CN111540358A - 人机交互方法、装置、设备和存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种人机交互方法、装置、设备和存储介质，方法包括对用户的当前输入信息进行分析，得到用户的当前情绪信息；从预设的情绪信息与客服策略的关联关系中，选取当前情绪信息对应的客服策略；根据客服策略，确定是否响应当前输入信息；若确定响应当前输入信息，根据客服策略，生成当前输入信息对应的响应信息，并输出响应信息；若确定不响应当前输入信息，转接至人工客服。实现了根据用户当前情绪递进智能推进不同的策略，减少对用户的烦扰和被投诉。采用本发明的技术方案，能够提高人机交互的服务效率、服务质量。
Description
技术领域
本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种人机交互方法、装置、设备和存储介质。
背景技术
在网络电话(Voice over Internet Protocol，VOIP)等人机交互领域中，机器人客服是企业获得用户反馈意见、解决用户问题、业务办理等的重要途径。
现有的机器人客户在接收用户的输入信息后，会对用户的输入信息进行识别，并对与识别结果相关的应答信息进行排序后，输出排在第一位的应答信息，从而与用户完成交互。
但是，用户在对话时可能会表达出不同的情绪，而现有的机器人只运用敏感词、脏话等关键词匹配，这时，如果用户已经出现了负面抵触的情绪，很可能会超出机器人自然语言理解准确意图的范围，导致机器人只能换句话继续复述、机械的问同样的问题，造成客户负面情绪的爆发。因此，现有的机器人在进行人机交互时服务效率、服务质量较低。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的在于提出一种人机交互方法、装置、设备和存储介质，以解决现有技术中人机交互的服务效率较低、服务质量较低的问题。
基于上述目的，本发明提供了一种人机交互方法，包括：
对用户的当前输入信息进行分析，得到所述用户的当前情绪信息；
从预设的情绪信息与客服策略的关联关系中，选取所述当前情绪信息对应的客服策略；
根据所述客服策略，确定是否响应所述当前输入信息；
若确定响应所述当前输入信息，根据所述客服策略，生成所述当前输入信息对应的响应信息，并输出所述响应信息；
若确定不响应所述当前输入信息，转接至人工客服。
进一步地，上述所述的人机交互方法中，所述客服策略包括推销策略、应答策略、安抚策略、致歉策略和转人工策略；
所述根据所述客服策略，确定是否响应所述当前输入信息，包括：
若所述客服策略为所述推销策略、所述应答策略、所述安抚策略或所述致歉策略，确定响应所述当前输入信息；
若所述客服策略为所述转人工策略，确定不响应所述当前输入信息。
进一步地，上述所述的人机交互方法中，所述根据所述客服策略，生成所述当前输入信息对应的响应信息，包括：
若所述客服策略为所述推销策略，生成所述当前输入信息对应的应答信息、请求好评信息和业务推销信息中的至少一种作为所述响应信息；
若所述客服策略为所述应答策略，生成所述当前输入信息对应的应答信息作为所述响应信息；
若所述客服策略为所述安抚策略，生成所述当前输入信息对应安抚信息作为所述响应信息；
若所述客服策略为致歉策略，生成所述当前输入信息对应的致歉信息、礼品赠送信息和人工跟进信息中的至少一种作为所述响应信息。
进一步地，上述所述的人机交互方法中，所述安抚信息包括请求客户谅解信息和所述当前输入信息对应的重新理解信息。
进一步地，上述所述的人机交互方法中，所述重新理解信息的方式包括：
剔除所述当前输入信息中的不满意信息，得到所述当前输入信息的保留信息；
基于所述保留信息，生成所述重新理解信息。
进一步地，上述所述的人机交互方法中，所述重新理解信息的方式包括：
获取所述当前输入信息对应的指定范围内的交互内容；
将所述交互内容上传至人工服务器，以便人工跟进所述交互内容确定所述重新理解信息的建议；
接收所述人工服务器发送的所述建议；
根据所述建议，生成所述重新理解信息。
进一步地，上述所述的人机交互方法中，所述对用户的当前输入信息进行分析，得到所述用户的当前情绪信息，包括：
基于预先构建的情绪分析模型，对用户的当前输入信息进行分析，得到所述用户的当前情绪信息。
本发明还提供一种人机交互装置，包括：
分析模块，用于分析对用户的当前输入信息进行分析，得到所述用户的当前情绪信息；
选取模块，用于从预设的情绪信息与客服策略的关联关系中，选取所述当前情绪信息对应的客服策略；
确定模块，用于根据所述客服策略，确定是否响应所述当前输入信息；
生成模块，用于若所述确定模块确定响应所述当前输入信息，根据所述客服策略，生成所述当前输入信息对应的响应信息，并输出所述响应信息；
转接模块，用于若所述确定模块确定不响应所述当前输入信息，转接至人工客服。
本发明还提供一种人机交互设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如上任意一项所述的人机交互方法。
本发明还提供一种存储介质，其特征在于，所述存储介质存储计算机指令，所述计算机指令用于使所述计算机执行上述任意一项所述人机交互方法。
从上面所述可以看出，本发明提供的人机交互方法、装置、设备和存储介质，通过对用户的当前输入信息进行分析，得到用户的当前情绪信息；从预设的情绪信息与客服策略的关联关系中，选取当前情绪信息对应的客服策略；根据客服策略，确定是否响应当前输入信息；若确定响应当前输入信息，根据客服策略，生成当前输入信息对应的响应信息，并输出响应信息；若确定不响应当前输入信息，转接至人工客服，实现了根据用户当前情绪递进智能推进不同的策略，减少对用户的烦扰和被投诉。采用本发明的技术方案，能够提高人机交互的服务效率、服务质量。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明的人机交互方法实施例的流程图；
图2为本发明的人机交互装置实施例的结构示意图；
图3为本发明的人机交互设备实施例的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，并参照附图，对本发明进一步详细说明。
需要说明的是，除非另外定义，本发明实施例使用的技术术语或者科学术语应当为本公开所属领域内具有一般技能的人士所理解的通常意义。本公开中使用的“第一”、“第二”以及类似的词语并不表示任何顺序、数量或者重要性，而只是用来区分不同的组成部分。“包括”或者“包含”等类似的词语意指出现该词前面的元件或者物件涵盖出现在该词后面列举的元件或者物件及其等同，而不排除其他元件或者物件。“连接”或者“相连”等类似的词语并非限定于物理的或者机械的连接，而是可以包括电性的连接，不管是直接的还是间接的。“上”、“下”、“左”、“右”等仅用于表示相对位置关系，当被描述对象的绝对位置改变后，则该相对位置关系也可能相应地改变。
图1为本发明的人机交互方法实施例的流程图，如图1所示，本实施例的人机交互方法具体包括如下步骤：
100、对用户的当前输入信息进行分析，得到用户的当前情绪信息；
具体地，本实施例中，可以基于预先构建的情绪分析模型，对用户的当前输入信息进行分析，得到所述用户的当前情绪信息。
例如，本实施例中，可以利用人工客户的日志数据和人工标注数据等作为训练样本，利用机器学习算法进行训练，从而构建情绪分析模块。其中，本实施例中的训练样本并不限制于上述数据。在构建后情绪训练模型后，可以将用户的当前输入信息输入至情绪训练模型，情绪训练模型进行分析后，可以输出用户的当前情绪信息。例如，用户的当前情绪信息可以表示为满意、无起伏、不满、烦躁、愤怒等。
101、从预设的情绪信息与客服策略的关联关系中，选取当前情绪信息对应的客服策略；
本实施例中，可以针对不同的情绪设定不同的客服策略，从而预先设定情绪信息与客服策略的关联关系。例如，满意与推销策略关联、无起伏与应答策略关联、不满与安抚策略关联、烦躁与致歉策略关联、愤怒与转人工策略关联。这样，在得到用户的当前情绪信息后，可以从情绪信息与客服策略的关联关系中，选取前情绪信息对应的客服策略。例如，用户的当前情绪为满意时，可以选取推销策略。本实施例中，选取其它情绪信息对应的客服策略不再一一举例说明。
102、根据选取的客服策略，确定是否响应当前输入信息；若是，执行步骤103，若否，执行步骤104；
在一个具体实现过程中，不同的客服策略对应不同的执行信息，例如，响应客户、不响应客户并转人工等。因此，本实施例中，在选取当前情绪信息对应的客服策略后，可以根据选取的客服策略确定是否响应当前输入信息。
例如，若客服策略为推销策略、应答策略、安抚策略或致歉策略，此时，均需要由机器人进行响应，因此，可以确定响应当前输入信息，并执行步骤103。若客服策略为转人工策略，此时，不需要由机器人进行响应，因此，可以确定不响应当前输入信息，并执行步骤104。
103、根据选取的客服策略，生成当前输入信息对应的响应信息，并输出响应信息；
在一个具体实现过程中，若客服策略为推销策略，说明用户对当前服务很满意，此时，可以生成当前输入信息对应的应答信息、请求好评信息和业务推销信息中的至少一种作为响应信息。例如，可以对当前输入信息进行理解后得到对应的应答信息。若判断出用户当前输入信息表示已经可以结束对话，此时，可以生成请求好评信息，以便用户进行五星好评。另外，还可以生成业务推销信息，从而向用户推荐其他业务，以便引导用户进行咨询、办理等。例如，用户的当前输入信息为“嗯嗯，地址核对完全正确，一个字都没错。”此时，可以识别到客户情绪为满意，并可以推进收集更多信息或索要五星好评。
本实施例中，若客服策略为应答策略，说明用户不关注当前服务，此时，可以生成当前输入信息对应的应答信息作为响应信息。例如，用户的当前输入信息为“是的，正确。”，此时，可以识别到用户情绪无起伏，则推进收集主流程中的下一个问题。
本实施例中，若客服策略为安抚策略，说明此时用户对当前服务不满，此时，为了避免用户烦躁，可以生成当前输入信息对应安抚信息作为响应信息。其中，该抚信息包括请求客户谅解信息和当前输入信息对应的重新理解信息。
具体地，重新理解信息的方式可以包括：剔除当前输入信息中的不满意信息，得到当前输入信息的保留信息；基于保留信息，生成重新理解信息。例如，用户的当前输入信息为“不对啊不对，是107号”，此时，识别到用户出现不满的情绪，需要进进行安抚，请客户谅解，并表达需要对重要信息进行反复核对的必要性作为请求客户谅解信息。并换一种问法方式，剔除不满语气词，针对后面半句“是107”重新进行语义理解和纠错，并生成反问信息作为重新理解信息。如“不好意思，我可能没理解您的意思，麻烦您再确认下，您的具体地址是XX路XX号，107号，您可以告诉我正确吗？”。
在一个具体实现过程中，虽然识别到用户不满可以由机器人进行安抚，但是安抚的准确度存在较大的偏差，因此，为了提高机器人安抚的准确度，同时避免用户对机器人的认可度较低，降低机器人的使用率低，本实施例中，在识别到用户不满时，虽然未达到人工跟进的标准，但是仍可以结合人工建议生成重新理解信息。
具体地，可以获取当前输入信息对应的指定范围内的交互内容；将交互内容上传至人工服务器，以便人工跟进交互内容确定重新理解信息的建议；接收人工服务器发送的建议；根据重新理解信息的建议，生成重新理解信息，这样，机器人可以根据自己对保留信息的理解和人工发送的重新理解信息的建议进行结合分析后，生成比较准确的重新理解信息，从而达到在安抚用户的同时，提高用户对机器人的认可度。
本实施例中，若客服策略为致歉策略，生成当前输入信息对应的致歉信息、礼品赠送信息和人工跟进信息中的至少一种作为响应信息。例如，用户的当前输入信息为“怎么回事，我都是说了是107号，不是101号”，此时，可以识别到用户出现烦躁的情绪，需要立刻调整至致歉策略，并致歉、告知客户会送上礼物、后续有人工的高级经理继续跟进，进入结束语并挂机的流程。
104、确定不响应当前输入信息，转接至人工客服。
本实施例中，若确定不响应当前输入信息，说明客户已经到达愤怒的状态，机器人无法代替人类情感交互，机器人再继续沟通会产生较大影响，此时，可以转接至人工客服，以便由人工与用户进行沟通。
例如，用户的当前输入信息为“搞什么，我要投诉。”此时，可以识别到用户出现愤怒的情绪，需要立刻调整至转人工策略，并立刻转接高级客户经理进行人工安抚。
在实际应用中，上述五种客服策略为依次递进关系，即推销策略>应答策略>安抚策略>致歉策略>转人工策略，机器人会根据用户的情绪动态的选择挡墙的客服策略，理论上经过前面4中策略，转人工策略为尽量少触及到的最严重情况，若用户一次对话就进入了愤怒情绪，立刻转接高级客户经理进行人工安抚，机器人无法代替人类情感交互。
需要说明的是，本发明实施例的方法可以由单个设备执行，例如一台计算机或服务器等。本实施例的方法也可以应用于分布式场景下，由多台设备相互配合来完成。在这种分布式场景的情况下，这多台设备中的一台设备可以只执行本发明实施例的方法中的某一个或多个步骤，这多台设备相互之间会进行交互以完成的方法。
本实施例的人机交互方法，通过对用户的当前输入信息进行分析，得到用户的当前情绪信息；从预设的情绪信息与客服策略的关联关系中，选取当前情绪信息对应的客服策略；根据客服策略，确定是否响应当前输入信息；若确定响应当前输入信息，根据客服策略，生成当前输入信息对应的响应信息，并输出响应信息；若确定不响应当前输入信息，转接至人工客服，实现了根据用户当前情绪递进智能推进不同的策略，减少对用户的烦扰和被投诉。采用本发明的技术方案，能够提高人机交互的服务效率、服务质量。
图2为本发明的人机交互装置实施例的结构示意图，如图2所示，本实施例的人机交互装置包括分析模块20、选取模块21、确定模块22、生成模块23和转接模块24。
分析模块20，用于分析对用户的当前输入信息进行分析，得到用户的当前情绪信息；
具体地，分析模块20可以基于预先构建的情绪分析模型，对用户的当前输入信息进行分析，得到所述用户的当前情绪信息。
选取模块21，用于从预设的情绪信息与客服策略的关联关系中，选取当前情绪信息对应的客服策略；
确定模块22，用于根据客服策略，确定是否响应当前输入信息；
生成模块23，用于若确定模块22确定响应当前输入信息，根据客服策略，生成当前输入信息对应的响应信息，并输出响应信息；
转接模块24，用于若确定模块22确定不响应当前输入信息，转接至人工客服。
本实施例的人机交互装置，通过对用户的当前输入信息进行分析，得到用户的当前情绪信息；从预设的情绪信息与客服策略的关联关系中，选取当前情绪信息对应的客服策略；根据客服策略，确定是否响应当前输入信息；若确定响应当前输入信息，根据客服策略，生成当前输入信息对应的响应信息，并输出响应信息；若确定不响应当前输入信息，转接至人工客服，实现了根据用户当前情绪递进智能推进不同的策略，减少对用户的烦扰和被投诉。采用本发明的技术方案，能够提高人机交互的服务效率、服务质量。
进一步地，上述实施例中，客服策略包括推销策略、应答策略、安抚策略、致歉策略和转人工策略；
确定模块22，具体用于若客服策略为推销策略、应答策略、安抚策略或致歉策略，确定响应当前输入信息。若客服策略为转人工策略，确定不响应当前输入信息。
具体地，确定模块22还用于若客服策略为推销策略，生成当前输入信息对应的应答信息、请求好评信息和业务推销信息中的至少一种作为响应信息；若客服策略为应答策略，生成当前输入信息对应的应答信息作为响应信息；若客服策略为安抚策略，生成当前输入信息对应安抚信息作为响应信息；若客服策略为致歉策略，生成当前输入信息对应的致歉信息、礼品赠送信息和人工跟进信息中的至少一种作为响应信息。
其中，安抚信息包括请求客户谅解信息和当前输入信息对应的重新理解信息。本实施例中，确定模块22还用于剔除当前输入信息中的不满意信息，得到当前输入信息的保留信息；基于保留信息，生成重新理解信息。或者，确定模块22，还用于获取当前输入信息对应的指定范围内的交互内容；将交互内容上传至人工服务器，以便人工跟进交互内容确定重新理解信息的建议；接收人工服务器发送的建议；根据建议，生成重新理解信息。
上述实施例的装置用于实现前述实施例中相应的方法，并且具有相应的方法实施例的有益效果，在此不再赘述。
图3为本发明的人机交互设备实施例的结构示意图，该设备可以包括：处理器1010、存储器1020、输入/输出接口1030、通信接口1040和总线1050。其中处理器1010、存储器1020、输入/输出接口1030和通信接口1040通过总线1050实现彼此之间在设备内部的通信连接。
处理器1010可以采用通用的CPU(Central Processing Unit，中央处理器)、微处理器、应用专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、或者一个或多个集成电路等方式实现，用于执行相关程序，以实现本说明书实施例所提供的技术方案。
存储器1020可以采用ROM(Read Only Memory，只读存储器)、RAM(Random AccessMemory，随机存取存储器)、静态存储设备，动态存储设备等形式实现。存储器1020可以存储操作系统和其他应用程序，在通过软件或者固件来实现本说明书实施例所提供的技术方案时，相关的程序代码保存在存储器1020中，并由处理器1010来调用执行。
输入/输出接口1030用于连接输入/输出模块，以实现信息输入及输出。输入输出/模块可以作为组件配置在设备中(图中未示出)，也可以外接于设备以提供相应功能。其中输入设备可以包括键盘、鼠标、触摸屏、麦克风、各类传感器等，输出设备可以包括显示器、扬声器、振动器、指示灯等。
通信接口1040用于连接通信模块(图中未示出)，以实现本设备与其他设备的通信交互。其中通信模块可以通过有线方式(例如USB、网线等)实现通信，也可以通过无线方式(例如移动网络、WIFI、蓝牙等)实现通信。
总线1050包括一通路，在设备的各个组件(例如处理器1010、存储器1020、输入/输出接口1030和通信接口1040)之间传输信息。
需要说明的是，尽管上述设备仅示出了处理器1010、存储器1020、输入/输出接口1030、通信接口1040以及总线1050，但是在具体实施过程中，该设备还可以包括实现正常运行所必需的其他组件。此外，本领域的技术人员可以理解的是，上述设备中也可以仅包含实现本说明书实施例方案所必需的组件，而不必包含图中所示的全部组件。
本发明还提供一种存储介质，该存储介质存储计算机指令，所述计算机指令用于使所述计算机执行上述实施例的人机交互方法。
本实施例的存储介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。
所属领域的普通技术人员应当理解：以上任何实施例的讨论仅为示例性的，并非旨在暗示本公开的范围(包括权利要求)被限于这些例子；在本发明的思路下，以上实施例或者不同实施例中的技术特征之间也可以进行组合，步骤可以以任意顺序实现，并存在如上所述的本发明的不同方面的许多其它变化，为了简明它们没有在细节中提供。
另外，为简化说明和讨论，并且为了不会使本发明难以理解，在所提供的附图中可以示出或可以不示出与集成电路(IC)芯片和其它部件的公知的电源/接地连接。此外，可以以框图的形式示出装置，以便避免使本发明难以理解，并且这也考虑了以下事实，即关于这些框图装置的实施方式的细节是高度取决于将要实施本发明的平台的(即，这些细节应当完全处于本领域技术人员的理解范围内)。在阐述了具体细节(例如，电路)以描述本发明的示例性实施例的情况下，对本领域技术人员来说显而易见的是，可以在没有这些具体细节的情况下或者这些具体细节有变化的情况下实施本发明。因此，这些描述应被认为是说明性的而不是限制性的。
尽管已经结合了本发明的具体实施例对本发明进行了描述，但是根据前面的描述，这些实施例的很多替换、修改和变型对本领域普通技术人员来说将是显而易见的。例如，其它存储器架构(例如，动态RAM(DRAM))可以使用所讨论的实施例。
本发明的实施例旨在涵盖落入所附权利要求的宽泛范围之内的所有这样的替换、修改和变型。因此，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何省略、修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种人机交互方法，其特征在于，包括：
对用户的当前输入信息进行分析，得到所述用户的当前情绪信息；
从预设的情绪信息与客服策略的关联关系中，选取所述当前情绪信息对应的客服策略；
根据所述客服策略，确定是否响应所述当前输入信息；
若确定响应所述当前输入信息，根据所述客服策略，生成所述当前输入信息对应的响应信息，并输出所述响应信息；
若确定不响应所述当前输入信息，转接至人工客服。
2.根据权利要求1所述的人机交互方法，其特征在于，所述客服策略包括推销策略、应答策略、安抚策略、致歉策略和转人工策略；
所述根据所述客服策略，确定是否响应所述当前输入信息，包括：
若所述客服策略为所述推销策略、所述应答策略、所述安抚策略或所述致歉策略，确定响应所述当前输入信息；
若所述客服策略为所述转人工策略，确定不响应所述当前输入信息。
3.根据权利要求2所述的人机交互方法，其特征在于，所述根据所述客服策略，生成所述当前输入信息对应的响应信息，包括：
若所述客服策略为所述推销策略，生成所述当前输入信息对应的应答信息、请求好评信息和业务推销信息中的至少一种作为所述响应信息；
若所述客服策略为所述应答策略，生成所述当前输入信息对应的应答信息作为所述响应信息；
若所述客服策略为所述安抚策略，生成所述当前输入信息对应安抚信息作为所述响应信息；
若所述客服策略为致歉策略，生成所述当前输入信息对应的致歉信息、礼品赠送信息和人工跟进信息中的至少一种作为所述响应信息。
4.根据权利要求3所述的人机交互方法，其特征在于，所述安抚信息包括请求客户谅解信息和所述当前输入信息对应的重新理解信息。
5.根据权利要求4所述的人机交互方法，其特征在于，所述重新理解信息的方式包括：
剔除所述当前输入信息中的不满意信息，得到所述当前输入信息的保留信息；
基于所述保留信息，生成所述重新理解信息。
6.根据权利要求4所述的人机交互方法，其特征在于，所述重新理解信息的方式包括：
获取所述当前输入信息对应的指定范围内的交互内容；
将所述交互内容上传至人工服务器，以便人工跟进所述交互内容确定所述重新理解信息的建议；
接收所述人工服务器发送的所述建议；
根据所述建议，生成所述重新理解信息。
7.根据权利要求1-6任一项所述的人机交互方法，其特征在于，所述对用户的当前输入信息进行分析，得到所述用户的当前情绪信息，包括：
基于预先构建的情绪分析模型，对用户的当前输入信息进行分析，得到所述用户的当前情绪信息。
8.一种人机交互装置，其特征在于，包括：
分析模块，用于分析对用户的当前输入信息进行分析，得到所述用户的当前情绪信息；
选取模块，用于从预设的情绪信息与客服策略的关联关系中，选取所述当前情绪信息对应的客服策略；
确定模块，用于根据所述客服策略，确定是否响应所述当前输入信息；
生成模块，用于若所述确定模块确定响应所述当前输入信息，根据所述客服策略，生成所述当前输入信息对应的响应信息，并输出所述响应信息；
转接模块，用于若所述确定模块确定不响应所述当前输入信息，转接至人工客服。
9.一种人机交互设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至7任意一项所述的人机交互方法。
10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质存储计算机指令，所述计算机指令用于使所述计算机执行权利要求1至7任意一项所述人机交互方法。
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