CN108595609A - 基于人物ip的机器人回复生成方法、系统、介质及设备 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种基于人物IP的机器人回复生成方法、系统、介质及设备。所述方法，包括：获取用户的输入信息；提取所述输入信息中包含的输入实体和用户意图；根据所述输入实体、用户意图和人物IP，生成相应的回复信息。通过根据输入实体和用户意图，再结合人物IP，生成相应的回复信息，能够赋予机器人拟人的人格，使机器人模拟具体人物，以具体人物的身份进行回复，更有针对性地响应用户，进而提高用户体验。

Description

基于人物IP的机器人回复生成方法、系统、介质及设备

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，具体涉及一种基于人物IP的机器人回复生成方法、系统、介质及设备。

背景技术

在现有技术中，机器人在对用户输入进行回复时，是通过在已有的对话库中检索与用户输入相近的问句，然后将该问句对应的答案作为对用户输入的回复；或者通过使用机器学习、深度学习、RNN等人工智能算法，通过将已有的对话数据进行标注且作为人工智能算法的输入，对人工智能算法进行训练得到训练模型，该模型可以在获得用户新输入后，自动生成对用户的回复。现有技术中对用户输入的回复方式，无法充分考虑机器人的个性，不能以拟人化的方式回复用户，用户体验较差。

发明内容

针对现有技术中的缺陷，本发明提供一种基于人物IP的机器人回复生成方法、系统、介质及设备，能够赋予机器人拟人的人格，使机器人模拟具体人物，以具体人物的身份进行回复，更有针对性地响应用户，进而提高用户体验。

第一方面，本发明提供一种基于人物IP的机器人回复生成方法，包括：

获取用户的输入信息；

提取所述输入信息中包含的输入实体和用户意图；

根据所述输入实体、用户意图和人物IP，生成相应的回复信息。

可选的，所述根据所述输入实体、用户意图和人物IP，生成相应的回复信息，包括：

将所述输入实体与知识图谱中的实体进行关联；

从所述知识图谱中，提取与所述输入实体和所述用户意图相关的知识图谱子图；

根据所述知识图谱子图、语法规则和人物IP，生成相应的回复信息。

可选的，所述知识图谱，包括：通用知识图谱和/或以人物为中心实体的知识图谱。

可选的，根据所述知识图谱子图、语法规则和人物IP，生成相应的回复信息，包括：

根据所述知识图谱子图，生成所述输入信息对应的原始回复信息；

根据储存的历史数据的权重和所述用户意图，计算人物IP在当前场景中，每种人物习惯出现的置信度；

根据所述置信度，确定当前场景的合理人物习惯；

根据所述合理人物习惯和语法规则，对所述原始回复信息进行加工，生成相应的回复信息。

第二方面，本发明提供一种基于人物IP的机器人回复生成系统，包括：

信息获取模块，用于获取用户的输入信息；

提取模块，用于提取所述输入信息中包含的输入实体和用户意图；

回复生成模块，用于根据所述输入实体、用户意图和人物IP，生成相应的回复信息。

第三方面，本发明提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现一种基于人物IP的机器人回复生成方法。

第四方面，本发明提供一种基于人物IP的机器人回复生成设备，包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现一种基于人物IP的机器人回复生成方法。

本发明提供一种基于人物IP的机器人回复生成方法，包括：获取用户的输入信息；提取所述输入信息中包含的输入实体和用户意图；根据所述输入实体、用户意图和人物IP，生成相应的回复信息。通过获取用户的输入信息，提取输入信息中包含的输入实体和用户意图，再结合人物IP，生成相应的回复信息，能够赋予机器人拟人的人格，使机器人模拟具体人物，以具体人物的身份进行回复，更有针对性地响应用户，进而提高用户体验。

本发明提供的一种基于人物IP的机器人回复生成系统、一种计算机可读存储介质和一种基于人物IP的机器人回复生成设备，与上述一种基于人物IP的机器人回复生成方法出于相同的发明构思，具有相同的有益效果。

附图说明

为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。在所有附图中，类似的元件或部分一般由类似的附图标记标识。附图中，各元件或部分并不一定按照实际的比例绘制。

图1为本发明提供的一种基于人物IP的机器人回复生成方法的流程图。

图2为本发明提供的一种基于人物IP的机器人回复生成系统的示意图。

具体实施方式

下面将结合附图对本发明技术方案的实施例进行详细的描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，因此只是作为示例，而不能以此来限制本发明的保护范围。

需要注意的是，除非另有说明，本申请使用的技术术语或者科学术语应当为本发明所属领域技术人员所理解的通常意义。

本发明提供了一种基于人物IP的机器人回复生成方法、系统、介质及设备。下面结合附图对本发明的实施例进行说明。

请参考图1，图1为本发明具体实施例提供的一种基于人物IP的机器人回复生成方法的流程图，本实施例提供的一种基于人物IP的机器人回复生成方法，包括：

步骤S101：获取用户的输入信息。

步骤S102：提取所述输入信息中包含的输入实体和用户意图。

步骤S103：根据所述输入实体、用户意图和人物IP，生成相应的回复信息。

通过获取用户的输入信息，提取输入信息中包含的输入实体和用户意图，再结合人物IP，生成相应的回复信息，能够赋予机器人拟人的人格，使机器人模拟具体人物，以具体人物的身份进行回复，更有针对性地响应用户，进而提高用户体验。

本发明的执行主体为机器人。本发明能够适配粉丝群体，满足用户需求。

其中，输入信息可以是语音输入信息、文字输入信息、按键操作输入新等中的一种或多种，这都在本发明的保护范围内。

在本发明中，提取输入信息中包含的输入实体和用户意图，可以包括：

输入实体提取过程：

如果是语音输入信息，则首先需要将语音转换为文字；如果是文字输入信息，则不需要再转换为文字；

然后，对获得的文字输入信息，采用自然语言理解方法，进行分词操作；

再采用实体对齐方式，将分词后的每个词语与实体对齐；

采用消歧、泛化技术，识别词语中的实体，并提取该实体，作为输入实体。

用户意图提取：通过采用机器学习方法，提取获得的文字输入信息中的用户意图。

在本发明提供的一个具体实施例中，所述根据所述输入实体、用户意图和人物IP，生成相应的回复信息，包括：将所述输入实体与知识图谱中的实体进行关联；从所述知识图谱中，提取与所述输入实体和所述用户意图相关的知识图谱子图；根据所述知识图谱子图、语法规则和人物IP，生成相应的回复信息。

其中，所述知识图谱，包括：通用知识图谱和/或以人物为中心实体的知识图谱。

通用知识图谱用于存储公知的一些知识。以人物为中心实体的知识图谱，用于存储该人物的所有信息，包括该人物的基本信息、作品、习惯、爱好等。

其中，人物习惯，包括：用户说话习惯和/或用户动作习惯。用户说话习惯，可以包括：用词、语气、句式等。用户动作习惯，可以包括：神态、姿态、步态等。

其中，每一个人物IP有一个以该人物为中心实体的知识图谱；这些不同人物的知识图谱的结构具有一致性，均符合知识图谱的一般定义和结构。

在知识图谱中，一般用RDF形式化地表示这种三元关系。RDF(ResourceDescription Framework)，即资源描述框架，是W3C制定的用于描述实体/ 资源的标准数据模型。知识图谱由一些相互连接的实体和他们的属性构成，简单理解，知识图谱是由一条条知识组成，每条知识表示为一个SPO三元组(Subject-Predicate-Object)。

在本发明中，语法规则依赖于语法库和语料库。

若用户已经将机器人设定为特定的人物IP，对于用户具体的一条输入信息，机器人可以通过自然语言理解技术，提取出输入信息中包含的输入实体和用户意图，然后将输入实体与以该特定人物IP为中心实体的知识图谱和/或通用知识图谱中相应的实体进行关联，从而提取出知识图谱中与用户输入实体和用户意图有关的知识图谱子图，其中，知识图谱子图也就是一条条三元组知识条。再根据知识图谱子图、语法规则和人物IP，生成相应的回复信息。

示例1，当前人物IP为用户A，用户输入“你今年的年龄是多少？”。

1、机器人通过自然语言理解将语音转为文字并进行分词等处理，获取用户的意图是“闲聊”，主体是“机器”，对象是“年龄”；

2、查找到当前人物IP用户A的知识图谱中和年龄有关的子图，其结构可能为(“用户A”，“年龄”，“35”)、(“用户A”，“出生时间”，“1982”)；

3、查找当前人物IP用户A的知识图谱中用户A的用语习惯和对相关提问的回复习惯，如：仅查找到用户A的用语习惯为“哎呦，不错哦”，但未查找到其对相关提问的回复习惯；

4、根据查找到的子图、用户意图和语法规则生成回复答案：我出生于 1982年，今年35岁；

5、根据回复答案和查找到的当前人物IP用户A的习惯，生成最终回复：哎呦，我出生于1982年，今年35岁，不错哦。

其中，在识别输入信息中的输入实体时，采用了泛化的技术，将“你”识别为主体“机器人”，也就是“用户A”。

示例2：当前人物IP为用户B，用户输入“用户A今年的年龄是多少？”

其它操作与上例相同，但是查找到当前人物IP用户B的习惯用语为空，且用户B与用户A没有社会关系(如知识图谱中3跳无法到达)，则利用通用知识图谱，查找用户A的年龄信息，再生成回复，则最终的回复为：冰冰刚帮你问了，用户A出生于1982年，今年35岁。

示例3：用户输入中包含实体“用户B”且默认人物形象为用户B，则机器人会将用户输入与自身属性相关联推理，如用户输入“用户B的年龄是多少”且默认人物形象为用户B，机器人会将用户输入联想推理为用户在询问自己的年龄。

示例4：用户输入中包含实体“歌”，且默认人物形象为用户A，则机器人会将用户输入的实体“歌”与自身默认人物形象知识图谱中的歌相对比，如用户输入“放首歌来听听”，且默认人物形象为用户A，机器人会根据用户输入在自身的知识图谱中查找到歌相关的子图，且发现用户A发布了新歌，机器人向用户输出“那好吧，听听我的新歌XXX”。

在本发明中，当提取出输入实体和用户意图后，需要查找人物习惯，该人物习惯可以存储在知识图谱中，也可以存储在提前提取出来的习惯子图中，这都在本发明的保护范围内。通过提取出习惯子图备用，能够提高回复信息生成的效率。

在本发明提供的一个具体实施例中，根据所述知识图谱子图、语法规则和人物习惯，生成相应的回复信息，包括：根据所述知识图谱子图，生成所述输入信息对应的原始回复信息；根据储存的历史数据的权重和所述用户意图，计算人物IP在当前场景中，每种人物习惯出现的置信度；根据所述置信度，确定当前场景的合理人物习惯；根据所述合理人物习惯和语法规则，对所述原始回复信息进行加工，生成相应的回复信息。

生成以人物IP为形象的回复信息的过程：

首先，根据提取的知识图谱子图，生成符合用户意图的原始回复信息；例如，机器人人物IP形象为用户A，输入信息为“你的年龄是多少”，则生成的原始回复信息为“我出生于1982年，今年35岁”。

然后，根据存储的人物形象说话数据的权重和用户意图，计算人物形象在当前场景中，每种人物习惯出现的置信度。例如，机器人人物IP形象为用户A，根据存储的用户A说话数据的权重和用户意图，计算用户A在回答自己年龄时使用习惯用语的置信度，比如，用户A在回答自己年龄时使用“哎呦，不错哦”的习惯用语的置信度。

其中，人物形象说话数据的权重与说话数据的时间有关，时间点越近的数据越能反应人物形象最近的习惯，因此，可以设定时间点近的数据权值高。

再根据人物习惯的置信度，确定当前场景的合理人物习惯。若查找到用户在当前场景中使用的人物习惯有多个，且每个人物习惯的置信度不同，则选择置信度最高的人物习惯作为合理人物习惯。

最后，根据选择的合理人物习惯和语法规则，对原始回复信息进行加工，获得以人物IP为形象的回复信息。例如，机器人人物IP形象为用户A，输入信息为“你的年龄是多少”，原始回复信息为：“我出生于1982年，今年35岁”，合理人物习惯为：“哎呦，不错哦”，加工后的以人物IP为形象的回复信息为：“哎呦，我出生于1982年，今年35岁，不错哦”。

通过考虑不同场景不同的人物习惯，可以根据不同的输入信息，有针对性地结合不同的人物习惯，向用户输出更加逼真的回复信息，进而提高用户体验。

以上，为本发明提供的一种基于人物IP的机器人回复生成方法。

第二实施例：

在上述的第一实施例中，提供了一种基于人物IP的机器人回复生成方法，与之相对应的，本发明还提供了一种基于人物IP的机器人回复生成系统。请参考图2，其为本发明第二实施例提供的一种基于人物IP的机器人回复生成系统的示意图。由于系统实施例基本相似于方法实施例，所以描述得比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。下述描述的系统实施例仅仅是示意性的。

本发明提供一种基于人物IP的机器人回复生成系统，包括：

信息获取模块101，用于获取用户的输入信息；

提取模块102，用于提取所述输入信息中包含的输入实体和用户意图；

回复生成模块103，用于根据所述输入实体、用户意图和人物IP，生成相应的回复信息。

在本发明提供的一个具体实施例中，所述回复生成模块103，包括：

关联单元，用于将所述输入实体与知识图谱中的实体进行关联；

子图提取单元，用于从所述知识图谱中，提取与所述输入实体和所述用户意图相关的知识图谱子图；

回复生成单元，用于根据所述知识图谱子图、语法规则和人物IP，生成相应的回复信息。

在本发明提供的一个具体实施例中，所述知识图谱，包括：通用知识图谱和/或以人物为中心实体的知识图谱。

在本发明提供的一个具体实施例中，所述回复生成单元，包括：

原始回复生成子单元，用于根据所述知识图谱子图，生成所述输入信息对应的原始回复信息；

置信度计算子单元，用于根据储存的历史数据的权重和所述用户意图，计算人物IP在当前场景中，每种人物习惯出现的置信度；

习惯确定子单元，用于根据所述置信度，确定当前场景的合理人物习惯；

信息加工子单元，用于根据所述合理人物习惯和语法规则，对所述原始回复信息进行加工，生成相应的回复信息。

第三实施例：

在上述的第一实施例中，提供了一种基于人物IP的机器人回复生成方法，结合上述第一实施例，本发明第二实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述第一实施例提供的一种基于人物IP的机器人回复生成方法。

由上述技术方案可知，本实施例提供的计算机可读存储介质，能够在处理器的控制下，获取用户的输入信息，提取输入信息中包含的输入实体和用户意图，再结合人物IP，生成相应的回复信息，这样，能够赋予机器人拟人的人格，使机器人模拟具体人物，以具体人物的身份进行回复，更有针对性地响应用户，进而提高用户体验。

第四实施例：

结合第一实施例提供的一种基于人物IP的机器人回复生成方法，本发明还提供一种基于人物IP的机器人回复生成设备，包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述第一实施例提供的一种基于人物IP的机器人回复生成方法。

由上述技术方案可知，本实施例提供的基于人物IP的机器人回复生成设备，通过获取用户的输入信息，提取输入信息中包含的输入实体和用户意图，再结合人物IP，生成相应的回复信息，能够赋予机器人拟人的人格，使机器人模拟具体人物，以具体人物的身份进行回复，更有针对性地响应用户，进而提高用户体验。

本发明的说明书中，说明了大量具体细节。然而，能够理解，本发明的实施例可以在没有这些具体细节的情况下实践。在一些实例中，并未详细示出公知的方法、结构和技术，以便不模糊对本说明书的理解。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。

最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围，其均应涵盖在本发明的权利要求和说明书的范围当中。

Claims (7)

1.一种基于人物IP的机器人回复生成方法，其特征在于，包括：

获取用户的输入信息；

提取所述输入信息中包含的输入实体和用户意图；

根据所述输入实体、用户意图和人物IP，生成相应的回复信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述输入实体、用户意图和人物IP，生成相应的回复信息，包括：

将所述输入实体与知识图谱中的实体进行关联；

从所述知识图谱中，提取与所述输入实体和所述用户意图相关的知识图谱子图；

根据所述知识图谱子图、语法规则和人物IP，生成相应的回复信息。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述知识图谱，包括：通用知识图谱和/或以人物为中心实体的知识图谱。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述知识图谱子图、语法规则和人物IP，生成相应的回复信息，包括：

根据所述知识图谱子图，生成所述输入信息对应的原始回复信息；

根据储存的历史数据的权重和所述用户意图，计算人物IP在当前场景中，每种人物习惯出现的置信度；

根据所述置信度，确定当前场景的合理人物习惯；

根据所述合理人物习惯和语法规则，对所述原始回复信息进行加工，生成相应的回复信息。

5.一种基于人物IP的机器人回复生成系统，其特征在于，包括：

信息获取模块，用于获取用户的输入信息；

提取模块，用于提取所述输入信息中包含的输入实体和用户意图；

回复生成模块，用于根据所述输入实体、用户意图和人物IP，生成相应的回复信息。

6.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现权利要求1-4之一所述的方法。

7.一种基于人物IP的机器人回复生成设备，包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现权利要求1-4之一所述的方法。