CN111209023A - 技能服务的更新方法、装置、电子设备及可读存储介质 - Google Patents

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CN111209023A CN202010016922.7A CN202010016922A CN111209023A CN 111209023 A CN111209023 A CN 111209023A CN 202010016922 A CN202010016922 A CN 202010016922A CN 111209023 A CN111209023 A CN 111209023A
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Abstract

本申请公开了一种技能服务的更新方法、装置、电子设备及可读存储介质，涉及人工智能技术。本申请实施例通过根据基于用户交互模型的技能服务的用户交互日志，获得所述技能服务的补充交互信息，所述用户交互模型为根据开发者所提供的所述技能服务的初始交互信息构建，进而输出所述技能服务的补充交互信息，使得能够响应于所述开发者基于所述技能服务的补充交互信息的操作，利用所述技能服务的补充交互信息，对所述用户交互模型进行更新处理，无需开发者自己对技能服务的用户交互进行分析，就能够实现技能服务的更新，从而提高了智能设备所提供的技能服务的开发效率和可靠性。

Description

技能服务的更新方法、装置、电子设备及可读存储介质
技术领域
涉及计算机技术领域，具体涉及人工智能技术，尤其涉及一种技能服务的更新方法、装置、电子设备及可读存储介质。
背景技术
对基于话式人工智能(Artificial Intelligence，AI)系统的智能设备，例如智能家居设备、智能终端设备等，对具体的某个话题，其业务逻辑一般通过技能服务的方式实现。所谓的技能服务类似一个应用(Application，APP)服务，可以通过对话完成一个或多个特定的功能，例如查询天气、查询航班、订餐等，每个技能服务可以由一个或多个意图构成。在对话中，通过识别话术，获得所对应的意图。
技能服务的开发者可以基于各大公司所提供的交互式语音开放平台，构建该技能服务所对应的用户交互模型，从而将该技能服务增加到智能设备中，作为智能设备的业务逻辑提供给用户使用。通常，为了提高用户体验，开发者还可以进一步利用自己所构建的日志系统，对技能服务的用户交互进行分析，进而更新智能设备所提供的技能服务。
然而，现有技能服务的更新方式，操作时间长，且容易出错，从而导致了智能设备所提供的技能服务的开发效率和可靠性的降低。
发明内容
本申请的多个方面提供一种技能服务的更新方法、装置、电子设备及可读存储介质，用以提高智能设备所提供的技能服务的开发效率和可靠性。
本申请的一方面，提供一种技能服务的更新方法，包括：
根据基于用户交互模型的技能服务的用户交互日志，获得所述技能服务的补充交互信息；所述用户交互模型为根据开发者所提供的所述技能服务的初始交互信息构建；
输出所述技能服务的补充交互信息；
响应于所述开发者基于所述技能服务的补充交互信息的操作，利用所述技能服务的补充交互信息，对所述用户交互模型进行更新处理。
如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述根据基于用户交互模型的技能服务的用户交互日志，获得所述技能服务的补充交互信息，包括：
对所述技能服务的用户交互日志进行分析处理，以获得结构化数据，所述结构化数据包括技能服务的名称、话术信息和意图信息；
根据所述技能服务的初始交互信息，将不同于所述技能服务的初始交互信息的结构化数据，作为所述技能服务的补充交互信息。
如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述话术信息包括用户所提供的语音信息的语音识别结果和/或用户所提供的文本信息。
如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述利用所述技能服务的补充交互信息，对所述用户交互模型进行更新处理，包括：
利用所述技能服务的补充交互信息，直接对所述用户交互模型进行更新处理；或者
对所述技能服务的补充交互信息进行编辑处理，以获得所述技能服务的编辑交互信息；利用所述编辑交互信息，对所述用户交互模型进行更新处理。
如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述对所述用户交互模型进行更新处理，包括：
生成所述技能服务的辅助交互模型，以供利用所述用户交互模型和所述辅助交互模型，向用户提供所述技能服务；或者
生成新的用户交互模型，以供利用所述新的用户交互模型，向用户提供所述技能服务。
本申请的另一方面，提供一种技能服务的更新装置，包括：
分析单元，用于根据基于用户交互模型的技能服务的用户交互日志，获得所述技能服务的补充交互信息；所述用户交互模型为根据开发者所提供的所述技能服务的初始交互信息构建；
输出单元，用于输出所述技能服务的补充交互信息；
更新单元，用于响应于所述开发者基于所述技能服务的补充交互信息的操作，利用所述技能服务的补充交互信息，对所述用户交互模型进行更新处理。
如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述分析单元，具体用于
对所述技能服务的用户交互日志进行分析处理，以获得结构化数据，所述结构化数据包括技能服务的名称、话术信息和意图信息；以及
根据所述技能服务的初始交互信息，将不同于所述技能服务的初始交互信息的结构化数据，作为所述技能服务的补充交互信息。
如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述话术信息包括用户所提供的语音信息的语音识别结果和/或用户所提供的文本信息。
如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述更新单元，具体用于
利用所述技能服务的补充交互信息，直接对所述用户交互模型进行更新处理；或者
对所述技能服务的补充交互信息进行编辑处理，以获得所述技能服务的编辑交互信息；利用所述编辑交互信息，对所述用户交互模型进行更新处理。
如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述更新单元，具体用于
生成所述技能服务的辅助交互模型，以供利用所述用户交互模型和所述辅助交互模型，向用户提供所述技能服务；或者
生成新的用户交互模型，以供利用所述新的用户交互模型，向用户提供所述技能服务。
本发明的另一方面，提供一种电子设备，包括：
至少一个处理器；以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如上所述的方面和任一可能的实现方式的方法。
本发明的另一方面，提供一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，所述计算机指令用于使所述计算机执行如上所述的方面和任一可能的实现方式的方法。
由上述技术方案可知，本申请实施例通过根据基于用户交互模型的技能服务的用户交互日志，获得所述技能服务的补充交互信息，所述用户交互模型为根据开发者所提供的所述技能服务的初始交互信息构建，进而输出所述技能服务的补充交互信息，使得能够响应于所述开发者基于所述技能服务的补充交互信息的操作，利用所述技能服务的补充交互信息，对所述用户交互模型进行更新处理，无需开发者自己对技能服务的用户交互进行分析，就能够实现技能服务的更新，从而提高了智能设备所提供的技能服务的开发效率和可靠性。
另外，采用本申请所提供的技术方案，通过基于技能服务的用户交互日志，获得技能服务的补充交互信息，使得能够对可靠的反馈进行技能服务的用户交互模型的增强，对不可靠的反馈进行技能服务的用户交互模型的补充，能够进一步提高智能设备所提供的技能服务的可靠性。
另外，采用本申请所提供的技术方案，通过输出所述技能服务的补充交互信息，使得能够主动提醒开发者其所提供的服务还进一步具有额外的交互信息以实现更加完善的服务，从而进一步提高了智能设备所提供的技能服务的开发效率。
另外，采用本申请所提供的技术方案，能够有效地提高用户的体验。
上述方面或可能的实现方式所具有的其他效果将在下文中结合具体实施例加以说明。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。附图仅仅用于更好地理解本方案，不构成对本申请的限定。其中：
图1为本申请一实施例提供的技能服务的更新方法的流程示意图；
图2为本申请另一实施例提供的技能服务的更新装置的结构示意图；
图3是用来实现本申请实施例提供的技能服务的更新方法的电子设备的示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本申请的示范性实施例做出说明，其中包括本申请实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本申请的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的全部其他实施例，都属于本申请保护的范围。
需要说明的是，本申请实施例中所涉及的终端可以包括但不限于手机、个人数字助理(Personal Digital Assistant，PDA)、无线手持设备、平板电脑(Tablet Computer)、个人电脑(Personal Computer，PC)、MP3播放器、MP4播放器、可穿戴设备(例如，智能眼镜、智能手表、智能手环等)、智能家居设备等智能设备。
另外，本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
图1为本申请一实施例提供的技能服务的更新方法的流程示意图，如图1所示。
101、根据基于用户交互模型的技能服务的用户交互日志，获得所述技能服务的补充交互信息；所述用户交互模型为根据开发者所提供的所述技能服务的初始交互信息构建。
102、输出所述技能服务的补充交互信息。
103、响应于所述开发者基于所述技能服务的补充交互信息的操作，利用所述技能服务的补充交互信息，对所述用户交互模型进行更新处理。
需要说明的是，101～103的执行主体的部分或全部可以为位于本地终端的应用，或者还可以为设置在位于本地终端的应用中的插件或软件开发工具包(SoftwareDevelopment Kit，SDK)等功能单元，或者还可以为位于网络侧服务器中的处理引擎，或者还可以为位于网络侧的分布式系统，例如，网络侧的交互式语音开放平台中的处理引擎或者分布式系统等，本实施例对此不进行特别限定。
可以理解的是，所述应用可以是安装在终端上的本地程序(nativeApp)，或者还可以是终端上的浏览器的一个网页程序(webApp)，本实施例对此不进行限定。
这样，通过根据基于用户交互模型的技能服务的用户交互日志，获得所述技能服务的补充交互信息，所述用户交互模型为根据开发者所提供的所述技能服务的初始交互信息构建，进而输出所述技能服务的补充交互信息，使得能够响应于所述开发者基于所述技能服务的补充交互信息的操作，利用所述技能服务的补充交互信息，对所述用户交互模型进行更新处理，无需开发者自己对技能服务的用户交互进行分析，就能够实现技能服务的更新，从而提高了智能设备所提供的技能服务的开发效率和可靠性。
通常，开发者可以将其所提供的一项或者多项服务增加到基于AI系统的智能设备中，作为智能设备的业务逻辑提供给用户使用。一般来说，技能服务的开发者可以提供该技能服务的初始交互信息，基于各大公司所提供的交互式语音开放平台，例如DBP(DuerOSBot Platform)平台等，利用所提供的该技能服务的初始交互信息，构建该技能服务所对应的用户交互模型，从而将该技能服务增加到智能设备中，作为智能设备的业务逻辑提供给用户使用。其中，每组初始交互信息可以包括但不限于技能服务的名称、话术信息和意图信息，本申请对此不进行特别限定。
其中，基于各大公司所提供的交互式语音开放平台，例如DBP(DuerOS BotPlatform)平台等，构建该技能服务所对应的用户交互模型，的方法，可以采用现有技术中的各种方法，构建完毕用户交互模型之后，用户就可以使用智能设备所提供的这项技能服务了。
具体来说，智能设备接收到用户提供的语音信息之后，可以将所述语音信息发送给DBP平台。DBP平台在接收到该语音信息之后，对所述语音信息进行语音识别处理，以获得语音识别结果。DBP平台根据所述语音识别结果，确定所对应的技能服务的用户交互模型和所述技能服务的服务端设备。然后，DBP平台则可以利用所述用户交互模型，将语音信息的识别结果转换成所对应的意图信息即意图+槽位，发送给所述技能服务的服务端设备，由服务端设备对所述意图信息完成反馈，并将该反馈的确认信息通过DBP平台发送给智能设备，由智能设备对该反馈的确认信息进行输出处理，例如，语音播报或者屏幕显示等。
可以理解的是，用户提供的信息，除了语音信息之外，还可能会提供文本信息。若DBP平台通过智能设备接收到用户所提供的文本信息之后，则可以直接根据该文本信息，确定所对应的技能服务的用户交互模型和所述技能服务的服务端设备。然后，DBP平台则可以利用所述用户交互模型，将文本信息转换成所对应的意图信息即意图+槽位，发送给所述技能服务的服务端设备，由服务端设备对所述意图信息完成反馈，并将该反馈的确认信息通过DBP平台发送给智能设备，由智能设备对该反馈的确认信息进行输出处理，例如，语音播报或者屏幕显示等。
在DBP平台利用所述用户交互模型，将文本信息转换成所对应的意图信息的过程中，如果转换成功，DBP平台则可以将所转换的意图信息发送给所述技能服务的服务端设备；如果转换不成功，DBP平台则可以将预设指令如None等，发送给所述技能服务的服务端设备，说明没有匹配到合适的意图信息。
在用户使用智能设备所提供的技能服务过程中，还可以进一步利用日志系统，对用户交互进行记录，生成该技能服务的用户交互日志。其中，每条交互日志可以包括但不限于日志标识、技能服务的名称、话术信息、意图信息和反馈的确认信息，本申请对此不进行特别限定。其中，反馈的确认信息可以包括能够表示可靠的反馈的肯定反馈确认和能够示不可靠的反馈的否定反馈确认。
其中，所述话术信息可以包括但不限于用户所提供的语音信息的语音识别结果和/或用户所提供的文本信息，例如“今天天气怎么样”等，本实施例对此不进行特别限定。
可选地，在本实施例的一个可能的实现方式中，在101中，具体可以对所述技能服务的用户交互日志进行分析处理，以获得结构化数据，所述结构化数据包括技能服务的名称、话术信息和意图信息。然后，则可以根据所述技能服务的初始交互信息，将不同于所述技能服务的初始交互信息的结构化数据，作为所述技能服务的补充交互信息。
具体地，具体可以以一定周期持续访问日志系统，获得所述技能服务的用户交互日志。然后，则可以对用户交互日志进行深度学习，尤其是对具有否定反馈确认的用户日志进行分析处理，例如日志标识(ID1)、技能服务的名称(知心天气)、话术信息(今天我穿羽绒服合适吗)、意图信息(None)和反馈的确认信息(对不起，我没有听懂，请再说一遍)等，以获得结构化数据。
那么，不但可以基于所获取的各技能服务的用户交互日志，获得更加可靠的话术信息和意图信息，从而实现了对可靠的反馈进行技能服务的用户交互模型的增强，还可以同时基于所获取的各技能服务的用户交互日志，获得可靠的话术信息和意图信息，对不可靠的反馈进行技能服务的用户交互模型的补充，能够进一步提高智能设备所提供的技能服务的可靠性。
可选地，在本实施例的一个可能的实现方式中，在102中，具体可以采用多种方式，输出所述技能服务的补充交互信息。这样，通过输出所述技能服务的补充交互信息，使得能够主动推荐并提醒开发者其所提供的服务还进一步具有额外的交互信息可完善开发者所提供的服务，从而进一步提高了智能设备所提供的技能服务的开发效率。
在一个具体的实现过程中，具体可以采用即时消息、电子邮件等即时通信方式，向开发者输出所述技能服务的补充交互信息。
在另一个具体的实现过程中，具体可以采用系统消息，向开发者输出所述技能服务的补充交互信息。
可选地，在本实施例的一个可能的实现方式中，在103之前，还可以进一步获取所述开发者基于所述技能服务的补充交互信息的操作。其中，该操作可以包括但不限于操作手势，所述操作手势可以包括但不限于下列操作手势中的至少一项：
开发者对所述技能服务的补充交互信息所对应的操作控件的操作手势；
开发者在所述技能服务的补充交互信息上方的悬空操作手势；
开发者在所述技能服务的补充交互信息上的接触操作手势；以及
开发者基于所述技能服务的补充交互信息带动所述终端的运动趋势。
所谓的开发者对所述技能服务的补充交互信息所对应的操作控件的操作手势，可以是指开发者操作如点击操作终端的显示装置所显示的技能服务的补充交互信息所对应的确认操作控件。所谓的操作控件，是开发者可与之交互以输入或操作数据的对象，可以由一个或多个页面元素构成。其中，所谓的点击操作这一操作，可以为开发者利用鼠标或键盘等外部输入设备控制光标所进行的触发操作，或者还可以为开发者利用手指或输入笔等触控输入设备所进行的触碰操作，本实施例对此不进行特别限定。
例如，开发者具体可以在技能服务的补充交互信息所对应的确认操作控件上进行点击操作，在获取到开发者对技能服务的补充交互信息所对应的确认操作控件的点击操作手势之后，则可以利用所述技能服务的补充交互信息，对所述用户交互模型进行更新处理。
所谓的开发者在所述技能服务的补充交互信息上方的悬空操作手势，可以是指开发者在所使用的终端的图像传感器的采集范围之内，在终端的显示装置所显示的技能服务的补充交互信息上方的悬空滑动轨迹。其中，所述图像传感器可以为电荷耦合元件(ChargeCoupled Device，CCD)传感器，或者还可以为金属氧化物半导体元件(ComplementaryMetal-Oxide Semiconductor，CMOS)传感器，本实施例对此不进行特别限定。所述悬空滑动轨迹可以包括但不限于由若干个连续滑动事件对应的若干个停留点组成的直线或任意形状的曲线，本实施例对此不进行特别限定。
所谓的开发者在所述技能服务的补充交互信息上的接触操作手势，可以是指开发者在所使用的终端的显示装置所显示的技能服务的补充交互信息上的接触滑动轨迹。通常，终端可以根据显示装置是否具有可触控的特性，分成两种类型，一种类型是触控式终端，另一种类型是非触控式终端。具体地，具体可以检测开发者在触控式终端的触控屏所显示的技能服务的补充交互信息上的接触滑动轨迹。所述接触滑动轨迹可以包括但不限于由若干个连续触摸事件对应的若干个触摸点组成的直线或任意形状的曲线，本实施例对此不进行特别限定。具体来说，具体可以为开发者在技能服务的补充交互信息上的任意区域的点击操作手势，或者还可以为开发者在技能服务的补充交互信息上的任意区域的长按操作手势，或者还可以为开发者在技能服务的补充交互信息上的任意区域的滑动操作手势，本实施例对此不进行特别限定。
例如，开发者具体可以在技能服务的补充交互信息上的任意区域进行双击操作，在获取到开发者对技能服务的补充交互信息上的任意区域的双击操作手势之后，则可以将所述回复消息的内容信息，直接发送给所述第一用户。
所谓的开发者基于所述技能服务的补充交互信息带动所述终端的运动趋势，可以是指开发者手持终端，在终端的显示装置显示技能服务的补充交互信息时，带动终端所进行运动的运动轨迹，例如，晃动、翻转等。
在一个具体的实现过程中，具体可以利用传感器设备，检测所述开发者基于所述技能服务的补充交互信息的操作手势。具体地，所述传感器设备可以包括但不限于重力传感器、加速度传感器、压力传感器、红外线传感器、距离传感器和图像传感器中的至少一个，本实施例对此不进行特别限定。
其中，所述距离传感器可以为超声波距离传感器，或者还可以为红外距离传感器，或者还可以为激光距离传感器，或者还可以为微波距离传感器，本实施例对此不进行特别限定。这些距离传感器都是现有的成熟技术，详细描述可以参见现有技术中的相关内容，此处不再赘述。
其中，所述图像传感器可以为电荷耦合元件(Charge Coupled Device，CCD)传感器，或者还可以为金属氧化物半导体元件(Complementary Metal-Oxide Semiconductor，CMOS)传感器，本实施例对此不进行特别限定。
在该实现过程中，所谓的检测所述开发者基于所述技能服务的补充交互信息的操作手势，具体可以是指检测所述开发者基于所述技能服务的补充交互信息的操作手势的起始点、结束点以及由起始点到结束点所形成的轨迹，或者还可以进一步检测所述轨迹所对应的弧度数据。
为了实现上述功能，可选地，在本实施例的一个可能的实现方式中，在获取所述开发者基于所述技能服务的补充交互信息的操作之前，还可以进一步预先设置指定操作。只有当所获取的操作满足预先设置的指定操作时，才能够执行利用所述技能服务的补充交互信息，对所述用户交互模型进行更新处理的步骤。
以所获取的操作包括操作手势为例，在获取到所述开发者基于所述技能服务的补充交互信息的操作手势之后，则可以将操作手势与预先设置的指定手势进行对比，只有当所获取的操作手势满足预先设置的指定手势时，才能够执行利用所述技能服务的补充交互信息，对所述用户交互模型进行更新处理的步骤。
具体来说，所述指定手势的数据可以存储在终端的存储设备中。
在一个具体的实现过程中，所述终端的存储设备可以慢速存储设备，具体可以为计算机系统的硬盘，或者还可以为手机的非运行内存即物理内存，例如，只读存储器(Read-Only Memory，ROM)和内存卡等，本实施例对此不进行特别限定。
在另一个具体的实现过程中，所述终端的存储设备还可以为快速存储设备，具体可以为计算机系统的内存，或者还可以为手机的运行内存即系统内存，例如，随机存储器(Random Access Memory，RAM)等，本实施例对此不进行特别限定。
可选地，在本实施例的一个可能的实现方式中，在103中，作为所述开发者基于所述技能服务的补充交互信息的操作的响应操作，具体可以利用所述技能服务的补充交互信息，采用多种方式，对所述用户交互模型进行更新处理。
在一个具体的实现过程中，具体可以利用所述技能服务的补充交互信息，直接对所述用户交互模型进行更新处理。
在另一个具体的实现过程中，具体可以根据开发者的编辑操作，对所述技能服务的补充交互信息进行编辑处理，以获得所述技能服务的编辑交互信息。其中，所述编辑处理可以包括但不限于增加处理、修改处理、以及删除处理中的至少一项，本实施例对此不进行特别限定。例如将所输出的补充交互信息中的意图信息进行修改，得到经过开发者专业修改的更加精准的意图信息。然后，则可以利用所述编辑交互信息，对所述用户交互模型进行更新处理。
可选地，在本实施例的一个可能的实现方式中，在103中，具体可以采用多种方式对所述用户交互模型进行更新处理。
在一个具体的实现过程中，具体可以利用所述补充交互信息或者根据所述补充交互信息进行编辑处理所获得的编辑交互信息，生成所述技能服务的辅助交互模型，以供利用所述用户交互模型和所述辅助交互模型，向用户提供所述技能服务。
例如，将所述补充交互信息或者根据所述补充交互信息进行编辑处理所获得的编辑交互信息，作为训练数据。利用该训练数据，构建所述技能服务的辅助交互模型。
进一步地，还可以进一步根据所述辅助交互模型，完善所述用户交互模型的代码。
在另一个具体的实现过程中，具体可以利用所述补充交互信息或者根据所述补充交互信息进行编辑处理所获得的编辑交互信息，再进一步结合所述用户交互模型，生成新的用户交互模型，以供利用所述新的用户交互模型，向用户提供所述技能服务。
例如，将所述补充交互信息或者根据所述补充交互信息进行编辑处理所获得的编辑交互信息，作为训练数据。利用该训练数据，进一步训练所述用户交互模型，生成新的用户交互模型。
这样，通过基于技能服务的用户交互日志，获得技能服务的补充交互信息，使得能够对可靠的反馈进行技能服务的用户交互模型的增强，对不可靠的反馈进行技能服务的用户交互模型的补充，能够有效提升用户对智能设备的技能服务的满意度。
本实施例中，通过根据基于用户交互模型的技能服务的用户交互日志，获得所述技能服务的补充交互信息，所述用户交互模型为根据开发者所提供的所述技能服务的初始交互信息构建，进而输出所述技能服务的补充交互信息，使得能够响应于所述开发者基于所述技能服务的补充交互信息的操作，利用所述技能服务的补充交互信息，对所述用户交互模型进行更新处理，无需开发者自己对技能服务的用户交互进行分析，就能够实现技能服务的更新，从而提高了智能设备所提供的技能服务的开发效率和可靠性。
另外，采用本申请所提供的技术方案，通过基于技能服务的用户交互日志，获得技能服务的补充交互信息，使得能够对可靠的反馈进行技能服务的用户交互模型的增强，对不可靠的反馈进行技能服务的用户交互模型的补充，能够进一步提高智能设备所提供的技能服务的可靠性。
另外，采用本申请所提供的技术方案，通过输出所述技能服务的补充交互信息，使得能够主动提醒开发者其所提供的服务还进一步具有额外的交互信息以实现更加完善的服务，从而进一步提高了智能设备所提供的技能服务的开发效率。
另外，采用本申请所提供的技术方案，能够有效地提高用户的体验。
需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本申请并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本申请，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本申请所必须的。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
图2为本申请另一实施例提供的技能服务的更新装置的结构示意图，如图2所示。本实施例的技能服务的更新装置200可以包括分析单元201、输出单元202和更新单元203。其中，分析单元201，用于根据基于用户交互模型的技能服务的用户交互日志，获得所述技能服务的补充交互信息；所述用户交互模型为根据开发者所提供的所述技能服务的初始交互信息构建；输出单元202，用于输出所述技能服务的补充交互信息；更新单元203，用于响应于所述开发者基于所述技能服务的补充交互信息的操作，利用所述技能服务的补充交互信息，对所述用户交互模型进行更新处理。
需要说明的是，本实施例所提供的技能服务的更新装置的执行主体的部分或全部可以为位于本地终端的应用，或者还可以为设置在位于本地终端的应用中的插件或软件开发工具包(Software Development Kit，SDK)等功能单元，或者还可以为位于网络侧服务器中的处理引擎，或者还可以为位于网络侧的分布式系统，例如，网络侧的交互式语音开放平台中的处理引擎或者分布式系统等，本实施例对此不进行特别限定。
可以理解的是，所述应用可以是安装在终端上的本地程序(nativeApp)，或者还可以是终端上的浏览器的一个网页程序(webApp)，本实施例对此不进行限定。
可选地，在本实施例的一个可能的实现方式中，所述分析单元201，具体可以用于对所述技能服务的用户交互日志进行分析处理，以获得结构化数据，所述结构化数据包括技能服务的名称、话术信息和意图信息；以及根据所述技能服务的初始交互信息，将不同于所述技能服务的初始交互信息的结构化数据，作为所述技能服务的补充交互信息。
其中，所述话术信息可以包括但不限于用户所提供的语音信息的语音识别结果和/或用户所提供的文本信息，本实施例对此不进行特别限定。
可选地，在本实施例的一个可能的实现方式中，所述更新单元203，具体可以用于利用所述技能服务的补充交互信息，直接对所述用户交互模型进行更新处理；或者对所述技能服务的补充交互信息进行编辑处理，以获得所述技能服务的编辑交互信息；利用所述编辑交互信息，对所述用户交互模型进行更新处理。
可选地，在本实施例的一个可能的实现方式中，所述更新单元203，具体可以用于生成所述技能服务的辅助交互模型，以供利用所述用户交互模型和所述辅助交互模型，向用户提供所述技能服务；或者生成新的用户交互模型，以供利用所述新的用户交互模型，向用户提供所述技能服务。
需要说明的是，图1对应的实施例中的方法可以由本实施例提供的技能服务的更新装置实现。详细描述可以参见图1对应的实施例中的相关内容，此处不再赘述。
本实施例中，通过分析单元根据基于用户交互模型的技能服务的用户交互日志，获得所述技能服务的补充交互信息，所述用户交互模型为根据开发者所提供的所述技能服务的初始交互信息构建，进而由输出单元输出所述技能服务的补充交互信息，使得更新单元能够响应于所述开发者基于所述技能服务的补充交互信息的操作，利用所述技能服务的补充交互信息，对所述用户交互模型进行更新处理，无需开发者自己对技能服务的用户交互进行分析，就能够实现技能服务的更新，从而提高了智能设备所提供的技能服务的开发效率和可靠性。
另外，采用本申请所提供的技术方案，通过基于技能服务的用户交互日志，获得技能服务的补充交互信息，使得能够对可靠的反馈进行技能服务的用户交互模型的增强，对不可靠的反馈进行技能服务的用户交互模型的补充，能够进一步提高智能设备所提供的技能服务的可靠性。
另外，采用本申请所提供的技术方案，通过输出所述技能服务的补充交互信息，使得能够主动提醒开发者其所提供的服务还进一步具有额外的交互信息以实现更加完善的服务，从而进一步提高了智能设备所提供的技能服务的开发效率。
另外，采用本申请所提供的技术方案，能够有效地提高用户的体验。
根据本申请的实施例，本申请还提供了一种电子设备和一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质。
如图3所示，是用来实现本申请实施例提供的技能服务的更新方法的电子设备的示意图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本申请的实现。
如图3所示，该电子设备包括：一个或多个处理器301、存储器302，以及用于连接各部件的接口，包括高速接口和低速接口。各个部件利用不同的总线互相连接，并且可以被安装在公共主板上或者根据需要以其它方式安装。处理器可以对在电子设备内执行的指令进行处理，包括存储在存储器中或者存储器上以在外部输入/输出装置(诸如，耦合至接口的显示设备)上显示图形用户界面(GUI)的图形信息的指令。在其它实施方式中，若需要，可以将多个处理器和/或多条总线与多个存储器和多个存储器一起使用。同样，可以连接多个电子设备，各个设备提供部分必要的操作(例如，作为服务器阵列、一组刀片式服务器、或者多处理器系统)。图3中以一个处理器301为例。
存储器302即为本申请所提供的非瞬时计算机可读存储介质。其中，所述存储器存储有可由至少一个处理器执行的指令，以使所述至少一个处理器执行本申请所提供的技能服务的更新方法。本申请的非瞬时计算机可读存储介质存储计算机指令，该计算机指令用于使计算机执行本申请所提供的技能服务的更新方法。
存储器302作为一种非瞬时计算机可读存储介质，可用于存储非瞬时软件程序、非瞬时计算机可执行程序以及单元，如本申请实施例中的技能服务的更新方法对应的程序指令/单元(例如，附图2所示的分析单元201、输出单元202和更新单元203)。处理器301通过运行存储在存储器302中的非瞬时软件程序、指令以及单元，从而执行服务器的各种功能应用以及数据处理，即实现上述方法实施例中的技能服务的更新方法。
存储器302可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储根据实现本申请实施例提供的技能服务的更新方法的电子设备的使用所创建的数据等。此外，存储器302可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非瞬时存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非瞬时固态存储器件。在一些实施例中，存储器302可选包括相对于处理器301远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至实现本申请实施例提供的技能服务的更新方法的电子设备。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
技能服务的更新方法的电子设备还可以包括：输入装置303和输出装置304。处理器301、存储器302、输入装置303和输出装置304可以通过总线或者其他方式连接，图3中以通过总线连接为例。
输入装置303可接收输入的数字或字符信息，以及产生与实现本申请实施例提供的技能服务的更新方法的电子设备的用户设置以及功能控制有关的键信号输入，例如触摸屏、小键盘、鼠标、轨迹板、触摸板、指示杆、一个或者多个鼠标按钮、轨迹球、操纵杆等输入装置。输出装置304可以包括显示设备、辅助照明装置(例如，LED)和触觉反馈装置(例如，振动电机)等。该显示设备可以包括但不限于，液晶显示器(LCD)、发光二极管(LED)显示器和等离子体显示器。在一些实施方式中，显示设备可以是触摸屏。
此处描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、专用专用集成电路(ASIC)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
这些计算程序(也称作程序、软件、软件应用、或者代码)包括可编程处理器的机器指令，并且可以利用高级过程和/或面向对象的编程语言、和/或汇编/机器语言来实施这些计算程序。如本文使用的，术语“机器可读介质”和“计算机可读介质”指的是用于将机器指令和/或数据提供给可编程处理器的任何计算机程序产品、设备、和/或装置(例如，磁盘、光盘、存储器、可编程逻辑装置(PLD))，包括，接收作为机器可读信号的机器指令的机器可读介质。术语“机器可读信号”指的是用于将机器指令和/或数据提供给可编程处理器的任何信号。
为了提供与用户的交互，可以在计算机上实施此处描述的系统和技术，该计算机具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，阴极射线管(CRT)或者液晶显示器(LCD)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。
可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(LAN)、广域网(WAN)和互联网。
计算机系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。
根据本申请实施例的技术方案，通过根据基于用户交互模型的技能服务的用户交互日志，获得所述技能服务的补充交互信息，所述用户交互模型为根据开发者所提供的所述技能服务的初始交互信息构建，进而输出所述技能服务的补充交互信息，使得能够响应于所述开发者基于所述技能服务的补充交互信息的操作，利用所述技能服务的补充交互信息，对所述用户交互模型进行更新处理，无需开发者自己对技能服务的用户交互进行分析，就能够实现技能服务的更新，从而提高了智能设备所提供的技能服务的开发效率和可靠性。
另外，采用本申请所提供的技术方案，通过基于技能服务的用户交互日志，获得技能服务的补充交互信息，使得能够对可靠的反馈进行技能服务的用户交互模型的增强，对不可靠的反馈进行技能服务的用户交互模型的补充，能够进一步提高智能设备所提供的技能服务的可靠性。
另外，采用本申请所提供的技术方案，通过输出所述技能服务的补充交互信息，使得能够主动提醒开发者其所提供的服务还进一步具有额外的交互信息以实现更加完善的服务，从而进一步提高了智能设备所提供的技能服务的开发效率。
另外，采用本申请所提供的技术方案，能够有效地提高用户的体验。
应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本发申请中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本申请公开的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。
上述具体实施方式，并不构成对本申请保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本申请的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本申请保护范围之内。

Claims (12)

1.一种技能服务的更新方法，其特征在于，包括：
根据基于用户交互模型的技能服务的用户交互日志，获得所述技能服务的补充交互信息；所述用户交互模型为根据开发者所提供的所述技能服务的初始交互信息构建；
输出所述技能服务的补充交互信息；
响应于所述开发者基于所述技能服务的补充交互信息的操作，利用所述技能服务的补充交互信息，对所述用户交互模型进行更新处理。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据基于用户交互模型的技能服务的用户交互日志，获得所述技能服务的补充交互信息，包括：
对所述技能服务的用户交互日志进行分析处理，以获得结构化数据，所述结构化数据包括技能服务的名称、话术信息和意图信息；
根据所述技能服务的初始交互信息，将不同于所述技能服务的初始交互信息的结构化数据，作为所述技能服务的补充交互信息。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述话术信息包括用户所提供的语音信息的语音识别结果和/或用户所提供的文本信息。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述技能服务的补充交互信息，对所述用户交互模型进行更新处理，包括：
利用所述技能服务的补充交互信息，直接对所述用户交互模型进行更新处理；或者
对所述技能服务的补充交互信息进行编辑处理，以获得所述技能服务的编辑交互信息；利用所述编辑交互信息，对所述用户交互模型进行更新处理。
5.根据权利要求1-4中任一项所述的方法，其特征在于，所述对所述用户交互模型进行更新处理，包括：
生成所述技能服务的辅助交互模型，以供利用所述用户交互模型和所述辅助交互模型，向用户提供所述技能服务；或者
生成新的用户交互模型，以供利用所述新的用户交互模型，向用户提供所述技能服务。
6.一种技能服务的更新装置，其特征在于，包括：
分析单元，用于根据基于用户交互模型的技能服务的用户交互日志，获得所述技能服务的补充交互信息；所述用户交互模型为根据开发者所提供的所述技能服务的初始交互信息构建；
输出单元，用于输出所述技能服务的补充交互信息；
更新单元，用于响应于所述开发者基于所述技能服务的补充交互信息的操作，利用所述技能服务的补充交互信息，对所述用户交互模型进行更新处理。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述分析单元，具体用于
对所述技能服务的用户交互日志进行分析处理，以获得结构化数据，所述结构化数据包括技能服务的名称、话术信息和意图信息；以及
根据所述技能服务的初始交互信息，将不同于所述技能服务的初始交互信息的结构化数据，作为所述技能服务的补充交互信息。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述话术信息包括用户所提供的语音信息的语音识别结果和/或用户所提供的文本信息。
9.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述更新单元，具体用于
利用所述技能服务的补充交互信息，直接对所述用户交互模型进行更新处理；或者
对所述技能服务的补充交互信息进行编辑处理，以获得所述技能服务的编辑交互信息；利用所述编辑交互信息，对所述用户交互模型进行更新处理。
10.根据权利要求6-9中任一项所述的装置，其特征在于，所述更新单元，具体用于
生成所述技能服务的辅助交互模型，以供利用所述用户交互模型和所述辅助交互模型，向用户提供所述技能服务；或者
生成新的用户交互模型，以供利用所述新的用户交互模型，向用户提供所述技能服务。
11.一种电子设备，其特征在于，包括：
至少一个处理器；以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-5中任一项所述的方法。
12.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机指令用于使所述计算机执行权利要求1-5中任一项所述的方法。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113793612A (zh) * 2021-09-15 2021-12-14 京东科技信息技术有限公司 模型服务的更新方法、装置及存储介质

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7558828B1 (en) * 2003-05-29 2009-07-07 Aol Llc, A Delaware Limited Liability Company Enabling electronic logging using an instant message system
CN103581218A (zh) * 2012-07-20 2014-02-12 百度在线网络技术（北京）有限公司 一种用于更新移动终端中移动搜索应用的方法与设备
CN105068661A (zh) * 2015-09-07 2015-11-18 百度在线网络技术（北京）有限公司 基于人工智能的人机交互方法和系统
CN106201844A (zh) * 2016-06-29 2016-12-07 北京智能管家科技有限公司 一种日志收集方法及装置
CN106227727A (zh) * 2016-06-30 2016-12-14 乐视控股（北京）有限公司 一种分布式系统的日志更新方法、装置与系统
CN109582872A (zh) * 2018-12-04 2019-04-05 北京羽扇智信息科技有限公司 一种信息推送方法、装置、电子设备及存储介质

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20110060587A1 (en) * 2007-03-07 2011-03-10 Phillips Michael S Command and control utilizing ancillary information in a mobile voice-to-speech application
WO2016151699A1 (ja) * 2015-03-20 2016-09-29 株式会社 東芝 学習装置、方法およびプログラム
JP6199517B1 (ja) 2017-03-14 2017-09-20 ヤフー株式会社 決定装置、決定方法および決定プログラム
US11508365B2 (en) * 2019-08-19 2022-11-22 Voicify, LLC Development of voice and other interaction applications

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7558828B1 (en) * 2003-05-29 2009-07-07 Aol Llc, A Delaware Limited Liability Company Enabling electronic logging using an instant message system
CN103581218A (zh) * 2012-07-20 2014-02-12 百度在线网络技术（北京）有限公司 一种用于更新移动终端中移动搜索应用的方法与设备
CN105068661A (zh) * 2015-09-07 2015-11-18 百度在线网络技术（北京）有限公司 基于人工智能的人机交互方法和系统
CN106201844A (zh) * 2016-06-29 2016-12-07 北京智能管家科技有限公司 一种日志收集方法及装置
CN106227727A (zh) * 2016-06-30 2016-12-14 乐视控股（北京）有限公司 一种分布式系统的日志更新方法、装置与系统
CN109582872A (zh) * 2018-12-04 2019-04-05 北京羽扇智信息科技有限公司 一种信息推送方法、装置、电子设备及存储介质

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
HONG IRIS XIE 等: "Shifts of interactive intentions and information-seeking strategies in interactive information retrieval", 《JOURNAL OF THE AMERICAN SOCIETY FOR INFORMATION SCIENCE》 *
梅颖: "基于应用服务器信息的Web使用模式挖掘模型设计", 《电脑知识与技术》 *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113793612A (zh) * 2021-09-15 2021-12-14 京东科技信息技术有限公司 模型服务的更新方法、装置及存储介质
CN113793612B (zh) * 2021-09-15 2024-04-09 京东科技信息技术有限公司 模型服务的更新方法、装置及存储介质

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