CN110619041A - 一种智能对话方法、装置以及计算机可读存储介质 - Google Patents

一种智能对话方法、装置以及计算机可读存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种智能对话方法、装置以及计算机可读存储介质，应用于设置有问答知识库的服务端，所述方法包括：接收来自客户端发送的请求信息；响应于所述请求信息，基于所述问答知识库选取与所述请求信息对应的回复信息；向客户端反馈所述回复信息。使用时，用户(更具体的说是儿童)在客户端上手写输入或者语音输入儿童问题，客户端将该儿童问题进行整理，生成请求信息，并将生成的请求信息发送到服务端。由此，儿童自身有一些心理问题或者其他问题，都可以通过本方案得到相应的回复信息，以帮助儿童解决儿童心理健康问题。

Description

一种智能对话方法、装置以及计算机可读存储介质
技术领域
本发明涉及人工智能领域，尤其涉及一种智能对话方法、装置以及计算机可读存储介质。
背景技术
儿童心理健康问题是一类常见的儿童问题,如“我想妈妈了,我被爸爸打了”,这些问题儿童是有解决的需求的。
对话系统是一类非常宽泛的技术,必须要细化到某一垂直领域内,对话才能有效,但是现有的对话系统对于解决儿童心理健康问题尚没有成熟的方案。
发明内容
本发明实施例提供了一种智能对话方法、装置以及计算机可读存储介质，具有帮助解决儿童心理健康问题的效果。
本发明一方面提供一种智能对话方法，应用于设置有问答知识库的服务端，所述方法包括：接收来自客户端发送的请求信息；响应于所述请求信息，基于所述问答知识库选取与所述请求信息对应的回复信息；向客户端反馈所述回复信息。
在一可实施方式中，所述基于所述问答知识库选取与所述用户请求信息对应的回复信息，包括：从所述问答知识库中选取与所述请求信息匹配的目标问题；提取与所述目标问题相对应的回复信息。
在一可实施方式中，所述从所述问答知识库中选取与所述请求信息匹配的目标问题，包括：将所述请求信息逐一与已存入所述问答知识库中的问题进行相似度计算，得到对应每个问题的相似值；选取相似值最高的问题作为目标问题。
在一可实施方式中，所述选取相似值最高的问题作为目标问题，包括：确定所得到的对应每个问题的相似值中的最高相似值；判断所述最高相似值是否超过预设值；若判定所述最高相似值超过预设值，则将所述最高相似值对应的问题作为目标问题。
在一可实施方式中，所述方法还包括：若判定所述最高相似值未超过预设值，则通过自然语言理解模型识别所述请求信息的情感类型；根据所识别得到的情感类型，获取对应于所述情感类型的回复信息。
本发明另一方面提供一种智能对话装置，应用于设置有问答知识库的服务端，所述装置包括：接收模块，用于接收来自客户端发送的请求信息；响应模块，用于响应于所述请求信息，基于所述问答知识库选取与所述请求信息对应的回复信息；回复模块，用于向客户端反馈所述回复信息。
在一可实施方式中，所述响应模块在响应于所述请求信息之后，具体用于：从所述问答知识库中选取与所述请求信息匹配的目标问题；提取与所述目标问题相对应的回复信息。
在一可实施方式中，所述响应模块在从所述问答知识库中选取与所述请求信息匹配的目标问题的过程中，还具体用于：将所述请求信息逐一与已存入所述问答知识库中的问题进行相似度计算，得到对应每个问题的相似值；选取相似值最高的问题作为目标问题。
在一可实施方式中，所述响应模块在得到对应每个问题的相似值之后，还具体用于：确定所得到的对应每个问题的相似值中的最高相似值；
判断所述最高相似值是否超过预设值；若判定所述最高相似值超过预设值，则将所述最高相似值对应的问题作为目标问题；若判定所述最高相似值未超过预设值，则通过自然语言理解模型识别所述请求信息的情感类型；根据所识别得到的情感类型，获取对应于所述情感类型的回复信息。
本发明另一方面提供一种计算机可读存储介质，所述存储介质包括一组计算机可执行指令，当所述指令被执行时用于执行一种智能对话方法。
在本发明实施例中，使用时，用户(更具体的说是儿童)在客户端上手写输入或者语音输入儿童问题，客户端将该儿童问题进行整理，生成请求信息，并将生成的请求信息发送到服务端。
服务端接收来自客户端的请求信息，并响应该请求信息。服务端从该请求信息中提取儿童问题，并从问答知识库中选取对应于该儿童问题的回复信息。其中，问答知识库中预存有一系列有关儿童心理问题的键值对，键为问题信息，值为对应问题信息的回复信息，问答知识库可根据键信息得到对应的值信息；其中，回复信息可以是解决儿童问题的方案，也可以是鼓励性质的话语。最后服务端将所获取的回复信息发送至客户端。
由此，儿童自身有一些心理问题或者其他问题，都可以通过本方案得到相应的回复信息，以帮助儿童解决儿童心理健康问题。
附图说明
通过参考附图阅读下文的详细描述，本发明示例性实施方式的上述以及其他目的、特征和优点将变得易于理解。在附图中，以示例性而非限制性的方式示出了本发明的若干实施方式，其中：
在附图中，相同或对应的标号表示相同或对应的部分。
图1为本发明实施例一种智能对话方法的实现流程示意图；
图2为本发明实施例一种智能对话方法的具体实现流程示意图；
图3为本发明实施例一种智能对话装置的结构组成示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、特征、优点能够更加的明显和易懂，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，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而非全部实施例。基于本发明中的实施例，本领域技术人员在没有做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。
图1为本发明实施例一种智能对话方法的实现流程示意图；图2为本发明实施例一种智能对话方法的具体实现流程示意图；
如图1和图2所示，本发明实施例一方面提供一种智能对话方法，应用于设置有问答知识库的服务端，方法包括：
步骤101，接收来自客户端发送的请求信息。
步骤102，响应于请求信息，基于问答知识库选取与请求信息对应的回复信息。
步骤103，向客户端反馈回复信息。
本实施例中，使用时，用户(更具体的说是儿童)在客户端上手写输入或者语音输入儿童问题，客户端将该儿童问题进行整理，生成请求信息，并将生成的请求信息发送到服务端。
服务端接收来自客户端的请求信息，并响应该请求信息。服务端从该请求信息中提取儿童问题，并从问答知识库中选取对应于该儿童问题的回复信息。其中，问答知识库中预存有一系列有关儿童心理问题的键值对，键为问题信息，值为对应问题信息的回复信息，问答知识库可根据键信息得到对应的值信息；其中，回复信息可以是解决儿童问题的方案，也可以是鼓励性质的话语。最后服务端将所获取的回复信息发送至客户端。
由此，儿童自身有一些心理问题或者其他问题，都可以通过本方案得到相应的回复信息，以帮助儿童解决儿童心理健康问题。
在一可实施方式中，基于问答知识库选取与用户请求信息对应的回复信息，包括：
从问答知识库中选取与请求信息匹配的目标问题；
提取与目标问题相对应的回复信息。
参考图2，本实施例中，步骤102中的“基于问答知识库选取与用户请求信息对应的回复信息”的具体步骤为：服务端将所得到的儿童问题与问答知识库中键信息进行匹配，若在问答知识库存在与到该儿童问题相匹配的目标问题，则提取对应该目标问题的回复信息。
在一可实施方式中，从问答知识库中选取与请求信息匹配的目标问题，包括：
将请求信息逐一与已存入问答知识库中的问题进行相似度计算，得到对应每个问题的相似值；
选取相似值最高的问题作为目标问题。
本实施例中，由于在问答知识库中的键信息无法完美覆盖所有的儿童问题，因此，在上述步骤中的“从问答知识库中选取与请求信息匹配的目标问题”进一步的操作为：问答知识库将所得到的儿童问题与所有的键信息(即问题信息)进行相似度计算，计算方法可由现有的自然语语义相似度计算来完成。接着计算得到对应每个键信息与儿童问题的相似值，选取相似值最高的问题信息作为目标问题。
在一可实施方式中，选取相似值最高的问题作为目标问题，包括：
确定所得到的对应每个问题的相似值中的最高相似值；
判断最高相似值是否超过预设值；若判定最高相似值超过预设值，则将最高相似值对应的问题作为目标问题。
本实施例中，由于在相似度匹配时，有可能选取的问题的相似度信息很低，对应的回复信息有可能不能准确对应客户端发出的儿童问题。因此在上述步骤中的“选取相似值最高的问题作为目标问题”的具体步骤为：在确定好最高相似值的问题为目标问题后，进一步判断该目标问题的相似度是否超过预设值；若判定该目标问题的相似度超过预设值，则最终确定该最高相似值的问题为目标问题。
在一可实施方式中，方法还包括：
若判定最高相似值未超过预设值，则通过自然语言理解模型识别请求信息的情感类型；
根据所识别得到的情感类型，获取对应于情感类型的回复信息。
参考图2，本实施例中，若上述步骤中判定该目标问题的相似度未超过预设值，则进一步通过预先训练好的自然语言理解模型对儿童问题进行情感类型识别，其中，情感类型包括喜欢、伤心、厌恶、生气、快乐等。问答知识库中还存有对应于情感类型的键值对，其中键信息为情感类型，值信息为对应于情感类型的话语。在通过自然语言理解模型识别该儿童问题的情感类型后，问答知识库根据所识别后的情感类型提取对应的回复信息，最后将所提取的回复信息发送至客户端。
进一步的，若通过训练好的自然语言理解模型无法对儿童问题进行情感类型识别时，问答知识库将不予回复。
图3为本发明实施例一种智能对话装置的结构组成示意图。
如图3所示，基于上文提供的一种智能对话方法，本发明实施例另一方面提供一种智能装置，装置包括：
接收模块201，用于接收来自客户端发送的请求信息；
响应模块202，用于响应于请求信息，基于问答知识库选取与请求信息对应的回复信息；
回复模块203，用于向客户端反馈回复信息。
本实施例中，使用时，用户(更具体的说是儿童)在客户端上手写输入或者语音输入儿童问题，客户端将该儿童问题进行整理，生成请求信息，并将生成的请求信息发送到服务端。
服务端通过接收模块201接收来自客户端的请求信息。通过响应模块202响应该请求信息并从该请求信息中提取儿童问题，接着从问答知识库中选取对应于该儿童问题的回复信息。其中，问答知识库中预存有一系列有关儿童心理问题的键值对，键为问题信息，值为对应问题信息的回复信息，问答知识库可根据键信息得到对应的值信息；其中，回复信息可以是解决儿童问题的方案，也可以是鼓励性质的话语。最后通过回复模块203将所获取的回复信息发送至客户端。
由此，儿童自身有一些心理问题或者其他问题，都可以通过本方案得到相应的回复信息，以帮助儿童解决儿童心理健康问题。
在一可实施方式中，响应模块202在响应于请求信息之后，具体用于：
从问答知识库中选取与请求信息匹配的目标问题；
提取与目标问题相对应的回复信息。
参考图2，本实施例中，响应模块202在响应于请求信息之后，还具体用于将所得到的儿童问题与问答知识库中键信息进行匹配，若在问答知识库存在与到该儿童问题相匹配的目标问题，则提取对应该目标问题的回复信息。
在一可实施方式中，响应模块202在从所述问答知识库中选取与所述请求信息匹配的目标问题的过程中，还具体用于：
将请求信息逐一与已存入问答知识库中的问题进行相似度计算，得到对应每个问题的相似值；
选取相似值最高的问题作为目标问题。
本实施例中，由于在问答知识库中的键信息无法完美覆盖所有的儿童问题，因此，响应模块202在从所述问答知识库中选取与所述请求信息匹配的目标问题的过程中，还具体用于将问答知识库中的所有键信息(即问题信息)逐一与所得到的儿童问题与进行相似度计算，其中，计算方法可由现有的自然语言语义相似度计算来完成。然后得到对应每个键信息与儿童问题的相似值，选取相似值最高的问题信息作为目标问题。
在一可实施方式中，响应模块202在得到对应每个问题的相似值之后，还具体用于：
确定所得到的对应每个问题的相似值中的最高相似值；
判断最高相似值是否超过预设值；
若判定最高相似值超过预设值，则将最高相似值对应的问题作为目标问题；
若判定最高相似值未超过预设值，则通过自然语言理解模型识别请求信息的情感类型；
根据所识别得到的情感类型，获取对应于情感类型的回复信息。
参考图2，本实施例中，由于在相似度匹配时，有可能选取的问题的相似度信息很低，对应的回复信息有可能不能准确对应客户端发出的儿童问题。因此，响应模块202在选取相似值最高的问题作为目标问题的具体过程为：在确定好最高相似值的问题为目标问题后，进一步判断该目标问题的相似度是否超过预设值；若判定该目标问题的相似度超过预设值，则最终确定该最高相似值的问题为目标问题。
若判定该目标问题的相似度未超过预设值，则进一步通过预先训练好的自然语言理解模型对儿童问题进行情感类型识别，其中，情感类型包括喜欢、伤心、厌恶、生气、快乐等。问答知识库中还存有对应于情感类型的键值对，其中键信息为情感类型，值信息为对应于情感类型的话语。在通过自然语言理解模型识别该儿童问题的情感类型后，再通过响应模块202根据所识别后的情感类型从问答知识库中提取对应的回复信息，最后将所提取的回复信息发送至客户端。
进一步的，若通过训练好的自然语言理解模型无法对儿童问题进行情感类型识别时，回复模块203将不予回复。
基于上文提供的一种智能对话方法，本发明实施例另一方面提供一种计算机可读存储介质，可读存储介质包括一组计算机可执行指令，应用于设置有问答知识库的服务端中，当指令被执行时用于接收来自客户端发送的请求信息；响应于所述请求信息，基于所述问答知识库选取与所述请求信息对应的回复信息；向客户端反馈所述回复信息。
本实施例中，使用时，用户(更具体的说是儿童)在客户端上手写输入或者语音输入儿童问题，客户端将该儿童问题进行整理，生成请求信息，并将生成的请求信息发送到服务端。
服务端接收来自客户端的请求信息，并响应该请求信息。服务端从该请求信息中提取儿童问题，并从问答知识库中选取对应于该儿童问题的回复信息。其中，问答知识库中预存有一系列有关儿童心理问题的键值对，键为问题信息，值为对应问题信息的回复信息，问答知识库可根据键信息得到对应的值信息；其中，回复信息可以是解决儿童问题的方案，也可以是鼓励性质的话语。最后服务端将所获取的回复信息发送至客户端。
由此，儿童自身有一些心理问题或者其他问题，都可以通过本方案得到相应的回复信息，以帮助儿童解决儿童心理健康问题。
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、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。而且，描述的具体特征、结构、材料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。
此外，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”的特征可以明示或隐含地包括至少一个该特征。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。
以上，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种智能对话方法，其特征在于，应用于设置有问答知识库的服务端，所述方法包括：
接收来自客户端发送的请求信息；
响应于所述请求信息，基于所述问答知识库选取与所述请求信息对应的回复信息；
向客户端反馈所述回复信息。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述问答知识库选取与所述用户请求信息对应的回复信息，包括：
从所述问答知识库中选取与所述请求信息匹配的目标问题；
提取与所述目标问题相对应的回复信息。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述从所述问答知识库中选取与所述请求信息匹配的目标问题，包括：
将所述请求信息逐一与已存入所述问答知识库中的问题进行相似度计算，得到对应每个问题的相似值；
选取相似值最高的问题作为目标问题。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述选取相似值最高的问题作为目标问题，包括：
确定所得到的对应每个问题的相似值中的最高相似值；
判断所述最高相似值是否超过预设值；若判定所述最高相似值超过预设值，则将所述最高相似值对应的问题作为目标问题。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
若判定所述最高相似值未超过预设值，则通过自然语言理解模型识别所述请求信息的情感类型；
根据所识别得到的情感类型，获取对应于所述情感类型的回复信息。
6.一种智能对话装置，其特征在于，应用于设置有问答知识库的服务端，所述装置包括：
接收模块，用于接收来自客户端发送的请求信息；
响应模块，用于响应于所述请求信息，基于所述问答知识库选取与所述请求信息对应的回复信息；
回复模块，用于向客户端反馈所述回复信息。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述响应模块在响应于所述请求信息之后，具体用于：
从所述问答知识库中选取与所述请求信息匹配的目标问题；
提取与所述目标问题相对应的回复信息。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述响应模块在从所述问答知识库中选取与所述请求信息匹配的目标问题的过程中，还具体用于：
将所述请求信息逐一与已存入所述问答知识库中的问题进行相似度计算，得到对应每个问题的相似值；
选取相似值最高的问题作为目标问题。
9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述响应模块在得到对应每个问题的相似值之后，还具体用于：
确定所得到的对应每个问题的相似值中的最高相似值；
判断所述最高相似值是否超过预设值；
若判定所述最高相似值超过预设值，则将所述最高相似值对应的问题作为目标问题；
若判定所述最高相似值未超过预设值，则通过自然语言理解模型识别所述请求信息的情感类型；
根据所识别得到的情感类型，获取对应于所述情感类型的回复信息。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质包括一组计算机可执行指令，当所述指令被执行时用于执行权利要求1-5任一项所述的一种智能对话方法。
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