CN110754948B - 一种烹饪过程中的意图识别方法和智能烹饪设备 - Google Patents
一种烹饪过程中的意图识别方法和智能烹饪设备 Download PDFInfo
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Abstract
本申请提出一种烹饪过程中的意图识别方法和智能烹饪设备，所述方法包括：接收用户的语音信息并通过语义解析获取所述语音信息所对应的词典数据；获取烹饪设备传感器的状态参数并确定所述烹饪设备的工作状态数据；根据所述词典数据以及所述工作状态数据确定用户当前的意图。本发明通过对用户的语音信息进行语义解析，基于通过烹饪设备采集的状态参数确定的工作状态，判断用户的意图；提高烹饪设备的问答效率。
Description
技术领域
本发明涉及智能设备控制领域，具体涉及一种烹饪过程中的意图识别方法和智能烹饪设备。
背景技术
用户在烹饪过程中，机器人按照预设工作流进行烹饪指导，此时如果用户对机器人进行提问，由于缺乏意图判断机制，现有的机器人并不知道相应的问题是否与当前烹饪场景相关，因而，无法准确判断是提供与当前烹饪场景相关的内容还是提供百科知识，此种情况下还有可能需要对用户进行多轮询问以补充槽位数据，导致烹饪进程受阻，问答效率低下。
当前智能问答技术方案的缺点主要体现在：意图处理仍是串行的，缺乏对同一用户多个意图问答并行处理的支持；无法支持设备上下文场景；多轮问答的槽位数量是固定的，无法根据设备数据灵活的进行意图节点处理和意图状态跟踪，这在处理一些耗时的、有明确时序的场景如烹饪指导时会面临困难。
发明内容
本发明提供一种烹饪过程中的意图识别方法和智能烹饪设备，实现在烹饪过程中识别用户语音信息的意图。
为了实现上述发明目的，本发明采取的技术方案如下：
第一方面，本发明提供一种烹饪过程中的意图识别方法，包括：
接收用户的语音信息并通过语义解析获取所述语音信息所对应的词典数据；
获取烹饪设备传感器的状态参数并确定所述烹饪设备的工作状态数据；
根据所述词典数据以及所述工作状态数据确定用户当前的意图。
优选地，根据所述词典数据以及所述工作状态数据确定用户当前的意图包括：
基于关联规则的分类算法确定所述词典数据和所述工作状态数据的支持度S和置信度C，根据所确定的支持度S和置信度C确定用户当前的意图。
优选地，根据所述词典数据以及所述工作状态数据确定用户当前的意图包括：
对所述词典数据和所述工作状态数据进行离散化处理以及缺失值处理，确定所述词典数据与所述工作状态数据之间的支持度S以及置信度C；
根据所述支持度S以及所述置信度C确定用户当前的意图；
其中，所述词典数据包括解析所述语音信息所需的词典归属信息、关键词槽位信息以及关键词语义信息；所述工作状态数据包括所述烹饪设备的设备类型信息、烹饪进度信息以及烹饪参数信息；所述意图包括与所述烹饪过程相关的涉及烹饪指导或设备控制的烹饪关联意图，以及与所述烹饪过程无关的涉及百科知识的对话问答意图。
优选地，所述确定所述词典数据与所述工作状态数据之间的支持度S以及置信度C的步骤包括：
以所述词典数据作为项集X，以所述工作状态数据作为项集Y，计算二者之间的支持度S以及置信度C，其中，
S(X→Y)＝δ(X∪Y)/N，C(X→Y)＝δ(X∪Y)/δ(X)，N为X项集和Y项集的总项数，δ(X∪Y)为统计获得的词典数据指向的意图和工作状态数据指向的意图相同的项数，δ(X)为统计获得的词典数据指向的意图的项数。
优选地，所述根据所述支持度S以及所述置信度C确定用户当前的意图的步骤包括：
当S≥Smin且C≥Cmin时，判定用户当前的意图为烹饪关联意图；
当S＜Smin且C＜Cmin时，判定用户当前的意图为对话问答意图；
当S≥Smin而C＜Cmin时启动多轮对话进行询问以补充相应的关键词槽位信息；
当S＜Smin而C≥Cmin时启动多轮对话进行询问以补充相应的关键词槽位信息；
其中，Smin为支持度阈值，Cmin为置信度阈值。
优选地，所述的方法还包括：
若确定用户当前的意图为所述烹饪设备已存在的意图，则按照所述已存在意图的标识进行服务应答；
若确定用户当前的意图为所述烹饪设备不存在的意图，则生成新的用户意图标识，按照所述新的用户意图标识进行服务应答。
优选地，所述的方法还包括：当存在多个烹饪设备时，分别获得所述词典数据与每个烹饪设备的工作状态数据的支持度S和置信度C；
确定支持度S或者置信度C最大的烹饪设备所处的工作流程为最佳工作流程；
按照最佳工作流程进行服务应答。
优选地，所述的方法还包括：
获取与所述烹饪设备关联的机器人传感器采集的用户状态参数；
根据所述用户状态参数确定所述烹饪设备的工作模式。
第二方面，本发明提供一种智能烹饪设备，包括：
语义解析模块，设置为接收用户的语音信息并通过语义解析获取所述语音信息所对应的词典数据；
状态模块，设置为获取烹饪设备传感器的状态参数并确定所述烹饪设备的工作状态数据；
意图模块，设置为根据所述词典数据以及所述工作状态数据确定用户当前的意图。
优选地，所述意图模块根据所述词典数据以及所述工作状态数据确定用户当前的意图是指：
对所述词典数据和所述工作状态数据进行离散化处理以及缺失值处理，确定所述词典数据与所述工作状态数据之间的支持度S以及置信度C；
根据所述支持度S以及所述置信度C确定用户当前的意图；
其中，所述词典数据包括解析所述语音信息所需的词典归属信息、关键词槽位信息以及关键词语义信息；所述工作状态数据包括所述烹饪设备的设备类型信息、烹饪进度信息以及烹饪参数信息；所述意图包括与所述烹饪过程相关的涉及烹饪指导或设备控制的烹饪关联意图，以及与所述烹饪过程无关的涉及百科知识的对话问答意图。
本发明通过对用户的语音信息进行语义解析，基于通过烹饪设备采集的状态参数确定的工作状态，判断用户的意图；提高烹饪设备的问答效率。具有如下有益效果：
1、本发明在进行语音信息的语义解析后，通过对烹饪设备传感器数据的采集、分析，对用户意图的识别对意图和应答进行匹配；
2、本发明支持用户烹饪过程中，实现烹饪设备上下文环境下的多意图并行处理的场景，能够在多个意图之间进行切换；
3、本发明基于关联规则的分类算法确定所述词典数据和所述工作状态数据的支持度S和置信度C，根据所确定的支持度S和置信度C确定用户当前的意图，在根据设备上下文作出智能问答的交互场景中非常重要并具有重要意义；
4、本发明支持在烹饪指导等环境下的非连续性多轮语音交互。
附图说明
图1为本发明实施例的烹饪过程中的意图识别方法的流程图；
图2为本发明实施例的智能烹饪设备结构示意图；
图3为本发明实施例的烹饪过程中的意图识别的流程图；
图4为本发明实施例的烹饪设备和云端服务器系统示意图；
图5为本发明实施例的云端服务器进行意图识别的流程图。
具体实施方式
为使本发明的发明目的、技术方案和有益效果更加清楚明了，下面结合附图对本发明的实施例进行说明，需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例和实施例中的特征可以相互任意组合。
如图1所示，本发明实施例提供一种烹饪过程中的意图识别方法，包括：
S101、接收用户的语音信息并通过语义解析获取所述语音信息所对应的词典数据；
S102、获取烹饪设备传感器的状态参数并确定所述烹饪设备的工作状态数据；
S103、根据所述词典数据以及所述工作状态数据确定用户当前的意图。
本发明实施例中，步骤S101和S102的顺序可以调换，步骤S102中获取烹饪设备的传感器的状态参数的方式可以为定时或者触发，例如，可以每个30S由传感器采集状态参数，或者在接收到用户的语音信息时，传感器采集状态参数。
本发明通过对用户的语音信息进行语义解析，基于通过烹饪设备采集的状态参数确定的工作状态，判断用户的意图；提高烹饪设备的问答效率。
本发明实施例中步骤S101-S103中的计算和识别可以由烹饪设备执行，或者由与所述烹饪设备关联的机器人执行，或者由云端服务器执行。烹饪设备通过麦克风或者麦克风阵列获取用户的语音信息，由烹饪设备或者关联机器人或者云端服务器进行语义解析获得对应的词典数据。状态参数由烹饪设备或者关联机器人或者云端服务器进行分析确定工作状态，由烹饪设备或者关联机器人或者云端服务进行意图识别。
本发明实施例在步骤S101接收用户的语音信息之后还包括：
将所述语音信息与预存的控制指令信息进行匹配，根据匹配结果确定是否进行意图识别。
如果所述语音指令与预存的控制指令信息匹配，则跳过意图识别的步骤，控制所述烹饪设备执行所述语音信息的内容；如果所述语音指令与预存的控制指令信息不匹配，则进行意图识别的步骤(步骤S103)。
步骤S101中进行语义解析的过程可以为：
将用户输入的语音信息转换为语音文本；
对所述语音文本进行语义理解和语义分析获得对应的词典数据。
本发明实施例中步骤S103根据所述词典数据以及所述工作状态数据确定用户当前的意图包括：
基于关联规则的分类算法确定所述词典数据和所述工作状态数据的支持度S和置信度C，根据所确定的支持度S和置信度C确定用户当前的意图。
本发明实施例中通过确定词典数据和工作状态数据的方式优选采用基于关联规则的分类算法的CBA(Classification base of Association)算法。
步骤S103根据所述词典数据以及所述工作状态数据确定用户当前的意图包括：
对所述词典数据和所述工作状态数据进行离散化处理以及缺失值处理，确定所述词典数据与所述工作状态数据之间的支持度S以及置信度C；
根据所述支持度S以及所述置信度C确定用户当前的意图；
其中，所述词典数据包括解析所述语音信息所需的词典归属信息、关键词槽位信息以及关键词语义信息；所述工作状态数据包括所述烹饪设备的设备类型信息、烹饪进度信息以及烹饪参数信息；所述意图包括与所述烹饪过程相关的涉及烹饪指导或设备控制的烹饪关联意图，以及与所述烹饪过程无关的涉及百科知识的对话问答意图。
本发明实施例预先将词语按类别划分为多个词典信息列表，例如划分为烹饪信息列表、控制信息列表、天气信息列表等，当接收到用户的语音信息后，根据语音信息的内容，确定归属于哪一个词典信息列表，即确定词典归属信息。然后对语音信息的内容进行分词和语法成分划分，按照主、谓、宾、定、状、补等信息，确定语音信息的内容的中心成分，即确定关键词槽位信息，最后根据归属的词典信息列表对语音信息的内容进行语义解析，确定关键词语义信息。
例如，用户输入语音信息为“打开红烧肉食谱”，首先确定词典归属信息为“烹饪信息列表”，然后进行分词和语法成分划分，确定“打开”“红烧肉”“食谱”的关键词槽位信息，然后在对应的“烹饪信息列表”中确定关键词语义信息。
具体地，所述确定所述词典数据与所述工作状态数据之间的支持度S以及置信度C的步骤包括：
以所述词典数据作为项集X，以所述工作状态数据作为项集Y，计算二者之间的支持度S以及置信度C，其中，
S(X→Y)＝δ(X∪Y)/N，C(X→Y)＝δ(X∪Y)/δ(X)，N为X项集和Y项集的总项数，δ(X∪Y)为统计获得的词典数据指向的意图和工作状态数据指向的意图相同的项数，δ(X)为统计获得的词典数据指向的意图的项数。
本发明实施例中所述根据所述支持度S以及所述置信度C确定用户当前的意图的步骤包括：
当S≥Smin且C≥Cmin时，判定用户当前的意图为烹饪关联意图；
当S＜Smin且C＜Cmin时，判定用户当前的意图为对话问答意图；
当S≥Smin而C＜Cmin时启动多轮对话进行询问以补充相应的关键词槽位信息；
当S＜Smin而C≥Cmin时启动多轮对话进行询问以补充相应的关键词槽位信息；
其中，Smin为支持度阈值，Cmin为置信度阈值。
本发明实施例中，所述的方法还包括：
若确定用户当前的意图为所述烹饪设备已存在的意图，则按照所述已存在意图的标识进行服务应答；
若确定用户当前的意图为所述烹饪设备不存在的意图，则生成新的用户意图标识，按照所述新的用户意图标识进行服务应答。
当存在多个烹饪设备时，分别获得所述词典数据与每个烹饪设备的工作状态数据的支持度S和置信度C；
确定支持度S或者置信度C最大的烹饪设备所处的工作流程为最佳工作流程；
按照最佳工作流程进行服务应答。
本发明实施例所述的方法还包括：
获取与所述烹饪设备关联的机器人传感器采集的用户状态参数；
根据所述用户状态参数确定所述烹饪设备的工作模式。
随着目前烹饪设备和机器人的发展，烹饪设备可以实现更多功能，例如油烟机不仅能够控制风扇的转速，还能控制灯光的亮度，或者与可穿戴设备通信，本发明实施例中利用机器人等智能设备检测用户的状态参数，例如利用智能设备的摄像头拍摄用户身体或者脸部图像，确定用户的姿势或者表情，根据用户的姿势或者表情，确定烹饪设备的工作模式，例如可以调节灯光亮度或者播放音乐。或者利用可穿戴设备检测用户的体征数据(心率、血压、心电图)，根据体征数据确定用户的状态，进而确定烹饪设备的工作模式，例如可以调节灯光亮度或者播放音乐。
实施例一
如图2所示，本发明实施例还提供过一种智能烹饪设备，包括：
语义解模块，设置为接收用户的语音信息并通过语义解析获取所述语音信息所对应的词典数据；
状态模块，设置为获取烹饪设备传感器的状态参数并确定所述烹饪设备的工作状态数据；
意图模块，设置为根据所述词典数据以及所述工作状态数据确定用户当前的意图。
本发明实施例中，所述意图模块根据所述词典数据以及所述工作状态数据确定用户当前的意图是指：
对所述词典数据和所述工作状态数据进行离散化处理以及缺失值处理，确定所述词典数据与所述工作状态数据之间的支持度S以及置信度C；
根据所述支持度S以及所述置信度C确定用户当前的意图；
其中，所述词典数据包括解析所述语音信息所需的词典归属信息、关键词槽位信息以及关键词语义信息；所述工作状态数据包括所述烹饪设备的设备类型信息、烹饪进度信息以及烹饪参数信息；所述意图包括与所述烹饪过程相关的涉及烹饪指导或设备控制的烹饪关联意图，以及与所述烹饪过程无关的涉及百科知识的对话问答意图。
实施例二
如图3所示，本实施例说明烹饪过程中的意图识别的过程：
S11、语音识别：通过单麦克风或麦克风阵列识别用户语音，将声音转换为用户实际表达的语音文本；
S12、传感器采集：通过烹饪设备搭载的传感器或者关联的机器人的传感器进行数据采集；
S13：语义理解：对语音文本进行语义理解或者将传感器数据和语音文本封装到统一的数据格式并进行语义理解，将用户表达中的语音文本进行语义分析，提取出词典数据即词典和相应的值，其中，用户表达数据包含但不限于语音文本设为text、传感器类型设为senserType、传感器数据设为data、设备型号设为devType、设备ID设为devId、用户ID设为userId等内容；
S14、意图管理：用于根据语义理解的词典数据和传感器数据识别、管理用户意图，并维护用户的工作流和用户当前意图的关联。
S15、烹饪关联意图：根据事件、条件进行工作流路由和处理，还包含工作流的节点管理、工作流状态维护等功能，用于处理有时序的意图。
S16、对话问答意图：根据输入参数进行知识推理和知识应答，用于处理无时序的意图。
S17、应答展示：根据应答内容，根据设备型号进行自适应展示。
实施例三
如图4和图5所示，本实施例以智能设备采集语音信息和云端服务器进行意图识别为例，说明烹饪过程中的意图识别的过程：
若用户交互的设备为智能设备，当用户进行语音交互时，智能设备的客户端会同时采集智能设备搭载的烹饪设备传感器数据，然后传感器数据和语音数据一起封装成用户数据并上传给云端服务器；另外，根据设备类型，客户端也会定时采集智能设备搭载的烹饪设备传感器数据封装并上传给服务器端。
所述智能设备指支持语音交互的设备如智能厨电、智能机器人等，还包括手机等智能终端。
当用户数据传递到云端服务器后，云端服务器解析用户数据，若存在语音文本，则通过语义解析提取词典数据，然后将词典数据和传感器数据一起进行意图识别。
若意图为新意图，则为用户生产一个新的用户意图ID，用户意图ID根据userId、devId、当前时间、随机数等信息利用签名算法生成，优选的签名算法为SHA(Secure HashAlgorithm，安全哈希算法)。若意图为已有意图，则赋予当前用户表达用户意图ID，根据意图的类型进行服务应答。
若意图为烹饪关联意图，则将词典数据和传感器数据生成工作流事件，对工作流事件处理完毕后更新工作流状态并生成工作流应答。
若意图为对话问答意图，则将词典数据和传感器数据生成知识应答。
若无法判断意图，启动多轮对话进行询问。
然后云端服务器将应答返回给客户端，客户端对应答进行解析并通过应答展示模块进行展示。
应答支持的类型包含但不限于文本应答、富文本应答、定时器应答等，其中收到定时器应答后，客户端应启动定时器，并根据应答中包含的设定，在定时器触发后，采集相应的传感器数据上传到服务器端，触发下一次应答。
实施例四
本实施例说明利用关联规则的分类算法确定所述词典数据和所述工作状态数据的支持度S和置信度C，根据所确定的支持度S和置信度C确定用户当前的意图的过程：
当云端服务器收到用户数据后，对用户数据进行离散化、缺失值处理，接着利用关联规则分类算法进行意图识别。优选的采用的基于关联规则的分类算法为CBA算法，其中用户数据包含但不限于传感器数据、语音文本数据等。
关联规则分类算法的关联规则为支持度S≥Smin并且置信度C≥Cmin的所有规则，优选的，Smin的取值为0.3，Cmin的取值为0.8。
所述词典数据作为项集X，所述工作状态数据作为项集Y，对于不相交的项集X、Y，支持度和置信度的计算公式为：
S(X→Y)＝δ(X∪Y)/N
C(X→Y)＝δ(X∪Y)/δ(X)
其中，N为X项集和Y项集的总项数，δ(X∪Y)为统计获得的词典数据指向的意图和工作状态数据指向的意图相同的项数，δ(X)为统计获得的词典数据指向的意图的项数。
当存在多个烹饪设备时，可以按照以下两种方案进行：
方式一：将多个烹饪设备的工作状态数据合并作为项集Y，此时，通过计算词典数据项集X与合并工作状态数据项集Y的支持度S和置信度C，确定用户输入的语音信息是否与涉及多个烹饪设备的工作流程相关联
方式二：将每个烹饪设备的工作状态数据单独作为一个项集Y1、Y2……Yi，i为烹饪设备的个数，
此时，分别获得所述词典数据项集X与每个烹饪设备的工作状态数据项集Y1、Y2……Yi的支持度S1、S2……Si和置信度C1、C2……Ci；
确定S1、S2……Si中最大的一个或置信度C1、C2……Ci中最大的一个烹饪设备所处的工作流程为最佳工作流程；按照最佳工作流程进行服务应答。
优选地，按照置信度C1、C2……Ci排序确定最佳工作流程。
实施例五
假设用户家中含有以下设备：油烟机、空调、灶具、锅具，上述设备都含有wifi/蓝牙等数据传输能力，可以实现自身相关传感器检测数据的上传。
其中，传感器数据1为油烟机的开关状态、灯光及档位；
传感器数据2为灶具开关状态及档位、温度；
传感器数据3为空调开关状态、模式及温度。
厨电控制场景意图执行对比：
| 类别 | 场景一(烹饪过程中) | 场景二(非烹饪过程中) |
| 语音指令 | 油烟太大 | 油烟太大 |
| 传感器数据 | 油烟机、锅具温度、灶具 | 油烟机 |
| 意图判定 | 油烟机控制打开或者提高烟机风力档位意图 | 普通问答意图 |
| 执行操作 | 执行油烟机控制 | TTS闲聊回答 |
| 语音指令 | 打开烟机 | 打开烟机 |
| 传感器数据 | 油烟机、锅具温度、灶具 | 油烟机 |
| 意图判定 | 油烟机控制打开 | 油烟机控制打开 |
| 执行操作 | 执行油烟机控制 | 执行油烟机控制 |
在上述对比示例中，当用户问答流程处于烹饪指导或者设备控制工作流中，下达一些模糊性指令时“油烟太大”“菜要炒焦了”“灯光太暗”等指令，而非具有明确控制意义的指令时：如“打开烟机”“风力3档”“关火”“打开烟机灯光”，判定当前模糊性指令是否与设备控制存在一定的关联度，如果超过一定的关联度匹配阈值，则默认为设备控制的意图性较高，启动对应的设备控制操作；相反，如上表所示，当用户意图匹配性较低或者就处在非烹饪指导过程场景下的问答，则匹配意图为对话问答意图。当然，如果直接下达设备的明确控制指令，则两种场景下都可以实现相同的直接意图。
实施例六
本实施例说明烹饪指导工作流场景意图并行分配示例：
| 类别 | 话术 | 话术 |
| 语音指令 | 1“红烧肉的食谱” | 5“五花肉放多少” |
| 意图判定 | 工作流-查食谱意图 | 工作流-食谱内容查询意图 |
| 执行操作 | 展示食谱内容 | 调度食谱播报内容 |
| 语音指令 | 2“下一步” | 6“启动制作” |
| 意图判定 | 工作流-食谱步骤操作意图 | 工作流-设备联动意图 |
| 执行操作 | 调度食谱播报内容 | 启动设备控制工作流 |
| 语音指令 | 3“今天多少度” | 7“红烧肉的热量” |
| 意图判定 | 非工作流-普通问答意图 | 非工作流-知识问答意图 |
| 执行操作 | 调度播报内容 | 调度播报内容 |
| 语音指令 | 4“猪肉怎么处理” | 8“还有多久可以做好” |
| 意图判定 | 非工作流-知识问答意图 | 工作流-设备联动意图 |
| 执行操作 | 调度播报内容 | 调度设备数据播报 |
上表列出了在烹饪指导场景下并行处理的工作流及各种意图管理分配示例，在烹饪指导流程中，实现了各种意图的合理分配，上表1、2、5属于烹饪食谱指导工作流相关意图，3属于普通问答意图，4、7属于知识问答意图，6、8属于设备控制工作流意图，同时在设备控制工作流意图中，实现了话术8的智能化匹配为“用户查询多久可以做好红烧肉这道菜”＝“灶具红烧肉程序倒计时数据”，大大提升了上下文理解交互的智能化。
实施例七
本实施例举例说明确定支持度S和置信度C的过程：
统计1000个用户使用某一烹饪设备进行烹饪时的控制指令与控制意图，例如其中，800个用户在使用所述烹饪设备时说过“打开烟机”，900个用户在使用所述烹饪设备时，所述烹饪设备的工作状态处于“烹饪设备打开”“温度200℃”，700个用户在烹饪设备的工作状态处于“烹饪设备打开”“温度200℃”并且说“打开烟机”，这时，支持度S和置信度C计算如下：
支持度S＝700/(800+900)＞0.3
置信度C＝700/800＞0.8
因此，在用户使用所述烹饪设备时，输入的语音信息为“打开烟机”时，确定用户当前的意图为烹饪关联意图。
例如，800个用户在使用所述烹饪设备时说过“酱油”，900个用户在使用所述烹饪设备时，所述烹饪设备的工作状态处于“烹饪设备打开”“温度200℃”，500个用户在烹饪设备的工作状态处于“烹饪设备打开”“温度200℃”并且说“酱油”，这时，支持度S和置信度C计算如下：
支持度S＝500/(800+900)＜0.3
置信度C＝500/800＜0.8
因此，在用户使用所述烹饪设备时，输入的语音信息为“酱油”时，确定用户当前的意图为对话问答意图。
例如，800个用户在使用所述烹饪设备时说过“灯光太暗”，900个用户在使用所述烹饪设备时，所述烹饪设备的工作状态处于“烹饪设备打开”“温度200℃”，600个用户在烹饪设备的工作状态处于“烹饪设备打开”“温度200℃”并且说“灯光太暗”，这时，支持度S和置信度C计算如下：
支持度S＝600/(800+900)＞0.3
置信度C＝600/800＜0.8
因此，在用户使用所述烹饪设备时，输入的语音信息为“灯光太暗”时，启动多轮对话进行询问。
虽然本发明所揭示的实施方式如上，但其内容只是为了便于理解本发明的技术方案而采用的实施方式，并非用于限定本发明。任何本发明所属技术领域内的技术人员，在不脱离本发明所揭示的核心技术方案的前提下，可以在实施的形式和细节上做任何修改与变化，但本发明所限定的保护范围，仍须以所附的权利要求书限定的范围为准。
Claims (8)
1.一种烹饪过程中的意图识别方法，其特征在于，包括：
接收用户的语音信息并通过语义解析获取所述语音信息所对应的词典数据；
获取烹饪设备传感器的状态参数并确定所述烹饪设备的工作状态数据；
根据所述词典数据以及所述工作状态数据确定用户当前的意图，具体包括：基于关联规则的分类算法确定所述词典数据和所述工作状态数据之间的支持度S和置信度C，根据所确定的支持度S和置信度C确定用户当前的意图；所述确定所述词典数据与所述工作状态数据之间的支持度S以及置信度C的步骤包括：
以所述词典数据作为项集X，以所述工作状态数据作为项集Y，计算二者之间的支持度S以及置信度C，其中，
S（X→Y）= δ(X∪Y)/N，C（X→Y）= δ(X∪Y)/δ(X)，N为X项集和Y项集的总项数，δ(X∪Y)为统计获得的词典数据指向的意图和工作状态数据指向的意图相同的项数，δ(X)为统计获得的词典数据指向的意图的项数。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述词典数据包括解析所述语音信息所需的词典归属信息、关键词槽位信息以及关键词语义信息；所述工作状态数据包括所述烹饪设备的设备类型信息、烹饪进度信息以及烹饪参数信息；所述意图包括与所述烹饪过程相关的涉及烹饪指导或设备控制的烹饪关联意图，以及与所述烹饪过程无关的涉及百科知识的对话问答意图。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于：所述根据所述支持度S以及所述置信度C确定用户当前的意图的步骤包括：
当S≥Smin且C≥Cmin时，判定用户当前的意图为烹饪关联意图；
当S＜Smin且C＜Cmin时，判定用户当前的意图为对话问答意图；
当S≥Smin而C＜Cmin时启动多轮对话进行询问以补充相应的关键词槽位信息；
当S＜Smin而C≥Cmin时启动多轮对话进行询问以补充相应的关键词槽位信息；
其中，Smin为支持度阈值，Cmin为置信度阈值。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于：还包括：
若确定用户当前的意图为所述烹饪设备已存在的意图，则按照所述已存在意图的标识进行服务应答；
若确定用户当前的意图为所述烹饪设备不存在的意图，则生成新的用户意图标识，按照所述新的用户意图标识进行服务应答。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于：还包括：当存在多个烹饪设备时，分别获得所述词典数据与每个烹饪设备的工作状态数据的支持度S和置信度C；
确定支持度S或者置信度C最大的烹饪设备所处的工作流程为最佳工作流程；
按照最佳工作流程进行服务应答。
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于：还包括：
获取与所述烹饪设备关联的机器人传感器采集的用户状态参数；
根据所述用户状态参数确定所述烹饪设备的工作模式。
7.一种智能烹饪设备，其特征在于，包括：
语义解析模块，设置为接收用户的语音信息并通过语义解析获取所述语音信息所对应的词典数据；
状态模块，设置为获取烹饪设备传感器的状态参数并确定所述烹饪设备的工作状态数据；
意图模块，设置为根据所述词典数据以及所述工作状态数据确定用户当前的意图，具体包括：基于关联规则的分类算法确定所述词典数据和所述工作状态数据的支持度S和置信度C，根据所确定的支持度S和置信度C确定用户当前的意图；所述确定所述词典数据与所述工作状态数据之间的支持度S以及置信度C的步骤包括：
以所述词典数据作为项集X，以所述工作状态数据作为项集Y，计算二者之间的支持度S以及置信度C，其中，
S（X→Y）= δ(X∪Y)/N，C（X→Y）= δ(X∪Y)/δ(X)，N为X项集和Y项集的总项数，δ(X∪Y)为统计获得的词典数据指向的意图和工作状态数据指向的意图相同的项数，δ(X)为统计获得的词典数据指向的意图的项数。
8.如权利要求7所述的烹饪设备，其特征在于：所述词典数据包括解析所述语音信息所需的词典归属信息、关键词槽位信息以及关键词语义信息；所述工作状态数据包括所述烹饪设备的设备类型信息、烹饪进度信息以及烹饪参数信息；所述意图包括与所述烹饪过程相关的涉及烹饪指导或设备控制的烹饪关联意图，以及与所述烹饪过程无关的涉及百科知识的对话问答意图。
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