CN112256846A - 一种人机对话交互方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提出了一种人机对话交互方法及系统。所述人机对话交互方法，包括以下步骤：步骤S0、预设分词与用户意图之间的对应关系；预设用户意图与回复语句之间的对应关系；步骤S1、获取用户语料信息；步骤S2、分析用户语料信息，从中提取分词，然后基于预设的分词与用户意图之间的对应关系，得到对应的用户意图；再根据所得到的用户意图，基于预设的用户意图与回复语句之间的对应关系，得到对应的回复语句；步骤S3、输出所得到的回复语句。本发明的人机对话交互方法及系统设计新颖，实用性强。
Description
技术领域
本发明涉及人机交互技术领域，尤其涉及一种人机对话交互方法及系统。
背景技术
目前市面上的智能交互方式主要有两种，即任务导向型智能对话和非任务导向型智能对话。其中，任务导向型智能对话是指指令的服务目标或服务对象是明确的，是可以提供指定的问答系统，处理特定领域的问题，旨在帮助用户完成实际具体的任务，例如帮助用户找寻商品，预订酒店餐厅等，但这种对话方法过于死板，缺乏人性化体验。而非任务导向型智能对话目前主要是两种方法：(1)基于检索的方法，从事先定义好的索引中进行搜索，学习从当前对话中选择回复。检索型方法的缺点在于它过于依赖数据质量，如果选用的数据质量欠佳，那就很有可能前功尽弃；(2)生成方法，在对话过程中产生合适的回复，生成型智能对话是目前研究界的一个热点，和检索型聊天对话不同的是，它可以生成一种全新的回复，因此相对更为灵活，但它也有自身的缺点，比如有时候会出现语法错误，或者生成一些没有意义的回复。
发明内容
本发明针对上述技术问题，提出了一种人机对话交互方法及系统。
本发明提出以下技术方案：
本发明提出了一种人机对话交互方法，包括以下步骤：
步骤S0、预设分词与用户意图之间的对应关系；预设用户意图与回复语句之间的对应关系；
步骤S1、获取用户语料信息；
步骤S2、分析用户语料信息，从中提取分词，然后基于预设的分词与用户意图之间的对应关系，得到对应的用户意图；再根据所得到的用户意图，基于预设的用户意图与回复语句之间的对应关系，得到对应的回复语句；
步骤S3、输出所得到的回复语句。
本发明上述的人机对话交互方法中，步骤S0还包括：预设分词与情景转换用语之间的对应关系，预设回复语句和情景转换用语之间的对应关系；
步骤S2还包括：根据分词和/或回复语句，基于预设的分词与情景转换用语之间的对应关系以及回复语句和情景转换用语之间的对应关系，得到对应的情景转换用语；
步骤S3、输出所得到的情景转换用语。
本发明上述的人机对话交互方法中，当用户语料信息为音频格式时，步骤S2还包括：将用户语料信息由音频格式转换为文本格式，再从文本格式的用户语料信息中提取分词。
本发明还提出了一种人机对话交互系统，包括：
意图管理模块，用于预设分词与用户意图之间的对应关系；
知识图谱模块，用于预设用户意图与回复语句之间的对应关系；
机器训练模块，用于获取用户语料信息；分析用户语料信息，从中提取分词，然后基于预设的分词与用户意图之间的对应关系，得到对应的用户意图；再根据所得到的用户意图，基于预设的用户意图与回复语句之间的对应关系，得到对应的回复语句；还用于输出所得到的回复语句。
本发明上述的人机对话交互系统中，还包括：
故事管理模块，用于预设分词与情景转换用语之间的对应关系，预设回复语句和情景转换用语之间的对应关系；
机器训练模块还用于根据分词和/或回复语句，基于预设的分词与情景转换用语之间的对应关系以及回复语句和情景转换用语之间的对应关系，得到对应的情景转换用语；输出所得到的情景转换用语。
本发明上述的人机对话交互系统中，还包括：
数据管理模块，用于当用户语料信息为音频格式时，将用户语料信息由音频格式转换为文本格式；
机器训练模块，用于从文本格式的用户语料信息中提取分词。
本发明上述的人机对话交互系统中，还包括：
对话记录模块，用于记录用户语料信息。
本发明上述的人机对话交互系统中，还包括：
用户管理模块，用于保存用户信息；
业务定制模块，用于设置用户信息和业务权限之间的对应关系；设置业务权限和调取知识图谱模块和/或故事管理模块和/或数据管理模块中数据的权限之间的对应关系。
本发明的人机对话交互方法及系统，基于自然语言处理技术，可实现多轮对话设计；可支持文字输入、语音识别等输入形式，为提升人机交互体验提供强力升级。本发明的人机对话交互方法及系统功能齐全，为业务功能提供原始词典、对话编辑界面、意图编辑界面等；同时提供模型训练方法，可使得人机交互指令定制更加方便。业务开发使用者不用学习发明底层逻辑和技术，通过训练界面添加语料、定制对话场景即可实现智能人机对话和指令操作开发。本发明的人机对话交互方法及系统设计新颖，实用性强。
附图说明
下面结合附图对本发明进一步说明：
图1示出了本发明优选实施例的人机对话交互方法的示意图；
图2示出了本发明优选实施例的人机对话交互系统的功能模块方框图；
图3示出了图2所示的人机对话交互系统的使用流程示意图；
图4示出了图2所示的人机对话交互系统的总体界面示意图；
图5示出了图2所示的人机对话交互系统在进行意图编辑时的界面示意图；
图6示出了图2所示的人机对话交互系统在进行添加语料时的界面示意图；
图7示出了图2所示的人机对话交互系统在进行业务定制时的界面示意图；
图8示出了图2所示的人机对话交互系统的故事管理模块的界面示意图；
图9示出了图2所示的人机对话交互系统的故事管理模块在进行新增删除时的界面示意图；
图10示出了图2所示的人机对话交互系统在模型训练激活时的界面示意图。
具体实施方式
本发明所要解决的技术问题是：目前的非任务导向型智能对话主要是两种方法，一种是基于检索的方法，这种方法过于依赖数据质量；另一种是生成方法，这种方法容易出现语法错误，或者生成一些没有意义的回复。本发明就该技术问题而提出的技术思路是：基于行业现有的专有术语进行分词训练，形成行业特有的业务应用场景，将语音转换、语义识别、动作响应、故事管理等各大模块进行统一管理和基于用户级别的数据隔离，能有效简单地让开发人员快速定制相关业务场景的智能web对象回复操作。
为了使得发明的技术方案、技术目的以及技术效果更为清楚，以使得本领域技术人员能够理解和实施本发明，下面将结合附图及具体实施例对本发明做进一步详细的描述。
本发明提出了一种人机对话交互方法，包括以下步骤：
步骤S0、预设分词与用户意图之间的对应关系；预设用户意图与回复语句之间的对应关系；
步骤S1、获取用户语料信息；
步骤S2、分析用户语料信息，从中提取分词，然后基于预设的分词与用户意图之间的对应关系，得到对应的用户意图；再根据所得到的用户意图，基于预设的用户意图与回复语句之间的对应关系，得到对应的回复语句；
步骤S3、输出所得到的回复语句。
上述技术方案为基础方案，通过本发明的人机对话交互方法，业务开发使用者不用学习发明底层逻辑和技术，通过训练界面添加语料、定制对话场景即可实现智能人机对话和指令操作开发。
进一步地，在本发明中，步骤S0还包括：预设分词与情景转换用语之间的对应关系，预设回复语句和情景转换用语之间的对应关系；
步骤S2还包括：根据分词和/或回复语句，基于预设的分词与情景转换用语之间的对应关系以及回复语句和情景转换用语之间的对应关系，得到对应的情景转换用语；
步骤S3、输出所得到的情景转换用语。
进一步地，当用户语料信息为音频格式时，步骤S2还包括：将用户语料信息由音频格式转换为文本格式，再从文本格式的用户语料信息中提取分词。
进一步地，在步骤S3中，情景转换用语可以以文本格式输出，也可以以音频格式输出。
如图1所示，图1示出了本发明优选实施例的人机对话交互方法的示意图。具体地，用户通过用户界面输入语音；系统对语音进行语音转写，转换为文本，然后对文本进行语义识别，提取分词，并获得对应的用户意图；系统再根据用户意图，并基于web操作对象指令，进行相应的动作响应，输出回复语句，同时，还通过故事管理输出相应的情景转换用语；再将情景转换用语和回复语句进行数据封装，输出文本，之后对文本进行语音合成，通过用户界面向用户反馈语音。
进一步地，如图2所示，图2示出了本发明优选实施例的人机对话交互系统的功能模块方框图。该人机对话交互系统包括：
意图管理模块100，用于预设分词与用户意图之间的对应关系；
知识图谱模块200，用于预设用户意图与回复语句之间的对应关系；
机器训练模块300，用于获取用户语料信息；分析用户语料信息，从中提取分词，然后基于预设的分词与用户意图之间的对应关系，得到对应的用户意图；再根据所得到的用户意图，基于预设的用户意图与回复语句之间的对应关系，得到对应的回复语句；还用于输出所得到的回复语句。
上述技术方案为基础方案，通过本发明的人机对话交互系统，业务开发使用者不用学习发明底层逻辑和技术，通过训练界面添加语料、定制对话场景即可实现智能人机对话和指令操作开发。
进一步地，在本发明中，人机对话交互系统还包括：
故事管理模块400，用于预设分词与情景转换用语之间的对应关系，预设回复语句和情景转换用语之间的对应关系；
机器训练模块300还用于根据分词和/或回复语句，基于预设的分词与情景转换用语之间的对应关系以及回复语句和情景转换用语之间的对应关系，得到对应的情景转换用语；输出所得到的情景转换用语。
进一步地，人机对话交互系统还包括：
数据管理模块500，用于当用户语料信息为音频格式时，将用户语料信息由音频格式转换为文本格式；
机器训练模块300，用于从文本格式的用户语料信息中提取分词；
进一步地，情景转换用语可以以文本格式输出，也可以以音频格式输出。
进一步地，人机对话交互系统还包括：
对话记录模块600，用于记录用户语料信息。
通过对话记录模块600，可以保存用户语料信息，并以此实现对用户语料信息的处理和回复。
进一步地，人机对话交互系统还包括：
用户管理模块700，用于保存用户信息；
业务定制模块800，用于设置用户信息和业务权限之间的对应关系；设置业务权限和调取知识图谱模块200和/或故事管理模块400和/或数据管理模块500中数据的权限之间的对应关系。
本发明的人机对话交互系统主要为智能人机交互提供支持，包含功能导航、语音唤醒、内容检索、多轮问答、智能客服等等应用方向，底层基于rasa做意图识别和故事跳转，Elasticsearch做快速检索，Neo4j做数据存储和功能导航，Docker实现微服务部署和启动。
进一步地，如图3-图10所示，图3示出了图2所示的人机对话交互系统的使用流程示意图；图4示出了图2所示的人机对话交互系统的总体界面示意图；图5示出了图2所示的人机对话交互系统在进行意图编辑时的界面示意图；图6示出了图2所示的人机对话交互系统在进行添加语料时的界面示意图；图7示出了图2所示的人机对话交互系统在进行业务定制时的界面示意图；图8示出了图2所示的人机对话交互系统的故事管理模块的界面示意图；图9示出了图2所示的人机对话交互系统的故事管理模块在进行新增删除时的界面示意图；图10示出了图2所示的人机对话交互系统在模型训练激活时的界面示意图；该人机对话交互系统的使用流程包括：
1)除一些常用的分词词语外，添加行业通用的术语和常用词，使用者可以根据自己的实际情况确定，比如配电、配额、供电所等等；
2)意图既是用户的需求，简单来说就是用户希望机器帮自己干什么，用户在使用机器的时候需要实现确定自己的需求以及通常行业内是如何表述这个需求的，例如我想让机器帮我查天气，你的语料可以这么说，“今天天气如何？”或者是“外面天气怎么样”，语料添加越多，人机交互会变得更加智能；
3)机器识别了用户的意图后要对用户的需求做出反馈，我们可以调用一个接口给用户返回所需数据，或者随机返回一些常用礼貌语类似“你好”、“请重试”、“谢谢使用”之类，action的类型有template、form、custom；
4)故事流程是多轮对话的模板，可以让机器根据设计的对话情景和使用者进行数据交流和上下文转换，我们有专用的页面可以让用户轻松拖拽点击实现；
5)完成上述流程，可以对现有数据进行训练和部署；
6)平台提供测试体验页面，以及测试数据记录功能，用户可以不断地完善自己的语料库和故事库；
7)下载docker服务，部署到自己服务中，调用平台提供API，轻松实现智能人机交互。
本发明的人机对话交互方法及系统，基于自然语言处理技术，可实现多轮对话设计；可支持文字输入、语音识别等输入形式，为提升人机交互体验提供强力升级。本发明的人机对话交互方法及系统功能齐全，为业务功能提供原始词典、对话编辑界面、意图编辑界面等；同时提供模型训练方法，可使得人机交互指令定制更加方便。业务开发使用者不用学习发明底层逻辑和技术，通过训练界面添加语料、定制对话场景即可实现智能人机对话和指令操作开发。本发明的人机对话交互方法及系统设计新颖，实用性强。
上面结合附图对本发明的实施例进行了描述，但是本发明并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本发明的启示下，在不脱离本发明宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可做出很多形式，这些均属于本发明的保护之内。
Claims (8)
1.一种人机对话交互方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S0、预设分词与用户意图之间的对应关系；预设用户意图与回复语句之间的对应关系；
步骤S1、获取用户语料信息；
步骤S2、分析用户语料信息，从中提取分词，然后基于预设的分词与用户意图之间的对应关系，得到对应的用户意图；再根据所得到的用户意图，基于预设的用户意图与回复语句之间的对应关系，得到对应的回复语句；
步骤S3、输出所得到的回复语句。
2.根据权利要求1所述的人机对话交互方法，其特征在于，步骤S0还包括：预设分词与情景转换用语之间的对应关系，预设回复语句和情景转换用语之间的对应关系；
步骤S2还包括：根据分词和/或回复语句，基于预设的分词与情景转换用语之间的对应关系以及回复语句和情景转换用语之间的对应关系，得到对应的情景转换用语；
步骤S3、输出所得到的情景转换用语。
3.根据权利要求2所述的人机对话交互方法，其特征在于，当用户语料信息为音频格式时，步骤S2还包括：将用户语料信息由音频格式转换为文本格式，再从文本格式的用户语料信息中提取分词。
4.一种人机对话交互系统，其特征在于，包括：
意图管理模块(100)，用于预设分词与用户意图之间的对应关系；
知识图谱模块(200)，用于预设用户意图与回复语句之间的对应关系；
机器训练模块(300)，用于获取用户语料信息；分析用户语料信息，从中提取分词，然后基于预设的分词与用户意图之间的对应关系，得到对应的用户意图；再根据所得到的用户意图，基于预设的用户意图与回复语句之间的对应关系，得到对应的回复语句；还用于输出所得到的回复语句。
5.根据权利要求4所述的人机对话交互系统，其特征在于，还包括：
故事管理模块(400)，用于预设分词与情景转换用语之间的对应关系，预设回复语句和情景转换用语之间的对应关系；
机器训练模块(300)还用于根据分词和/或回复语句，基于预设的分词与情景转换用语之间的对应关系以及回复语句和情景转换用语之间的对应关系，得到对应的情景转换用语；输出所得到的情景转换用语。
6.根据权利要求5所述的人机对话交互系统，其特征在于，还包括：
数据管理模块(500)，用于当用户语料信息为音频格式时，将用户语料信息由音频格式转换为文本格式；
机器训练模块(300)，用于从文本格式的用户语料信息中提取分词。
7.根据权利要求6所述的人机对话交互系统，其特征在于，还包括：
对话记录模块(600)，用于记录用户语料信息。
8.根据权利要求6所述的人机对话交互系统，其特征在于，还包括：
用户管理模块(700)，用于保存用户信息；
业务定制模块(800)，用于设置用户信息和业务权限之间的对应关系；设置业务权限和调取知识图谱模块(200)和/或故事管理模块(400)和/或数据管理模块(500)中数据的权限之间的对应关系。
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Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN106471502A (zh) * | 2016-06-29 | 2017-03-01 | 深圳狗尾草智能科技有限公司 | 基于导流的意图识别方法和系统 |
| CN108197191A (zh) * | 2017-12-27 | 2018-06-22 | 神思电子技术股份有限公司 | 一种多轮对话的场景意图中断方法 |
| CN109145104A (zh) * | 2018-09-29 | 2019-01-04 | 北京百度网讯科技有限公司 | 用于对话交互的方法和装置 |
| CN110263142A (zh) * | 2019-06-27 | 2019-09-20 | 北京百度网讯科技有限公司 | 用于输出信息的方法和装置 |
| KR20200087016A (ko) * | 2019-01-10 | 2020-07-20 | 나영혜 | Lbs 및 채팅 에이전트 기반 주문전화번호를 이용한 주문 결제 서비스 제공 방법 |
| CN111581360A (zh) * | 2020-04-21 | 2020-08-25 | 上海明略人工智能(集团)有限公司 | 一种辅助客服的方法、系统和设备 |
| CN111651571A (zh) * | 2020-05-19 | 2020-09-11 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 基于人机协同的会话实现方法、装置、设备及存储介质 |
-
2020
- 2020-09-28 CN CN202011039907.0A patent/CN112256846A/zh active Pending
Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN106471502A (zh) * | 2016-06-29 | 2017-03-01 | 深圳狗尾草智能科技有限公司 | 基于导流的意图识别方法和系统 |
| CN108197191A (zh) * | 2017-12-27 | 2018-06-22 | 神思电子技术股份有限公司 | 一种多轮对话的场景意图中断方法 |
| CN109145104A (zh) * | 2018-09-29 | 2019-01-04 | 北京百度网讯科技有限公司 | 用于对话交互的方法和装置 |
| KR20200087016A (ko) * | 2019-01-10 | 2020-07-20 | 나영혜 | Lbs 및 채팅 에이전트 기반 주문전화번호를 이용한 주문 결제 서비스 제공 방법 |
| CN110263142A (zh) * | 2019-06-27 | 2019-09-20 | 北京百度网讯科技有限公司 | 用于输出信息的方法和装置 |
| CN111581360A (zh) * | 2020-04-21 | 2020-08-25 | 上海明略人工智能(集团)有限公司 | 一种辅助客服的方法、系统和设备 |
| CN111651571A (zh) * | 2020-05-19 | 2020-09-11 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 基于人机协同的会话实现方法、装置、设备及存储介质 |
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Legal Events
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| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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