CN110532364A - 一种使用智能机器人的智能咨询的方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种使用智能机器人的智能咨询的方法，属于人机交互技术领域，本发明主要是智能机器人收集问题，然后通过智能机器人平台与深度学习的有效的结合，将问题答案展示给问题提出人，从而达到用户交互与纳税人业务办理。

Description

一种使用智能机器人的智能咨询的方法

技术领域

本发明涉及人机交互技术，尤其涉及一种使用智能机器人的智能咨询的方法。

背景技术

在越来越多的行业与场景中，智能机器人的出现提高了人类的生活质量，给我们的日常生活带来了极大的便利，现有的机器人大部分都只是单纯的咨询服务，比如设定好极少数的问题与答案，以触摸屏点击的方式与用户进行交流，在人机交互与可操作性上都与预期中存在较大差距。纳税人在此类交互中，需要频繁点击触摸屏，到最后咨询完问题后，可能也并未得到想要的答案，这时就需要纳税人再到人工窗口进行详细咨询。这样一来，就使得纳税人的用户体验欠佳，机器人的咨询服务效果也很差。

发明内容

为了解决以上技术问题，本发明提出了一种使用智能机器人的智能咨询的方法，通过智能机器人平台与深度学习的有效的结合，从而达到快捷有效的用户交互与纳税人业务办理。

本发明的技术方案是：

一种使用智能机器人的智能咨询的方法，

智能机器人收集问题，然后通过智能机器人平台与深度学习的有效的结合，将问题答案展示给问题提出人，从而达到用户交互与纳税人业务办理。

步骤如下：

1)、首先在智能机器人上部署智能咨询的客户端，或将客户端集成在智能机器人的系统中作为一个系统应用；当纳税人对智能机器人提出问题时，智能机器人收集问题并将问题通过网络向应用层传递；

2)、应用层对问题进行分类，接着将已归类的问题上传核心层；

3)、核心层对各个词组组成的语句进行相似度排序，相似度最高的语句即为识别出的词林词典中的问题语句；

4)、针对在词林词典中识别出的语句，调用后台管理系统计算逻辑识别出问题答案，在经过处理之后，返回给应用层计算结果；

5)、应用层在获取到计算处理平台传递的问题答案之后反馈到智能机器人的客户端上，问题答案便由客户端展示给问题提出人，从而完成一个智能咨询的过程。

进一步的，应用层通过名词、问题构成将问题归类非专业问题或者闲聊问题归类上传核心层。

核心层即为后台管理系统----计算处理平台。所述计算处理平台由前置处理部分，问题检索部分，核心计算部分，精确处理部分组成。

其中，

前置处理部分负责接受问题请求，并对该问题进行处理。

问题检索部分依靠训练的语料分析模型对问题进行专业的分词，分词结束后利用Lucence检索与分布式存储部分储存的词林词典对分词语句进行匹配。

对分词语句进行匹配时有一个以上的候选问题与接收的请求进行匹配。

核心计算部分依靠深度学习训练出来的算法模型，对问题进行匹配识别；利用w2v训练模型引入向量模型，对分词完成的各个词组与词林词典中存储的词组分别进行余弦向量的计算，由此得出相似度；

精确处理部分针对以上问题，对各个词组组成的语句进行相似度排序，识别出相似度最高的语句。

进一步的，

智能咨询的过程持续一轮以上，计算处理层会根据问题提出人层层递进的问题语料分析判断提问人的具体意图，并持续返回计算结果；

将两轮以上的对话的内容进行保存，对其进行分析并对智能咨询方法加以升级改进。

本发明的有益效果是

本发明的智能机器人的智能咨询效率比普通机器人效率更高，纳税人在进行税务业务的智能咨询的同时除了可以立刻得到自己想要的信息的同时还会对自己接下来要办理的业务有一个详细的了解，如何办理，去哪办理一目了然。不仅省时省力，而且客户体验好，智能机器人的充分利用，使之富有亲和力，客户只需要刷脸即可识别出当前的纳税人的基本信息，即可以与智能机器人进行问答操作，轻松愉快的达到智能服务的目的。

(1)该方案针对现有机器人的死板的咨询方式进行了改进，使得智能机器人的智能咨询方式不再只能回答极少数的问题，针对纳税人提出的各种问题，机器人可以实时进行分析运算，最终得出对应的答案，答复纳税人，准确率极高。

(2)现有技术效率低，效果差，使用不方便。本方案提供的智能咨询解决方案，不仅效率高，准确率也极高。纳税人反响较好。

附图说明

图1是纳税人在智能机器人上进行智能咨询的流程图。

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做出创造性劳动的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。

具体部署实施过程如下：

1、首先智能机器人上部署智能咨询的客户端，或将客户端集成在机器人的系统中作为一个系统应用。当纳税人对智能机器人提出问题时，机器人收集问题将问题通过网络向应用层传递。

2、应用层对问题进行分类，通过名词、问题构成等将问题归类非专业问题或者闲聊问题等。接着将已归类的问题上传核心层。

3、核心层即为我们的后台管理系统----计算处理平台，该平台由前置处理部分，问题检索部分，核心计算部分，精确处理部分组成。前置处理部分负责接受问题请求，并对该问题进行简单处理。检索逻辑依靠本部门训练成熟的语料分析模型对问题进行专业的分词，分词结束后利用Lucence检索与分布式存储部分储存的词林词典对分词语句进行匹配。此时会有多个候选问题与接收的请求进行匹配。接下来便是核心的匹配计算逻辑，依靠深度学习训练出来的算法模型，对问题进行匹配识别。利用w2v训练模型引入向量模型，对分词完成的各个词组与词林词典中存储的词组分别进行余弦向量的计算，由此得出相似度。最后针对此问题，对各个词组组成的语句进行相似度排序。相似度最高的语句即为识别出的词林词典中的问题语句。

4、针对我们在词林词典中识别出的语句，调用后台管理系统计算逻辑识别出问题答案，在经过精确处理之后，返回给应用层计算结果。

5、应用层在获取到计算处理平台传递的问题答案之后反馈到智能机器人的客户端上，问题答案便由客户端展示给问题提出人，从而完成一个智能咨询的过程。

6、智能咨询的过程会持续多轮，计算处理层会根据问题提出人层层递进的问题语料分析判断提问人的具体意图，并持续返回计算结果。

7、最后将多轮对话的内容进行保存，以便后台工程师分析并对智能咨询方法加以升级改进。

以上所述仅为本发明的较佳实施例，仅用于说明本发明的技术方案，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内所做的任何修改、等同替换、改进等，均包含在本发明的保护范围内。

Claims (10)

1.一种使用智能机器人的智能咨询的方法，其特征在于，

智能机器人收集问题，然后通过智能机器人平台与深度学习的有效的结合，将问题答案展示给问题提出人，从而达到用户交互与纳税人业务办理。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

1)、首先在智能机器人上部署智能咨询的客户端，或将客户端集成在智能机器人的系统中作为一个系统应用；当纳税人对智能机器人提出问题时，智能机器人收集问题并将问题通过网络向应用层传递；

2)、应用层对问题进行分类，接着将已归类的问题上传核心层；

3)、核心层对各个词组组成的语句进行相似度排序，相似度最高的语句即为识别出的词林词典中的问题语句；

4)、针对在词林词典中识别出的语句，调用后台管理系统计算逻辑识别出问题答案，在经过处理之后，返回给应用层计算结果；

5)、应用层在获取到计算处理平台传递的问题答案之后反馈到智能机器人的客户端上，问题答案便由客户端展示给问题提出人，从而完成一个智能咨询的过程。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，

应用层通过名词、问题构成将问题归类非专业问题或者闲聊问题归类上传核心层；核心层即为后台管理系统----计算处理平台。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，

所述计算处理平台由前置处理部分，问题检索部分，核心计算部分，精确处理部分组成。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，

前置处理部分负责接受问题请求，并对该问题进行处理。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，

问题检索部分依靠训练的语料分析模型对问题进行专业的分词，分词结束后利用Lucence检索与分布式存储部分储存的词林词典对分词语句进行匹配。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，

对分词语句进行匹配时有一个以上的候选问题与接收的请求进行匹配。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，

核心计算部分依靠深度学习训练出来的算法模型，对问题进行匹配识别；利用w2v训练模型引入向量模型，对分词完成的各个词组与词林词典中存储的词组分别进行余弦向量的计算，由此得出相似度。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，

精确处理部分针对以上问题，对各个词组组成的语句进行相似度排序，识别出相似度最高的语句。

10.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，

智能咨询的过程持续一轮以上，计算处理层会根据问题提出人层层递进的问题语料分析判断提问人的具体意图，并持续返回计算结果；

将两轮以上的对话的内容进行保存，对其进行分析并对智能咨询方法加以升级改进。