CN107832286A - 智能交互方法、设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请公开了一种智能交互方法、设备及存储介质。所述方法包括：接收用户输入的自然语言；对所述用户输入的自然语言进行语义分析，得到多个语义结果；根据检测到的场景信息来确定当前的语义场景类型；获取确定的所述语义场景类型的特征信息，从所述多个语义结果中选择与所述获取的特征信息匹配度最高的语义结果；根据所述选择的语义结果执行相应操作。上述方案，能够提高语义识别的准确性，进而提高智能交互的可靠性。
Description
技术领域
本申请涉及数据处理领域，特别是涉及智能交互方法、设备及存储介质。
背景技术
随着计算机以及互联网不断发展，人们的生活已经逐渐走入智能时代。即，智能设备如电脑、手机、平板电脑等可与人们实现智能交互，为人们生活的各个方面提供方便、快捷的服务。
一般，智能设备需要先对用户输入的信息进行语义分析，再依据语义分析结果执行相关操作，例如提供相应回答。然而，对应同一个问题或操作命令，由于人们的表达方式的差异，甚至语气的差异，所代表的意思也不相同。目前，智能设备依然存在由于无法正确语音识别出用户输入的自然语言的意思，导致不当操作。因此，提高语义识别的准确性是当前智能交互的主要课题。
发明内容
本申请主要解决的技术问题是提供智能交互方法、设备及存储介质，能够提高语义识别的准确性，进而提高智能交互的可靠性。
为了解决上述问题，本申请第一方面提供了一种智能交互方法，所述方法包括：接收用户输入的自然语言；对所述用户输入的自然语言进行语义分析，得到多个语义结果；根据检测到的场景信息来确定当前的语义场景类型，其中，所述场景信息包括用户使用的应用系统或应用程序、用户在所述应用系统或应用程序的当前操作信息、用户在所述应用系统或应用程序的历史操作信息、上下文信息、用户身份信息以及采集到的当前环境信息中的至少一种；获取确定的所述语义场景类型的特征信息，从所述多个语义结果中选择与所述获取的特征信息匹配度最高的语义结果；根据所述选择的语义结果执行相应操作。
为了解决上述问题，本申请第二方面提供了一种智能交互设备，包括相互连接的存储器和处理器；所述处理器用于执行上述的方法。
为了解决上述问题，本申请第三方面提供了一种非易失性存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序用于被处理器运行，以执行上述的方法。
上述方案中，智能交互设备在接收到用户输入的自然语言后，通过检测到的场景信息确定当前语义场景类型，并通过当前语义场景类型的特征信息来确定用户输入的自然语言的语义结果，以根据确定的语义结果实现相应操作，由于根据该检测到的场景信息能够准确确定得到当前语义场景类型，且利用当前语义场景类型的特征信息协助语义解析，可提高语义识别的准确性，进而提高智能交互的可靠性。
附图说明
图1是本申请智能交互方法一实施例的流程图；
图2是本申请智能交互方法另一实施例的流程图；
图3是本申请智能交互设备一实施例的结构示意图；
图4是本申请非易失性存储介质一实施例的结构示意图。
具体实施方式
下面结合说明书附图，对本申请实施例的方案进行详细说明。
以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、接口、技术之类的具体细节，以便透彻理解本申请。
本文中术语“系统”和“网络”在本文中常被可互换使用。本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
请参阅图1，图1是本申请智能交互方法一实施例的流程图。该方法由具有处理能力的智能交互设备执行，例如电脑、手机等终端或者服务器等。本实施例中，该方法包括以下步骤：
S110：接收用户输入的自然语言。
智能交互设备可通过互联网获得用户输入的信息，例如该智能交互设备为服务器，其通过互联网获得用户通过用户终端输入的信息。或者智能交互设备直接通过其输入装置获得用户输入的信息。
且具体地，智能交互设备可接收用户输入的语音信息和文本信息。并且，可同时接收到该语音信息和文本信息，并对其同时进行处理。又或者，智能交互设备仅接收用户输入的文本信息或者语音信息。当智能交互设备接收到语音信息时，先将该语音信息进行语音识别得到对应的文本信息。
S120：对所述用户输入的自然语言进行语义分析，得到多个语义结果。
本实施例中，智能交互设备在获得S110中所述的文本信息(用户输入的文本信息和/或将用户输入的语音信息转换得到的文本信息)后，对该文本信息进行分词，具体可根据按用户所处的位置、所处的业务场景和用户语言习惯中的至少一种对该文本信息进行分词，并从所述分词结果中选择出所述文本信息中的至少一个关键词或者选择出至少一个关键词和扩展关键词，利用所述至少一个关键词的不同语义批注来组成得到所述文本信息的多个语义结果。
由于不同地方的用户的语言表达方式不同，故对语句的分词也存在不同。不同的用户，其语言习惯也是不同，智能交互设备可通过收集用户历史输入信息，并针对每次用户对分词后得到的语义结果的反馈来建立该用户的分词模型，该分词模型记录该用户的分词方式，进而根据该分词模型对当前文本信息进行分词。针对的业务场景不同，其分词可存在差别，例如，用户输入“谁是卧底的规则”，若当前业务场景为游戏业务场景，则将属于当前场景设定名词的“谁是卧底”不拆分，得到分词为“谁是卧底”、“的”、“规则”；如当前业务场景为一般服务问答业务场景，则分词为“谁”、“是”、“卧底”、“的”、“规则”。由此，智能交互设备可根据上述用户所处的位置、所处的业务场景和用户语言习惯中的至少一种对该文本信息进行分词。其中，若根据用户所处的位置、所处的业务场景和用户语言习惯中的多个进行分词时，可对用户所处的位置、所处的业务场景和用户语言习惯设置权重，对于根据用户所处的位置、所处的业务场景和用户语言习惯得到的不同分词，选择其权重最高的分词。例如，根据用户所处的位置得到的分词为“谁”、“是”、“卧底”，根据所处的业务场景得到的分词为“谁是卧底”，则选择根据权重高的所处的业务场景得到的分词“谁是卧底”，或者，根据用户所处的位置和用户语言习惯得到的分词均为“谁”、“是”、“卧底”，根据所处的业务场景得到的分词为“谁是卧底”，则由于用户所处的位置和用户语言习的权重和高于所处的业务场景，则根据用户所处的位置和用户语言习惯得到的分词“谁”、“是”、“卧底”。
另外，在进行语义解析之前，可先对获得的文本信息进行去噪和模块结构化处理。
S130：根据检测到的场景信息来确定当前的语义场景类型。
其中，所述场景信息包括用户使用的应用系统或应用程序、用户在所述应用系统或应用程序的当前操作信息、用户在所述应用系统或应用程序的历史操作信息、上下文信息、用户身份信息以及采集到的当前环境信息中的至少一种。用户使用的应用系统或应用程序为智能交互设备当前运行的应用系统或者应用程序，例如在运行旅行相关应用程序，由此可确定为与旅行相关的语义场景类型。用户在所述应用系统或应用程序的当前操作信息例如为在购物应用程序中搜索运动器材，由此可确定为与该运动器材相关的语义场景类型。上下文信息即为用户的历史输入的自然语言，通过分析上下文信息也可获知当前语义场景。该用户身份信息为用户的职业信息，例如为学生、美食家、建筑工程师、运动员等，根据用户的身份信息可自动将语义场景确定为与该身份相关的。采集到的当前环境信息可包括环境噪声、当前位置和当前时间等，根据该信息可确定用户所处环境，进而得到确定为相关的语义场景，例如对环境噪声分析得到为杂乱的车辆声音，且当前为上下班高峰期，则可确定当前语义场景为在拥堵的公路。
在一实施例中，当用户输入的信息包括语音信息时，上述检测到的场景信息还可包括输入的语音信息的类型，所述语音信息的类型包括正常说话类型和歌唱类型。智能交互设备可通过检测语音信息的语调确定其类型，并选择与该类型匹配的语义场景，例如若为歌唱类型，则确定歌曲相关的语义场景。
智能交互设备可给每种场景信息建立分类模型，以预先设置每种场景的不同情况下对应的语义场景类型。在检测到场景信息后，利用该分类模型对每种场景信息进行分类，得到对应的预设语义场景类型，由此确定当前的语义场景类型。
其中，智能交互设备可对每种场景信息设置不同的权重，该S130包括：对每个所述检测到的场景信息进行分类，得到与每个场景信息对应的预设语义场景类型，并按照每个所述检测到的场景信息的权重从得到的预设语义场景类型中择一作为当前的语义场景类型。例如，在检测到的场景信息包含上述两种以上，智能交互设备根据每种场景信息对应得到的预设语义场景类型，得到的预设语义场景类型为多个时，可选择对应场景信息的权重最高的预设语义场景类型作为当前的语义场景类型；或者选择权重最高的两个以上预设语义场景类型作为待定语义场景类型，并将剩余的预设语义场景类型按照语义场景相似度划分至该待定语义场景类型中，最后将划分为同一待定语义场景类型的所有预设语义场景类型对应的权重相加作为该待定语义场景类型的总权重，选择总权重最高的待定语义场景类型作为当前的语义场景类型。
S140：获取确定的所述语义场景类型的特征信息，从所述多个语义结果中选择与所述获取的特征信息匹配度最高的语义结果。
具体地，该语义场景类型的特征信息包括该语义场景类型下的热点词、常用词、关联词中的至少一个。例如，该语义场景类型为运动，则智能交互设备收集最近一段时间(如一个月)内网络上的与运动相关的热点词、常用词、关联词，如“女排大奖赛”、“游泳”等。其中，智能交互设备可从设定的社交平台上收集，例如微博、贴吧等，从该社交平台上收集使用频率高于设定频率的热点词，以及与该热点词搭配出现次数大于设定值的关联词，并存储在本地数据库中。
智能交互设备从本地数据库中获取与S130确定的语义场景类型关联的特征信息，并从S120得到的多个语义结果中选择出语义与该特征信息最相近的语义结果。
S150：根据所述选择的语义结果执行相应操作。
智能交互设备可根据预设先设置操作类型。例如，若预设操作类型为查询，则从数据库中查找并输出与该语义结果相关的信息；若预设操作类型为回答，则从数据库中查找并输出与该语义结果的问题关联的答案；若预设操作类型为执行，则预存有对应不同语义结果的操作指令，在执行上述步骤以确定用户输入的自然语言的语义结果后，则执行预存的与该语义结果对应的操作指令，例如打开语义结果中提及的应用操作，或者向语义结果中对应位置出现的联系人发送语义结果中对应位置出现的内容。
进一步地，该操作类型可根据用户输入的语义结果确定得到。在一具体实施例中，智能交互设备设置有多个业务机器人，其中不同的业务机器人用于执行不同的操作。该S150可包括：根据所述选择的语义结果确定用户的业务类型，进而选择对应的业务机器人进行对应操作。例如，智能交互设备若根据当前语义结果得到操作类型为查询，则选择查询机器人执行该查询业务。具体，该查询机器人也可划分不同的业务机器人，不同业务机器人负责查询不同领域的信息，智能交互设备根据语义结果确定查询内容属于何种领域，并选择对应领域的机器人执行查询业务。
本实施例中，智能交互设备在接收到用户输入的自然语言后，通过检测到的场景信息确定当前语义场景类型，并通过当前语义场景类型的特征信息来确定用户输入的自然语言的语义结果，以根据确定的语义结果实现相应操作，由于根据该检测到的场景信息能够准确确定得到当前语义场景类型，且利用当前语义场景类型的特征信息协助语义解析，可提高语义识别的准确性，进而提高智能交互的可靠性。
请参阅图2，图2是本申请智能交互方法另一实施例的流程图。本实施例中，该方法由具有处理能力的智能交互设备执行，包括以下步骤：
S210：接收所述用户输入的语音信息和第一文本信息，并对所述语音信息进行语音识别得到第二文本信息。
本实施例中，用户输入的自然语言包括语音信息和文本信息，智能交互设备可同时接收上述两种信息，并将语言信息进行语音识别得到对应的文本信息。其中，语音识别方式可采用现有任意的语音识别方式，在此不作限定。
S220：将所述第一文本信息和第二文本信息组按照输入顺序组合成第三文本信息，对所述第三文本信息进行语义解析得到多个语义结果。
本实施例采用由用户输入的语音信息和用户输入的文本信息按照输入的顺序组成一完整语句的方式，例如，用户输入文本信息“水浒传中的”，再语音输入“李逵”，然后文本输入“的介绍”，通过语音识别并文本组合得到文本信息“水浒传中的李逵的介绍”。由此采用文本和语音输入配合使用的方式，即使用户遇到难以文本输入的词语，也可选择用语音输入，相反同理，对于不会读音的词语也可以采用文本输入，极大方便用户的信息输入。进一步地，智能交互设备通过语音识别得到的结果，可结合文本输入的第一文本信息的词义得到，例如，通过语音识别得到两个相近的文本结果，可结合文本输入的第一文本信息的词义，选择合理的文本结果。
智能交互设备得到上述文本信息后，对该文本信息进行分词，具体可根据按用户所处的位置、所处的业务场景和用户语言习惯中的至少一种对该文本信息进行分词，并从所述分词结果中选择出所述文本信息中的至少一个关键词，利用所述至少一个关键词的不同语义批注来组成得到所述文本信息的多个语义结果。
在另一实施中，智能交互设备可以采用由用户输入的语义信息和文本信息各为完整语句，并通过对比两个完整语句的语义得到最终语义结果。具体，智能交互设备通过语音识别得到一独立的第二文本信息，将文本输入的第一文本信息语义解析得到多个第一语义结果，及对该第二文本信息语义解析得到多个第二语义结果，从所述第一语义结果中获取与第二语义结果匹配程度超过设定阈值的第一语义结果或从所述多个第二语义结果中获取与第一语义结果匹配程度超过设定阈值的第二语义结果，该选择的第一语义结果或第二语义结果即为得到的多个语义结果。
S230：对每个所述检测到的场景信息进行分类，得到与每个场景信息对应的预设语义场景类型，并按照每个所述检测到的场景信息的权重从得到的预设语义场景类型中择一作为当前的语义场景类型。
其中，所述场景信息包括用户使用的应用系统或应用程序、用户在所述应用系统或应用程序的当前操作信息、用户在所述应用系统或应用程序的历史操作信息、上下文信息、用户身份信息以及采集到的当前环境信息中的至少一种。当用户输入的信息包括语音信息时，上述检测到的场景信息还可包括输入的语音信息的类型，所述语音信息的类型包括正常说话类型和歌唱类型。智能交互设备可通过检测语音信息的语调确定其类型，并选择与该类型匹配的语义场景，例如若为歌唱类型，则确定歌曲相关的语义场景。
智能交互设备可给每种场景信息建立分类模型，以预先设置每种场景的不同情况下对应的语义场景类型，且对每种场景信息设置不同的权重。在检测到场景信息后，利用该分类模型对每种场景信息进行分类，得到对应的预设语义场景类型，并按照每个所述检测到的场景信息的权重从得到的预设语义场景类型中择一作为当前的语义场景类型。具体可如上述S130的相关描述。
S240：获取确定的所述语义场景类型的特征信息，从所述多个语义结果中选择与所述获取的特征信息匹配度最高的语义结果。
具体可参阅S140的说明，在此不作赘述。
S250：根据所述选择的语义结果确定用户的业务类型，进而选择对应的业务机器人进行对应操作。
本实施例中，智能交互设备设置有多个业务机器人，以用于分别处理不同的业务。智能交互设备先根据用户输入的自然语言确定语义结果，从而选择可处理该语义结果的业务机器人按照该语义结果进行操作。
S260：根据检测到的用户情绪状况向用户输出提示信息。其中，所述用户情绪状况根据用户语速或打字速度、输入的关键词来确定。
本实施例中，智能交互设备还可根据用户当前情绪输出不同的智能提示。具体，智能交互设备预先存储不同情绪对应的语速、打字速度和关键词。通过检测用户输入自然语言时的速度(语速和/或打字速度)以及用户输入的文本信息中的关键词来确定当前用户情绪，并输入与该用户情绪相关的提示信息，例如当前用户情绪为生气，则选择一些安慰的提示信息显示用户或者播放愉悦的音乐。进一步地，智能交互设备还可将用户情绪状况作为上述场景信息，以确定当前语义场景。而且，智能交互设备还可以结合用户情绪状况选择与语义结果对应的操作，例如，根据语义结果确定的操作为播放天气预报，而当前的用户情绪为生气，则选择预设与该情绪对应的音调播放天气预报。
可以理解的是，该S260可以可以在S110之后的任意步骤或时刻执行。
在一应用中，该智能交互设备获取用户通过即时通信软件(如微信、QQ等)输入的即时消息(即为上述输入的自然语言)，对该即时消息进行自然语言分析封装后并经上述语义场景类型确定进而得到语义结果，并从语义结果中提取出相应的业务请求，根据提取出的业务请求从数据库中选择对应的业务机器人，业务机器人执行相应的业务操作。
在另一应用中，该智能交互设备所要执行的操作为根据输入信息进行检索，该智能交互设备将获得的文本信息转换成标准的文本格式，并对文本格式信息进行去噪和模块结构化处理后进行语义解析得到多个语义结果，在经上述语义场景类型确定以选择得到最终的语义结果后，对该语义结果进行初步封装并进行初步检索得到原始结果数据，然后将原始结果数据和检测到的场景信息进行二次封装和格式化后将结果数据发给相关服务器，由服务器根据该结果数据数据进行检索并反馈检索结果，由该智能交互设备输出检索结果。又或者，对二次封装和格式化的结果数据的检索也可由该智能交互设备执行，在此不作限定。
请参阅图3，图3是本申请智能交互设备一实施例的结构示意图。本实施例中，该智能交互设备30具体可为电脑、手机等终端或者服务器，机器人等任意具有处理能力的设备。该智能交互设备30包括存储器31、处理器32、输入装置33以及输出装置34。其中，智能交互设备30的各个组件可通过总线耦合在一起，或者智能交互设备30的处理器32分别与其他组件一一连接。
输入装置33用于响应用户输入操作而产生自然语言信息，或者接收其他输入设备发送的用户输入的自然语言信息。例如，该输入装置33为键盘，用于响应用户对键盘的按压而产生相应的文本信息，该输入装置33为触摸屏，用于响应用户的触碰而产生相应的文本信息，该输入装置33为麦克风，用于响应用户的语音而产生相应的语音信息，该输入装置33为接收器，用户接收其他设备发送的文本、语音信息等。
输出装置34用于将信息反馈给用户或者其他设备。例如为显示屏、播放器或者发送器等。可以理解的是，在其他实施例中，该智能交互设备可以不设置有输出装置34，在此不作限定。
存储器31用于存储处理器32执行的计算机指令以及处理器32在处理过程中的数据，其中，该存储器31包括非易失性存储部分，用于存储上述计算机指令。
处理器32控制该智能交互设备30的操作，处理器32还可以称为CPU(CentralProcessing Unit，中央处理单元)。处理器32可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。处理器32还可以是通用处理器、数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现成可编程门阵列(FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
在本实施例中，处理器32通过调用存储器31存储的计算机指令，用于：
接收通过输入装置33获得的用户输入的自然语言；
对所述用户输入的自然语言进行语义分析，得到多个语义结果；
根据检测到的场景信息来确定当前的语义场景类型，其中，所述场景信息包括用户使用的应用系统或应用程序、用户在所述应用系统或应用程序的当前操作信息、用户在所述应用系统或应用程序的历史操作信息、上下文信息、用户身份信息以及采集到的当前环境信息中的至少一种；
获取确定的所述语义场景类型的特征信息，从所述多个语义结果中选择与所述获取的特征信息匹配度最高的语义结果；
根据所述选择的语义结果执行相应操作。
其中，所述语义场景类型的特征信息可包括所述语义场景类型下的热点词、常用词、关联词中的至少一个。
可选地，处理器32执行所述接收通过输入装置33获得的用户输入的自然语言包括：接收通过输入装置33获得的所述用户输入的语音信息和第一文本信息，并对所述语音信息进行语音识别得到第二文本信息；以及
处理器32执行所述对输入的所述自然语言进行语义分析，得到多个语义结果，包括：将所述第一文本信息和第二文本信息组按照输入顺序组合成第三文本信息，对所述第三文本信息进行语义解析得到多个语义结果；或者对所述第一文本信息语义解析得到多个第一语义结果，及对所述第二文本信息语义解析得到多个第二语义结果，从所述第一语义结果中获取与第二语义结果匹配程度超过设定阈值的第一语义结果或从所述多个第二语义结果中获取与第一语义结果匹配程度超过设定阈值的第二语义结果，得到多个语义结果。
进一步地，处理器32执行所述对文本信息进行语义解析得到多个语义结果包括：按照按用户所处的位置、所处的业务场景和用户语言习惯中的至少一种对所述文本信息进行分词，并从所述分词结果中选择出所述文本信息中的至少一个关键词；利用所述至少一个关键词的不同语义批注来组成得到所述文本信息的多个语义结果。
可选地，处理器32执行所述根据检测到的场景信息来确定当前的语义场景类型，包括：对每个所述检测到的场景信息进行分类，得到与每个场景信息对应的预设语义场景类型，并按照每个所述检测到的场景信息的权重从得到的预设语义场景类型中择一作为当前的语义场景类型。
可选地，处理器32执行所述根据所述选择的语义结果执行相应操作，包括：根据所述选择的语义结果确定用户的业务类型，进而选择对应的业务机器人进行对应操作。
可选地，处理器32还用于：根据检测到的用户情绪状况，通过输出装置34向用户输入提示信息，其中，所述用户情绪状况根据用户语速或打字速度、输入的关键词来确定。
可选地，所述用户输入的信息包括语音信息时，所述场景信息还包括输入的语音信息的类型，所述语音信息的类型包括正常说话类型和歌唱类型；所述环境信息包括采集到的环境噪音、当前位置及时间中的至少一个。
在另一实施例中，该智能交互设备30的处理器32可用于执行上述实施方法例的步骤。
请参阅图4，本申请还提供一种非易失性存储介质的实施例，该非易失性存储介质40存储有处理器可运行的计算机程序41，该计算机程序41用于执行上述实施例中的方法。具体地，该存储介质具体可如图3所示的存储器31。
上述方案，智能交互设备在接收到用户输入的自然语言后，通过检测到的场景信息确定当前语义场景类型，并通过当前语义场景类型的特征信息来确定用户输入的自然语言的语义结果，以根据确定的语义结果实现相应操作，由于根据该检测到的场景信息能够准确确定得到当前语义场景类型，且利用当前语义场景类型的特征信息协助语义解析，可提高语义识别的准确性，进而提高智能交互的可靠性。
以上描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、接口、技术之类的具体细节，以便透彻理解本申请。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施方式中也可以实现本申请。在其它情况中，省略对众所周知的装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本申请的描述。
Claims (10)
1.一种智能交互方法，其特征在于，所述方法包括：
接收用户输入的自然语言；
对所述用户输入的自然语言进行语义分析，得到多个语义结果；
根据检测到的场景信息来确定当前的语义场景类型，其中，所述场景信息包括用户使用的应用系统或应用程序、用户在所述应用系统或应用程序的当前操作信息、用户在所述应用系统或应用程序的历史操作信息、上下文信息、用户身份信息以及采集到的当前环境信息中的至少一种；
获取确定的所述语义场景类型的特征信息，从所述多个语义结果中选择与所述获取的特征信息匹配度最高的语义结果；
根据所述选择的语义结果执行相应操作。
2.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述语义场景类型的特征信息包括所述语义场景类型下的热点词、常用词、关联词中的至少一个。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述接收用户输入的自然语言，包括：
接收所述用户输入的语音信息和第一文本信息，并对所述语音信息进行语音识别得到第二文本信息；
所述对输入的所述自然语言进行语义分析，得到多个语义结果，包括：
将所述第一文本信息和第二文本信息组按照输入顺序组合成第三文本信息，对所述第三文本信息进行语义解析得到多个语义结果；或者
对所述第一文本信息语义解析得到多个第一语义结果，及对所述第二文本信息语义解析得到多个第二语义结果，从所述第一语义结果中获取与第二语义结果匹配程度超过设定阈值的第一语义结果或从所述多个第二语义结果中获取与第一语义结果匹配程度超过设定阈值的第二语义结果，得到多个语义结果。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对文本信息进行语义解析得到多个语义结果包括：
按照按用户所处的位置、所处的业务场景和用户语言习惯中的至少一种对所述文本信息进行分词，并从所述分词结果中选择出所述文本信息中的至少一个关键词；
利用所述至少一个关键词的不同语义批注来组成得到所述文本信息的多个语义结果。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据检测到的场景信息来确定当前的语义场景类型，包括：
对每个所述检测到的场景信息进行分类，得到与每个场景信息对应的预设语义场景类型，并按照每个所述检测到的场景信息的权重从得到的预设语义场景类型中择一作为当前的语义场景类型。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述选择的语义结果执行相应操作，包括：
根据所述选择的语义结果确定用户的业务类型，进而选择对应的业务机器人进行对应操作；
所述方法还包括：
根据检测到的用户情绪状况向用户输入提示信息，其中，所述用户情绪状况根据用户语速或打字速度、输入的关键词来确定。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述用户输入的信息包括语音信息时，所述场景信息还包括输入的语音信息的类型，所述语音信息的类型包括正常说话类型和歌唱类型；所述环境信息包括采集到的环境噪音、当前位置及时间中的至少一个。
8.一种智能交互设备，其特征在于，包括相互连接的存储器和处理器；
所述处理器用于执行权利要求1至7任一项所述的方法。
9.根据权利要求8所述的设备，其特征在于，还包括与所述处理器连接的输入装置；
所述输入装置用于响应用户输入操作而产生自然语言信息，或者接收其他输入设备发送的用户输入的自然语言信息。
10.一种非易失性存储介质，其特征在于，存储有计算机程序，所述计算机程序用于被处理器运行，以执行权利要求1至7任一项所述的方法。
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