CN115017918A - 基于人工智能的养老照护对话系统 - Google Patents

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姚俊
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Abstract

本发明提供李一种基于人工智能的养老照护对话系统，其特征在于，包括机器人前端；应用后台用于实现第三方服务公司提供的常规功能及服务，并接收机器人前端与用户交互过程中获取的语音信号和/或文字信号，将语音信号和/或文字信号统一转换为文本数据后发送给机器人引擎，并接收机器人引擎反馈的与当前意图相对应的语料，将接收到的语料分发至对应的机器人前端。本发明提供的对话系统以对话机器人引擎为核心，通过连接语料推荐引擎及后台的闲聊库、健康关爱库、问诊库等语料数据，并基于用户画像，实现24小时个性化健康陪护服务；可实现AI机器人的沟通内容向客服前端的实时推送，确保机器人的行为是受监管的，安全的。

Description

基于人工智能的养老照护对话系统
技术领域
本发明涉及一种基于人工智能的对话系统，该对话系统专用于养老照护中，属于大健康技术领域。
背景技术
在养老照护场景中，老年人希望通过简单、熟悉、成本低廉的沟通方式，获得适合自己的、有温度的健康关爱服务。当前养老照护服务有三种主流提供方式：第一种是居家养老，占比约90％，由家庭内部提供养老照护服务，服务提供方为家人、子女或其雇佣的保姆，线下为主；第二种是社区养老，占比约8％，由社区成立的养老照护中心为社区内老年人提供相对集中的养老服务，服务提供方主要为社区雇佣的义工、机构等，线下方式；第三种是机构养老，占比不足2％，由养老院、集中式公寓等机构提供基于购买的社会化服务，服务提供方通常为专业、集中的团队，线下方式。
机构养老服务相对规范，照护人员、服务设施等较有保障，但由于是集中居住，集体服务，往往缺少亲情关爱，老人容易对集体生活不适应。社区养老或居家养老相对个性化和灵活，但受限于社区/家庭条件，可能存在义工/子女照护不周到、不专业，言语关爱不足等问题。无论哪种养老照护方式，如何解决老年人的孤独感，并通过信息化、智能化的方式，以相对较低的成本，根据老人的身体 /心理健康状态，提供24*7的个性化陪护服务是需要解决的问题。
发明内容
本发明的目的是：将基于自然语言识别的机器人引擎与基于用户画像及场景化语料选择的推荐系统相结合，实现疾病问诊、健康关爱、闲聊等多种居家老人陪护服务，这种服务可7*24小时不间断提供，且是受控、安全的。
为了上述目的，本发明的技术方案是提供了一种基于人工智能的养老照护对话系统，其特征在于，包括：
机器人前端，该机器人前端能够展示虚拟人物形象，当用户与机器人前端进行人机互动时，机器人前端展示的虚拟人物形象能够作出各种动作，并且利用从应用后台获得的语料与用户进行交谈；用户与机器人前端进行人机互动时，机器人前端将捕捉到的语音信号和/或文字信号转发给应用后台；
应用后台用于实现第三方服务公司提供的常规功能及服务，并接收机器人前端与用户交互过程中获取的语音信号和/或文字信号，将语音信号和/或文字信号统一转换为文本数据后发送给机器人引擎，并接收机器人引擎反馈的与当前意图相对应的语料，将接收到的语料分发至对应的机器人前端。
机器人引擎用于识别用户意图，并根据识别到的意图利用语料推荐引擎从照护场景语料库中相应场景的语料子库中拉取语料后，将获得的语料反馈给应用后台。在机器人引擎中，建立核心词、词槽的管理系统，以实现对机器人的意图识别能力的拓展。语料推荐引擎结合机器人引擎所识别的意图、对话上下文以及用户画像从照护场景语料库中相应场景的语料子库中拉取相关的语料；
机器人引擎进行意图识别包括以下步骤：
定义一组支撑性系统组件，包括用户画像、历史对话日志记录、意图标签库以及意图标志库，其中：
意图标签库，包括预设的若干个意图标签，每个意图标签与一个场景相对应，各意图标签以不同的序号标志；
意图标志库，用于存储基于历史正确意图识别打上相应意图标签的用户历史对话记录；
对于意图标签i，有：i＝max(αi,1,αi,2,αi,3)，式中：
αi,1为基于历史对话日志的意图估计：将当前对话内容与意图标志库中所存储的打有意图标签的历史对话内容进行字符串匹配，从中选出字符串相似度匹配最高的历史对话内容的意图标签作为当前对话内容的意图标签；
αi,2为基于当前对话的意图估计：通过基于场景关键词词槽的探测性对话完成；
αi,3为基于用户画像的的意图估计：计算用户兴趣、疾病记录等画像字段值与不同意图的匹配度，从中获得匹配度最高的意图的意图标签。
当机器人前端展示的虚拟人物形象根据获得语料与用户的对话得到继续或者当机器人前端依据识别到的意图推荐给用户的功能/服务/商品获得用户点击后，即认为用户意图判定正确；意图识别判定为正确后，在意图标志库中为该对话记录打上被判断为正确的意图标签，供后续意图识别的训练样本使用；
当机器人引擎识别出用户的意图后，将意图及对话文本关键词交由语料路由从对照护场景语料库中选择合适的语料子库，再由给定语料子库的语料推荐引擎生成一条具体的对话语料反馈给机器人引擎。
优选的，虚拟人物形象说话时，能够模拟真人的面部表情、口型和四肢动作，以配合当前语料的发音部位和情绪；当用户触摸虚拟人物形象时，虚拟人物形象能够以较大幅度语言、表情或动作进行反馈；当机器人前端与用户无交互时，虚拟人物形象能够展示微表情动作。
优选的，用户与机器人前端进行人机互动时，能够给出场景切换指令，在不同场景之间进行切换；不同场景下，机器人前端展示不同的虚拟人物形象，并且用户也能够根据爱好选择每个场景下的虚拟人物形象的外形、着装、所在的背景。
优选的，语料推荐引擎在一轮对话时所需的输入条件包括：上一轮触发关键词、用户画像、场景识别号、系统识别号、虚拟人形象号以及对话轮次编号；基于以上输入，语料推荐引擎能够基于预先设定的语料表开展基于序号索引查询和基于字符串匹配的模糊查询，最终查询结果作为语料推荐引擎的输出，输出的数据包括：语料序号、语料编号以及语料内容；
语料推荐引擎将生成的对话语料返回给机器人引擎，并最终通过应用后台反馈给机器人前端，从而完成本轮对话。
与现有技术相比，本发明具有如下优点：
1、对话系统以对话机器人引擎为核心，通过连接语料推荐引擎及后台的闲聊库、健康关爱库、问诊库等语料数据，并基于用户画像，实现24小时个性化健康陪护服务。
2、对话系统可实现AI机器人的沟通内容向客服前端的实时推送，确保机器人的行为是受监管的，安全的。
3、健康管理师可通过健康管理师终端随时向老人发起主动人工服务；当老人需要时，也可以随时主动发起请求，由健康管理师在健康管理师终端上响应人工健康服务请求。
附图说明
图1为本发明的总体架构图。
具体实施方式
下面结合具体实施例，进一步阐述本发明。应理解，这些实施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围。此外应理解，在阅读了本发明讲授的内容之后，本领域技术人员可以对本发明作各种改动或修改，这些等价形式同样落于本申请所附权利要求书所限定的范围。
如图1所示，本发明提供的一种基于人工智能的养老照护对话系统包括机器人前端，该机器人前端能够展示虚拟人物形象，该虚拟人物形象模拟真人的眼睛、嘴巴、头发、头部、躯干、四肢等在内的各身体部位，并所模拟的能够各身体部位模仿真人活动。当用户与机器人前端进行人机互动时，机器人前端展示的虚拟人物形象能够作出各种动作，并且利用从应用后台获得的语料与用户进行交谈，虚拟人物形象说话时，能够模拟真人的面部表情、口型和四肢动作，以配合当前语料的发音部位和情绪。当用户触摸虚拟人物形象时，虚拟人物形象能够以较大幅度语言、表情或动作进行反馈。当机器人前端与用户无交互时，虚拟人物形象能够展示眨眼睛、摇头、抿嘴巴等微表情动作。
用户与机器人前端进行人机互动时，以语音交互为主兼顾触屏，用户利用触屏能够输入文字信息，机器人前端将捕捉到的语音信号和/或文字信号转发给应用后台。用户与机器人前端进行人机互动时，也能够给出场景切换指令，在不同场景之间进行切换。不同场景下，机器人前端展示不同的虚拟人物形象，并且用户也能够根据爱好选择每个场景下的虚拟人物形象的外形、着装、所在的背景等。同时，机器人前端在与用户对话过程中，自动地在如闲聊、健康关爱、医疗问诊等不同场景下预定义的语料上下文间切换，实现更富针对性的对话，从而实现场景的无感切换。
应用后台用于实现第三方服务公司提供的常规功能及服务，并接收机器人前端与用户交互过程中获取的语音信号和/或文字信号，将语音信号和/或文字信号统一转换为文本数据后发送给机器人引擎，并接收机器人引擎反馈的与当前意图相对应的语料，将接收到的语料分发至对应的机器人前端。
机器人引擎用于识别用户意图，并根据识别到的意图利用语料推荐引擎从照护场景语料库中相应场景的语料子库中拉取语料后，将获得的语料反馈给应用后台。在机器人引擎中，建立核心词、词槽的管理系统，以实现对机器人的意图识别能力的拓展。语料推荐引擎结合机器人引擎所识别的意图、对话上下文以及用户画像从照护场景语料库中相应场景的语料子库中拉取相关的语料。
机器人引擎进行意图识别包括以下步骤：
定义一组支撑性系统组件，包括用户画像、历史对话日志记录、意图标签库以及意图标志库，其中：
用户画像，包括用户年龄、性别、兴趣偏好、疾病记录、购买记录等；
历史对话日志记录，包括记录时间-n轮对话文本串记录-点击功能入口记录- 退出对话时间等信息；
意图标签库，包括预设的若干个意图标签，每个意图标签与一个场景相对应，则在本实施例中，意图标签包括“闲聊”、“健康关爱”、“疾病问诊”、“保险咨询”等，各意图标签以不同的序号标志；
意图标志库，用于存储基于历史正确意图识别打上相应意图标签的用户历史对话记录。
对于意图标签i，有：i＝max(αi,1,αi,2,αi,3)，式中：
αi,1为基于历史对话日志的意图估计：将当前对话内容与意图标志库中所存储的打有意图标签的历史对话内容进行字符串匹配，从中选出字符串相似度匹配最高的历史对话内容的意图标签作为当前对话内容的意图标签；
αi,2为基于当前对话的意图估计：通过基于场景关键词词槽的探测性对话完成；
αi,3为基于用户画像的的意图估计：计算用户兴趣、疾病记录等画像字段值与不同意图的匹配度，从中获得匹配度最高的意图的意图标签。
当机器人前端展示的虚拟人物形象根据获得语料与用户的对话得到继续或者当机器人前端依据识别到的意图推荐给用户的功能/服务/商品获得用户点击后，即认为用户意图判定正确。意图识别判定为正确后，在意图标志库中为该对话记录打上被判断为正确的意图标签，供后续意图识别的训练样本使用。
当机器人引擎识别出用户的意图后，将意图及对话文本关键词交由语料路由从对照护场景语料库中选择合适的语料子库，再由给定语料子库的语料推荐引擎生成一条具体的对话语料反馈给机器人引擎。
一个简单可行的语料推荐引擎在一轮对话时所需的输入条件包括：上一轮触发关键词、用户画像、场景识别号、系统识别号、虚拟人形象号以及对话轮次编号。基于以上输入，语料推荐引擎可基于预先设定的语料表开展基于序号索引查询和基于字符串匹配的模糊查询，最终查询结果作为语料推荐引擎的输出，输出的数据包括：语料序号、语料编号以及语料内容。
语料推荐引擎将生成的对话语料返回给机器人引擎，并最终通过应用后台反馈给机器人前端，从而完成本轮对话。

Claims (4)

1.一种基于人工智能的养老照护对话系统，其特征在于，包括：
机器人前端，该机器人前端能够展示虚拟人物形象，当用户与机器人前端进行人机互动时，机器人前端展示的虚拟人物形象能够作出各种动作，并且利用从应用后台获得的语料与用户进行交谈；用户与机器人前端进行人机互动时，机器人前端将捕捉到的语音信号和/或文字信号转发给应用后台；
应用后台用于实现第三方服务公司提供的常规功能及服务，并接收机器人前端与用户交互过程中获取的语音信号和/或文字信号，将语音信号和/或文字信号统一转换为文本数据后发送给机器人引擎，并接收机器人引擎反馈的与当前意图相对应的语料，将接收到的语料分发至对应的机器人前端；
机器人引擎用于识别用户意图，并根据识别到的意图利用语料推荐引擎从照护场景语料库中相应场景的语料子库中拉取语料后，将获得的语料反馈给应用后台。在机器人引擎中，建立核心词、词槽的管理系统，以实现对机器人的意图识别能力的拓展。语料推荐引擎结合机器人引擎所识别的意图、对话上下文以及用户画像从照护场景语料库中相应场景的语料子库中拉取相关的语料。
机器人引擎进行意图识别包括以下步骤：
定义一组支撑性系统组件，包括用户画像、历史对话日志记录、意图标签库以及意图标志库，其中：
意图标签库，包括预设的若干个意图标签，每个意图标签与一个场景相对应，各意图标签以不同的序号标志；
意图标志库，用于存储基于历史正确意图识别打上相应意图标签的用户历史对话记录；
对于意图标签i，有：i＝max(αi,1,αi,2,αi,3)，式中：
αi,1为基于历史对话日志的意图估计：将当前对话内容与意图标志库中所存储的打有意图标签的历史对话内容进行字符串匹配，从中选出字符串相似度匹配最高的历史对话内容的意图标签作为当前对话内容的意图标签；
αi,2为基于当前对话的意图估计：通过基于场景关键词词槽的探测性对话完成；
αi,3为基于用户画像的的意图估计：计算用户兴趣、疾病记录等画像字段值与不同意图的匹配度，从中获得匹配度最高的意图的意图标签。
当机器人前端展示的虚拟人物形象根据获得语料与用户的对话得到继续或者当机器人前端依据识别到的意图推荐给用户的功能/服务/商品获得用户点击后，即认为用户意图判定正确；意图识别判定为正确后，在意图标志库中为该对话记录打上被判断为正确的意图标签，供后续意图识别的训练样本使用；
当机器人引擎识别出用户的意图后，将意图及对话文本关键词交由语料路由从对照护场景语料库中选择合适的语料子库，再由给定语料子库的语料推荐引擎生成一条具体的对话语料反馈给机器人引擎。
2.如权利要求1所述的一种基于人工智能的养老照护对话系统，其特征在于，虚拟人物形象说话时，能够模拟真人的面部表情、口型和四肢动作，以配合当前语料的发音部位和情绪；当用户触摸虚拟人物形象时，虚拟人物形象能够以较大幅度语言、表情或动作进行反馈；当机器人前端与用户无交互时，虚拟人物形象能够展示微表情动作。
3.如权利要求1所述的一种基于人工智能的养老照护对话系统，其特征在于，用户与机器人前端进行人机互动时，能够给出场景切换指令，在不同场景之间进行切换；不同场景下，机器人前端展示不同的虚拟人物形象，并且用户也能够根据爱好选择每个场景下的虚拟人物形象的外形、着装、所在的背景。
4.如权利要求1所述的一种基于人工智能的养老照护对话系统，其特征在于，语料推荐引擎在一轮对话时所需的输入条件包括：上一轮触发关键词、用户画像、场景识别号、系统识别号、虚拟人形象号以及对话轮次编号；基于以上输入，语料推荐引擎能够基于预先设定的语料表开展基于序号索引查询和基于字符串匹配的模糊查询，最终查询结果作为语料推荐引擎的输出，输出的数据包括：语料序号、语料编号以及语料内容；
语料推荐引擎将生成的对话语料返回给机器人引擎，并最终通过应用后台反馈给机器人前端，从而完成本轮对话。
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