CN110727776B - 一种基于人工智能的汽车问答交互系统及交互方法 - Google Patents

一种基于人工智能的汽车问答交互系统及交互方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种基于人工智能的汽车问答交互系统及交互方法，与现有的人工智能技术相比较，该系统采用多维度的算法模型，可针对不同车型同一问题，有区别回答；同时可以输出视频、文本、语音等多种智能回答的方式；车主使用车载交互APP或者智能手机交互APP等交互端为载体，通过互联网云平台将问答发送给智能机器人，智能机器人运用知识库和算法模型对问题进行智能的识别、分组、搜索等方式，最终将问题以视频、语音、文本等多种方式回复方式通过交互端载体回复给车主，同时后台管理服务器中的管理系统APP进行统计、管理等增强智能机器人的自学习功能。

Description

一种基于人工智能的汽车问答交互系统及交互方法
技术领域
本发明属于车载智能交互技术领域，涉及一种基于人工智能的汽车问答交互系统及交互方法。
背景技术
基于人工智能的汽车问答系统主要是一方面，针对高频次、高重复率的提问和海量客户，采用人工智能，自然语言处理技术,能够极大地提高工作效率，降低人工成本。另一方面，如何为客户输出更为全面的高质量的服务，更好地提升用户在消费升级当中的体验要在长期的交互过程中不断学习和自我完善(自学习)，达成对接收到的语句进行更精准的语义分析，能够通过上下文关联、场景管理、个性化推理等过程对自然语言进行准确理解，同时更需要积累庞大的知识库，特别是在相关专业知识方面进行长期学习。现有的汽车问答系统，无法进行人工智能处理，只能进行人工处理，例如车主通过车机呼叫并拨打远程的客服中心电话等方式，且现有的汽车问答系统只能与系统内置的汽车产品手册进行问答交互，功能单一。
发明内容
本发明为了克服现有技术存在的上述问题，提供了一种基于人工智能的汽车问答交互系统及交互方法。
本发明是采用如下技术方案实现的：
本发明提供了一种基于人工智能的汽车问答交互系统，其特征在于，包括带有交互APP的交互端、与交互端进行网络通讯连接的互联网云平台、与互联网云平台进行网络通讯连接的智能机器人、与智能机器人数据通讯连接的知识库以及带与智能机器人数据通讯连接的带有管理系统APP的后台管理服务器，车主操作交互端。
进一步的技术方案为：
所述的交互端为能进行网络通讯连接的车载交互系统或能进行网络通讯连接的智能手机，车载交互系统中带有的交互APP为车载交互APP，智能手机中带有的交互APP为智能手机交互APP。
本发明还提供了一种基于人工智能的汽车问答交互方法，车主通过交互端和云平台将问题发送给智能机器人，智能机器人运用知识库对问题进行智能识别、分组和搜索，最终将问题以视频、语音、文本的回复方式通过交互端反馈给车主，同时后台管理服务器进行统计、管理以增强智能机器人的自学习功能，具体过程如下：
1)问答模块：智能机器人问答架构：检索+匹配+排序：
(1)检索Retrieval：
a.将每个相似问作为一个可被检索的文档；
b.输出为若干个query,question句对；
c.每个相似问题都对应一个知识点；
(2)匹配Matching：
a.计算query,question的语义相似度特征；
b.无监督算法模型：采用TF-IDF算法或/和BM25算法或/和WMD算法；
c.有监督算法模型：CNN算法或/和RNN算法；
(3)排序Ranking：
a.用知识库内的相似问，构造句对训练数据，训练一个有监督的模型；
b.判断query，question的分数，选择分数最高的问题对应的知识点作为智能机器人的回复；
2)智能机器人增量学习构架：通过批量导入和聚类初始化知识库上线后，智能机器人自动统计分析未能回答的问题，并推荐到后台管理服务器中，人工审核后作为新的知识点加入到知识库；
对于用户的问题，建立问答模型：对于高置信度的问题，无需处理；对于中置信度的问题，进行审核之后，添加到知识库已有的知识点中；对于低置信度的问题，进行聚类，在知识库中创建新的知识点；
3)任务核心技术模块：执行任务中的核心技术，模块包括：意图识别、实体抽取、对话管理：
a.意图识别Intent Detection：根据自然语言query识别用户意图；
b.实体抽取Entity Extraction：从自然语言query中抽取信息并进行归一化；
c.对话管理Dialog Management：对词槽进行填充、更新或清空；控制对话的流程。
与现有技术相比本发明的有益效果是：
本发明为基于人工智能的客服系统，是在原有车载APP中搭建人工智能处理模块的方法来替代原有的人工处理，使原有的汽车产品手册变为更智能的用户需求问答系统，并可扩展加入其它内容，成为车载的一个好助手。与现有的人工智能技术相比较，该系统采用多维度的算法模型，可针对不同车型同一问题，有区别回答；同时可以输出视频、文本、语音等多种智能回答的方式。车主使用车载交互APP或者智能手机交互APP等交互端为载体，通过互联网云平台将问答发送给智能机器人，智能机器人运用知识库和算法模型对问题进行智能的识别、分组、搜索等方式，最终将问题以视频、语音、文本等多种方式回复方式通过交互端载体回复给车主，同时后台管理服务器中的管理系统APP进行统计、管理等增强智能机器人的自学习功能。
附图说明
图1为本发明提供的一种基于人工智能的汽车问答交互系统的结构示意图。
图2为本发明提供的一种基于人工智能的汽车问答交互方法中的智能机器人问答架构的示意图。
图3为本发明提供的一种基于人工智能的汽车问答交互方法中的智能机器人增量学习构架的示意图。
图4为本发明提供的一种基于人工智能的汽车问答交互方法中的任务核心技术模块的示意图。
图中：1.车主，2.交互端，3.互联网云平台，4.智能机器人，5.知识库，6. 后台管理服务器。
具体实施方式
如图1所示，本发明提供了一种基于人工智能的汽车问答交互系统，包括带有交互APP的交互端2、与交互端2进行网络通讯连接的互联网云平台3、与互联网云平台3进行网络通讯连接的智能机器人4、与智能机器人4数据通讯连接的知识库5以及带与智能机器人4数据通讯连接的带有管理系统APP 的后台管理服务器6，交互端2为能进行网络通讯连接的车载交互系统或能进行网络通讯连接的智能手机，车载交互系统中带有的交互APP为车载交互 APP，智能手机中带有的交互APP为智能手机交互APP，车主1操作交互端 2。
本发明还提供了一种基于人工智能的汽车问答交互方法，车主1通过交互端2和云平台3将问题发送给智能机器人4，智能机器人4运用知识库5对问题进行智能识别、分组和搜索，最终将问题以视频、语音、文本的回复方式通过交互端2反馈给车主，同时后台管理服务器6进行统计、管理以增强智能机器人的自学习功能，具体过程如下：
1)问答模块：智能机器人(3)问答架构：检索+匹配+排序，如图2 所示：
(1)检索Retrieval：
a.将每个相似问作为一个可被检索的文档；
b.输出为若干个query,question句对；
c.每个相似问题都对应一个知识点；
(2)匹配Matching：
a.计算query,question的语义相似度特征；
b.无监督算法模型：采用TF-IDF算法或/和BM25算法或/和WMD算法；
c.有监督算法模型：CNN算法或/和RNN算法；
(3)排序Ranking：
a.用知识库(5)内的相似问，构造句对训练数据，训练一个有监督的模型；
b.判断query，question的分数，选择分数最高的问题对应的知识点作为智能机器人(3)的回复；
2)智能机器人(3)增量学习构架：可通过批量导入和聚类初始化知识库(5)上线后，智能机器人(3)自动统计分析未能回答的问题，并推荐到后台管理服务器(6)中，人工审核后作为新的知识点加入到知识库(5)；
如图3所示，对于用户的问题，建立问答模型：对于高置信度的问题，无需处理；对于中置信度的问题，进行审核之后，添加到知识库(5)已有的知识点中；对于低置信度的问题，进行聚类，在知识库(5)中创建新的知识点；
3)任务核心技术模块：执行任务中的核心技术，模块包括：意图识别、实体抽取、对话管理，如图4所示：
a.意图识别Intent Detection：根据自然语言query识别用户意图；
b.实体抽取Entity Extraction：从自然语言query中抽取信息并进行归一化；
c.对话管理Dialog Management：对词槽进行填充、更新或清空；控制对话的流程。

Claims (1)

1.一种基于人工智能的汽车问答交互方法，其中的基于人工智能的汽车问答交互系统包括带有交互APP的交互端（2）、与交互端（2）进行网络通讯连接的互联网云平台（3）、与互联网云平台（3）进行网络通讯连接的智能机器人（4）、与智能机器人（4）数据通讯连接的知识库（5）以及带与智能机器人（4）数据通讯连接的带有管理系统APP的后台管理服务器（6），车主（1）操作交互端（2）；
所述的交互端（2）为能进行网络通讯连接的车载交互系统或能进行网络通讯连接的智能手机，车载交互系统中带有的交互APP为车载交互APP，智能手机中带有的交互APP为智能手机交互APP；
车主（1）通过交互端（2）和云平台（3）将问题发送给智能机器人（4），智能机器人（4）运用知识库（5）对问题进行智能识别、分组和搜索，最终将问题以视频、语音、文本的回复方式通过交互端（2）反馈给车主，同时后台管理服务器（6）进行统计、管理以增强智能机器人的自学习功能，其特征在于：具体过程如下：
1）问答模块：智能机器人（3）问答架构：检索 + 匹配 + 排序：
（1）检索Retrieval：
a.将每个相似问作为一个可被检索的文档；
b.输出为若干个 query, question句对；
c.每个相似问题都对应一个知识点；
（2）匹配Matching：
a.计算 query, question的语义相似度特征；
b.无监督算法模型：采用TF-IDF算法或/和BM25算法或/和WMD算法；
c.有监督算法模型：CNN算法或/和RNN算法；
（3）排序Ranking：
a.用知识库（5）内的相似问，构造句对训练数据，训练一个有监督的模型；
b.判断query，question的分数，选择分数最高的问题对应的知识点作为智能机器人（3）的回复；
2）智能机器人（3）增量学习构架：通过批量导入和聚类初始化知识库（5）上线后，智能机器人（3）自动统计分析未能回答的问题，并推荐到后台管理服务器（6）中，人工审核后作为新的知识点加入到知识库（5）；
对于用户的问题，建立问答模型：对于高置信度的问题，无需处理；对于中置信度的问题，进行审核之后，添加到知识库（5）已有的知识点中；对于低置信度的问题，进行聚类，在知识库（5）中创建新的知识点；
3）任务核心技术模块：执行任务中的核心技术，模块包括：意图识别、实体抽取、对话管理：
a.意图识别Intent Detection：根据自然语言query识别用户意图；
b.实体抽取Entity Extraction：从自然语言query中抽取信息并进行归一化；
c.对话管理Dialog Management：对词槽进行填充、更新或清空；控制对话的流程。
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