CN108664472A - 自然语言处理方法、装置及其设备 - Google Patents

Abstract

本发明提出一种自然语言处理方法、装置及其设备，其中，方法包括：获取用户当前输入的信息，检测信息是否存在缺失的意图对象，和/或，意图目的；若检测到信息存在缺失的意图对象，和/或，意图目的，则调用与用户对应的专属语料库获取用户的历史语料信息；对用户的历史语料信息进行自然语言分析，提取与缺失的意图对象，和/或，意图目的匹配的填充信息；根据填充信息和当前输入的信息组合成完整的目标信息，并根据目标信息中的意图对象和意图目的进行相应处理。由此，实现了对表达意思不明确的语音数据进行整合，进而可提高人机交互的响应效率，提高了人机交互的用户体验度。

Description

自然语言处理方法、装置及其设备

技术领域

本发明涉及信息处理技术领域，特别涉及一种自然语言处理方法、装置及其设备。

背景技术

在科技发展的今天，信息迅速膨胀，自然语言理解技术已成为人们日常生活以及科技产业关注的焦点，它也是衡量机器智能化的一个重要指标。近年来随着机器学习技术的发展以及深度学习技术应用的普及，自然语言技术也开始应用于多个领域(例如，问答、对话机器人等)，提高机器对自然语言的理解能力，从而降低人机沟通的门槛。

相关技术中，在人机交互的过程中，现有技术方案在用户输入的信息不明确时，主要为单一的将列举用户可能咨询的问法，并稍加转化，比如句式，修饰词等的转化，一旦用户在用户输入的对话信息中的意图主体和意图不明确，则无法根据用户输入的语句做出相应地处理，此时，会让用户重新输入对话信息，从而造成用户的人机交互体验不理想。

发明内容

本发明实施例提供一种自然语言处理方法、装置及设备，以解决现有技术中，在人机交互的过程中，在用户当前输入的对话信息中的意图主体和意图不明确时，无法根据用户输入的语句做出相应地处理，需要用户再次输入意思明确的语句，从而造成用户的人机交互体验不理想的技术问题。

本发明实施例提供一种自然语言处理方法，包括以下步骤：获取用户当前输入的信息，检测所述信息是否存在缺失的意图对象，和/或，意图目的；若检测到所述信息存在缺失的意图对象，和/或，意图目的，则调用与所述用户对应的专属语料库获取所述用户的历史语料信息；对所述用户的历史语料信息进行自然语言分析，提取与所述缺失的意图对象，和/或，意图目的匹配的填充信息；根据所述填充信息和所述当前输入的信息组合成完整的目标信息，并根据所述目标信息中的意图对象和意图目的进行相应处理。

本发明另一实施例提供一种自然语言处理装置，包括：检测模块，用于获取用户当前输入的信息，检测所述信息是否存在缺失的意图对象，和/或，意图目的；获取模块，用于若检测到所述信息存在缺失的意图对象，和/或，意图目的，则调用与所述用户对应的专属语料库获取所述用户的历史语料信息；提取模块，用于对所述用户的历史语料信息进行自然语言分析，提取与所述缺失的意图对象，和/或，意图目的匹配的填充信息；处理模块，用于根据所述填充信息和所述当前输入的信息组合成完整的目标信息，并根据所述目标信息中的意图对象和意图目的进行相应处理。

本发明再一实施例提供一种终端设备，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述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计算机程序时，实现本发明第一方面实施例所述的自然语言处理方法。

本发明还一实施例提供一种存储介质，用于存储应用程序，所述应用程序用于执行本发明第一方面实施例所述的自然语言处理方法。

本发明实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：

通过用户对应的专属语料库中的历史语料信息实现了对缺失意图对象，和/或，意图目的的信息的补全，生成了包含意图对象和意图目的目标信息，并根据目标信息中的意图对象和意图目的进行相应处理，从而基于用户的专属语料库实现了对表达意思不明确的语音数据进行整合，进而可提高人机交互的响应效率，提高了人机交互的用户体验度。

本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。

附图说明

本发明上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中，

图1是根据本发明一个实施例的自然语言处理方法的流程图；

图2是根据本发明另一个实施例的自然语言处理方法的流程图；

图3a是包含用户输入的信息的人机交互界面的示意图；

图3b是包含重组问题的人机交互界面的示意图；

图3c是包含填充响应信息的人机交互界面的示意图；

图3d是包含响应结果的人机交互界面的示意图；

图4a是智能手机的语音输入功能对应的人机交互界面的示意图；

图4b是包含语音信息对应的文字信息的人机交互界面的示意图；

图4c是包含机器响应的答案信息的人机交互界面的示意图；

图5是根据本发明一个实施例的自然语言处理装置的结构示意图；

图6是根据本发明另一个实施例的自然语言处理装置的结构示意图；

图7是根据本发明一个实施例的自然语言处理方法的交互流程示意图。

具体实施方式

下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。

下面参考附图描述本发明实施例的自然语言处理方法、装置及其设备。

由于现有技术中，在人机交互的过程中，在用户当前输入的对话信息中的意图主体和意图不明确时，无法根据用户输入的语句做出相应地处理，需要用户再次输入意思明确的语句，从而造成用户的人机交互体验不理想。

为了解决上述问题，本发明实施例的自然语言处理方法，在检测到用户当前输入的语言信息存在的意图对象，和/或，意图目的时，通过与用户对应的专属语料库获取所述用户的历史语料信息，并根据历史语料信息确定与所述缺失的意图对象，和/或，意图目的匹配的填充信息，以及根据填充信息和所述当前输入的信息组合成完整的目标信息，并根据所述目标信息中的意图对象和意图目的进行相应处理，由此，通过用户对应的专属语料库中的历史语料信息实现了对缺失意图对象，和/或，意图目的的信息的补全，生成了包含意图对象和意图目的目标信息，并根据目标信息中的意图对象和意图目的进行相应处理，从而实现了对表达意思不明确的语音数据进行整合，进而可提高人机交互的响应效率，提高了人机交互的用户体验度。

下面参考附图和具体的实施例，对本发明实施例的自然语言处理方法进行具体描述。

图1是根据本发明一个实施例的自然语言处理方法的流程图，如图1所示，该自然语言处理方法包括：

步骤101，获取用户当前输入的信息，检测信息是否存在缺失的意图对象，和/或，意图目的。

其中，意图对象是指用户输入信息想要表达的意思的主体。

其中，意图目的是用户输入信息想要实现的目的。

其中，需要说明的是，用户可通过多种方式输入信息，例如，用户可通过文本或者语音方式输入信息。

其中，需要理解的是，在用户通过文本方式输入信息时，所获取的用户当前输入的信息为文本信息，在用户通过语音方式输入信息时，所获取的用户当前输入的信息为语音信息。

其中，需要说明的是，在实际应用中，用户可根据需求选择是采用文本或者语音方式输入信息，该实施例对此不作限定。

其中，需要理解的是，在不同的人机交互场景中，用户通过输入信息所表达的意图对象和意图目的不同，示例说明如下：

例如，在用户当前输入的信息为“请给XXX打电话”时，意图对象为“XXX”，意图目的为“给XXX打电话”。

再例如，在用户当前输入的信息为“请给设定9点的闹钟”时，意图对象为“闹钟”，意图目的为“设定9点”。

又例如，在用户当前输入的信息为“社保卡怎么办”时，意图对象为“社保卡”，意图目的为“怎么办”。

又例如，在用户当前输入的信息为“我喜欢什么”时，其中，意图对象为“我”，意图目的为“我喜欢什么”。

其中，终端设备是指具有人工智能对话系统的设备，例如，终端设备可以为具有人工智能对话系统的智能手机、便携式设备、机器人等，该实施对终端设备不作限定。

具体地，在实际应用中，用户在很多场景中，需要进行人机交互，比如在聊天对话、问题对话或者任务对话的场景中，可获取用户以文本或者语音方式当前输入的信息。

可以理解，在不同应用场景下，可采用不同的方式检测信息是否存在缺失的意图对象，和/或，意图目的，示例说明如下：

方式一

通过预设意图分析模型检测信息是否存在缺失的意图对象，和/或，意图目的。

具体而言，在获取用户当前输入的信息后，可将用户当前输入的信息输入至预设意图分析模型中，根据预设意图分析模型的输出结果确定信息是否存在缺失的意图对象，和/或，意图目的。

方式二

作为一种示例性的实施方式，在确定用户当前输入的信息为语音信息时，将用户当前输入的语音信息转换为文字信息，并对语音信息所对应的文字信息进行语义分析，并根据语义分析结果确定语音信息是否存在缺失的意图对象，和/或，意图目的。

作为一种可能的实现方式，在获取信息对应的文字信息后，可判断该文字信息中是否包含预设意图类型语义，若判断获知该文字信息中包含预设意图类型语义，则获取与预设意图类型语义对应的对象。

其中，需要理解的是，与预设意图类型语义对应的对象即为意图对象。

其中，意图类型语义是指用于表示用户意图的一些语句，例如，意图类型语义可以为“去xxx”、“看xxx”、“吃xxx”、“喜欢什么”、“怎么办”、“在那办”、“怎么说”以及“给xxx打电话”等。

举例而言，在用户当前输入的信息转换为文字信息为“社保卡怎么办”时，则对该文字信息进行语义分析，通过分析可确定该文字信息中包含意图目的类型语义“怎么办”，与“意图目的类型语义”对应的对象为“社保卡”，由此，可以确定该信息中的意图对象为“社保卡”，对应的意图目的为“怎么办”。

作为另一种示例性的在确定用户当前输入的信息为本文信息时，可直接对信息进行语义分析，并根据语义分析结果确定信息是否存在缺失的意图对象，和/或，意图目的。

步骤102，若检测到信息存在缺失的意图对象，和/或，意图目的，则调用与用户对应的专属语料库获取用户的历史语料信息。

其中，专属语资料库用于保存用户的历史语料信息。

其中，历史语料信息包括用户本次人机对话在输入当前的信息之前的历史对话信息和用户其他次人机对话中的历史对话信息。

其中，在不同应用场景中，检测到信息存在缺失的意图对象，和/或，意图目的的情况分为多种，举例说明如下：

第一种示例

在检测到信息存在意图对象，而存在缺失的意图目的时，分两种情况，一种是信息不存在意图目的，另一种情况是信息仅存在信息不明确的意图目的。

在本示例中，举例而言，假设用户当前输入的信息为“社保卡”，可检测到信息中存在意图对象“社保卡”，而不存在意图目的。

又例如，假设用户当前输入的信息为“XXX银行卡限额多少”，可检测到信息中存在意图对象“XXX银行”，由于“限额”的情况又分为存款限额多少，本地转账限额多少，异地转账限额多少，以及每天转账限额多少等情况，因此，可检测到信息中的“限额多少”为信息不明确的意图目的。

第二种示例

在检测到信息存在意图目的，而存在缺失的意图对象时，分两种情况，一种是信息不存在意图对象，另一种情况是信息仅存在信息不明确的意图对象。在本示例中，举例而言，假设用户当前输入的信息为“在哪里办理”，可检测到信息中存在意图目的“在哪里办理”，而不存在意图对象。

又例如，假设用户当前输入的信息为“从单位到深圳大学开车需要多久”，可检测到信息中存在意图目的“获取从单位到深圳大学开车需要多久”，由于用户的信息中没有说明自己的具体是什么单位，因此，可检测到信息中的“单位”为信息不明确的意图对象。

第三种示例

在检测到信息存在缺失的意图对象和意图目的时，分四种情况：

第一种情况

检测到信息不存在意图对象，且不存在意图目的。

举例而言，假设用户当前输入的信息为“好麻烦”，此时，可检测到用户当前输入的信息中不存在意图对象，且不存在意图目的。

第二种情况

检测到信息不存在意图对象，仅存在信息不明确的意图目。

举例而言，假设用户当前输入的信息为“限额多少”，此时，由于信息中不确定是什么限额多少，并且限额多少又分为为存款限额多少，本地转账限额多少，异地转账限额多少，以及每天转账限额多少等情况，因此，可检测到用户当前输入的信息中不存在意图对象，仅存在信息不明确的意图目的“限额多少”。

第三种情况

检测到信息仅存在信息不明确的意图对象，且不存在意图目的。

又例如，假设用户当前输入的信息为“我的银行卡”，由于用户仅说我的银行卡，而没有说自己说银行卡的目的是什么，并且没有说清楚自己是哪家的银行卡，因此，此时，可检测到用户当前输入的信息不存在意图目的，“我的银行卡”为信息不明确的意图对象。

第四种情况

检测到信息仅存在信息不明确的意图对象，且仅存在信息不明确的意图目的。

又例如，假设用户当前输入的信息为“我的银行卡限额多少”，由于用户仅说我的银行卡，并且没有说清楚自己是哪家的银行卡，由于“限额”的情况又分为存款限额多少，本地转账限额多少，异地转账限额多少，以及每天转账限额多少等情况，因此，可检测到用户当前输入的信息中存在信息不明确的意图对象“我的银行卡”，存在信息不明确的意图目的“限额多少”。

在检测到信息存在缺失的意图对象，和/或，意图目的时，为了避免向用户进行信息索取，即，再次向用户询问缺失的意图对象，和/或，意图目的是什么，以获取缺失的意图对象，和/或，意图目的，该实施例可调用与用户对应的专属语料库获取用户的历史语料信息，并根据用户的历史语料信息对缺失的意图对象，和/或，意图目的进行填充。

其中，需要说明的是，在不同应用场景中，可通过多种方式调用与用户对应的专属语料库获取用户的历史语料信息，本实施例提供了几种调用与用户对应的专属语料库获取用户的历史语料信息方式，下面举例说明如下：

作为一种示例，获取用户的登录账号，并调用与登录账号对应的专属语料库获取用户的历史语料信息。

在本示例中，通过账号登录账号调用与用户对应的专属语料库，方便了可随时随地采用不同的终端设备进行人机对话时，还可以基于用户的专属语料库对用户输入的缺少意图目的和/或意图对象的信息进行补全。

作为另一种示例，对当前输入的信息进行声纹处理提取用户的用户声纹特征，并调用与用户声纹特征对应的专属语料库获取用户的历史语料信息。

步骤103，对用户的历史语料信息进行自然语言分析，提取与缺失的意图对象，和/或，意图目的匹配的填充信息。

其中，需要说明的是，在不用应用场景下，提取与缺失的意图对象，和/或，意图目的匹配的填充信息是不同的，下面结合具体实施例对此进行说明。

举例而言，假设在本次人机对话的过程中，用户当前轮对话中输入的信息为“离家最近的海底捞是哪家”，可检测到上述信息存在意图目的，意图目的是获取离家最近的海底捞，由于“家”是一个信息不明确的意图对象，为了向用户提供离家最近的海底捞，可获取用户的专属语料库，假设用户在本次人机对话之前，曾多次提及到自己的家庭住址，在获取用户的专属语料库后，可通过检索、知识图谱等方式从专属语料库中获取与“家”对应的填充信息，信息不明确的意图对象“家”对应的填充信息为用户的家庭地址。

又例如，假设在本次人机对话的过程中，用户当前轮对话中输入的信息为“在哪办”，可检测到上述信息存在意图目的“在哪办”，而缺失意图对象，如果根据用户的专属语料库中所获取的历史语料信息为：社保卡怎么办，通过分析历史语料信息可以确定，缺失的意图对象为社保卡。其中，需要说明的是，历史语料信息“社保卡怎么办”为用户在本次对话的之前轮对话中输入的历史信息。

步骤104，根据填充信息和当前输入的信息组合成完整的目标信息，并根据目标信息中的意图对象和意图目的进行相应处理。

由于在实际应用中，涉及人机交互的场景有多种，在不同场景中用户进行人机交互的目的是不同，因此，在不同人机交互场景中，根据目标信息中的意图对象和意图目的进行相应处理是不同的，示例说明如下：

第一种示例，在任务人机交互场景中，解析目标信息获取用户的处理指令，并根据目标信息中的意图对象和意图目的调用相关的应用程序进行信息处理，以及获取与处理指令对应的响应结果反馈给用户。

在本示例中，举例而言，用户当前输入的信息为“帮我打车去离家最近的社保局”，假设信息不明确的意图对象“家”对应的填充信息为科兴科学园，根据填充信息和当前输入的信息所获取的目标信息为“帮我打车去科兴科学园最近的社保局”，此时，可从地图应用程序中获取距离科兴科学园最近的社保局的地址信息，并在打车软件根据科兴科学园以及所获取的社保局的地址信息为用户打车。

第二种示例，在问答交互场景中，根据目标信息中的意图对象和意图目的获取对应的答案信息，并将答案信息反馈给用户。

在本示例中，举例而言，用户当前输入的信息为“社保卡怎么办”，可检测到信息中的意图对象为“社保卡”，对应的意图目的是“怎么办”，此时，可根据知识库中获取与意图对象和意图目的对应的答案信息，并将答案信息反馈给用户。

其中，知识库是人机对话过程中，获取问题对应答案的知识来源和依据。

其中，需要说明的是，在人机对话的过程中，终端设备向用户反馈答案信息的方式有多种，例如，终端设备可通过语音播放的方式，或者在终端设备的人机交互界面上显示向用户反馈的答案信息，该实施对向用户反馈答案信息的方式不作限定，在实际应用中，用户可根据需求自由选择。

又例如，用户当前输入的信息为“离家最近的海底捞是哪家”，通过分析，可确定信息中的“家”为一个信息不明确的意图对象，结合信息的意图目的，可分析出用户输入“家”的目的是希望终端设备根据自己的家庭住址获取距离自己家庭住址最近的海底捞，此时，可从专属语料库库中获取用户的家庭住址，假设用户的家庭住址为“科兴科学园”并根据所获取的家庭住址，所形成的目标信息为“离科兴科学园最近的海底捞是哪家”，然后，基于目标信息获取对应的答案信息，并将答案信息提供给用户。

第三种示例，解析目标信息获取用户的隐藏意图；根据隐藏意图从用户的专属语料库获取相关的辅助信息；根据目标信息中的意图对象和意图目的以及辅助信息，调用相关的应用程序进行信息处理；获取与隐藏意图对应的响应结果反馈给用户。

其中，辅助信息包括用户的人性化信息，其中，个性化信息可以包括但不限于用户的偏好信息、习惯信息等，例如，偏好信息可以包括爱吃哪家餐馆、口味偏好等信息，例如，习惯信息可以包括起床时间、出行习惯信息等，该实施对辅助信息不作限定。

举例而言，假设根据填充信息和当前输入的信息组合成完整的目标信息为“离某某小区最近的社保局在那”，通过分析目标信息可获取用户的隐藏意图是用户要去社保局，假设从用户的专属语料库中查询到的辅助信息为用户偏好的出行方式为打车，此时，在根据目标信息中的意图对象和意图目的以及辅助信息，可调用相关的地图应用程序确定距离某某小区最近的社保局，并确定某某小区与最近的社保局打车所需要的时间，并为用户提供的响应结果可以为“离你家最近的社保局在XXX，你平时喜欢打车出行，过去的话只要五分钟”。

本发明实施例的自然语言处理方法，通过用户对应的专属语料库中的历史语料信息实现了对缺失意图对象，和/或，意图目的的信息的补全，生成了包含意图对象和意图目的目标信息，并根据目标信息中的意图对象和意图目的进行相应处理，从而基于用户的专属语料库实现了对表达意思不明确的语音数据进行整合，进而可提高人机交互的响应效率，提高了人机交互的用户体验度。

基于上述实施例的基础上，为了方便后续结合用户的专属语料库对存在缺失的意图对象，和/或，意图目的信息进行个性化填充，在本发明的一个实施例中还可以获取用户人机对话的历史信息，并基于历史信息构建用户的专属语料库。

如图2所示，该方法还可以包括：

步骤201，对用户每次输入的历史信息进行自然语言处理，提取意图对象，和/或，意图目的。

步骤202，检测意图对象，和/或，意图目的是否满足预设的语料结构，如是，则执行步骤203，否则执行步骤204。

其中，预设的语料结构是用于对意图对象，和/或，意图目的进行筛选的结构。

其中，预设的语料结构可以包括用户基本信息的语料结构、用户偏好的语料结构和事务执行主体对应的语料结构。

对于用户基本信息的语料结构而言，用户基本信息的语料结构可以包括用户的姓名、性别、家庭住址、孩子情况等语料结构。

对于用户偏好的语料结构而言，用户基本信息的语料结构可以包括用户口味偏好、出行偏好、穿衣偏好等语料结构。

步骤203，将意图对象，和/或，意图目的按照预设的语料结构存储在与用户对应的专属语料库中。

举例而言，假设用户输入的历史信息为“我的家在XXX小区”，通过对历史信息进行提取，可确定历史信息中的意图对象为“XXX小区”，通过分析可确定该历史信息中的意图对象符合用户基本信息的语料结构，可将XXX小区按照用户基本信息的语料结构存储在与用户对应的专属语料结构中。

又例如，假设用户输入的历史信息为“社保卡怎么办”，可提取到该历史信息中的意图对象为“社保卡”，对应的意图目的为“怎么办”，此时，可检测到该意图对象意图目的满足事务执行主体对应的语料结构，可将意图对象“社保卡”和意图目的“怎么办”按照事务执行主体对应的语料结构存储在用户的专属语料库中。

步骤204，根据与用户对应的专属语料库中当前存储的历史语料信息，生成与意图对象和/或意图目的匹配的重组问题。

举例而言，假设用户输入的历史信息为“怎么办”，可提取到该历史信息中的意图目的为“怎么办”，由于意图目的“怎么办”不符合预设的语料结构，此时，可根据与用户对应的专属语料库中当前存储的历史语料信息生成与意图目的对应的重组问题，所生成的重组问题可以为“什么怎么办”。

步骤205，将重组问题输出给用户，获取用户输入的与重组问题对应的填充响应信息。

其中，在不同应用场景中，将重组问题输出给用户的方式不同，比如，可通过人机交互界面将重组问题输出给用户，或者，以语音播报的方式重组问题输出给用户，该实施例对此不作限定。

步骤206，根据重组问题和填充响应信息提取满足预设语料结构的意图对象，和/或，意图目的，并存储在与用户对应的专属语料库中。

举例而言，假设用户输入的历史信息为“我的家在东边”，通过对历史信息进行提取，可确定历史信息中的意图对象为“我的家在东边”，通过分析可确定该历史信息中的意图对象不符合用户基本信息的语料结构，可根据与用户对应的专属语料库中当前存储的历史语料信息，生成意图对象的重组问题，重组问题可以为“你的家具体在什么地方”，假设用户针对该重组问题输入的填充响应信息为“某某小区”。此时，可根据重组问题和填充响应信息提取满足预设语料结构的意图对象，满足预设语料结构的意图对象为“某某小区”，并将“某某小区”按照用户基本信息的语料结构存储在与用户对应的专属语料库中。

例如，假设用户输入的历史信息为“从家到深圳大学开车要多久”，其中，包含用户输入的信息的人机交互界面的示意图，如图3a所示。在获取用户输入的信息后，通过分析信息，可确定信息中存在信息不明确的意图对象“家”，从用户对应的专属语料库中确定是否存在用户的家庭地址信息，若不存在，则根据专属语料中当前存储的历史语料信息生成与意图对象匹配的重组问题，比如重组问题可以为“请问你家在哪里”，其中，包含重组问题的人机交互界面的示意图，如图3b所示。在用户查看到人机交互界面中的重组问题后，用户输入的与重组问题对应的填充响应信息，其中，包含填充响应信息的人机交互界面的示意图，如图3c所示。之后，根据重组问题和填充响应信息提取满足预设语料结构的意图对象“科兴科学园”，并将用户的家庭地址信息存储用户的专属语料库中，以便于当用户再次输入的信息中缺失信息不明确的意图对象“家”时，可从专属语料库中获取与“家”对应的家庭地址信息，该家庭地址信息即为信息不明确的意图对象“家”对应的填充信息。与此同时，为了响应用户的提问，可根据家庭地址信息和用户输入的问题，得到最终问题“从科兴科学园到深圳大学开车多久”，并通过地图应用程序确定与该问题对应的时间信息，并按照一定结构向用户提供响应结果，其中，包含响应结果的人机交互界面的示意图，如图3d所示。由此，方便用户通过人机交互即可获得对应问题的答案，提高了用户获取信息的效率。

在本示例中，通过对用户每次人机对应的历史对话信息进行分析，不断对用户对应的专属语料库进行更新，从而可形成一个用户的人性化的专属语料库，进而可使得后续根据用户对应的专属语料库中的历史语料信息所重组的目标信息具有用户针对性，符合用户的个性化需求。

除了上述构建用户的专属语料库的方式外，作为一种可能的实现方式，可获取用户每次的人机对话的历史对话信息，并提取出历史对话信息中的意图对象和意图目的，并对意图对象和意图目的进行聚类处理，并将聚类结果按照一定的结构存储在用户的专属语料库中，以形成结构化的专属语料结构。

为了更加直观的说明本发明实施例的自然语言处理方法的实施过程，下面结合其在具体场景中的应用进行举例：

在本示例中，以终端设备为智能手机，且用户通过语音方式进行人机交互为例进行说明。

具体过程为：在用户与智能手机进行人机交互的过程中，用户可通过智能手机的语音采集设备输入语音信息，其中，智能手机的语音输入功能对应的人机交互界面的示意图，如图4a所示，假设用户当前输入的语音信息为“离家最近的海底捞是哪家”，包含与语音信息对应的文字信息的人机交互界面的示意图，如图4b所示，可检测到用户当前输入的语音信息中存在信息不明确的意图对象“家”，语音信息中的意图目的是“获取离家最近的海底捞”，此时，根据语音信息中的意图目的确定用户说“家”，其实是想让终端设备根据自己的家庭住址，获取距离自己家庭住址最近的海底捞，为了可以回答用户的问题，此时，可调用用户的专属语料库，并从专属语料库中获取用户的家庭地址。然后，获取距离自己家庭住址最近的海底捞的信息，并将对应的答案信息提供给用户，其中，包含机器响应的答案信息的人机交互界面的示意图，如图4c所示，其中，需要说明的是图4c中在答案信息仅示出了距离用户家庭住址最近的海底捞的名称，在实际应用中还可以为用户提供该家海底捞店铺的其他信息，例如地址信息、介绍信息、活动信息等。

其中，需要说明的是，上述仅是以示例性的说明了在智能手机的人机交互界面显示用户与机器的对话信息，在实际应用中，智能设备还可以直接通过语音播放的方式向用户反馈响应结果，该实施例对此不作限定。

与上述几种实施例提供的自然语言处理方法相对应，本发明的一种实施例还提供一种自然语言处理装置，由于本发明实施例提供的自然语言处理装置与上述几种实施例提供的自然语言处理方法相对应，因此在前述自然语言处理方法的实施方式也适用于本实施例提供的自然语言处理装置，在本实施例中不再详细描述。

图5是根据本发明一个实施例的自然语言处理装置的结构示意图，如图5所示，该自然语言处理装置包括检测模块110、获取模块120、提取模块130和处理模块140，其中：

检测模块110，用于获取用户当前输入的信息，检测信息是否存在缺失的意图对象，和/或，意图目的。

其中，意图对象是指用户输入信息想要表达的意思的主体。

其中，意图目的是用户输入信息想要实现的目的。

其中，需要说明的是，用户可通过多种方式输入信息，例如，用户可通过文本或者语音方式输入信息。

其中，需要理解的是，在用户通过文本方式输入信息时，所获取的用户当前输入的信息为文本信息，在用户通过语音方式输入信息时，所获取的用户当前输入的信息为语音信息。

其中，需要说明的是，在实际应用中，用户可根据需求选择是采用文本或者语音方式输入信息，该实施例对此不作限定。

获取模块120，用于若检测到信息存在缺失的意图对象，和/或，意图目的，则调用与用户对应的专属语料库获取用户的历史语料信息。

提取模块130，用于对用户的历史语料信息进行自然语言分析，提取与缺失的意图对象，和/或，意图目的匹配的填充信息。

处理模块140，用于根据填充信息和当前输入的信息组合成完整的目标信息，并根据目标信息中的意图对象和意图目的进行相应处理。

进一步地，检测模块110，具体用于：检测到信息不存在意图对象，或者，仅存在信息不明确的意图对象；和/或，检测到信息不存在意图目的，或者，仅存在信息不明确的意图目的。

其中，在不同应用场景中，获取模块120调用与用户对应的专属语料库获取用户的历史语料信息方式不同，举例说明如下：

在本发明的一个实施例中，获取模块120具体用于：获取用户的登录账号；调用与登录账号对应的专属语料库获取用户的历史语料信息。

在本发明的另一个实施例中，获取模块120具体用于：对当前输入的信息进行声纹处理提取用户的用户声纹特征；调用与用户声纹特征对应的专属语料库获取用户的历史语料信息。

在本发明的一个实施例中，为了建立用户的专属语料库，方便后续结合用户的专属语料库对存在缺失的意图对象，和/或，意图目的信息进行个性化填充。在如图5所示的装置实施例的基础上，如图6所示，该装置还可以包括：

预处理模块150，用于对用户每次输入的历史信息进行自然语言处理，提取意图对象，和/或，意图目的；检测意图对象，和/或，意图目的是否满足预设的语料结构；如果检测到满足预设的语料结构，则将意图对象，和/或，意图目的按照预设的语料结构存储在与用户对应的专属语料库中。

在本发明的一个实施例中，上述预处理模块150，还用于：如果检测到不满足预设的语料结构，则根据与用户对应的专属语料库中当前存储的历史语料信息，生成与意图对象和/或意图目的匹配的重组问题；将重组问题输出给用户，获取用户输入的与重组问题对应的填充响应信息；根据重组问题和填充响应信息提取满足预设语料结构的意图对象，和/或，意图目的，并存储在与用户对应的专属语料库中。

在不同的应用场景下，处理模块140根据目标信息中的意图对象和意图目的进行相应处理的方式不同，举例说明如下：

作为一种示例，处理模块140，具体用于：解析目标信息获取用户的处理指令；根据目标信息中的意图对象和意图目的调用相关的应用程序进行信息处理；获取与处理指令对应的响应结果反馈给用户。

作为另一种示例，处理模块140，具体用于：解析目标信息获取用户的隐藏意图；根据隐藏意图从用户的专属语料库获取相关的查询辅助信息；根据目标信息中的意图对象和意图目的以及辅助信息，调用相关的应用程序进行信息处理；获取与隐藏意图对应的响应结果反馈给用户。

本发明实施例的自然语言处理装置，通过用户对应的专属语料库中的历史语料信息实现了对缺失意图对象，和/或，意图目的的信息的补全，生成了包含意图对象和意图目的目标信息，并根据目标信息中的意图对象和意图目的进行相应处理，从而基于用户的专属语料库实现了对表达意思不明确的语音数据进行整合，进而可提高人机交互的响应效率，提高了人机交互的用户体验度。

为了实现上述实施例，本发明还提出了一种终端设备。图7是根据本发明一个实施例的自然语言处理方法的交互流程示意图，该实施例以终端设备侧存储器中保存用户的专属语料库为例进行描述。在终端设备侧的自然语言处理方法的具体过程为：用户在人机交互界面中输入信息，终端设备中的处理器获取用户当前输入的信息，并检测信息是否存在缺失的意图对象，和/或，意图目的；若检测到信息存在缺失的意图对象，和/或，意图目的，则从服务器调用与用户对应的专属语料库获取用户的历史语料信息，并对用户的历史语料信息进行自然语言分析，提取与缺失的意图对象，和/或，意图目的匹配的填充信息，以及根据填充信息和当前输入的信息组合成完整的目标信息，并根据目标信息中的意图对象和意图目的进行相应处理，并将相应处理的处理结果反馈给用户。

综上，本发明实施例的终端设备，通过用户对应的专属语料库中的历史语料信息实现了对缺失意图对象，和/或，意图目的的信息的补全，生成了包含意图对象和意图目的目标信息，并根据目标信息中的意图对象和意图目的进行相应处理，从而基于用户的专属语料库实现了对表达意思不明确的语音数据进行整合，进而可提高人机交互的响应效率，提高了人机交互的用户体验度。

为了实现上述实施例，本发明还提出了一种存储介质，用于存储应用程序，应用程序用于执行本发明任一项实施例的自然语言处理方法。

在本发明的描述中，需要理解的是，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。

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。

流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现特定逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本发明的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本发明的实施例所属技术领域的技术人员所理解。

在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，"计算机可读介质"可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或多个布线的电连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(RAM)，只读存储器(ROM)，可擦除可编辑只读存储器(EPROM或闪速存储器)，光纤装置，以及便携式光盘只读存储器(CDROM)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。

应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。

本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。

此外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。

上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

Claims (14)

1.一种自然语言处理方法，其特征在于，包括：

获取用户当前输入的信息，检测所述信息是否存在缺失的意图对象，和/或，意图目的；

若检测到所述信息存在缺失的意图对象，和/或，意图目的，则调用与所述用户对应的专属语料库获取所述用户的历史语料信息；

对所述用户的历史语料信息进行自然语言分析，提取与所述缺失的意图对象，和/或，意图目的匹配的填充信息；

根据所述填充信息和所述当前输入的信息组合成完整的目标信息，并根据所述目标信息中的意图对象和意图目的进行相应处理。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述检测到所述信息存在缺失的意图对象，和/或，意图目的，包括：

检测到所述信息不存在意图对象，或者，仅存在信息不明确的意图对象；

和/或，

检测到所述信息不存在意图目的，或者，仅存在信息不明确的意图目的。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述调用与所述用户对应的专属语料库获取所述用户的历史语料信息，包括：

获取所述用户的登录账号；

调用与所述登录账号对应的专属语料库获取所述用户的历史语料信息。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述调用与所述用户对应的专属语料库获取所述用户的历史语料信息，包括：

对所述当前输入的信息进行声纹处理提取所述用户的用户声纹特征；

调用与所述用户声纹特征对应的专属语料库获取所述用户的历史语料信息。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

对所述用户每次输入的历史信息进行自然语言处理，提取意图对象，和/或，意图目的；

检测所述意图对象，和/或，意图目的是否满足预设的语料结构；

如果检测到满足预设的语料结构，则将所述意图对象，和/或，意图目的按照预设的语料结构存储在与所述用户对应的专属语料库中。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，在所述检测所述意图对象，和/或，意图目的是否满足预设的语料结构之后，还包括：

如果检测到不满足预设的语料结构，则根据与所述用户对应的专属语料库中当前存储的历史语料信息，生成与所述意图对象和/或意图目的匹配的重组问题；

将所述重组问题输出给所述用户，获取所述用户输入的与所述重组问题对应的填充响应信息；

根据所述重组问题和所述填充响应信息提取满足预设语料结构的意图对象，和/或，意图目的，并存储在与所述用户对应的专属语料库中。

7.如权利要求1-6任一所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标信息中的意图对象和意图目的进行相应处理，包括：

解析所述目标信息获取所述用户的处理指令；

根据所述目标信息中的意图对象和意图目的调用相关的应用程序进行信息处理；

获取与所述处理指令对应的响应结果反馈给所述用户。

8.如权利要求1-6任一所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标信息中的意图对象和意图目的进行相应处理，包括：

解析所述目标信息获取所述用户的隐藏意图；

根据所述隐藏意图从所述用户的专属语料库获取相关的辅助信息；

根据所述目标信息中的意图对象和意图目的以及所述辅助信息，调用相关的应用程序进行信息处理；

获取与所述隐藏意图对应的响应结果反馈给所述用户。

9.一种自然语言处理装置，其特征在于，包括：

检测模块，用于获取用户当前输入的信息，检测所述信息是否存在缺失的意图对象，和/或，意图目的；

获取模块，用于若检测到所述信息存在缺失的意图对象，和/或，意图目的，则调用与所述用户对应的专属语料库获取所述用户的历史语料信息；

提取模块，用于对所述用户的历史语料信息进行自然语言分析，提取与所述缺失的意图对象，和/或，意图目的匹配的填充信息；

处理模块，用于根据所述填充信息和所述当前输入的信息组合成完整的目标信息，并根据所述目标信息中的意图对象和意图目的进行相应处理。

10.如权利要求9所述的装置，其特征在于，所述预处理模块，还用于：

如果检测到不满足预设的语料结构，则根据与所述用户对应的专属语料库中当前存储的历史语料信息，生成与所述意图对象和/或意图目的匹配的重组问题；

将所述重组问题输出给所述用户，获取所述用户输入的与所述重组问题对应的填充响应信息；

根据所述重组问题和所述填充响应信息提取满足预设语料结构的意图对象，和/或，意图目的，并存储在与所述用户对应的专属语料库中。

11.如权利要求9-10任一所述的装置，其特征在于，所述处理模块，具体用于：

解析所述目标信息获取所述用户的处理指令；

根据所述目标信息中的意图对象和意图目的调用相关的应用程序进行信息处理；

获取与所述处理指令对应的响应结果反馈给所述用户。

12.如权利要求9-10任一所述的装置，其特征在于，所述处理模块，具体用于：

解析所述目标信息获取所述用户的隐藏意图；

根据所述隐藏意图从所述用户的专属语料库获取相关的辅助信息；

根据所述目标信息中的意图对象和意图目的以及所述辅助信息，调用相关的应用程序进行信息处理；

获取与所述隐藏意图对应的响应结果反馈给所述用户。

13.一种终端设备，其特征在于，包括：

存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述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计算机程序时，实现如权利要求1-8任一项所述的自然语言处理方法。

14.一种存储介质，其特征在于，用于存储应用程序，所述应用程序用于执行权利要求1-8任一项所述的自然语言处理方法。