智能机器人的个性化交互方法及交互系统技术方案

本发明专利技术公开了一种智能机器人的个性化交互方法及交互系统，该交互方法包括接收用户输入的对话交互信息，并对所述对话交互信息进行解析；获取用户属性信息、机器人属性信息及环境信息；将对话交互信息的解析结果与所述用户属性信息、机器人属性信息及环境信息输入到对话生成模型中生成应答信息；以多模态形式输出所述应答信息。该交互方法能够实现智能机器人的个性化应答，使得聊天机器人的回复更富有个性化特征，完善了用户体验。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于智能机器人领域，尤其设计一种智能机器人的个性化交互方法及交互系统。
技术介绍
智能机器人被广泛应用于多模态交互中。例如被用于与用户的对话交互中，智能机器人接收用户的问题，从知识库中搜索与用户的问题匹配的答案，然后将答案反馈给用户。上述交互过程中存在的主要问题是，对于同一个问题，智能机器人通常会输出相同的答案，因为机器人与用户之间的交互是基于对问题的查询实现的。而实际中在人与人之间进行交互时，往往会根据交互对象的不同，对于同一个问题给出不同的应答。也就是说，现有聊天机器人与用户之间的对话模式并不符合实际中人们的交互习惯。本专利技术针对上述问题提出解决方案以提高智能机器人的类人性。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题之一是需要提供一种提高智能机器人的类人性的解决方案。为了解决上述技术问题，本申请的实施例首先提供了一种智能机器人的个性化交互方法，包括接收用户输入的对话交互信息，并对所述对话交互信息进行解析；获取用户属性信息、机器人属性信息及环境信息；将对话交互信息的解析结果与所述用户属性信息、机器人属性信息及环境信息输入到对话生成模型中生成应答信息；以多模态形式输出所述应答信息。优选地，基于用户的历史交互数据进行分析以获取用户属性信息。优选地，所述用户属性信息包括用户的性格、年龄、性别和情绪；所述机器人属性信息包括机器人的性格和性别；所述环境信息包括时间、地点和温度。优选地，所述对话生成模型包括对话编码层与应答解码层，所述将对话交互信息的解析结果与所述用户属性信息、机器人属性信息及环境信息输入到对话生成模型中生成应答信息，包括：对话编码层对所述对话交互信息的解析结果与所述用户属性信息、机器人属性信息及环境信息进行语义理解，并基于语义理解生成问题向量；应答解码层根据所述问题向量生成应答信息。优选地，所述对话编码层与应答解码层均采用递归神经网络。本申请的实施例还提供了一种智能机器人的个性化交互系统，包括：对话接收与解析模块，其接收用户输入的对话交互信息，并对所述对话交互信息进行解析；外部信息获取模块，其获取用户属性信息、机器人属性信息及环境信息；应答信息生成模块，其将对话交互信息的解析结果与所述用户属性信息、机器人属性信息及环境信息输入到对话生成模型中生成应答信息；应答输出模块，其以多模态形式输出所述应答信息。优选地，所述外部信息获取模块基于用户的历史交互数据进行分析以获取用户属性信息。优选地，所述用户属性信息包括用户的性格、年龄、性别和情绪；所述机器人属性信息包括机器人的性格和性别；所述环境信息包括时间、地点和温度。优选地，所述应答信息生成模块的对话生成模型包括对话编码层与应答解码层，其中，对话编码层对所述对话交互信息的解析结果与所述用户属性信息、机器人属性信息及环境信息进行语义理解，并基于语义理解生成问题向量；应答解码层根据所述问题向量生成应答信息。优选地，所述对话编码层与应答解码层均采用递归神经网络。与现有技术相比，上述方案中的一个或多个实施例可以具有如下优点或有益效果：通过采用递归神经网络建立个性化对话生成模型，并通过获取用户属性信息、机器人属性信息以及环境信息作为共同的输入信息来得到应答交互信息，实现了智能机器人的个性化应答，使得聊天机器人的回复更富有个性化特征，完善了用户体验。本专利技术的其他优点、目标，和特征在某种程度上将在随后的说明书中进行阐述，并且在某种程度上，基于对下文的考察研究对本领域技术人员而言将是显而易见的，或者可以从本专利技术的实践中得到教导。本专利技术的目标和其他优点可以通过下面的说明书，权利要求书，以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。附图说明附图用来提供对本申请的技术方案或现有技术的进一步理解，并且构成说明书的一部分。其中，表达本申请实施例的附图与本申请的实施例一起用于解释本申请的技术方案，但并不构成对本申请技术方案的限制。图1为根据本专利技术一实施例的智能机器人的个性化交互方法的流程示意图；图2为根据本专利技术一实施例的个性化对话生成模型的结构示意图；图3为根据本专利技术另一实施例的智能机器人的个性化交互系统的结构示意图。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，并达成相应技术效果的实现过程能充分理解并据以实施。本申请实施例以及实施例中的各个特征，在不相冲突前提下可以相互结合，所形成的技术方案均在本专利技术的保护范围之内。现在市场上的聊天机器人，其技术主要依赖于基于对知识库的检索进行应答的方式。虽然这种基于检索的方式能够保证了回复具有较高的准确率，但是由于知识库的限制，导致机器人覆盖的知识面太窄，而且更重要的是机器人在面对不同特质的用户时往往表现出一样的反应。并且机器人的属性特征是不能调节的，这意味着用户所购买的机器人产品更像是一个玩具，而不是一个朋友，导致用户体验较差。本专利技术提出了一种基于智能机器人的交互方法，下面结合实施例详细说明。图1为根据本专利技术一实施例的智能机器人的个性化交互方法的流程示意图，如图所示，该个性化交互方法包括以下步骤：步骤S110、接收用户输入的对话交互信息，并对接收到的对话交互信息进行解析。步骤S120、获取用户属性信息、机器人属性信息及环境信息。步骤S130、将对话交互信息的解析结果与用户属性信息、机器人属性信息及环境信息输入到对话生成模型中生成应答信息。步骤S140、以多模态形式输出应答信息。具体的，在步骤S110中，用户与智能机器人进行语音交互，智能机器人接收用户输入的对话交互信息，同时启动内部的NLP模块对对话交互信息进行解析，初步获取用户传递给智能机器人的指令或向智能机器人提出的问题。在步骤S120中，获取用于生成应答的辅助信息。用户属性信息是表明用户身份特征以及性格特征等的信息。具体可以包括用户的性格、年龄、性别和情绪等。现有技术中的主要问题是不能针对具有不同特质的用户做出有区别的应答，在本专利技术实施例中，通过用户属性信息(性别、年龄)可以判断用户是男是女，判断用户处于哪个年龄段，即基本定位用户所属的群体的特征。通过用户属性信息(性格)还可以判断用户的性格特质。进一步通过用户属性信息(情绪)判断用户在与智能机器人交互的当前过程中的情绪，是伤心、愉快、愤怒、恐惧等。需要注意的是，上述实施例中的用户属性信息只是用于举例说明本专利技术实施例的实施方式，并不是穷举，只要能够表明用户特质的信息均可以作为用户属性信息被使用。例如用户的职业信息，用户的健康信息，用户的交友信息等都可以作为用户属性信息。用户属性信息可以是在用户与智能机器人交互的当前过程中直接获取的，例如智能机器人通过接收用户发出的多模态输入信息获取用户属性信息。另外，智能机器人还可以通过对用户的历史交互数据进行分析来获取用户属性信息。主要是指，智能机器人调用存储在库中的用户交互数据。当然，容易理解的是，采用的用户属性信息越丰富，智能机器人的交互能力就越强，用户的体验性越好，但会相对增加智能机器人系统的成本，这需要根据实际的需求进行取舍。机器人属性信息是一种使机器人具有类人性的设定属性。可以包括机器人的性格和性别，这两个属性信息可以参照用户属性信息中用的性别和性格信息，只不过智能机器人属性信息中的性别和性格信息是通过人为设定得到的。通过给本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种智能机器人的个性化交互方法，包括：接收用户输入的对话交互信息，并对所述对话交互信息进行解析；获取用户属性信息、机器人属性信息及环境信息；将对话交互信息的解析结果与所述用户属性信息、机器人属性信息及环境信息输入到对话生成模型中生成应答信息；以多模态形式输出所述应答信息。

【技术特征摘要】
1.一种智能机器人的个性化交互方法，包括：接收用户输入的对话交互信息，并对所述对话交互信息进行解析；获取用户属性信息、机器人属性信息及环境信息；将对话交互信息的解析结果与所述用户属性信息、机器人属性信息及环境信息输入到对话生成模型中生成应答信息；以多模态形式输出所述应答信息。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于用户的历史交互数据进行分析以获取用户属性信息。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述用户属性信息包括用户的性格、年龄、性别和情绪；所述机器人属性信息包括机器人的性格和性别；所述环境信息包括时间、地点和温度。4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述对话生成模型包括对话编码层与应答解码层，所述将对话交互信息的解析结果与所述用户属性信息、机器人属性信息及环境信息输入到对话生成模型中生成应答信息，包括：对话编码层对所述对话交互信息的解析结果与所述用户属性信息、机器人属性信息及环境信息进行语义理解，并基于语义理解生成问题向量；应答解码层根据所述问题向量生成应答信息。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对话编码层与应答解码层均采用递归神经网络。6.一...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐振敬，邱模武，栗安，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