一种对话系统知识库的优化方法及装置制造方法及图纸

一种对话系统知识库的优化方法及装置，该包括：目标问答信息获取步骤，判断待分析问答信息的测评参数是否符合优化标准，如符合，则将待分析问答信息作为目标问答信息；更新答案集合生成步骤，基于目标问答信息的问题信息获取对应的答案信息集合，分别计算答案信息集合中各个答案信息的相关度参数，并根据相关度参数生成针对目标问答信息中问题信息的更新答案集合。该方法能够实现对对话系统数据库的主动更新，从而使得对话系统能够输出更加符合用户使用习惯以及期望的答案，进而提高了对话系统的用户体验以及用户粘度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及人机交互
，具体地说，涉及一种对话系统知识库的优化方法及装置。
技术介绍
对于传统的人机交互而言，人机交互主要是由用户通过鼠标、键盘以及触摸屏等装置来与计算机、手机等设备进行交互。而随着人机之间信息交互量正呈现爆炸性的增长，传统的人机交互方式极大地影响了人机交互的效率以及效果。人们所习惯的最自然、最便捷的交互方式是自然语言交互，因此通过对话系统来实现高效地人机交互成为了越来越普遍的选择。然而，现有的对话系统对于用户的一些询问问题无法给出令人满意的回答，这也就影响了整个对话系统的用户体验，使得产品的用户粘性较差。
技术实现思路
为解决上述问题，本专利技术提供了一种对话系统知识库的优化方法，包括：目标问答信息获取步骤，判断待分析问答信息的测评参数是否符合优化标准，如符合，则将所述待分析问答信息作为目标问答信息；更新答案集合生成步骤，基于所述目标问答信息的问题信息获取对应的答案信息集合，分别计算所述答案信息集合中各个答案信息的相关度参数，并根据所述相关度参数生成针对所述目标问答信息中问题信息的更新答案集合。根据本专利技术的一个实施例，在所述目标问答信息获取步骤中，判断所述待分析问答信息的测评参数是否小于预设测评阈值，如果小于，则将所述待分析问答信息作为目标问答信息。根据本专利技术的一个实施例，在所述更新答案集合生成步骤中，根据问答信息中问题信息与答案信息是否具有语义相同的中心词来确定答案信息的相关度参数，其中，语义相同的中心词的数量越多，答案信息与问题信息的相关度参数越
大。根据本专利技术的一个实施例，在获取所述答案信息集合时，按照预设规则选取目标用户，并向所述目标用户推送所述目标问答信息中的问题信息，获取所述目标用户针对所述问题信息所反馈的答案信息，从而得到所述问答信息集合。根据本专利技术的一个实施例，在选取所述目标用户时，获取对话系统不同用户的用户属性，判断用户属性是否符合预设问题推送要求，如果符合，则将对应的用户确定为所述目标用户，其中，所述用户属性包括以下所列项中的任一项或几项：用户身份信息、用户位置信息、用户年龄信息、用户性别信息；或，获取对话系统不同用户的交互场景和/或交互话题，判断所述交互场景和/或交互话题是否符合预设问题推送要求，如果符合，则将对应的用户确定为所述目标用户。本专利技术还提供了一种对话系统知识库的优化装置，包括：目标问答信息获取模块，其用于判断待分析问答信息的测评参数是否符合优化标准，如符合，则将所述待分析问答信息作为目标问答信息；更新答案集合生成模块，其用于基于所述目标问答信息的问题信息获取对应的答案信息集合，分别计算所述答案信息集合中各个答案信息的相关度参数，并根据所述相关度参数生成针对所述目标问答信息中问题信息的更新答案集合。根据本专利技术的一个实施例，所述目标问答信息获取模块配置为判断所述待分析问答信息的测评参数是否小于预设测评阈值，如果小于，则将所述待分析问答信息作为目标问答信息。根据本专利技术的一个实施例，所述更新答案集合生成模块配置为根据问答信息中问题信息与答案信息是否具有语义相同的中心词来确定答案信息的相关度参数，其中，语义相同的中心词的数量越多，答案信息与问题信息的相关度参数越大。根据本专利技术的一个实施例，所述更新答案集合生成模块配置为在获取所述答案信息集合时，按照预设规则选取目标用户，并向所述目标用户推送所述目标问答信息中的问题信息，获取所述目标用户针对所述问题信息所反馈的答案信息，从而得到所述问答信息集合。根据本专利技术的一个实施例，所述更新答案集合生成模块配置为在选取所述目
标用户时，获取对话系统不同用户的用户属性，判断用户属性是否符合预设问题推送要求，如果符合，则将对应的用户确定为所述目标用户，其中，所述用户属性包括以下所列项中的任一项或几项：用户身份信息、用户位置信息、用户年龄信息、用户性别信息；或，获取对话系统不同用户的交互场景和/或交互话题，判断所述交互场景和/或交互话题是否符合预设问题推送要求，如果符合，则将对应的用户确定为所述目标用户。本专利技术所提供的对话系统知识库优化方法通过对海量用户的用户请求日志进行分析，尽可能找到这些日志中不好的或不合理的问答信息，然后通过各种渠道主动地获取这类问答信息中的问题信息的答案信息，并对答案信息进行合法性的判断，最后将符合要求的答案信息插入或更新到数据库中。通过对对话系统数据库的更新，对话系统能够输出更加符合用户使用习惯以及期望的答案，从而提高了对话系统的用户体验以及用户粘度。该方法实现了对话系统知识库的自学习以及闭环反馈。其中，该方法可以使得对话系统能够对知识库中不好的和不合理的问答信息自主地进行合理化改进，从而使得该系统的质量能够有持续性的提升。同时，该方法还能够使得对话系统实现自主学习，这样也就可以脱离必须依赖维护人员的手动学习方式。该方法通过将目标问答信息中的问题信息重新推送给用户来获取用户针对该问题信息的答案，这样便实现了“用户-对话系统-用户”的闭环反馈，因此对话系统也就可以在受到外接干扰时保持自身的稳定性。正是基于这种闭环结构，对话系统才能够持续的接收到来自用户感知层面的反馈，并根据用户的反馈来不断优化自身知识库从而调整自身的输出，以使得这种输出能够符合用户的期望。此外，本专利技术所提供的对话系统知识库优化方法还可以通过根据用户的属性来向特定的用户推送目标问答信息中的问题信息。由于这类用户的属性与向对话系统输入目标问答信息中问题信息的用户的属性相同或类似，因此通过这类用户也就可以获得针对于目标问答信息中问题信息的更为准确或契合度更高的答案信息，而根据这类答案信息所确定出的上述问题信息的更新答案集合也将更为准确。本专利技术的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书
中变得显而易见，或者通过实施本专利技术而了解。本专利技术的目的和其他优点可通过在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。附图说明为了更清楚地说明本专利技术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的附图做简单的介绍：图1是根据本专利技术一个实施例的对话系统知识库优化方法的实现流程图；图2是根据本专利技术另一个实施例的对话系统知识库优化方法的实现流程图；图3是根据本专利技术又一个实施例的对话系统知识库优化方法的实现流程图；图4是根据本专利技术一个实施例的对话系统知识库优化装置的结构示意图。具体实施方式以下将结合附图及实施例来详细说明本专利技术的实施方式，借此对本专利技术如何应用技术手段来解决技术问题，并达成技术效果的实现过程能充分理解并据以实施。需要说明的是，只要不构成冲突，本专利技术中的各个实施例以及各实施例中的各个特征可以相互结合，所形成的技术方案均在本专利技术的保护范围之内。同时，在以下说明中，出于解释的目的而阐述了许多具体细节，以提供对本专利技术实施例的彻底理解。然而，对本领域的技术人员来说显而易见的是，本专利技术可以不用这里的具体细节或者所描述的特定方式来实施。另外，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。对于智能机器人中的对话系统来说，从用户的角度来看，越好的用户体验，本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种对话系统知识库的优化方法，其特征在于，包括：目标问答信息获取步骤，判断待分析问答信息的测评参数是否符合优化标准，如符合，则将所述待分析问答信息作为目标问答信息；更新答案集合生成步骤，基于所述目标问答信息的问题信息获取对应的答案信息集合，分别计算所述答案信息集合中各个答案信息的相关度参数，并根据所述相关度参数生成针对所述目标问答信息中问题信息的更新答案集合。

【技术特征摘要】
1.一种对话系统知识库的优化方法，其特征在于，包括：目标问答信息获取步骤，判断待分析问答信息的测评参数是否符合优化标准，如符合，则将所述待分析问答信息作为目标问答信息；更新答案集合生成步骤，基于所述目标问答信息的问题信息获取对应的答案信息集合，分别计算所述答案信息集合中各个答案信息的相关度参数，并根据所述相关度参数生成针对所述目标问答信息中问题信息的更新答案集合。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述目标问答信息获取步骤中，判断所述待分析问答信息的测评参数是否小于预设测评阈值，如果小于，则将所述待分析问答信息作为目标问答信息。3.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，在所述更新答案集合生成步骤中，根据问答信息中问题信息与答案信息是否具有语义相同的中心词来确定答案信息的相关度参数，其中，语义相同的中心词的数量越多，答案信息与问题信息的相关度参数越大。4.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，在获取所述答案信息集合时，按照预设规则选取目标用户，并向所述目标用户推送所述目标问答信息中的问题信息，获取所述目标用户针对所述问题信息所反馈的答案信息，从而得到所述问答信息集合。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，在选取所述目标用户时，获取对话系统不同用户的用户属性，判断用户属性是否符合预设问题推送要求，如果符合，则将对应的用户确定为所述目标用户，其中，所述用户属性包括以下所列项中的任一项或几项：用户身份信息、用户位置信息、用户年龄信息、用户性别信息；或，获取对话系统不同用户的交互场景和/或交互话题，判断所述交互场景和/或交互话题是否符合预设问题推送要求，如果符合，则将对应的用户确定为所述目标用户。6.一种对话系统知识库的优化装置，其...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙永超，邱模武，包强，
申请(专利权)人：北京光年无限科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11