然性地插入某些对话后仍然能够继续之前的话题。这样也就避免了因某些对话的插入而使得人机对话中断的问题，从而改善了用户体验。

应该理解的是，本发明所公开的实施例不限于这里所公开的特定结构或处理步骤，而应当延伸到相关领域的普通技术人员所理解的这些特征的等同替代。还应当理解的是，在此使用的术语仅用于描述特定实施例的目的，而并不意味着限制。

说明书中提到的“一个实施例”或“实施例”意指结合实施例描述的特定特征、结构或特性包括在本发明的至少一个实施例中。因此，说明书通篇各个地方出现的短语“一个实施例”或“实施例”并不一定均指同一个实施例。

虽然上述示例用于说明本发明在一个或多个应用中的原理，但对于本领域的技术人员来说，在不背离本发明的原理和思想的情况下，明显可以在形式上、用法及实施的细节上作各种修改而不用付出创造性劳动。因此，本发明由所附的权利要求书来限定。

Claims (10)

1.一种基于智能机器人的交互方法，其特征在于，所述方法包括：

交互信息获取步骤，获取用户输入的交互信息；

应答信息获取步骤，判断所述交互信息是否为用户具有打断当前话题意图的打断信息，如果是，则输出话题确认提示并获取用户对所述话题确认提示的应答信息；

话题中断步骤，判断所述应答信息是否为中断应答，如果是，则中断当前交互话题，否则，继续当前交互话题。

2.如权利要求1所述的交互方法，其特征在于，当所述用户输入的交互信息包括动作信息时，判定所述交互信息为打断信息；

所述方法还包括：输出针对所述动作信息的回复信息。

3.如权利要求1或2所述的交互方法，其特征在于，当所述用户输入的交互信息包括语音信息时，所述方法还包括：

对所述语音信息进行命名实体识别、句法分析和抽取输入语音句法主干处理，确认用户输入话题；

判断所述用户输入话题与当前交互话题是否一致，当不一致时，判定所述交互信息为打断信息。

4.如权利要求3所述的交互方法，其特征在于，判断所述用户输入话题与当前交互话题是否一致的步骤包括：

判断所述用户输入话题是否包括预设领域的需求信息；

如果包括，则判定所述用户输入话题与当前交互话题不一致。

5.如权利要求4所述的交互方法，其特征在于，当所述用户输入的交互信息包括动作信息和语音信息时，所述方法首先输出针对所述动作信息的回复信息。

6.一种基于智能机器人的交互装置，其特征在于，所述装置包括：

交互信息获取模块，其用于获取用户输入的交互信息；

应答信息获取模块，其用于判断所述交互信息是否为用户具有打断当前话题意图的打断信息，如果是，则输出话题确认提示并获取用户对所述话题确认提示的应答信息；

话题中断模块，其用于判断所述应答信息是否为中断应答，如果是，则中断当前交互话题，否则，继续当前交互话题。

7.如权利要求6所述的交互装置，其特征在于，所述装置还包括：

回复信息输出模块，其用于在所述用户输入的交互信息包括动作信息时，输出针对所述动作信息的回复信息。

8.如权利要求7所述的交互装置，其特征在于，所述装置还包括：用户输入话题确认单元，其用于在所述用户输入的交互信息包括语音信息时，对所述语音信息进行命名实体识别、句法分析和抽取输入语音句法主干处理，确认用户输入话题；

所述应答信息获取模块用于判断所述用户输入话题与当前交互话题是否一致，当不一致时，判定所述交互信息为打断信息。

9.如权利要求8所述的交互装置，其特征在于，所述应答信息获取模块配置为判断所述用户输入话题是否包括预设领域的需求信息，如果包括，则判定所述用户输入话题与当前交互话题不一致。

10.如权利要求8或9所述的交互装置，其特征在于，当所述用户输入的交互信息包括动作信息和语音信息时，所述交互装置首先通过所述回复信息输出模块输出针对所述动作信息的回复信息。