CN112015879B - 基于文本结构化管理的人机交互引擎实现方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于文本结构化管理的人机交互引擎实现方法及装置，所述方法包括：通过流程配置结构化文本定义人机交互过程中的各个流程，通过话术配置结构化文本定义人机交互过程中的机器人的各个话术，通过关键词配置结构化文本定义人机交互过程中需要识别的各个意图；根据所述流程配置结构化文本、所述话术配置结构化文本、以及所述关键词配置结构化文本对人机交互引擎进行训练，得到训练好的人机交互引擎；通过所述训练好的人机交互引擎，基于所述流程配置结构化文本、所述话术配置结构化文本、以及所述关键词配置结构化文本进行人机交互。本发明极大地提高了人机交互训练的效率，使得丰富的人机交互体验得以实现。
Description
技术领域
本发明涉及人工智能技术领域，尤其是涉及一种基于文本结构化管理的人机交互引擎实现方法及装置。
背景技术
人机交互，是人工智能领域非常重要的一个分支。由于人类语言具有无限的组合与表达方式，且存在同一段文字依据不同的时间、地点、事件、背景、文化等而有不同的含义，使得对语言的理解存在极大的不确定性。为了使得人机交互得以进行，人工智能设计师不得不在机器人训练中采用大量的数据来训练，并通过一些技术工具将训练的结果进一步在人机交互引擎中实现。而这一过程涉及到多个不同专业、完全零散的工具，使得整个实现过程冗长而无效。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于文本结构化管理的人机交互引擎实现方法及装置，旨在解决现有技术中的上述问题。
本发明提供一种基于文本结构化管理的人机交互引擎实现方法，包括：
通过流程配置结构化文本定义人机交互过程中的各个流程，通过话术配置结构化文本定义人机交互过程中的机器人的各个话术，通过关键词配置结构化文本定义人机交互过程中需要识别的各个意图；
根据所述流程配置结构化文本、所述话术配置结构化文本、以及所述关键词配置结构化文本对人机交互引擎进行训练，得到训练好的人机交互引擎；
通过所述训练好的人机交互引擎，基于所述流程配置结构化文本、所述话术配置结构化文本、以及所述关键词配置结构化文本进行人机交互。
本发明提供一种基于文本结构化管理的人机交互引擎实现装置，包括：
配置模块，用于通过流程配置结构化文本定义人机交互过程中的各个流程，通过话术配置结构化文本定义人机交互过程中的机器人的各个话术，通过关键词配置结构化文本定义人机交互过程中需要识别的各个意图；
训练模块，用于根据所述流程配置结构化文本、所述话术配置结构化文本、以及所述关键词配置结构化文本对人机交互引擎进行训练，得到训练好的人机交互引擎；
人机交互模块，用于通过所述训练好的人机交互引擎，基于所述流程配置结构化文本、所述话术配置结构化文本、以及所述关键词配置结构化文本进行人机交互。
本发明实施例还提供一种基于文本结构化管理的人机交互引擎实现装置，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现上述基于文本结构化管理的人机交互引擎实现方法的步骤。
本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有信息传递的实现程序，所述程序被处理器执行时实现上述基于文本结构化管理的人机交互引擎实现方法的步骤。
采用本发明实施例，极大地提高了人机交互训练的效率，使得丰富的人机交互体验得以实现。
上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的具体实施方式。
附图说明
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式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，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，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是本发明实施例的基于文本结构化管理的人机交互引擎实现方法的流程图；
图2是本发明实施例的结构化文本生成和对人机交互引擎进行训练的流程图；
图3是本发明实施例的进行人机交互的流程图；
图4是本发明装置实施例一的基于文本结构化管理的人机交互引擎实现装置的示意图；
图5是本发明装置实施例二的基于文本结构化管理的人机交互引擎实现装置的示意图。
具体实施方式
下面将结合实施例对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通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。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“长度”、“宽度”、“厚度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“坚直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”、“顺时针”、“逆时针”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
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”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个所述特征。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。此外，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
方法实施例
根据本发明实施例，提供了一种基于文本结构化管理的人机交互引擎实现方法，图1是本发明实施例的基于文本结构化管理的人机交互引擎实现方法的流程图，如图1所示，根据本发明实施例的基于文本结构化管理的人机交互引擎实现方法具体包括：
步骤S101，通过流程配置结构化文本定义人机交互过程中的各个流程，通过话术配置结构化文本定义人机交互过程中的机器人的各个话术，通过关键词配置结构化文本定义人机交互过程中需要识别的各个意图；
首先，对支持文本结构化管理的人机交互引擎进行说明，支持文本结构化管理的人机交互引擎通过结构化的文本，可实现对人机交互引擎的管理。具体指，通过一定结构的设计，可以用文本表示在人机交互过程中的各种复杂应用。而该人机交互引擎通过语音技术、通信技术、信息技术和智能技术来实现复杂的人机交互效果。
在步骤S101中，可以1.通过“流程配置”表格定义交互过程中的各个流程；通过“话术配置”表格定义交互过程中的机器人的各个话术；通过“关键词配置”表格定义交互过程中需要识别的各个意图。
具体地：
一，流程配置：
1、流程内容，具体包括：
【对话序号】定义交互节点的标识，包括全局性的节点，作为唯一标识。
【名称】定义该节点的名称，便于可视化管理。
【是否全局】定义该节点是否在全部流程中可被响应。
【场景】定义该节点所属的分类场景，有业务相关性的节点一般配置在同一场景中，用于分类管理和后续数据分析。
【备注dialog_desc】描述该节点的注释，便于跟踪管理。
2、流程属性，具体包括：
【是否打断】定义本节点中是否允许本次对话被打断。
【NoInput次数】定义本节点中允许无内容的次数
【NoMatch次数】定义本节点中允许无匹配意图的次数
【等待响应时长】定义本节点中等待内容的时长
【响应完成等待时长】定义本节点中识别系统对内容的断句等待时长；
3、意图内容，具体包括：
【意图】定义该节点可以被识别的意图，并由此设定可进入的下一个节点。
【权重】定义该意图在同节点中的优先级，并由此设定可进入的下一个节点。
【匹配优先级】定义该节点在流程意图和全局意图中处理的顺序。
【跳转产品】【跳转节点】定义该被识别的意图，所进入的下一个节点，该节点可存在于另一个交互产品中，实现跨产品的跳转。
【备注Keymap_desc】描述该意图的注释，便于跟踪管理。
4、定制特性，具体包括：
【变量】定义本节点所需要获取的变量名，用于记录在通话过程中的数据，数据来源可以是对话内容中的一部分，或者其他在通话中产生，经系统特殊处理的信息。
【事件】定义本节点的意图匹配后，需要额外执行的事件；事件通过调用交互引擎的事件服务，可以使用系统内部预置的函数、程序、服务等，或调用外部系统的函数、程序、服务等。以实现复杂的业务处理。
【分值】定义本节点的分值，分值用于各节点的统计计算，分析后输出结果。
二、话术配置：
【对话序号】节点的唯一标识。
【话术内容】定义该节点的机器人的对话内容，支持变量以实现对话中动态的话语。
【话术类型】本次机器人对话的类型，用于实现在同一节点内不同深度或层次的对话，同【排序】相结合以实现灵活的智能对话。
【音频文件】本次机器人对话的声音。
【排序】在同一机器人对话的类型中用于区别不同的对话，同【话术类型】相结合以实现灵活的智能对话。
【跳转方式】在节点中可以使用的不同处理方式，包括语音、按键、文本、逻辑判断等不同的处理方式，以支持人机交互中各种不同的交互方式。
【chatbot识别】在节点中是否需要采用外部chatbot来进一步进行NLP处理，以及配置具体的chatbot名。
【按键长度】用于处理在按键情况下，支持的最大按键长度以提升体验。
三、关键词配置：
【序号】定义意图的唯一标识。
【意图名】定义该意图的名称。
【关键词】定义该意图中需要识别的关键词或正则表达式。
【分类标签】定义该意图的分类。
【是否启用】定义该意图的是否生效。
【说明】定义该意图的说明。
步骤S102，如图2所示，图2给出了从一个文本结构的模板开始，进入设计、最终导入系统生效的过程。在步骤S102中，需要根据所述流程配置结构化文本、所述话术配置结构化文本、以及所述关键词配置结构化文本对人机交互引擎进行训练，得到训练好的人机交互引擎；
步骤S103，通过所述训练好的人机交互引擎，基于所述流程配置结构化文本、所述话术配置结构化文本、以及所述关键词配置结构化文本进行人机交互。
在本发明实施例中，在需要时，还可以对所述流程配置结构化文本、所述话术配置结构化文本、以及所述关键词配置结构化文本进行批量化的数据修改及操作。
此外，如图3所示，步骤S103具体包括如下处理：启动人机交互引擎，根据流程配置结构化文本进入交互节点，根据所述话术配置结构化文本输出机器人话术，获取用户输入，根据所述关键词配置结构化文本进行意图匹配，命中意图后，完成人机交互。
从上述处理可以看出，本发明实施例中的支持文本结构化管理的人机交互引擎，使得基于人机交互引擎的训练能够基于文本化的结构，从人机交互基础的语义理解，到交互过程中对于机器人语音、文字的控制以及交互过程中的交互特性等，都能够通过一个简洁的文本化结构来进行。同时，文本结构化的设计，能够有效的利用类似excel之类的文本处理器，来进行批量化、大规模的数据修改及操作。这能极大地提高了人机交互训练的效率，使得丰富的人机交互体验得以实现。
装置实施例一
根据本发明实施例，提供了一种基于文本结构化管理的人机交互引擎实现装置，图4是本发明装置实施例一的基于文本结构化管理的人机交互引擎实现装置的示意图，如图4所示，根据本发明实施例的基于文本结构化管理的人机交互引擎实现装置具体包括：
配置模块40，用于通过流程配置结构化文本定义人机交互过程中的各个流程，通过话术配置结构化文本定义人机交互过程中的机器人的各个话术，通过关键词配置结构化文本定义人机交互过程中需要识别的各个意图；
其中，流程配置结构化文本具体包括：流程内容、流程属性、意图内容、以及定制特性，其中，流程内容具体包括：交互节点的标识、交互节点的名称、交互节点是否在全部流程中可被响应、交互节点所属的分类场景、以及描述交互节点的注释；流程属性具体包括：交互节点中是否允许本次对话被打断、交互节点中允许无内容的次数、交互节点中允许无匹配意图的次数、交互节点中等待内容的时长、以及交互节点中识别系统对内容的断句等待时长；意图内容具体包括：交互节点可以被识别的意图、被识别的意图在同节点中的优先级、交互节点在流程意图和全局意图中处理的顺序、被识别的意图所进入的下一个节点、以及描述被识别的意图的注释；定制特性具体包括：交互节点所需要获取的变量名、交互节点的意图匹配后需要额外执行的事件、以及交互节点的分值；
话术配置结构化文本具体包括：交互节点的唯一标识、交互节点的机器人的对话内容、本次机器人对话的类型、本次机器人对话的声音、区别同一机器人对话类型中的不同对话、在交互节点中能够使用的不同跳转方式、在交互节点中是否需要采用外部chatbot进行NLP处理以及具体的chatbot名、以及在按键情况下支持的最大按键长度；
关键词配置结构化文本具体包括：意图的唯一标识、意图的名称、意图中需要识别的关键词或正则表达式、意图的分类、意图的是否生效、以及意图的说明。
在本发明实施例中，配置模块40进一步用于：对流程配置结构化文本、话术配置结构化文本、以及关键词配置结构化文本进行批量化的数据修改及操作。
训练模块42，用于根据流程配置结构化文本、话术配置结构化文本、以及关键词配置结构化文本对人机交互引擎进行训练，得到训练好的人机交互引擎；
人机交互模块44，用于通过训练好的人机交互引擎，基于流程配置结构化文本、话术配置结构化文本、以及关键词配置结构化文本进行人机交互。人机交互模块44具体用于：启动人机交互引擎，根据流程配置结构化文本进入交互节点，根据话术配置结构化文本输出机器人话术，获取用户输入，根据关键词配置结构化文本进行意图匹配，命中意图后，完成人机交互。
本发明实施例是与上述方法实施例对应的系统实施例，各个模块的具体操作可以参照方法实施例的描述进行理解，在此不再赘述。
装置实施例二
本发明实施例提供一种基于文本结构化管理的人机交互引擎实现装置，如图5所示，包括：存储器50、处理器52及存储在所述存储器50上并可在所述处理器52上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器52执行时实现上述方法实施例中的步骤101-103。
装置实施例三
本发明实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有信息传输的实现程序，所述程序被处理器52执行时实现上述方法实施例中的步骤101-103。
本实施例所述计算机可读存储介质包括但不限于为：ROM、RAM、磁盘或光盘等。
显然，本领域的技术人员应该明白，上述的本发明的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现，它们可以集中在单个的计算装置上，或者分布在多个计算装置所组成的网络上，可选地，它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现，从而，可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行，并且在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样，本发明不限制于任何特定的硬件和软件结合。
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。
Claims (6)
1.一种基于文本结构化管理的人机交互引擎实现方法，其特征在于，包括：
通过流程配置结构化文本定义人机交互过程中的各个流程，通过话术配置结构化文本定义人机交互过程中的机器人的各个话术，通过关键词配置结构化文本定义人机交互过程中需要识别的各个意图；
根据所述流程配置结构化文本、所述话术配置结构化文本、以及所述关键词配置结构化文本对人机交互引擎进行训练，得到训练好的人机交互引擎；
通过所述训练好的人机交互引擎，基于所述流程配置结构化文本、所述话术配置结构化文本、以及所述关键词配置结构化文本进行人机交互；具体包括：启动人机交互引擎，根据流程配置结构化文本进入交互节点，根据所述话术配置结构化文本输出机器人话术，获取用户输入，根据所述关键词配置结构化文本进行意图匹配，命中意图后，完成人机交互；
其中，所述流程配置结构化文本具体包括：流程内容、流程属性、意图内容、以及定制特性，其中，流程内容具体包括：交互节点的标识、交互节点的名称、交互节点是否在全部流程中可被响应、交互节点所属的分类场景、以及描述交互节点的注释；所述流程属性具体包括：交互节点中是否允许本次对话被打断、交互节点中允许无内容的次数、交互节点中允许无匹配意图的次数、交互节点中等待内容的时长、以及交互节点中识别系统对内容的断句等待时长；所述意图内容具体包括：交互节点能够被识别的意图、被识别的意图在同节点中的优先级、交互节点在流程意图和全局意图中处理的顺序、被识别的意图所进入的下一个节点、以及描述被识别的意图的注释；所述定制特性具体包括：交互节点所需要获取的变量名、交互节点的意图匹配后需要额外执行的事件、以及交互节点的分值；
所述话术配置结构化文本具体包括：交互节点的唯一标识、交互节点的机器人的对话内容、本次机器人对话的类型、本次机器人对话的声音、区别同一机器人对话类型中的不同对话、在交互节点中能够使用的不同跳转方式、在交互节点中是否需要采用外部chatbot进行NLP处理以及具体的chatbot名、以及在按键情况下支持的最大按键长度；
所述关键词配置结构化文本具体包括：意图的唯一标识、意图的名称、意图中需要识别的关键词或正则表达式、意图的分类、意图是否生效、以及意图的说明。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法进一步包括：
对所述流程配置结构化文本、所述话术配置结构化文本、以及所述关键词配置结构化文本进行批量化的数据修改及操作。
3.一种基于文本结构化管理的人机交互引擎实现装置，其特征在于，包括：
配置模块，用于通过流程配置结构化文本定义人机交互过程中的各个流程，通过话术配置结构化文本定义人机交互过程中的机器人的各个话术，通过关键词配置结构化文本定义人机交互过程中需要识别的各个意图；
训练模块，用于根据所述流程配置结构化文本、所述话术配置结构化文本、以及所述关键词配置结构化文本对人机交互引擎进行训练，得到训练好的人机交互引擎；
人机交互模块，用于通过所述训练好的人机交互引擎，基于所述流程配置结构化文本、所述话术配置结构化文本、以及所述关键词配置结构化文本进行人机交互；具体用于：启动人机交互引擎，根据流程配置结构化文本进入交互节点，根据所述话术配置结构化文本输出机器人话术，获取用户输入，根据所述关键词配置结构化文本进行意图匹配，命中意图后，完成人机交互；
所述流程配置结构化文本具体包括：流程内容、流程属性、意图内容、以及定制特性，其中，流程内容具体包括：交互节点的标识、交互节点的名称、交互节点是否在全部流程中可被响应、交互节点所属的分类场景、以及描述交互节点的注释；所述流程属性具体包括：交互节点中是否允许本次对话被打断、交互节点中允许无内容的次数、交互节点中允许无匹配意图的次数、交互节点中等待内容的时长、以及交互节点中识别系统对内容的断句等待时长；所述意图内容具体包括：交互节点能够被识别的意图、被识别的意图在同节点中的优先级、交互节点在流程意图和全局意图中处理的顺序、被识别的意图所进入的下一个节点、以及描述被识别的意图的注释；所述定制特性具体包括：交互节点所需要获取的变量名、交互节点的意图匹配后需要额外执行的事件、以及交互节点的分值；
所述话术配置结构化文本具体包括：交互节点的唯一标识、交互节点的机器人的对话内容、本次机器人对话的类型、本次机器人对话的声音、区别同一机器人对话类型中的不同对话、在交互节点中能够使用的不同跳转方式、在交互节点中是否需要采用外部chatbot进行NLP处理以及具体的chatbot名、以及在按键情况下支持的最大按键长度；
所述关键词配置结构化文本具体包括：意图的唯一标识、意图的名称、意图中需要识别的关键词或正则表达式、意图的分类、意图是否生效、以及意图的说明。
4.根据权利要求3所述的装置，其特征在于，所述配置模块进一步用于：
对所述流程配置结构化文本、所述话术配置结构化文本、以及所述关键词配置结构化文本进行批量化的数据修改及操作。
5.一种基于文本结构化管理的人机交互引擎实现装置，其特征在于，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至2中任一项所述的基于文本结构化管理的人机交互引擎实现方法的步骤。
6.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有信息传递的实现程序，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1至2中任一项所述的基于文本结构化管理的人机交互引擎实现方法的步骤。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
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| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
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