基于人工智能的搜索系统优化方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于人工智能的搜索系统优化方法和装置，其中，方法包括以下步骤：接收用户输入的查询语句；基于意图理解模型QU识别出查询语句的意图；利用会话管理模型DM判断意图是否满足QU模型主动学习机制；如果意图满足QU模型主动学习机制，则向用户提供意图澄清信息；接收用户针对意图澄清信息输入的答复信息，并根据答复信息生成反馈数据；如果反馈数据符合预设格式，则将反馈数据作为样本对QU进行训练。该方法能够实现QU模型与DM模型的有效配合，自主优化QU模型，减少人为的干预，从而节省人工成本。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及互联网
，尤其涉及一种基于人工智能的搜索系统优化方法和装置。
技术介绍
人工智能(ArtificialIntelligence)，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语音识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。随着移动互联网的快速发展，越来越多的用户已习惯使用移动终端来搜索自己感兴趣的信息。移动终端相比于PC端，由于操作显示界面更小，通过虚拟键盘方式输入查询语句的方式不够方便。因此，通过语音输入查询语句来进行搜索的方式应运而生。目前，主要基于语言模型对用户输入的查询语句进行意图解析，再基于用户的意图再进行搜索，从而获取符合用户意图的搜索结果。因此，如何更好地理解用户的搜索意图，即如何使语言模型能够更好地理解用户的搜索意图已成为研究的重点。但是，要训练出识别精度高语言模型，则需要大量的人为干预，人工成本高，效率低。
技术实现思路
本专利技术旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。为此，本专利技术的第一个目的在于提出一种基于人工智能的搜索系统优化方法，该方法能够实现QU模型与DM模型的有效配合，自主优化QU模型，减少人为的干预，从而节省人工成本。本专利技术的第二个目的在于提出一种基于人工智能的搜索系统优化装置。为了实现上述目的，本专利技术第一方面实施例提出了一种基于人工智能的搜索系统优化方法，包括：接收用户输入的查询语句；基于意图理解模型QU识别出查询语句的意图；利用会话管理模型DM判断意图是否满足QU模型主动学习机制；如果意图满足QU模型主动学习机制，则向用户提供意图澄清信息；接收用户针对意图澄清信息输入的答复信息，并根据答复信息生成反馈数据。本专利技术实施例的基于人工智能的搜索系统优化方法，通过QU模型识别查询语句的意图，当会话管理模型DM判断意图满足QU模型主动学习机制时，向用户提供澄清信息，根据用户的答复信息生成反馈数据，将满足预设格式的反馈数据作为样本对QU模型进行训练。该方法能够实现QU模型与DM模型的有效配合，自主优化QU模型，减少人为的干预，从而节省人工成本。为达上述目的，本专利技术第二方面实施例提出了一种基于人工智能的搜索系统优化装置，包括第一接收模块，用于接收用户输入的查询语句；识别模块，用于QU模型识别出查询语句的意图；判断模块，用于利用会话管理模型DM判断意图是否满足QU模型主动学习机制；提供模块，用于如果意图满足QU模型主动学习机制，则向用户提供意图澄清信息；第二接收模块，用于接收用户针对意图澄清信息输入的答复信息，并根据答复信息生成反馈数据；训练模块，用于当反馈数据符合预设格式时，将反馈数据作为样本对QU进行训练。本专利技术实施例的基于人工智能的搜索系统优化装置，通过QU模型识别查询语句的意图，当会话管理模型DM判断意图满足QU模型主动学习机制时，向用户提供澄清信息，根据用户的答复信息生成反馈数据，将满足预设格式的反馈数据作为样本对QU模型进行训练。该方法能够实现QU模型与DM模型的有效配合，自主优化QU模型，减少人为的干预，从而节省人工成本。本专利技术附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本专利技术的实践了解到。附图说明图1是根据本专利技术一个实施例的基于人工智能的搜索系统优化方法的流程图；图2是根据本专利技术一个实施例的基于人工智能的搜索系统优化方法的效果示意图；图3是根据本专利技术一个实施例的QU模型主动学习机制的效果示意图；图4是根据本专利技术一个实施例的待选答案意图澄清信息的效果示意图；图5是根据本专利技术一个具体实施例的基于人工智能的搜索系统优化方法的流程图；图6是根据本专利技术一个实施例的DM模型训练模式下基于人工智能的搜索系统优化的效果示意图；图7是根据本专利技术一个实施例的DM模型应用模式下基于人工智能的搜索系统优化的效果示意图；图8是根据本专利技术一个实施例的基于人工智能的搜索系统优化装置的结构示意图；图9是根据本专利技术一个具体实施例的基于人工智能的搜索系统优化装置的结构示意图。具体实施方式下面详细描述本专利技术的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本专利技术，而不能理解为对本专利技术的限制。下面参考附图描述本专利技术实施例的基于人工智能的搜索系统优化方法和装置。图1是根据本专利技术一个实施例的基于人工智能的搜索系统优化方法的流程图。如图1所示，该基于人工智能的搜索系统优化方法包括：S101，接收用户输入的查询语句。在本专利技术的一个实施例中，用户可通过搜索系统提供的语音输入接口，通过语音输入的方式输入查询语句。例如，用户想在出门之前查询今天的天气，于是拿出手机按住语音输入键，说话：“今天的天气怎么样”，从而通过语音输入查询语句。S102，基于QU模型识别出查询语句的意图。本实施例中的搜索系统，可由QU(QueryUnderstanding，意图理解模型)和DM(InteractiveDialogManager，会话管理模型)组成。其中，QU模型是一个可以识别查询语句的意图与参数的模型，DM模型是一个会话管理模型，用于引导搜索系统明确用户未表达清楚的意图与参数，使搜索系统可以更好地满足用户需求。现有技术中的语音模型是通过对大量的(10万条)人工标注的查询语句进行训练获得的，工作量巨大，且准确性不高。而在本实施例中，仅需要使用少量的训练数据(1000条左右)，就能够训练出一个初始的QU模型，而后经过主动学习机制不断地训练学习，提升识别意图的准确性。具体地，在接收到用户输入的查询语句后，可通过QU模型识别查询语句的意图。需要说明的是，QU模型识别出的查询语句的意图，可能是一个意图，可能是多个候选意图以及各个意图的置信度。其中，置信度指的是识别出的意图的可信度。当QU模型识别出多个候选意图时，可根据置信度从大到小的顺序对意图进行排序。例如，如图2所示，用户语音输入查询语句“主要看气质”后(图2中的201所示)，QU模型识别出该查询语句有两个候选意图“聊天”和“空气质量”，置信度分别为0.8和0.7，并根据置信度从大到小的顺序对意图进行排序(图2中202所示)。S103，利用DM模型判断意图是否满足QU模型主动学习机制。具体地，QU模型识别出查询语句的意图后，如果识别出的查询语句的意图有多个候选意图，则DM模型获取排在第一位的意图的置信度，即最大置信度。DM模型获取该意图的置信度后，根据获取的置信度，判断置信度是否小于预设阈值。例如，图2中，DM模型获取第一个意图“聊天”的置信度0.8，判断0.8是否小于预设阈值0.9(图2中203)。S104，如果意图满足QU模型主动学习机制，则向用户提供意图澄清信息。具体地，如果置信度小于预设阈值，即查询语句的意图满足QU模型主动学习机制，则DM模型引导搜索系统向用户提供意图澄清信息。例如，如图2所示，“聊天”的置信度0.8小于预设阈值0.9，即该意图满足QU模型主动学习机制，从而搜索系统向用户提供“你是想查空气本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于人工智能的搜索系统优化方法，其特征在于，包括：接收用户输入的查询语句；基于意图理解模型QU识别出所述查询语句的意图；利用会话管理模型DM判断所述意图是否满足QU模型主动学习机制；如果所述意图满足所述QU模型主动学习机制，则向所述用户提供意图澄清信息；接收所述用户针对所述意图澄清信息输入的答复信息，并根据所述答复信息生成反馈数据；如果所述反馈数据符合预设格式，则将所述反馈数据作为样本对所述QU进行训练。

【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的搜索系统优化方法，其特征在于，包括：接收用户输入的查询语句；基于意图理解模型QU识别出所述查询语句的意图；利用会话管理模型DM判断所述意图是否满足QU模型主动学习机制；如果所述意图满足所述QU模型主动学习机制，则向所述用户提供意图澄清信息；接收所述用户针对所述意图澄清信息输入的答复信息，并根据所述答复信息生成反馈数据；如果所述反馈数据符合预设格式，则将所述反馈数据作为样本对所述QU进行训练。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：如果所述意图不满足所述QU模型主动学习机制，则直接根据所述意图获取搜索结果。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，利用会话管理模型DM判断所述意图是否满足QU模型主动学习机制，包括：获取所述意图的置信度；如果所述置信度小于预设阈值，则满足所述QU模型主动学习机制。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述意图澄清信息包括自然语言问句或待选答案。5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述QU模型主动学习机制包括意图澄清学习、槽位澄清学习以及角色澄清学习。6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：根据所述答复信息获取澄清后的意图，并根据澄清后的意图获取搜索结果。7.一种基于人工智能的搜索系统优化装置，...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙珂，吴华，于佃海，李大任，徐犇，刘占一，
申请(专利权)人：北京百度网讯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11