CN105975622B

CN105975622B - 多角色智能聊天的方法及系统

Info

Publication number: CN105975622B
Application number: CN201610361243.7A
Authority: CN
Inventors: 蔡宏铭; 吴淑莲
Original assignee: Fuzhou Yunzhizhi Network Technology Co ltd
Current assignee: Fuzhou cloud Zhizhi Network Technology Co. Ltd.
Priority date: 2016-05-28
Filing date: 2016-05-28
Publication date: 2020-12-29
Anticipated expiration: 2036-05-28
Also published as: CN105975622A

Abstract

本发明提供一种多角色智能聊天方法及系统，包括以下步骤：获取用户输入的信息和/或用户订阅的信息和/或推送给用户的信息；通过自然语言处理获得信息的语义，或根据预设条件触发预设消息；确定对话要素及参与对话的至少2个聊天机器人；生成多角色对话剧本；依据对话剧本，将对话台词推送给各聊天机器人，实现智能聊天。本发明通过多个扮演不同角色的聊天机器人与用户进行群聊的方式，一方面解决了当前人机交互过程需要用户不断提出问题或话题的不足，另一方面利用聊天机器人之间的对话配合，根据话题类型及内容针对性地引导话题开展，增加或增强信息交流的趣味性、深度、广度以及知识传递效果。此外本发明还提供一种基于多角色智能聊天的信息获取及信息分享方法，借助用户专属聊天机器人的角色代入，让不在同一时空的用户能像面对面一样地交流。

Description

多角色智能聊天的方法及系统

技术领域

本发明涉及智能人机交互领域，尤其涉及一种基于人工智能的人机聊天方法及系统。

背景技术

随着人工智能的快速发展，聊天机器人已经多方面地进入到人们的生活领域。尤其是智能语音交互方面，众多互联网公司推出了各自的智能聊天机器人（也可以称为智能语音机器人、智能问答机器人、虚拟助理、虚拟语音助手等，下文统一简称为聊天机器人）。例如微软公司的小冰、百度的小度机器人、苹果公司的Siri、Facebook(脸谱)公司的M、小I机器人、图灵机器人等等。这些聊天机器人通过自由语言处理（Natural LanguageProcessing，简称NLP)来识别用户的文字及语音信息，进而与用户之间进行聊天交互。甚至有些聊天机器人已经能通过视觉识别、情感学习、语音处理进行“个性化”的表达。然而，当前聊天机器人与用户的人机交互基本都是采用一对一的应答模式，即首先接收到用户的信息输入（用户的问题或指令），通过自然语言处理，进行语义分析，信息检索、信息抽取与过滤，最后进行应答。这种方式存在难以避免的的不足：

1)当用户不再提问或回应时，聊天机器人也无法继续进行对话，聊天持续时间短；

2)当用户的问答不到位或跑题时，将使得聊天话题零散，每一次对话都如同初次见面的寒暄，泛泛而谈，无法对话题展开更深入地讨论；

3)信息传递方式单一，信息传播效率低。在对特定主题信息的推送或知识传播时，一个聊天机器人的长篇大论容易让人感到枯燥,而且很多主题或热点信息都会存在不同观点的评论和意见，这些观点相左的信息显然无法通过一个聊天机器人的单一角色进行阐述；

4)随着智能硬件的普及，用户经常会处在多个智能硬件环境中，继续采用1对1的“单聊”模式显然过于无趣。而且，当前机机交互都是静默方式进行的，用户少了“知情权”，也不能分享到机机之间的有趣对话。

另一方面，当前人人聊天与人机聊天是分立的，即用户要么直接和人聊天，要么就是和聊天机器人聊天，没有利用聊天机器人来提升人与人交流的便利性。例如当用户离线一段时间再上线时，可能收到多个朋友、聊天群、公众号里的N条更新信息。由于用户不知道哪些是和他有关需要查阅的，哪些是只是垃圾信息，只能逐一打开，按时间顺序从头到尾浏览。尽管当前不少即时通讯软件或社交网络都采用一定的内容推荐方法来让用户更好地查阅他/她所感兴趣的内容，然而这些方法都是基于用户的历史数据，而人的兴趣点/关注点通常都是即时性的，导致推荐结果通常并非用户当前的需求。

总之，当前的人机交互基本是采用应答模式，需要用户一直主动地发起话题，而无法让人与机器人之间的交谈是一种随意的自由的沟通，也没有借助聊天机器人，让人与人之间的交流更便捷轻松。

发明内容

针对上述不足，本发明提供一种多角色智能聊天方法和系统，通过多个扮演不同角色的聊天机器人与用户进行群聊的方式，一方面解决了当前人机交互过程需要用户不断提出问题或话题的不足，让用户可以更随意地交流甚至只需要静静地聆听。另一方面利用聊天机器人之间的对话配合，根据话题类型及内容针对性地引导话题开展，增加或增强信息交流的趣味性、深度、广度以及知识传递效果。此外本发明还提供一种基于多角色智能聊天的信息获取及信息分享方法，借助用户专属聊天机器人的角色代入，让不在同一时空的用户能像面对面一样地交流。

为达到上述目的，本发明的技术方案为：

一种多角色智能聊天方法，包括以下步骤：

获取用户输入的信息和/或用户订阅的信息和/或推送给用户的信息；

通过自然语言处理获得信息的语义，或根据预设条件触发预设消息；

确定对话要素及参与对话的至少2个聊天机器人；

生成多角色对话剧本；

依据对话剧本，将对话台词推送给各聊天机器人，实现智能聊天。

所述对话要素包括但不限于以下一个或多个内容：对话类型、对话主题、话题范围、关键内容。

所述对话剧本包括但不限于：对话顺序、说话人(角色名)、说话内容。

所述多角色对话剧本的角色数等于或大于2。

所述确定对话要素及参与对话的至少2个聊天机器人步骤包括：

从输入信息中抽取要素内容，作为当前对话要素；

获得聊天机器人的数量、身份标识及机器人属性；

根据当前对话要素确定参与对话的至少2个聊天机器人；

其中聊天机器人的属性包括但不限于以下一个或多个内容：昵称、性别、成长年龄、个性星座。

所述生成多角色对话剧本的具体步骤包括但不限于：

根据当前对话要素，进行知识搜索，获得满足评价阈值的搜索结果；

对搜索结果进行分句、句子改写、句子补全及句子属性标注；

根据句子属性将搜索结果分解为各聊天机器人的对话台词，形成多角色对话剧本。

所述分句、句子改写、句子补全是对信息内容进行句子的识别抽取，句子的改写，以及补充常用口语句子，从而转化为对话形式的内容。

所述句子属性标注包括但不限于以下一种或多种：角色标注、性别标注、观点标注、年龄段标注、个性标志。

所述对话剧本还可以进一步包括：说话语气、说话对象、说话动作。

一种基于多角色智能聊天的信息获取及信息分享方法，包括以下步骤：

为用户配备至少一个用户专属聊天机器人；

第一用户通过第一用户专属聊天机器人与第二用户专属聊天机器人的对话，获得第二用户的个人共享信息。

所述第一用户通过第一用户专属聊天机器人与第二用户专属聊天机器人的对话，获得第二用户的分享信息步骤之前，还可以包括：第二用户通过与第二用户专属聊天机器人交互，进行分享信息的发布。

所述第一用户通过第一用户专属聊天机器人与第二用户专属聊天机器人的对话，获得第二用户的分享信息步骤包括：

获取第一用户未阅的第二用户分享信息列表以及优先顺序；

根据信息优先顺序确定对话要素；

确定至少2个聊天机器人，包括至少1个第二用户专属聊天机器人和至少1个第一用户专属聊天机器人；

生成多角色对话剧本；

依据对话剧本，将对话台词推送给各聊天机器人，实现第一用户专属聊天机器人与第二用户专属聊天机器人的对话。

一种多角色智能聊天的系统，包括服务器和聊天机器人终端，聊天机器人终端通过互联网与服务器进行信息交换，其特征在于：

所述服务器包括：

信息接收模块，用于接收聊天机器人终端上报的信息；

自然语言处理模块，用于进行自然语言信息的处理，包括但不限于语音识别、分词、词性标注、句法分析、自然语言生成、语音合成、分句、句子改写、句子补全；

知识库模块，用于知识搜索、信息评价、信息过滤，并包含语料库；

智能聊天服务模块，用于创建及管理对话服务，包括确定对话要素及参与对话的聊天机器人列表，并将搜索获得的应答内容抽取生成多角色对话剧本；

信息推送模块，用于将应答信息推送给聊天机器人终端；

所述聊天机器人终端包括：

信息获取模块，用户获取用户输入的信息；

应答模块，用于将应答信息输出给用户或其他聊天机器人；

通讯模块，用于将信息上报给服务器，或接收服务器端推送的信息。

所述服务器通过所述聊天机器人终端构建至少2个聊天机器人，实现与用户的多角色交互；

所述至少2个聊天机器人可以通过同一个聊天机器人终端虚拟产生，也可以由多个聊天机器人终端分别实现。

所述聊天机器人终端的信息获取模块可以进一步包括卫星定位单元、无线通讯单元，用于获得位置服务及近距离无线通讯；

所述服务器可以进一步包括用户个人信息库，用于保存用户的个人信息、分享信息；

所述服务器可以进一步包括机器学习模块，用于进行机器学习，实现系统自然语言处理功能和知识搜索功能的自我归纳增强；

所述服务器的功能模块可以部分或者全部集成到所述聊天机器人终端上。

通过上述发明内容，本发明通过2个或2个以上聊天机器人的相互配合(后台信息筛选及对话剧本设计)，使得人机交互更具结果导向：或诙谐对白，实现对话的趣味性；可以旁征博引，扩大对话的知识面；或正反观点相互辩论，实现对话的深度及启迪性。此外本发明还提供一种基于多角色智能聊天的信息获取及信息分享方法，以聊天机器人为中介，通过用户专属聊天机器人间的现场对话，让用户仿佛置身于朋友间的群聊中，让用户在这信息爆炸的时代能更轻松自如地获取各种信息资讯。

附图说明

图1为本发明实施例一的多角色智能聊天的方法流程图。

图2为本发明实施例二的基于多角色智能聊天的信息获取及信息分享方法流程图。

图3为本发明实施例三的多角色智能聊天的系统结构框图。

图4为本发明实施例四的多角色智能聊天的应用示意图。

具体实施方式

为了便于本领域技术人员的理解，下面结合附图对本发明作进一步的描述，所描述的实施例仅是本发明的部分实施例，并不能用来限制本发明的保护范围。在不冲突的情况下，本申请的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

图1为本发明实施例一的多角色智能聊天的方法流程图，包括以下步骤：

步骤S101, 获取用户输入的信息和/或用户订阅的信息和/或推送给用户的信息；

所述信息即包括文字、语音、图片、视频等多媒体格式的信息，也包括用户的表情、动作、生理状态、健康状态、脑电波信号等信息。

所述用户输入的信息既可以是用户主动提交的信息，也可以是由聊天机器人通过语音识别、视觉识别或借助其他传感探测设备获得的信息。例如聊天机器人终端可以通过用户携带的手环监测到用户的睡眠状态或者血压值，或者通过视觉系统获得用户不开心的表情。

此外，系统可以周期性地进行信息读取，也可以依照用户设定的时间点/时间段定时进行信息读取。

步骤S102, 通过自然语言处理获得信息的语义，或根据预设条件触发预设消息；

首先当信息内容属于自然语言内容时，系统将自动调用自然语言处理模块进行处理，从而获得信息的语义。

如果消息内容满足某一预设条件时，则触发关联的预设消息。例如当系统通过聊天机器人终端获取的用户睡眠状态得知用户开始苏醒时，可以触发系统指令—“开始聊天”。或者当监测到用户已经进入睡眠状态，则触发系统指令—“停止聊天”。或者当识别到用户不开心的表情时，可以触发预设的“播报搞笑新闻”的消息。

步骤S103, 确定对话要素及参与对话的至少2个聊天机器人；

所述对话要素包括但不限于以下一个或多个内容：对话类型、对话主题、话题范围、关键内容、对话情景。

其中对话类型表示聊天形式，例如可以预先设定娱乐闲聊、资讯报道、知识传递等对话类型。当对话类型是娱乐休闲时，显然对话主题、话题范围就可以比较随意，天南地北都可以聊，还可以穿插许多笑话段子等。而如果对话类型是知识传递，则需要根据对话主题和关键内容进行阐述说明，如果话题跑偏了，则需要快速回归正题。再如资讯报道，则可以以对话主题为关键字，搜索与之相关各个热点讨论及扩展话题，让用户可以快速地对资讯有较全面的了解。

从输入信息中抽取要素内容，作为当前对话要素；

获得聊天机器人的数量、身份标识及机器人属性；

根据当前对话要素确定参与对话的至少2个聊天机器人。

如果在S101、S102步骤中获得的输入信息为单一主题信息时，则直接从信息中提取要素内容，作为当前对话要素。如果输入信息为多条不同主题的信息时，则首先需要根据预设的评价方法对消息评价筛选，获得获取待处理信息列表以及信息处理的优先顺序，然后从优先级最高的信息中抽取要素内容作为当前对话要素。

所述机器人属性包括但不限于以下一个或多个内容：昵称、性别、成长年龄、个性星座。其中昵称是用户对聊天机器人的自然语言称呼。成长年龄用于表征聊天机器人的成长时间，可以结合实际时间计算，也可以采用自定义的方法计算。个性星座用于表征聊天机器人的性格个性，例如狮子座的聊天机器人热情多话，而处女座的聊天机器人敏锐安静等。性别、成长年龄、个性星座等机器人属性是为了赋予聊天机器人人性化，同时便于在下一步骤中与对话剧本的句子属性标注相匹配，使得机器人角色与台词内容更吻合，更真实。

所述获得聊天机器人的方法包括但不限于：

1）根据上下文的需要来确定，例如参与之前对话的聊天机器人；

2）获得用户附近的聊天机器人终端，进而获得相对应的聊天机器人。即由获得输入信息的聊天机器人终端(即主控终端，代表用户所在地)通过位置服务(LBS)，或近距离无线通讯技术，或视觉识别、语音识别等方式获得用户附近的其它聊天机器人终端，进而获取到终端所对应的聊天机器人。以位置服务为例，当其它聊天机器人终端与主控终端的相邻距离小于等于一定阈值时，即可被系统认定为处在同一对话场景下。或者当其它聊天机器人终端通过蓝牙、Wifi等近距离无线通讯技术与主控终端互联时，也可以认定为处在同一对话场景下。

本步骤中，如果仅有一个聊天机器人终端及一个聊天机器人时，系统可以通过智能聊天服务为用户虚拟生成新的聊天机器人，确保同一对话场景下的聊天机器人的数量大于等于2。

步骤S104, 生成多角色对话剧本；

所述对话剧本包括但不限于：对话顺序、说话人(角色名)、说话内容；

所述多角色对话剧本的角色数等于或大于2。

所述生成多角色对话剧本的具体步骤包括但不限于：

所述分句、句子改写、句子补全是对信息内容进行句子的识别抽取，句子的改写，以及补充常用口语句子，从而转换为对话形式的内容。其中分句是对长句或多段语句的拆分、抽取及顺序调整。相关算法及处理方法和自然语言处理中的分词相似，所不同的是将句子作为算法处理对象；句子改写则是通过进行陈述句与疑问句反问句互换，主动句与被动句互换，口语用词替换，或者基于模板的句子结构改写等方式，使得语句符合口语对话格式；句子补全则是根据聊天表达连贯性需要补充的起到引导，承接、转折的常用语句/句式，或者是起到活跃气氛的搞笑短句。

所述句子属性标注包括但不限于以下一种或多种：角色标注、性别标注、观点标注、年龄段标注、个性标志。其中观点标注用于表征语句的观点分类，通常分为正方观点(同意)和反方观点(不认同)、中立观点3种。对于同一个聊天机器人而言，对某一话题的评论观点应该保持一致，不能随意切换（未标注则不做要求）。年龄段标注是用于表征与句子语义匹配的身份区分，通常可以分为儿童，青少年，中老年3个年龄段。充满童真的语句标注为儿童，长辈经验教育的语句标注为中老年，青春活力的语句标注为青少年。不同年龄段的句子属性与聊天机器人的成长年龄要相符（未标注则不做要求）。个性标注是用于表征语句的个性特点，与聊天机器人的个性星座要相近或一致(未标注则不做要求)。

显然地，系统可以预先建立对话剧本的语料库，存储大量常用的对话语句和片段，以便加快系统生成对话剧本的速度。

需要说明的是，对信息内容进行对话形式转换同样可以归属为自然语言处理的范畴，其方法/算法的差异不能用于规避本发明的保护范围。

下面通过示例进行进一步说明，其句子转换方式见中括号内的说明。

假设系统通过监控互联网热点，获得一则优先级最高的新闻，准备向用户进行推送。新闻内容为：“5月11日，美国初创企业超回路１号(Hyperloop One)公司在内华达州沙漠里以接近音速的速度完成了超级高铁推进系统的首度户外测试。当天，几十名投资者、合作伙伴以及媒体聚集在一起，观看了这艘金属火箭滑车如何在两秒内从静止加速至时速400英里，然后撞击在91米外的沙堆里。至此，科技狂人埃隆·马斯克向着超级高铁这一或可颠覆人类现有生活方式的运输系统目标再迈进一步”。

在通过自然语言处理获得信息语义后，系统提取出当前对话要素：对话类型为资讯报道，对话主题为“马斯克的超级高铁”，关键内容即新闻稿内容。这则新闻稿并非对话的形式，系统首先需要通过分句、句子改写、句子补全将其转换为对话形式的内容。例如把时间日期转换为“昨天”、“当时”、“上周”等口语表述。还可以把关键信息的陈述句改为问句，起到对话及引入注意的效果。因此，最终生成的对话内容可以是这样：

角色A(角色标注，下同):“哇，出了一个热点新闻！”[补全]

角色B:“什么新闻”[补全]

角色A:“昨天，美国初创企业超回路１号(Hyperloop One)公司在内华达州沙漠里以接近音速的速度完成了超级高铁推进系统的首度户外测试。当时，几十名投资者、合作伙伴以及媒体聚集在一起观看了测试”。[分句]

角色A: （停顿了一下）“你知道这艘金属火箭滑车两秒内从静止加速到时速多少公里（此次进行本地化单位换算）吗”[改写，关键信息改为问句]

角色B:（思考状）“300公里”[补全，通过数据判定补充]

角色A: “不对,再猜”[补全]

角色B: “400公里” [补全，通过数据判定补充]

角色A: “还是不对，再猜。”[补全]

角色B: “难道是500公里” [补全，通过数据判定补充]

角色A: “哈哈，还是猜不到，告诉你吧，是644公里。” [关键信息补全]

角色B: “NBA” [补全]

角色A: “是呀，这可是科技狂人埃隆·马斯克向着超级高铁这一或可颠覆人类现有生活方式的运输系统目标迈进的一步。”[分句]

至此，新闻稿内容基本就完成了对话形式的改写。

然而如果消息队列里没有其他优先级更高的信息需要发布，聊天对话还可以继续通过一些问题继续展开。例如根据搜索结果，新闻评论中有很多“马斯克是谁”的热点问题，因此系统也将通过聊天机器人来代替用户进行问询，生成如下对话剧本：

角色B: “科技狂人埃隆·马斯克(疑问语气)，是谁呀，不认识。” [改写，热点问题]

角色A: “马斯克都不知道!（惊讶）”[补全]

角色B:“是美女吗”[补全]

角色A:“咳，无知无识呀，科普一下吧”[补全]

角色A:“埃隆•马斯克是美国特斯拉公司、Spacex太空探索技术公司等四家公司的CEO。……” [分句，抽取最优的搜索结果]

通过以上示例可以看到，对话方式更容易让用户关注到关键的资讯内容，同时还能引发扩展性阅读学习，这是单一的浏览或播报方式无法做到的。

步骤S105, 依据对话剧本，将对话台词推送给各聊天机器人，实现智能聊天；

在本步骤中，首先将上一步骤生成的对话剧本中的角色与聊天机器人进行一对一的关联，例如角色A对应聊天机器人甲，角色B对应聊天机器人乙。显然地，如果之前对话已经进行关联了，则保持关联关系不变。聊天机器人甲和乙收到系统推送的对话剧本后，即可根据自己所属的角色，按对话剧本轮流“发言”，呈现一场看似随意应答实则精心演绎的聊天场景。

当然，以上示例只是一种简化的流程。如果聊天机器人甲、乙在对话时，用户有参与一起聊天，则需要根据用户输入的聊天信息动态地改变对话剧本。例如当聊天机器人甲说到“是呀，这可是科技狂人埃隆•马斯克向着超级高铁这一或可颠覆人类现有生活方式的运输系统目标迈进的一步”时，如果用户问到“那音速是多快，超级高铁有可能实际应用吗”系统则再次通过步骤S101~S105获得用户输入信息的语义，提取新的对话要素，生成新的对话剧本，再向用户进行应答或由聊天机器人甲和乙开始新的对话。总之，系统是动态地根据新信息的输入，循环执行步骤S101~S105的。

可以看到，多角色智能聊天可以在用户非常有限的输入下(如用户刚刚睡醒)，通过自导自演的群聊方式，让用户躺在床上就可以轻松了解各类资讯信息。

需要说明的是的，多角色智能聊天和多个独立聊天机器人对话是不同的。多个独立聊天机器人对话对每个聊天机器人而言仍然是基于各自的处理逻辑进行1对1的应答，只是把其他聊天机器人的输出信息作为用户的输入信息。由于系统没有预先针对性地生成对话剧本，因此聊天机器人只能“各自为战”，根本无法根据信息内容及对话目的进行对话内容设计，引导话题开展，最终导致聊天对话仍然是泛泛而谈。

图2为本发明实施例二的基于多角色智能聊天的信息获取及信息分享方法流程图，包括以下步骤：

步骤S201, 为用户配备至少一个用户专属聊天机器人；

所述用户专属聊天机器人是指归属于某一用户的，其身份标识且与用户的用户标识(用户ID)建立有归属关系的聊天机器人。用户专属聊天机器人默认授权能访问用户的个人信息；

所述用户专属聊天机器人同样具有机器人属性，包括但不限于以下一个或多个内容：昵称、性别、成长年龄、兴趣爱好、星座。机器人属性是为了赋予聊天机器人独特的人性化的参数设置。

所述用户专属聊天机器人还具有用户个人信息库，用于保存用户的个人信息、分享信息。

所述用户专属聊天机器人如同用户的虚拟替身，可以通过“克隆”的方式同时与多个其它聊天机器人进行对话。

步骤S202, 第一用户通过第一用户专属聊天机器人与第二用户专属聊天机器人的对话，获得第二用户的分享信息；

所述第一用户通过第一用户专属聊天机器人与第二用户专属聊天机器人的对话，获得第二用户的分享信息步骤之前，还可以包括：第二用户通过与第二用户专属聊天机器人交互，进行分享信息的发布；

第二用户可以通过聊天的方式把他/她需要分享的信息“告诉”第二用户专属聊天机器人，由第二用户专属聊天机器人提交到服务器上的用户个人信息库里，完成分享信息的发布。

下面模拟一次聊天对话来说明：

用户小明：“小敏，来段伴奏，哥哥唱首歌。”

聊天机器人小敏：“好呀，我最喜欢听哥哥唱歌了，唱哪一首呢”

用户小明:“《小苹果》吧！” [聊天机器人开始搜索《小苹果》伴奏]

聊天机器人小敏：“好的，伴奏找到了，开始……”

（唱完后）

聊天机器人小敏：“哥哥唱得真听！是不是分享一下，让好伙伴们也激动激动。”

用户小明:“好的，分享在好友圈。”

[聊天机器人收到用户发出的分享指令时，根据上下文判断，截取需要分享的部分，备注关键字“唱歌”、“小苹果”，并提交到系统服务器上用户的个人信息库中。]

聊天机器人小敏：“好了，已经发布上去了，嘻嘻！”

至此，用户小明就完成了一次自己演唱《小苹果》的VCR（视频短片）分享。整个过程就像一次面对面的聊天，很随意轻松。

显然地，用户还可以通过聊天方式对信息分享的范围、发布的时间、重要紧急程度等进行设置。

获取第一用户未阅的第二用户分享信息列表以及优先顺序；

根据信息优先顺序确定对话要素；

生成多角色对话剧本；

以上步骤大部分已在实施例一中作了说明，在此不再重复阐述。

需要说明的是，所述第二用户和所述第一用户只是对不同用户的代称，并非特定的用户对象。而且，所述第二用户和所述第一用户可以指代1个用户，也可以指代多个用户。当第二用户或第一用户为N个用户时，对应的用户专属聊天机器人数量也需要大于等于N个，且每个用户至少有一个用户专属聊天机器人。

下面结合应用示例加以说明：

当用户小王上线时，系统首先搜索获得小王好友分享给他/她的未阅信息列表。然后根据预定的评价方法（例如根据用户的爱好、好友的交往程度、信息的重要紧急程度、时间新旧顺序、信息类别权重等综合计算）得到信息的优先顺序，以及优先消息所属的第二用户小明；接着，系统确定了即将参与对话的小王的专属聊天机器人小可和小明的专属聊天机器人小敏，同时确定了对话要素：对话类型是“休闲娱乐”，关键内容是小明自唱《小苹果》的VCR。最后，系统生成了多角色对话剧本，并将对话台词推送给各聊天机器人，进行了以下的对话：

聊天机器人小可：“小敏上线了呀，小明哥也在吧，好久不见，想死你们了！”[补全，问候语]

聊天机器人小敏：“真的吗，嘻嘻！”[补全]

聊天机器人小可：“小明哥最近在忙什么呀”[补全，引导话题]

聊天机器人小敏：“明哥哥忙很多事呀，不过我都帮不上忙。不过，他昨天录了段VCR，想不想听呀”[补全，改写，继续引导话题]

（稍微等待小王反馈，没有反馈则继续）

聊天机器人小可：“好呀，前排占座。” [补全]

聊天机器人小敏：“稍等一下，马上开始”[补全，客户端下载VCR]

聊天机器人小可：“嗯，是什么内容呀” [补全，VCR下载中]

聊天机器人小敏：“先不告诉你，你猜。” [补全]

聊天机器人小可：“哪能猜出来呀，我还是等吧” [补全]

聊天机器人小敏：“开始”[补全，下载完成，播放VCR]

(唱完了)

聊天机器人小可：“喔，太好听了，还有没有，还有没有.......”[补全]

聊天机器人小敏：“不行，最多一首，想听得下次了。”[补全]

至此，小王就完成了小明分享信息的收听观看。

需要说明的时，如果小王在过程中加入聊天，系统将即时地根据用户输入内容更新对话要素，重新生成对话剧本，实现了对话话题及信息搜索始终围绕着用户需求展开，而不仅仅是按照系统预设的评价方式向用户推送。

例如在聊天机器人小可说“唱首《小苹果》吧，很流行耶” 的时候，小王接话道“《小苹果》有点听腻了，能换其他的吗”

这时聊天机器人小敏就会通过关键字搜索小明的个人信息库，确认小明是否有唱别的歌。如果有，则回答“可以呀，唱《xxxxx》怎么样，不过得小明哥哥替我唱，嘻嘻！”。如果没有，则回答“不行呀，我才刚会唱《小苹果》

可以看到，通过聊天机器人的“配合”，第一用户就能通过现场互动的方式完成了好友分享信息的查阅观看。相较现有需要用户逐条浏览没法互动的方式，或者人机交互一问一答的单一聊天模式，基于多角色智能聊天的信息分享方法仿佛一次现场的群聊，更具娱乐性，更有社交气氛。

图3为本发明实施例三的多角色智能聊天的系统结构框图，包括：

包括服务器31和至少1个聊天机器人终端32；

所述服务器31包括：

信息接收模块311，用于接收聊天机器人终端上报的信息；

自然语言处理模块312，用于进行自然语言信息的处理，包括但不限于语音识别、分词、词性标注、句法分析、自然语言生成、语音合成、分句、句子改写、对话补全；

知识库模块313，用于知识搜索、信息评价、信息过滤，并包含语料库；

智能聊天服务模块314，用于创建及管理对话服务，包括确定对话要素及参与对话的聊天机器人列表，并将搜索获得的应答内容抽取生成多角色对话剧本；

信息推送模块315，用于将应答信息推送给聊天机器人终端；

所述聊天机器人终端32包括：

信息获取模块321，用户获取用户输入的信息；

应答模块322，用于将应答信息输出给用户或其他聊天机器人；

通讯模块323，用于将接收到的信息上报给服务器，或接收服务器端推送的信息。

所述服务器31通过至少1个所述聊天机器人终端32构建至少2个聊天机器人，实现与用户的多角色交互。

所述聊天机器人终端32的信息获取模块321可以进一步包括卫星定位单元、无线通讯单元，用于获得位置服务及进行近距离无线通讯。

所述服务器31可以进一步包括用户个人信息库，用于保存用户的个人信息、分享信息。

所述服务器31可以进一步包括机器学习模块，用于进行机器学习，实现系统自然语言处理功能和知识搜索功能的自我归纳增强。

所述服务器31的功能模块可以部分或者全部集成到所述聊天机器人终端32上。例如，可以将自然语言处理模块312及知识库模块313集成到聊天机器人终端32上，使得聊天机器人终端32在离线状态下也可以与用户交互，及暂存用户的分享信息。待到聊天机器人终端32联网时，再更新用户的分享信息，或通过服务器32的调度控制，与其他聊天机器人终端配合进行多角色智能聊天。当服务器31的所有功能都集成到聊天机器人终端32上，也就是聊天机器人终端32是一个具有完整功能，能独立进行智能聊天的智能终端。

所述聊天机器人终端32包括但不限于：手机、笔记本电脑、平板电脑、机器人、智能穿戴、智能车载设备、智能家居、虚拟现实(VR)设备、增强现实(AR)设备等智能硬件。

下面列举用户在1个聊天机器人终端上通过多角色对话获得新闻热点的过程：

当用户启动聊天机器人终端32时，聊天机器人32通过信息获取模块321触发的系统指令——“开始聊天”，并将通过通讯模块323将请求信息连同聊天机器人终端32的身份标识及用户的用户标识提交给服务器31。服务器31通过信息接收模块311接收到用户开启聊天的信息后，识别出输入信息为系统指令，则直接提交给智能聊天服务模块314处理。智能聊天服务模块314收到“开始聊天”的系统指令信息后，默认地调用知识库模块313进行新闻热点搜索，并以最热门的新闻主题作为当前对话要素的对话主题。与此同时，智能聊天服务模块314通过与聊天机器人终端32的经多次信息交互，确定聊天机器人终端32附近没有其它聊天机器人终端，于是智能聊天服务模块314为用户虚拟生成两个聊天机器人以参与聊天对话。然后智能聊天服务模块314将当前对话要素传递给知识库模块313，进行选定新闻热点主题的深度优先搜索，再由自然语言处理模块312对返回的搜索结果进行分句、句子改写、句子补全及句子属性备注，完成对话格式的改写。接着，智能聊天服务模块314将对话台词按照即定的角色分配给参与对话的2个聊天机器人，形成对话剧本。最后，智能聊天服务模块314将对话剧本通过信息推送模块315推送给聊天机器人终端32。当聊天机器人终端32通过通讯模块323接收到对话剧本后，就可以依据对话剧本的台词， “安排”不同的聊天机器人通过应答模块322相互聊天，从而实现了2个聊天机器人在一起聊热点新闻的场景。

以上过程描述只是对各模块间的信息传递作简化地阐述，实际应用时各模块间的信息传递要更为复杂频繁，例如自然语言处理模块和知识库模块之间就需要进行多次的相互调用，限于篇幅在此就不再详细说明。

图4为本发明实施例四的多角色智能聊天的应用示意图，包括：

服务器40；

手环41，小王的手环，是小王的用户专属聊天机器人小A的常驻点；

手机42，小王的手机，是小王的用户专属聊天机器人小A的常驻点，同时也是小王女友小美的用户专属聊天机器人美美的常驻点；

机器人43，小王家里的家务机器人，对应聊天机器人的昵称为小C；

智能家居控制中心44，小王家里的智能家居控制中心，对应聊天机器人的昵称为小D,也是各智能家居硬件对应聊天机器人的常驻点；

笔记本电脑45，小王家里的笔记本电脑，对应聊天机器人的昵称为小E；

智能拖地机46，小王家里的智能拖地机，由智能家居控制中心44负责调度，对应聊天机器人的昵称为小F；

智能电视47，小王家里的智能电视，由智能家居控制中心44负责调度，对应聊天机器人的昵称为小G；

所述常驻点表示虚拟的聊天机器人与用户交互时所处在的聊天机器人终端，事实上虚拟的聊天机器人并不需要与某一智能硬件终端绑定，而是可以根据系统需要“穿越”到系统授权的智能硬件终端上与用户聊天。

下面通过一个生活场景来说明多角色智能聊天的应用。由于之前示例中已对多角色智能聊天的方法做了详细说明，因此以下仅作补充说明（见中括号部分）具体系统步骤就不再一一阐述。

小王下班回到家中，一进门。手环41(小A)：“小伙伴们都在干嘛呀，快来迎接小主人了。”[服务器40根据手环41的位置，启动附近的智能硬件]

此时机器人43和智能家居控制中心44的音响外放传出各聊天机器人的声音：“欢迎小主人回家。”[由于部分智能硬件没有语音识别及音响外放，这时可以“借助”有语音识别及音响外放的智能硬件来进行拟人化交互。]

手环41叫机器人43：“小C，给小主人倒杯茶，今天主人跑来跑去的，都没时间喝水。”[通过手环运动状况及语音，判断用户是否有休息]

机器人43(小C)：“好的，茶已经冲好3分钟了，我马上去拿。”[用户到家前，服务器40已经根据手环41位置及日常行为轨迹，做出用户正在回家的判断，提前进行智能服务。]

手环41(小A)：“小F呢，躲到哪去了”[小F是智能拖地机46对应聊天机器人的昵称，通过昵称来表示智能设备，使得人与智能硬件的交互更具人性化。]

智能家居控制中心44的音响里传来聊天机器人小F的声音：“小A哥，我在充电呢，你们回来前我是忙了2个小时，才把家里打扫得一干二净的。”[智能拖地机46在用户回家前就在智能家居控制中心44的调度下完成了拖地。表面上是小F的回答，其实是智能家居系统通过语音聊天方式告知用户智能家居硬件的运作状况。例如当智能拖地机需要用户更换清洁部件，或出现故障需要把故障情况告诉用户时，都是可以同聊天方式进行的，而不是仅仅用指示灯或程序化的语言来提醒用户，这也是人与智能硬件人性化交互的表现。此外，所涉及的智能硬件并不一定需要具备智能聊天的功能，只需要有有物联功能，就能模拟为聊天模式。]

手环41(小A):“呵呵，干得不错，那你先休息吧。”

小王来到书房，打开笔记本电脑45。

手环41(小A)：“小E，小E。”[唤醒笔记本电脑45对应的聊天机器人]

笔记本电脑45 (小E): “小A哥，我在，什么事”

手环41(小A)：“我今天录了小主人的会议内容，你帮我整理一下。”[根据用户历史行为，用户专属聊天机器人可以通过机器学习，帮助用户进行经常性操作。例如开会时自动录音，自动发出操作指令等。]

笔记本电脑45 (小E)：“好的，没问题，我这就下载。”[系统把会议录音下载到笔记本电脑上]

下载期间，小王准备看看今天的新闻，已是对手环41说：“小A，今天有什么热点新闻”

手环41(小A)：“主人，今天总共有5条娱乐热点新闻，2条科技热点新闻，3条比较多人讨论的中超报道。还有，我查到中超比赛晚上8点就开始直播。我们是先看中超报道还是娱乐新闻”[把一些选择交个用户确定，但如果用户不答复也没关系]

小王回答道：“就先看中超报道吧。”

笔记本电脑45 (小E)：“对，看中超报道，我也喜欢。”[自动附和，按用户意见继续开展话题]

手环41(小A)：“今天晚上恒大要对上港，恒大俱乐部贴出xxx海报，……。小E，你猜谁会赢”[开始引导报道媒体赛前的各类报道信息]

笔记本电脑45 (小E)：“恒大一定会赢，因为……”[代表恒大球迷]

机器人43（小C）把茶送到书房，也参与了对话：“我觉得上港会赢，因为……”[代表上港球迷]

智能家居控制中心44（小D）也参与到讨论中来：“我觉得都有可能”[代表中立的球迷]

这时，手环41(小A)：“大家静一静，美美上线了，好像有事情。”

小王的手机震动起来，小王打开了手机42，手机界面上出现了聊天机器人美美的图像。[虚拟的聊天机器人角色可以根据需要在用户附近的智能终端上与用户进行交互，使得用户并不需要只有面对面时才能与聊天机器人终端聊天。]

聊天机器人美美：“小A，你不记得晚上8点要陪我去看电影了吗有没有出门了呀”[系统自动安排的约会提醒，通过虚拟人物的角色代入来提醒用户。此外，在用户没共享位置信息时，虽然系统有可能通过位置服务知道用户的位置，但用户专属聊天机器人也不会透露用户位置，以确保用户隐私。]

聊天机器人小A：“哎呀，你看我，差点忘了，马上就来，马上就来。”

小王马上整理准备出门，出门前。

聊天机器人小A：“小E，整理好了先发给小主人看看哪里需要修改的。”

笔记本电脑45 (小E)：“好的，还有几分钟就整理好了。”

手环41(小A)：“小D，记得晚上8点要打开电视，让小G帮着把精彩片段录下来发给我哟。”[由智能家居控制中心44定时启动智能电视47，自动捕捉直播节目的精彩片段，并即时分享给用户。]

智能家居控制中心44（小D）：“好的，小A你放心，我不会忘记的”。

通过以上对话片段可以看到，多个聊天机器人的聊天对话，可以让用户仿佛置身于一个热闹的家庭中，每个智能硬件就如同一个会说话而且聪明的精灵，人与机器的交互更加有趣，而人与人的交互则像面对面一样随意自如。总之，多角色智能聊天将给人与万物带来全新的有趣的交互模式。

以上所述，仅是为了说明本发明的内容所列举的部分实施例，并非对本发明作任何形式上的限制。本领域技术人员在不脱离本发明技术方案范围内，当可利用上述揭示的技术内容做出些许更动或修饰为等同变化的等效实施例。凡未脱离本发明技术方案内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化与修饰，均仍属于本发明技术方案的范围内。

Claims

1.一种多角色智能聊天的方法，其特征在于，包括以下步骤：

确定对话要素及参与对话的至少2个聊天机器人；

生成多角色对话剧本；

依据对话剧本，将对话台词推送给各聊天机器人，实现智能聊天；

所述对话要素包括但不限于以下一个或多个内容：对话类型、对话主题、话题范围、关键内容；

所述生成多角色对话剧本步骤包括：

根据当前对话要素，进行知识搜索，获得满足匹配阈值的搜索结果；

根据句子属性将搜索结果解为各聊天机器人的对话台词，形成多角色对话剧本；

所述句子属性标注包括但不限于以下一种或多种：角色标注、性别标注、观点标注、年龄段标注、个性标志；

所述多角色对话剧本的角色数等于或大于2。

2.如权利要求1所述的一种多角色智能聊天的方法，其特征在于，

所述对话剧本包括但不限于：对话顺序、角色名、说话内容。

3.如权利要求1所述的一种多角色智能聊天的方法，其特征在于，

从输入信息中抽取要素内容，作为当前对话要素；

获得聊天机器人的数量、身份标识及机器人属性；

根据当前对话要素确定参与对话的至少2个聊天机器人；

所述机器人属性包括但不限于以下一个或多个内容：昵称、性别、成长年龄、个性星座。

4.如权利要求1所述的一种多角色智能聊天的方法，其特征在于，

所述对话剧本还进一步包括：说话语气、说话对象、说话动作。

5.一种基于多角色智能聊天的信息获取及信息分享方法，其特征在于，包括以下步骤：

为用户配备至少1个用户专属聊天机器人；

第一用户通过第一用户专属聊天机器人与第二用户专属聊天机器人的对话，获得第二用户的分享信息；

所述第一用户通过第一用户专属聊天机器人与第二用户专属聊天机器人的对话，获得第二用户的分享信息步骤具体包括：

获取第一用户未阅的第二用户分享信息列表以及优先顺序；

根据信息优先顺序确定对话要素；

生成多角色对话剧本；

依据对话剧本，将对话台词推送给各聊天机器人，实现第一用户专属聊天机器人与第二用户专属聊天机器人的对话；

所述生成多角色对话剧本步骤包括：

所述多角色对话剧本的角色数等于或大于2。

6.如权利要求5所述的一种基于多角色智能聊天的信息获取及信息分享方法，其特征在于，

所述第一用户通过第一用户专属聊天机器人与第二用户专属聊天机器人的对话，获得第二用户的分享信息步骤之前，还包括：第二用户通过与第二用户专属聊天机器人交互，进行分享信息的发布。

7.如权利要求5所述的一种基于多角色智能聊天的信息获取及信息分享方法，其特征在于，

8.一种多角色智能聊天的系统，其特征在于，

包括服务器和至少1个聊天机器人终端，用于执行权利要求1-4任一项所述的一种多角色智能聊天方法；

所述服务器包括：

信息接收模块，用于接收聊天机器人终端上报的信息；

信息推送模块，用于将应答信息推送给聊天机器人终端；

所述聊天机器人终端包括：

信息获取模块，用于获取用户输入的信息；

应答模块，用于将应答信息输出给用户或其他聊天机器人；

9.根据权利要求8所述的一种多角色智能聊天的系统，其特征在于，

所述至少2个聊天机器人通过同一个聊天机器人终端虚拟产生，或由多个聊天机器人终端分别实现。

10.根据权利要求9所述的一种多角色智能聊天的系统，其特征在于，

所述聊天机器人终端的信息获取模块进一步包括卫星定位单元、无线通讯单元，用于获得位置服务及进行近距离无线通讯；

所述服务器进一步包括用户个人信息库，用于保存用户的个人信息、分享信息；

所述服务器进一步包括机器学习模块，用于进行机器学习，实现系统自然语言处理功能和知识搜索功能的自我归纳增强；

所述服务器的功能模块部分或者全部集成到所述聊天机器人终端上。