CN109979457A - 一种应用于智能对话机器人的千人千面的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种应用于智能对话机器人的千人千面的方法，解决了智能对话机器人对话不够灵活多变的问题，其技术方案要点是设置一个具有规则库的对话话术，除规则库之外，该对话话术还包括应答句子模板、对话流程和对话策略，规则库包括对话策略选择规则、应答选择规则、变量求值规则和音频选择规则等。应用规则库中的规则使得对话机器人能灵活应对各种用户，并能够根据用户说话的内容、语气或情绪实时调整对话策略，使对话更贴近真实的人‑人对话。
Description
技术领域
本公开涉及人工智能领域,尤其涉及一种应用于智能对话机器人的千人千面的方法。
背景技术
与传统的人工呼叫相比，对话机器人的优势明显：工作效率高、数据管理清晰、消费成本低等优点，因而对话机器人越来越多的运用在服务类行业。但目前可见的对话机器人只能单一的运用在某个行业或某个领域，不同的领域需要的机器人不同，对话机器人不够灵活较为僵硬，不能将现有资源和信息与用户信息结合起来进行个性化的对话服务。
发明内容
本公开目的是提供一种应用于智能对话机器人的千人千面的方法，实现对话机器人灵活与用户对话的目的。
本公开的上述技术目的是通过以下技术方案得以实现的：
一种应用于智能对话机器人的千人千面的方法，包括：
从用户说话、数据库和其他数据源获取影响对话的槽值；
从对话话术中加载规则库，其中，所述对话话术包括应答句子模板、对话流程、对话策略和规则库，所述规则库包括对话策略选择规则、应答选择规则、变量求值规则、音频选择规则；
识别用户说话意图；
根据所述对话策略选择规则选择对话策略；
根据所述对话策略选择所述对话流程的分支；
根据所述分支和所述应答选择规则选择所述应答句子模板；
根据所述变量求值规则，对所述应答句子模板中用到的变量进行求值，获取实际取值；
所述求值完成后，用所述实际取值替换所述应答句子模板中的所述变量，得到应答句子；
根据所述音频选择规则，选择所述应答句子对应的音频进行拼接并输出。
作为具体实施例地，所述规则库包括TTS合成参数，所述TTS合成参数包括语速、音频、音色和说话风格。
进一步地， 所述变量的实际取值通过TTS合成参数进行语音合成，然后与所述应答句子对应的音频进行拼接并输出。
作为具体实施例地，所述影响对话的槽值包括：
用户个人信息，包括职业、性别、年龄和姓氏；
用户当前状态，包括情绪和音调；
对话系统当前状态，包括当前时间、当前流程和意向判断结果；
客户业务数据；
环境数据。
作为具体实施例地，所述规则库包括短期记忆规则。短期记忆规则是指从数据库中获取一段较短时间（昨天或一周内）的历史对话数据，例如对话状态（接通或未接通等），对话意向（在忙、拒绝或接受邀约等），统计数据（对话次数等），然后根据这些数据选择不同的开场白和对话策略，比如昨天打过电话但用户在忙，则可以说：“昨天给您电话您在忙，今天您有没有时间”，这样给用户的感觉就比较亲切，更富有人情味，可以快速切入主题。
一种计算机设备，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程序时实现如上述任一项所述的方法。
综上所述，本公开的有益效果在于：只需要设置一个通用的对话话术，包括应答句子模板，结合包括对话策略选择规则、应答选择规则、变量求值规则和音频选择规则等规则的规则库；使得对话机器人能灵活应对用户说话，并能够根据用户说话的语气或音调等实时调整对话策略，让对话更贴近真实的人-人对话。
附图说明
图1为本公开流程示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本公开作进一步详细说明。
本公开提供的应用于智能对话机器人的千人千面的方法，如图1所示，首先从数据库、对话过程中的用户说话和其他数据源获取影响对话的槽值，影响对话的槽值包括：
（1）用户个人信息：如职业，性别，年龄，姓氏等；
（2）用户当前状态：如情绪，音调等；
（3）对话系统当前状态：如当前时间，当前流程，意向判断结果等；
（4）用户业务数据：如欠款金额、逾期时间等；
（5）环境数据：如从第三方数据库或API得到的天气信息、地理信息等。
槽值的获取方式包括：
(1) 和用户的对话，根据规则库的规则或语义理解模型从用户说话当中提取的信息；
(2) 拨打前导入的数据，包括用户个人信息或业务数据；
(3) 已有的数据库或API，可以实时查询到一些和用户相关的业务数据或其它数据；
(4) 第三方数据库或API，可以查询到一些外部环境信息；
(5) 通话记录数据库，可以得到和用户相关的通话意向标签，统计数据等；
(6) 对话系统内部状态，如当前时间，当前流程，意向判断结果等；
(7) 智能模型，从用户的声音或语句识别出一些和用户有关的信息，如性别、年龄、意图、情绪等。
槽值获取后，从对话话术中加载规则库，本公开的数据库、对话话术和规则库都是预先设定好的，在这里直接使用。对话话术只有一个，包括应答句子模板、对话流程、对话策略和规则库，规则库包括对话策略选择规则、应答选择规则、变量求值规则、音频选择规则和TTS合成参数等；其中TTS合成参数包括语速、音频、音色和说话风格等。
规则库加载后，识别用户说话意图，用户意图的识别方法有很多种，比如基于规则/正则表达式/分词/关键词/词典/词库的方法，基于深度神经网络的事先训练好的模型，传统机器学习算法如支持向量机，决策树等，其它机器学习方法如语义哈希和语义相似度等；这些方法属于机器学习和自然语言处理领域，可以直接调用，不属于本公开保护的范围，这里不再具体说明。
用户意图识别完成后根据对话策略选择规则选择对话策略，根据对话策略选择对话流程的分支。对话策略的选择包括，收到拒绝时是否挽回，挽回的次数设定；遇到无法回答的问题是，结束对话还是告知用户这个问题现在无法回答稍后再进行解答；向用户提问时，先询问房子情况还是先询问车子情况等等。
再根据对话流程的分支和应答选择规则选择应答句子模板，例如当用户的职业为上班时，回复句子是“那就不耽误您上班了”，当用户职业为做生意时，回复则为“那就不耽误您赚钱了”；假如从数据库中获取到用户所在地为南京，同时从天气网站获取到南京在下雨，就可以提醒用户“南京今天有雨，记得带伞哦”。然后再根据变量求值规则，对应答句子模板中用到的变量进行求值，获取实际取值。用到的变量例如称呼变量，当用户性别为女时，称呼为女士，用户性别为男时，称呼为先生，若用户姓氏为已知，比如姓黄，则为黄先生或黄女士，姓氏未知时直接称呼女士或先生。
实际取值获取后，将实际取值替换应答句子模板中的变量，得到应答句子，根据音频选择规则，选择应答句子对应的音频进行拼接然后输出。若变量的实际取值没有对应的音频，则需要根据TTS合成参数进行TTS语音合成，再与已有应答句子的音频进行拼接，最终输出。例如本次通话获取称呼变量的实际取值为黄女士，而音频中没有“黄”的音频，则音频“黄”需要TTS合成，再与已有的音频拼接，通话结束时就能够输出音频“黄女士，再见”。
在本公开的具体实施例中，音频选择规则和TTS合成参数包括但不限于例如，若用户性别为男，选择一个温柔女声版的录音或TTS合成语音，同样用户性别为女，选择一个磁性男声版的录音或TTS合成语音；若用户抱怨听不清楚，可以调整TTS减缓语速；如果对话时间是早上，可以选择情绪饱满的音频，下午可以选择稍带疲惫沙哑的音频。
在本公开的具体实施例中，数据库、规则库、对话话术以及槽值获取的方式，都是预先设定好的，在实际使用中，可以根据具体的需要进行不同的设定，通过本公开的这种“千人千面”的对话方法，能够使智能对话设备灵活应对用户说话并给出合适的回答。
上述描述为本公开示范性实施例，本公开的保护范围由权利要求书及其等效物限定。
Claims (7)
1.一种应用于智能对话机器人的千人千面的方法，其特征在于，包括：
从用户说话、数据库和其他数据源获取影响对话的槽值；
从对话话术中加载规则库，其中，所述对话话术包括应答句子模板、对话流程、对话策略和规则库，所述规则库包括对话策略选择规则、应答选择规则、变量求值规则、音频选择规则；
识别用户说话意图；
根据所述对话策略选择规则选择对话策略；
根据所述对话策略选择所述对话流程的分支；
根据所述分支和所述应答选择规则选择所述应答句子模板；
根据所述变量求值规则，对所述应答句子模板中用到的变量进行求值，获取实际取值；
所述求值完成后，用所述实际取值替换所述应答句子模板中的所述变量，得到应答句子；
根据所述音频选择规则，选择所述应答句子对应的音频进行拼接并输出。
2.如权利要求1所述的一种应用于智能对话机器人的千人千面的方法，其特征在于，所述规则库包括TTS合成参数，所述TTS合成参数包括语速、音频、音色和说话风格。
3.如权利要求2所述的一种应用于智能对话机器人的千人千面的方法，其特征在于，所述变量的实际取值通过TTS合成参数进行语音合成，然后与所述应答句子对应的音频进行拼接并输出。
4.如权利要求1所述的一种应用于智能对话机器人的千人千面的方法，其特征在于，所述影响对话的槽值包括：
用户个人信息，包括职业、性别、年龄和姓氏；
用户当前状态，包括情绪和音调；
对话系统当前状态，包括当前时间、当前流程和意向判断结果；
用户业务数据；
环境数据。
5.如权利要求1所述的一种应用于智能对话机器人的千人千面的方法，其特征在于，所述规则库包括短期记忆规则，所述短期记忆规则为从所述数据库中获取一段时间内的历史对话数据。
6.如权利要求5所述的一种应用于智能对话机器人的千人千面的方法，其特征在于，所述历史对话数据包括对话状态、对话意向和统计数据。
7.一种计算机设备，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程序时实现如权利要求1-6中任一项所述的方法。
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