CN109979453A - 一种面向点餐机器人的智能意图识别人机交互方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及机器人意图识别技术领域，尤其涉及一种面向点餐机器人的智能意图识别人机交互方法，包括以下步骤：步骤一，意图准备，开发人员根据业务特征归纳总结点餐的意图；步骤二，数据准备，为日常点餐用语归纳标定其所属意图；步骤三，模型训练，根据意图数量和训练数据规模选择合适的机器学习模型、训练意图分类模型；步骤四，线上应用，点餐机器人获取用户点餐的语音信息，通过语音识别技术转化文字，将文字输入意图识别模型，获得对应每个意图的概率，应用根据业务特点设置合适的阈值判定该对话所述意图；本发明所提供的技术方案能够有效克服现有技术所存在的不具有模型训练功能，导致语音转换配置困难，机器经常不能识别点餐意图的缺陷。

Description

一种面向点餐机器人的智能意图识别人机交互方法
技术领域
本发明涉及机器人意图识别技术领域，尤其涉及一种面向点餐机器人的智能意图识别人机交互方法。
背景技术
随着社会经济的发展和工业化水平的提高，人们对机器人的使用越来越多，智能机器人技术成为社会研究的热点，机器人服务员已经步入寻常饭店中，为了提高顾客就餐的效率和节省店铺的成本，越来越多的店铺开始使用点餐机器人，但是传统的点餐机器人的意图识别方案为配置某一意图，一般需要配置意图所对应的动词和名词，配置起来及其不方便，中间多一个子少一个字都不能识别，不具有模型训练功能，导致语音转换配置困难，机器经常不能识别点餐意图，因此，研发一种面向点餐机器人的智能意图识别人机交互方法是解决上述问题的关键所在。
在申请公布号为CN 109146717 A，申请公布日为2019.01.04的发明专利中公开了一种无人化餐厅自助点餐、送餐方法；该方法包括：用户通过其自带的个人移动终端获取餐桌提供的识别信息；用户通过其自带的个人移动终端打开点餐系统的登录界面并登录点餐系统；点餐系统对收到的识别信息进行认证，点餐系统再提供点餐界面给用户的个人移动终端，用户点餐，并在点餐系统内形成订单；点餐系统自动将信息共享给餐厅机器人，餐厅机器人接收订单和识别信息，并根据订单的先后顺序到后厨取餐；餐厅机器人根据识别信息中餐桌的位置信息定位餐桌位置，并将用户所点的餐送达指定餐桌；本发明实现了用户点餐到到用餐之间形成智能自动化管理，减少了餐厅服务员的数量，有利于降低餐厅运营成本。
但这种无人化餐厅自助点餐、送餐方法不具有模型训练功能，导致语音转换配置困难，机器经常不能识别点餐意图。
发明内容
(一)解决的技术问题
针对现有技术所存在的上述缺点，本发明提供了一种面向点餐机器人的智能意图识别人机交互方法，能够有效克服现有技术所存在的不具有模型训练功能，导致语音转换配置困难，机器经常不能识别点餐意图的缺陷。
(二)技术方案
为了实现上述目的，本发明通过以下技术方案予以实现：
一种面向点餐机器人的智能意图识别人机交互方法，包括以下步骤：
步骤一，意图准备，开发人员根据业务特征归纳总结点餐的意图；
步骤二，数据准备，为日常点餐用语归纳标定其所属意图；
步骤三，模型训练，根据意图数量和训练数据规模选择合适的机器学习模型、训练意图分类模型；
步骤四，线上应用，点餐机器人获取用户点餐的语音信息，通过语音识别技术转化文字，将文字输入意图识别模型，获得对应每个意图的概率，应用根据业务特点设置合适的阈值判定该对话所述意图；
步骤五，线上优化，针对线上意图识别得分较低，或者识别错误的意图，增加训练数据，重复步骤三和步骤四，使得意图识别越来越准确。
优选的，所述步骤四的点餐机器人中设有控制器，所述控制器型号为STM32F103，所述控制器由小型蓄电池供电。
优选的，所述步骤四的点餐机器人中设有无线通信模块，所述无线通信模块型号为URS-GPRS-730，所述无线通信模块与控制器电气连接。
优选的，所述步骤四的点餐机器人中设有语音识别模块，所述语音识别模块型号为LD3320，所述语音识别模块与控制器电气连接。
优选的，所述步骤四的点餐机器人中设有用于语音播放反馈信息的扬声器，所述扬声器与控制器电气连接。
优选的，所述步骤四的点餐机器人中设有用于给顾客确认点餐信息的显示屏，所述显示屏与控制器电气连接。
(三)有益效果
与现有技术相比，本发明提供了一种面向点餐机器人的智能意图识别人机交互方法，产生的有益效果为：创造性的将自然语言领域文本分类的方法应用到点餐机器人点餐阶段意图识别领域，极大的提升机器人智能化程度，不用人为拆分为动词和名词，具有模型训练功能，训练好模型之后，对于有差异的句子也能准确识别出来所对应的意图，极大的增加配置的灵活性和简便度，优化了用户体验。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明方法流程示意图；
图2为本发明的点餐机器人的系统结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
一种面向点餐机器人的智能意图识别人机交互方法，如图1至图2所示，包括以下步骤：
步骤一，意图准备，开发人员根据业务特征归纳总结点餐的意图；
步骤二，数据准备，为日常点餐用语归纳标定其所属意图；
步骤三，模型训练，根据意图数量和训练数据规模选择合适的机器学习模型、训练意图分类模型；
步骤四，线上应用，点餐机器人获取用户点餐的语音信息，通过语音识别技术转化文字，将文字输入意图识别模型，获得对应每个意图的概率，应用根据业务特点设置合适的阈值判定该对话所述意图；
步骤五，线上优化，针对线上意图识别得分较低，或者识别错误的意图，增加训练数据，重复步骤三和步骤四，使得意图识别越来越准确。
具体的，步骤四的点餐机器人中设有控制器，控制器型号为STM32F103，控制器由小型蓄电池供电；步骤四的点餐机器人中设有无线通信模块，无线通信模块型号为URS-GPRS-730，无线通信模块与控制器电气连接；步骤四的点餐机器人中设有语音识别模块，语音识别模块型号为LD3320，语音识别模块与控制器电气连接；步骤四的点餐机器人中设有用于语音播放反馈信息的扬声器，扬声器与控制器电气连接；步骤四的点餐机器人中设有用于给顾客确认点餐信息的显示屏，显示屏与控制器电气连接。
使用时，开发人员根据业务特征归纳总结点餐的意图，完成意图准备工作；然后为日常点餐用语归纳标定其所属意图，完成数据准备工作；其次根据意图数量和训练数据规模选择合适的机器学习模型、训练意图分类模型，完成模型训练；再次点餐机器人获取用户点餐的语音信息，通过语音识别模块将语音信号转换为文字，将文字输入意图识别模型，获得对应每个意图的概率，应用根据业务特点设置合适的阈值判定该对话所述意图，完成线上应用；针对线上意图识别得分较低，或者识别错误的意图，增加训练数据，重复步骤三和步骤四，使得意图识别越来越准确，完成线上优化；并可以通过扬声器播放反馈信息给用户，通过显示屏给用户确认点餐信息，确保点餐信息的正确，控制器控制无线通信模块将点餐信息发送至后台进行处理，从而完成点餐工作；
现有通用平台的意图识别方案为配置某一意图，一般需要配置意图所对应的动词和名词，比如点餐意图中的“来一碗面”，在配置的时候需要配置动词“来”以及名词“一碗面”，配置起来及其不方便，中间多一个子少一个字都不能识别，本申请在数据准备阶段只需要告诉模型“来一碗面”属于点餐意图，不用人为拆分为动词“来”和名词“一碗面”，训练好模型之后，对于来一份面这种有差异的句子也能准确识别出来所对应的意图，极大的增加配置的灵活性和简便度，优化了用户体验。
本发明已经公开了控制器、无线通信模块、语音识别模块的型号，本申请中涉及到的电气元件的内部结构及引脚功能均为本领域技术人员的公知常识，本领域技术人员有能力建立上述电气元件之间的电路连接关系，另外，利用无线通信模块建立无线连接是本领域技术人员的公共常识。
本发明提供了一种面向点餐机器人的智能意图识别人机交互方法，产生的有益效果为：创造性的将自然语言领域文本分类的方法应用到点餐机器人点餐阶段意图识别领域，极大的提升机器人智能化程度，不用人为拆分为动词和名词，具有模型训练功能，训练好模型之后，对于有差异的句子也能准确识别出来所对应的意图，极大的增加配置的灵活性和简便度，优化了用户体验。
以上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，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不会使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (6)

1.一种面向点餐机器人的智能意图识别人机交互方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤一，意图准备，开发人员根据业务特征归纳总结点餐的意图；
步骤二，数据准备，为日常点餐用语归纳标定其所属意图；
步骤三，模型训练，根据意图数量和训练数据规模选择合适的机器学习模型、训练意图分类模型；
步骤四，线上应用，点餐机器人获取用户点餐的语音信息，通过语音识别技术转化文字，将文字输入意图识别模型，获得对应每个意图的概率，应用根据业务特点设置合适的阈值判定该对话所述意图；
步骤五，线上优化，针对线上意图识别得分较低，或者识别错误的意图，增加训练数据，重复步骤三和步骤四，使得意图识别越来越准确。
2.根据权利要求1所述的面向点餐机器人的智能意图识别人机交互方法，其特征在于：所述步骤四的点餐机器人中设有控制器，所述控制器型号为STM32F103，所述控制器由小型蓄电池供电。
3.根据权利要求1所述的面向点餐机器人的智能意图识别人机交互方法，其特征在于：所述步骤四的点餐机器人中设有无线通信模块，所述无线通信模块型号为URS-GPRS-730，所述无线通信模块与控制器电气连接。
4.根据权利要求1所述的面向点餐机器人的智能意图识别人机交互方法，其特征在于：所述步骤四的点餐机器人中设有语音识别模块，所述语音识别模块型号为LD3320，所述语音识别模块与控制器电气连接。
5.根据权利要求1所述的面向点餐机器人的智能意图识别人机交互方法，其特征在于：所述步骤四的点餐机器人中设有用于语音播放反馈信息的扬声器，所述扬声器与控制器电气连接。
6.根据权利要求1所述的面向点餐机器人的智能意图识别人机交互方法，其特征在于：所述步骤四的点餐机器人中设有用于给顾客确认点餐信息的显示屏，所述显示屏与控制器电气连接。
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