CN109710740B - 一种基于商品信息的机器人自动聊天方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于商品信息的机器人自动聊天方法，收集用户在电商直播场景的常用互动语句作为语句模板存入语句模板库；将所有的商品信息进行标签化处理，定义成可以随意替代文本的形式；对收集的语句模板进行标签化抽象；对标签化后的语句模板进行组织，实现对语句模板库的扩充；根据直播中展示的商品，获取最终的适用语句；根据所有适用语句生成语句库，在当前商品展示过程中，随机调用语句库中的语句，模拟主播与用户的真实互动场景，实现机器人自动聊天。本发明结合商品信息，实现自动聊天的场景，达到与主播互动的效果，且不影响真实用户与主播的互动消息；本发明能够提高直播间氛围，吸引用户停留观看。

Description

一种基于商品信息的机器人自动聊天方法

技术领域

本发明属于人工智能技术领域，尤其涉及一种基于商品信息的机器人自动聊天方法。

背景技术

电商直播是一种新兴的商品售卖形式，主播通过视频直播讲解和展示商品，与用户进行语音互动；用户观看视频，与主播进行文字互动。双方互动的信息沟通很重要，最终促成交易。在直播过程中，当观看的用户数不多的时候，主播与用户之间的互动就会很少，这样直播就没有氛围，无法吸引新用户进来观看或停留在直播间里观看。

发明内容

本发明的目的在于针对现有技术的不足，提供一种基于商品信息的机器人自动聊天方法，本发明通过识别当下直播过程中所售卖商品的商品信息，结合常用的互动语句结构，自动生成互动消息，模拟主播与用户的真实互动场景，实现机器人自动聊天，自动发送文字互动消息，从而提高直播间氛围，吸引用户停留观看。

本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：一种基于商品信息的机器人自动聊天方法，该方法包括以下步骤：

(1)收集用户在电商直播场景的常用互动语句作为语句模板存入语句模板库；

(2)将所有的商品信息进行标签化处理，定义成可以随意替代文本的形式；

(3)对步骤(1)收集的语句模板进行标签化抽象，具体为：逐词判定其是否为商品信息关键词，对判定为商品信息关键词的词语找到步骤(2)对应的标签进行替换；

(4)对标签化后的语句模板进行组织，实现对语句模板库的扩充，具体为：

(4.1)用户常用互动语句形态包括陈述句、疑问句、感叹句，根据不同的语境对语句模板进行标签化组织，得到不同语句形态的符合语法规则的语句模板，存入语句模板库；

(4.2)设置商品分类和商品属性的对应关系；

(4.3)对于单一语句模板，获取与其标签具有相关性的其他标签，将其他标签拼接进该语句模板中，得到符合语法规则及使用场景的新的语句模板，存入语句模板库；

(5)根据直播中展示的商品，获取最终的适用语句，包括以下子步骤：

(5.1)获取当前直播中展示商品的商品信息，根据商品信息获取商品分类和基本属性；

(5.2)根据商品分类和基本属性找到匹配的语句模板；

(5.3)根据扩展属性对匹配的语句模板进行筛选和过滤，找到适用的语句模板；

(5.4)用当前商品的商品信息替换到适用的语句模板中，得到适用语句；

(6)根据所有适用语句生成语句库，在当前商品展示过程中，随机调用语句库中的语句，模拟主播与用户的真实互动场景，实现机器人自动聊天。

进一步地，所述步骤(6)中，随机调用语句库中的语句，并按照设定的互动频率在直播界面上显示。

进一步地，所述商品信息包括：商品分类、商品属性、商品价格、关键字描述、服务描述、档口地址，其中，所述商品分类包括若干级分类；所述商品属性包括商品的基本属性和商品的扩展属性，基本属性是所有商品均具有的，扩展属性根据商品所属的分类不同会有区别；商品分类和商品属性具有层级关联关系，可以通过商品获取到这些商品信息。

进一步地，对语句模板进行抽查，遇到语句表达不畅和语义不明的情况，需要反向模拟出这个语句产生的原因，进一步优化语句模板定义规则。

本发明的有益效果是：本发明根据常用的语境，自动生成聊天语句消息；根据直播的进度，自动识别当前所讲解商品的商品信息；结合商品信息，实现自动聊天的场景，达到与主播互动的效果，且不影响真实用户与主播的互动消息；本发明能够提高直播间氛围，吸引用户停留观看。

附图说明

图1是商品的商品信息结构示意图；

图2是商品基本属性和扩展属性示意图；

图3是本发明方法整体流程图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步详细说明。

如图1所示，商品的商品信息包括：商品分类、商品属性、商品价格、关键字描述、服务描述、档口地址，其中，所述商品分类包括若干级分类，比如针对女装场景，一级分类包括上装、裤装、套装、鞋子、包包等，针对一级分类上装，其二级分类包括卫衣、T恤等；如图2所示，商品属性包括商品的基本属性和商品的扩展属性，基本属性是所有商品均具有的，例如颜色、尺码等，扩展属性根据商品所属的分类不同会有区别，例如对于二级分类卫衣，具有扩展属性领型、袖型等，对于二级分类牛仔裤，具有扩展属性腰型、裤长等；商品分类和商品属性具有层级关联关系，一级分类、二级分类加起来有上百种，都可以关联到商品本身，对不同的分类要有区别，比如上装和下装是有很大差别的，下装主要以裤子和裙子为主，可以描述的标签相对会少。

直播聊天机器人发送的信息会通过语句模板和商品信息进行随机填充，需要对语句的构成方式进行深入的剖析。比如以下几个句子：

1、好看，已经放购物车了(陈述句)

2、太好看啦！(感叹句)

3、只有这个颜色吗？(问句)

围绕这样的基本语句，可以延展出很多精简或者复杂的语句组成方式：

1、(真/真的)好看(呀)，(我)已经放购物车(了/咯/啦)(！/！！/./..)

2、(这)(衣服/裙子/裤子)(真的)太好看啦

3、只有这个(颜色/黄色/绿色)吗？

语义表达可以千变万化，根据使用场景的需要，能构成极为复杂的语句仓库。商品信息描述的越准确，自动生成的语句越匹配。

以商品A为例，一件卫衣，商品属性和关键字描述是关于这件商品最细致的描述方式。这个例子中，这些描述都还是比较贴合的。我们可以从这些信息中简单地组织一些语句。

1、上衣好修身！(一级分类、关键字、感叹句)

2、卫衣真好看！(二级分类、关键字、感叹句)

3、这衣服版型好修身！(一级分类的更高一级抽象、商品属性、感叹句)

4、风格好甜美，很喜欢！(商品属性、自定义感叹词、感叹句)

5、黄色的好有公主风(颜色、商品属性、陈述句)

6、价格299有点小贵(价格、陈述句)

7、这是在中纺中心吗？(市场的精简、问句)

8、可以只批一件吗？(服务描述、问句)

9、档口地址在哪里呢？(档口地址、问句)

10、这卫衣有几种领型呢？(二级分类、商品属性、问句)

基本可以总结出如下的组织方式：

(这)(上衣/衣服/卫衣/)(真/好/真的好)(修身/好看/显瘦/甜美)(./../.../。/。。/。。。/！/！！/！！！)(很喜欢/超喜欢/太喜欢了)

智能化的拼接需要很高的技术要求，可以预先定义大量的语句模板，挖空其中跟商品信息相关的内容，按照定义好的规则进行填充。

这【商品一级分类/商品二级分类】真好看！

这【商品一级分类/商品二级分类】好【关键字描述】！

价格是【价格】吗？有点小贵呢

【颜色】的好【属性-风格】！

这样的语句模板需要准备很多，并且每一种问法都需要做很多的变化，这样的话在填入信息后可以让语句变得更为随机和自然。这些语句模板都需要记录下来，每天通过人工的方式进行抽查，遇到语句表达不畅和语义不明的情况，需要反向模拟出这个语句产生的原因，进一步优化语句模板定义的规则。

如图3所示，本发明提供的基于商品信息的机器人自动聊天方法的具体实现步骤如下：

(1)收集用户在电商直播场景的常用互动语句作为语句模板存入语句模板库；收集的越多越好，这样语句模板库就会比较完善，语句模板也比较丰富。

例如：“这件衣服有几种颜色？”、“这衣服真好看！”

(2)将所有的商品信息进行标签化处理，定义成可以随意替代文本的形式；

(3)对步骤(1)收集的语句模板进行标签化抽象，具体为：逐词判定其是否为商品信息关键词，对判定为商品信息关键词的词语找到步骤(2)对应的标签进行替换；

例如：

“这件衣服有几种颜色？”可以抽象为“这件【商品分类】有几种【颜色/尺码】？”

“这衣服真好看”可以抽象为“这【商品分类】真好看”

(4)对标签化后的语句模板进行组织，实现对语句模板库的扩充，具体为：

(4.1)用户常用互动语句形态包括陈述句、疑问句、感叹句，根据不同的语境对语句模板进行标签化组织，得到不同语句形态的符合语法规则的语句模板，存入语句模板库；例如对于语句模板“这【商品分类】好看。”，进行标签化组织后得到“这件【商品分类】好看吗？”、“这件【商品分类】真好看呀！”等；

(4.2)设置商品分类和商品属性的对应关系，不同的商品分类所关联的商品属性是有区别的，不是所有的商品属性都是通用的，例如【衣长】就只适合上装，不适合下装。

(4.3)对于单一语句模板，获取与其标签具有相关性的其他标签，将其他标签拼接进该语句模板中，得到符合语法规则及使用场景的新的语句模板，存入语句模板库；例如对于语句模板“这件【商品分类】真好看！”，其标签为【商品分类】，与标签【商品分类】具有相关性的标签包括【商品风格】、【商品领型】等，将其拼接后得到新的语句模板为“这件【商品领型】的【商品风格】的【商品分类】真好看！”等，在具体场景中例如“这件圆领的韩系的衣服真好看！”；

(5)根据直播中展示的商品，获取最终的适用语句，包括以下子步骤：

(5.1)获取当前直播中展示商品的商品信息，根据商品信息获取商品分类和基本属性；

(5.2)根据商品分类和基本属性找到匹配的语句模板；

(5.3)根据扩展属性对匹配的语句模板进行筛选和过滤，找到适用的语句模板；

(5.4)用当前商品的商品信息替换到适用的语句模板中，得到适用语句；

(6)根据所有适用语句生成语句库，在当前商品展示过程中，随机调用语句库中的语句，按照设定的互动频率在直播界面上显示，模拟主播与用户的真实互动场景，实现机器人自动聊天。

上述实施例用来解释说明本发明，而不是对本发明进行限制，在本发明的精神和权利要求的保护范围内，对本发明作出的任何修改和改变，都落入本发明的保护范围。

Claims (4)

1.一种基于商品信息的机器人自动聊天方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

(1)收集用户在电商直播场景的常用互动语句作为语句模板存入语句模板库；

(2)将所有的商品信息进行标签化处理，定义成可以随意替代文本的形式；

(3)对步骤(1)收集的语句模板进行标签化抽象，具体为：逐词判定其是否为商品信息关键词，对判定为商品信息关键词的词语找到步骤(2)对应的标签进行替换；

(4)对标签化后的语句模板进行组织，实现对语句模板库的扩充，具体为：

(4.1)用户常用互动语句形态包括陈述句、疑问句、感叹句，根据不同的语境对语句模板进行标签化组织，得到不同语句形态的符合语法规则的语句模板，存入语句模板库；

(4.2)设置商品分类和商品属性的对应关系；

(4.3)对于单一语句模板，获取与其标签具有相关性的其他标签，将其他标签拼接进该语句模板中，得到符合语法规则及使用场景的新的语句模板，存入语句模板库；

(5)根据直播中展示的商品，获取最终的适用语句，包括以下子步骤：

(5.1)获取当前直播中展示商品的商品信息，根据商品信息获取商品分类和基本属性；

(5.2)根据商品分类和基本属性找到匹配的语句模板；

(5.3)根据扩展属性对匹配的语句模板进行筛选和过滤，找到适用的语句模板；

(5.4)用当前商品的商品信息替换到适用的语句模板中，得到适用语句；

(6)根据所有适用语句生成语句库，在当前商品展示过程中，随机调用语句库中的语句，模拟主播与用户的真实互动场景，实现机器人自动聊天。

2.根据权利要求1所述的一种基于商品信息的机器人自动聊天方法，其特征在于，步骤(6)中，随机调用语句库中的语句，并按照设定的互动频率在直播界面上显示。

3.根据权利要求1所述的一种基于商品信息的机器人自动聊天方法，其特征在于，所述商品信息包括：商品分类、商品属性、商品价格、关键字描述、服务描述、档口地址，其中，所述商品分类包括若干级分类；所述商品属性包括商品的基本属性和商品的扩展属性，基本属性是所有商品均具有的，扩展属性根据商品所属的分类不同会有区别；商品分类和商品属性具有层级关联关系，通过商品获取到这些商品信息。

4.根据权利要求1所述的一种基于商品信息的机器人自动聊天方法，其特征在于，对语句模板进行抽查，遇到语句表达不畅和语义不明的情况，需要反向模拟出这个语句产生的原因，进一步优化语句模板定义规则。

Images