CN108595696A - 一种基于云平台的人机交互智能问答方法和系统 - Google Patents

一种基于云平台的人机交互智能问答方法和系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于云平台的人机交互智能问答方法，包括：获取用户输入的语音信息，对该语音信息执行语音‑文字转换，以得到文字信息，对该文字信息进行分词处理，以得到关键词提取结果，使用机器学习算法对得到的关键词提取结果进行分类，以得到分类结果，使用自然语言处理算法对关键词提取结果中的动词和名词分别进行关键词扩展，并从动词和名词中每一个的关键词扩展的结果中取出相似度最大的结果，所有结果形成关键词扩展序列，根据分类结果、以及关键词可扩展序列在本地数据库中进行模糊匹配。本发明能够解决现有人机交互问答系统中存在的由于分词不准确、关键词扩展不准确、以及答案的抽取不准确所导致的交互准确率低的技术问题。

Description

一种基于云平台的人机交互智能问答方法和系统
技术领域
本发明属于人工智能技术领域，更具体地，涉及一种基于云平台的人机 交互智能问答方法和系统。
背景技术
人机交互问答系统已经随着人工智能在日常生活中发展起来，比如众 所周知的聊天机器人是近几年才出现的实际应用产品，其已经成为智能手 机应用开发的新热点。
现有的人机交互问答系统包括基于本地库的交互问答系统、社区问答 系统、以及聊天机器人。基于本地库的交互问答系统是用户输入问题，然后 在本地库进行搜索，并给出最终的答案；社区问答系统是A用户提问，由 另一个B用户给出答案；聊天机器人则不能针对复杂问题给出准确的答案， 而只能按照事先编辑好的逻辑经过模糊匹配后给出答案。
然而，现有的人机交互问答系统均存在一些不可忽略的缺点：1、其分 词不准确，从而导致问答系统无法正确理解用户的提问意图，交互准确率低； 2、其关键词扩展不准确，无法识别最新的技术词汇，导致交互准确率低； 3、其对于答案的抽取不准确，导致交互准确率低。
发明内容
针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明提供了一种基于云平台 的人机交互智能问答方法和系统，其目的在于，解决现有人机交互问答系统 中存在的由于分词不准确、关键词扩展不准确、以及答案的抽取不准确所导 致的交互准确率低的技术问题。
为实现上述目的，按照本发明的一个方面，提供了一种基于云平台的人 机交互智能问答方法，包括以下步骤：
(1)获取用户输入的语音信息，对该语音信息执行语音-文字转换，以 得到文字信息，对该文字信息进行分词处理，以得到关键词提取结果；
(2)使用机器学习算法对步骤(1)得到的关键词提取结果进行分类， 以得到分类结果；
(3)使用自然语言处理算法对步骤(1)得到的关键词提取结果中的动 词和名词分别进行关键词扩展，并从动词和名词中每一个的关键词扩展的 结果中取出相似度最大的结果，所有结果形成关键词扩展序列；
(4)根据步骤(2)得到的分类结果、以及步骤(3)得到的关键词可 扩展序列在本地数据库中进行模糊匹配，并判断是否可以得到至少一个候 选问题和答案，如果可以则进入步骤(5)，否则进入步骤(6)；
(5)先后使用TF-IDF算法和WMD算法对得到的候选问题进行相似 度计算，并判断相似度计算结果是否大于预设阈值，如果大于则转入步骤 (8)，否则转入步骤(6)；
(6)在网络搜索引擎中爬取步骤(3)中得到的关键词可扩展序列所对 应的多个问题，并根据步骤(2)中得到的分类结果对多个问题进行筛选， 以得到对应的候选问题和答案；
(7)先后使用TF-IDF算法和WMD算法对得到的候选问题进行相似 度计算；
(8)将得到的计算结果进行降序排列，并向用户输出最大值对应的候 选问题所对应的答案，过程结束。
优选地，对文字信息进行分词处理具体为，在分词工具(例如Jieba分 词工具、NLPIR、Ansj、THULAC等)中导入用户词典，对文字信息进行关 键词提取，以得到关键词提取结果。
优选地，用户词典是基于TF-IDF算法在数据库中抽取专业词汇得到的， 数据库是使用的MySQL数据库，专业词汇是医学美容类相关词汇。
优选地，深度学习算法是朴素贝叶斯模型、最大熵模型、支持向量机模 型、或决策树模型。
优选地，自然语言处理算法是Word2vec模型、GloVe模型、或知网 HowNet工具。
优选地，本地数据库是通过网络爬虫的方式建立，其每一行包括ID号、 对应的类别、对应的关键词序列、对应的候选问题、对应的答案。
按照本发明的另一方面，提供了一种基于云平台的人机交互智能问答 系统，包括：
第一模块，用于获取用户输入的语音信息，对该语音信息执行语音-文 字转换，以得到文字信息，对该文字信息进行分词处理，以得到关键词提取 结果；
第二模块，用于使用机器学习算法对第一模块得到的关键词提取结果 进行分类，以得到分类结果；
第三模块，用于使用自然语言处理算法对第一模块得到的关键词提取 结果中的动词和名词分别进行关键词扩展，并从动词和名词中每一个的关 键词扩展的结果中取出相似度最大的结果，所有结果形成关键词扩展序列；
第四模块，用于根据第二模块得到的分类结果、以及第三模块得到的关 键词可扩展序列在本地数据库中进行模糊匹配，并判断是否可以得到至少 一个候选问题和答案，如果可以则进入第五模块，否则进入第六模块；
第五模块，用于先后使用TF-IDF算法和WMD算法对得到的候选问题 进行相似度计算，并判断相似度计算结果是否大于预设阈值，如果大于则转 入第八模块，否则转入第六模块；
第六模块，用于在网络搜索引擎中爬取第三模块中得到的关键词可扩 展序列所对应的多个问题，并根据第二模块中得到的分类结果对多个问题 进行筛选，以得到对应的候选问题和答案；
第七模块，用于先后使用TF-IDF算法和WMD算法对得到的候选问题 进行相似度计算；
第八模块，用于将得到的计算结果进行降序排列，并向用户输出最大值 对应的候选问题所对应的答案。
总体而言，通过本发明所构思的以上技术方案与现有技术相比，能够取 得下列有益效果：
1、本发明通过步骤(1)得到了准确的专业词汇分词结果，从而能够保 证较高的分词准确率，因而进一步提高了交互的准确率。
2、本发明通过步骤(3)实现了关键词的扩展，提高了检索的召回率， 并进一步提高了交互的准确率。
3、本发明在步骤(5)和(7)相似度计算过程中加入了WMD算法， 提升了答案抽取的准确率，并进一步提高了交互的准确率。
4、本发明能够针对用户的语音提问给出对应的答案，从而使得交互的 过程更加智能化。
附图说明
图1是本发明基于云平台的人机交互智能问答方法的流程图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及 实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施 例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。此外，下面所描述的本发明 各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互 组合。
如图1所示，本发明基于云平台的人机交互智能问答方法包括以下步 骤：
(1)获取用户输入的语音信息，对该语音信息执行语音-文字转换，以 得到文字信息，对该文字信息进行分词处理，以得到关键词提取结果；
具体而言，执行语音-文字转换是使用的百度云识别软件开发包(Softwaredevelopment kit，SDK)工具，也可以使用其他本领域熟知的工 具，例如科大讯飞语音识别工具等。
对文字信息进行分词处理具体为，在分词工具(例如Jieba分词工具、 NLPIR、Ansj、THULAC等)中导入用户词典，对文字信息进行关键词提 取，以得到关键词提取结果，如下表1所示；
表1分词结果实例
用户词典是基于词频-逆文本频率指数(Term frequency-inverse documentfrequency，简称TF-IDF)算法在数据库中抽取专业词汇得到的。 在本发明中，数据库是使用的MySQL数据库，专业词汇是医学美容类相关 词汇。
(2)使用机器学习算法对步骤(1)得到的关键词提取结果进行分类， 以得到分类结果；
具体而言，本步骤中使用的深度学习算法可以是朴素贝叶斯模型 (NativeBayes，简称NB)、最大熵模型(Maximum entropy model,MaxEn)、 支持向量机模型(Supportvector machine，简称SVM)、决策树模型(Decision tree，简称DT)等。
举例而言，本步骤中的分类结果为问题大类别和细化类别，问题大类别 包括事实类和非事实类，细化类别包括人物、数量、时间、地点等。
下表2中给出了一个分类的示例：
表2分类实例
(3)使用自然语言处理算法对步骤(1)得到的关键词提取结果中的动 词和名词分别进行关键词扩展，并从动词和名词中每一个的关键词扩展的 结果中取出相似度最大的结果，所有结果形成关键词扩展序列；
具体而言，本步骤中使用的自然语言处理算法可以是Word2vec模型、 词表达全局向量(Global vector for word representation，简称GloVe)、知网 (HowNet)工具等。
(4)根据步骤(2)得到的分类结果、以及步骤(3)得到的关键词可 扩展序列在本地数据库中进行模糊匹配，并判断是否可以得到至少一个候 选问题和答案，如果可以则进入步骤(5)，否则进入步骤(6)；
具体而言，本地数据库是通过网络爬虫的方式建立，其每一行包括ID 号、对应的类别、对应的关键词序列、对应的候选问题、对应的答案。
本步骤具体就是在本地数据库中查找同时与分类结果和关键词可扩展 序列匹配的候选问题和答案。
(5)先后使用TF-IDF算法和词语移动距离(Word mover’s distance， 简称WMD)算法对得到的候选问题进行相似度计算，并判断相似度计算结 果是否大于预设阈值，如果大于则转入步骤(8)，否则转入步骤(6)；
在本步骤中，预设阈值是0.5到1之间。
(6)在网络搜索引擎中爬取步骤(3)中得到的关键词可扩展序列所对 应的多个问题，并根据步骤(2)中得到的分类结果对多个问题进行筛选， 以得到对应的候选问题和答案；
(7)先后使用TF-IDF算法和WMD算法对得到的候选问题进行相似 度计算；
本步骤中的相似度计算与上述步骤(5)中的完全相同。
(8)将得到的计算结果进行降序排列，并向用户输出最大值对应的候 选问题所对应的答案，过程结束。
就步骤(1)中的语音输入“提拉手术的执行流程是什么？”而言，本 步骤得到的最终答案是“卸洗--麻醉--埋线--冷却及导入--术后及预约回诊”。
本领域的技术人员容易理解，以上所述仅为本发明的较佳实施例而已， 并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同 替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种基于云平台的人机交互智能问答方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)获取用户输入的语音信息，对该语音信息执行语音-文字转换，以得到文字信息，对该文字信息进行分词处理，以得到关键词提取结果；
(2)使用机器学习算法对步骤(1)得到的关键词提取结果进行分类，以得到分类结果；
(3)使用自然语言处理算法对步骤(1)得到的关键词提取结果中的动词和名词分别进行关键词扩展，并从动词和名词中每一个的关键词扩展的结果中取出相似度最大的结果，所有结果形成关键词扩展序列；
(4)根据步骤(2)得到的分类结果、以及步骤(3)得到的关键词可扩展序列在本地数据库中进行模糊匹配，并判断是否可以得到至少一个候选问题和答案，如果可以则进入步骤(5)，否则进入步骤(6)；
(5)先后使用TF-IDF算法和WMD算法对得到的候选问题进行相似度计算，并判断相似度计算结果是否大于预设阈值，如果大于则转入步骤(8)，否则转入步骤(6)；
(6)在网络搜索引擎中爬取步骤(3)中得到的关键词可扩展序列所对应的多个问题，并根据步骤(2)中得到的分类结果对多个问题进行筛选，以得到对应的候选问题和答案；
(7)先后使用TF-IDF算法和WMD算法对得到的候选问题进行相似度计算；
(8)将得到的计算结果进行降序排列，并向用户输出最大值对应的候选问题所对应的答案，过程结束。
2.根据权利要求1所述的人机交互智能问答方法，其特征在于，对文字信息进行分词处理具体为，在分词工具(例如Jieba分词工具、NLPIR、Ansj、THULAC等)中导入用户词典，对文字信息进行关键词提取，以得到关键词提取结果。
3.根据权利要求1或2所述的人机交互智能问答方法，其特征在于，用户词典是基于TF-IDF算法在数据库中抽取专业词汇得到的，数据库是使用的MySQL数据库，专业词汇是医学美容类相关词汇。
4.根据权利要求1至3中任意一项所述的人机交互智能问答方法，其特征在于，深度学习算法是朴素贝叶斯模型、最大熵模型、支持向量机模型、或决策树模型。
5.根据权利要求1至4中任意一项所述的人机交互智能问答方法，其特征在于，自然语言处理算法是Word2vec模型、GloVe模型、或知网HowNet工具。
6.根据权利要求1至5中任意一项所述的人机交互智能问答方法，其特征在于，本地数据库是通过网络爬虫的方式建立，其每一行包括ID号、对应的类别、对应的关键词序列、对应的候选问题、对应的答案。
7.一种基于云平台的人机交互智能问答系统，其特征在于，包括：
第一模块，用于获取用户输入的语音信息，对该语音信息执行语音-文字转换，以得到文字信息，对该文字信息进行分词处理，以得到关键词提取结果；
第二模块，用于使用机器学习算法对第一模块得到的关键词提取结果进行分类，以得到分类结果；
第三模块，用于使用自然语言处理算法对第一模块得到的关键词提取结果中的动词和名词分别进行关键词扩展，并从动词和名词中每一个的关键词扩展的结果中取出相似度最大的结果，所有结果形成关键词扩展序列；
第四模块，用于根据第二模块得到的分类结果、以及第三模块得到的关键词可扩展序列在本地数据库中进行模糊匹配，并判断是否可以得到至少一个候选问题和答案，如果可以则进入第五模块，否则进入第六模块；
第五模块，用于先后使用TF-IDF算法和WMD算法对得到的候选问题进行相似度计算，并判断相似度计算结果是否大于预设阈值，如果大于则转入第八模块，否则转入第六模块；
第六模块，用于在网络搜索引擎中爬取第三模块中得到的关键词可扩展序列所对应的多个问题，并根据第二模块中得到的分类结果对多个问题进行筛选，以得到对应的候选问题和答案；
第七模块，用于先后使用TF-IDF算法和WMD算法对得到的候选问题进行相似度计算；
第八模块，用于将得到的计算结果进行降序排列，并向用户输出最大值对应的候选问题所对应的答案。
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