一种人工智能对话方法及系统技术方案

本发明专利技术提供了一种人工智能对话方法及系统，所述人工智能对话方法，包括：获取人工智能对话系统与用户的多轮对话信息；采用预先训练的多轮对话情境追踪模型侦测所述多轮对话信息对应的情境状态；所述多轮对话情境追踪模型根据所述多轮对话信息对应的情境状态确定所述多轮对话对应的情境状态的转移；将所述情境状态的转移存储在所述多轮对话情境追踪模型中；根据所述存储的所述情境状态的转移推估所述人工智能对话系统回应所述用户所面临的当前情境状态；根据所述当前情境状态产生合适的回应语句，并回复给所述用户。这种方法充分考虑了对话过程中情境状态的转移，可以避免对话过程中语意不连贯、语塞等情况，能够提高用户体验。

Artificial intelligent dialogue method and system

The present invention provides a method and system for artificial intelligence dialogue, including the artificial intelligence dialogue method, artificial intelligence: access system and multi user dialogue dialogue context information; state by pre training multiple rounds of dialogue situation tracking model for detecting the multiple rounds of dialogue information corresponding to the dialogue context; tracking according to the model of situational state corresponding to the several rounds of dialogue information determine the transfer situation corresponding to the multi state dialogue; the situation of state transfer and storage in the round of dialogue situation tracking model; according to the current situation of state transfer the situation to the storage of the state estimation of the artificial intelligent dialogue system responds to the user faces; generate the appropriate response according to the current situation statement, and reply to the user. This method considers the state transfer situation in the process of dialogue, the dialogue process can avoid semantic incoherence, words and so on, can improve the user experience.

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及智能对话
，具体涉及一种人工智能对话方法及系统。
技术介绍
当今社会已进入到了一个科技日新月异的时代。其中，一个最明显的标志是高科技产品大量涌入消费市场。它们为人们的工作，生活，交流，学习和交通带来了很大的便利和享受。另一方面，高科技产品的普及也为高科技产品自身的提升带来很大的挑战，比如，人工智能对话系统。当前的人工智能对话系统大多专注于处理单循环的问答对话，并没有考虑对话话语之间情境状态的转移，无法根据对话语句之间情境状态的转移来产生机器人对话的策略。人工智能对话沟通是一系列前后文相关与多主题情境状态转换的过程，知道对话情境状态的转移对于回答机制来说是相当重要的一个依据。如果不考虑对话语句之间情境状态的转移，在对话过程中会产生对话语意不连贯、语塞等情况，进而无法提升用户与人工智能对话系统进行多轮对话的次数，降低使用者的使用意愿。
技术实现思路
针对现有技术中的上述缺陷，本专利技术提供了一种人工智能对话方法及系统，能够侦测对话过程中情境状态的转移，并能根据情境状态的转移推估所述人工智能对话系统回应用户所面临的当前情境状态，选择符合当前情境状态的回应语句，可以提高人工智能对话系统回应的准确度，以提高用户体验。第一方面，本专利技术提供的一种人工智能对话方法，包括：获取人工智能对话系统与用户的多轮对话信息；采用预先训练的多轮对话情境追踪模型侦测所述多轮对话信息对应的情境状态；所述多轮对话情境追踪模型根据所述多轮对话信息对应的情境状态确定所述多轮对话信息对应的情境状态的转移；将所述情境状态的转移存储在所述多轮对话情境追踪模型中；根据所述存储的所述情境状态的转移推估所述人工智能对话系统回应所述用户所面临的当前情境状态；根据所述当前情境状态产生合适的回应语句，并回复给所述用户。可选的，所述人工智能对话方法，还包括：预先采用统计学习算法、机器学习算法、深度学习算法、人工规则中的一种或多种的组合训练多轮对话情境追踪模型。可选的，所述根据所述存储的所述情境状态的转移推估所述人工智能对话系统回应所述用户所面临的当前情境状态，包括：根据所述存储的所述情境状态的转移预测所述人工智能对话系统回应所述用户所面临的情境状态的可能几率；选择所述可能几率最高的情境状态作为当前情境状态。可选的，所述采用预先训练的多轮对话情境追踪模型侦测所述多轮对话信息对应的情境状态，包括：采用以下一种或多种方式的组合提取所述多轮对话信息对应的情境状态特征：采用文字分析技术提取所述多轮对话信息对应的文本对话信息的情境状态特征；采用语音识别技术提取所述多轮对话信息对应的语音对话信息的情境状态特征；采用图像识别技术提取所述多轮对话信息对应的图像对话信息的情境状态特征；根据所述情境状态特征，采用预先训练的多轮对话情境追踪模型侦测所述多轮对话信息对应的情境状态。可选的，所述情境状态，包括：主题、意图、情感、上下文中的一种或多种的组合。可选的，所述根据所述当前情境状态产生合适的回应语句，并回复给所述用户，包括：根据所述当前情境状态，从人工智能对答回应用户清单中选择至少一个合适的回应语句；采用统计学习算法、机器学习算法、深度学习算法、人工规则中的一种或多种的组合预测每个所述合适的回应语句的可能几率；选择所述可能几率最高的所述合适的回应语句，并回复给所述用户。第二方面，本专利技术提供的一种人工智能对话系统，包括：对话信息获取模块，用于获取人工智能对话系统与用户的多轮对话信息；侦测模块，用于采用预先训练的多轮对话情境追踪模型侦测所述多轮对话信息对应的情境状态；转移确定模块，用于所述多轮对话情境追踪模型根据所述多轮对话信息对应的情境状态确定所述多轮对话信息对应的情境状态的转移；存储模块，用于将所述情境状态的转移存储在所述多轮对话情境追踪模型中；推估模块，用于根据所述存储的所述情境状态的转移推估所述人工智能对话系统回应所述用户所面临的当前情境状态；回复模块，用于根据所述当前情境状态产生合适的回应语句，并回复给所述用户。可选的，所述系统，还包括：训练模块，用于预先采用统计学习算法、机器学习算法、深度学习算法、人工规则中的一种或多种的组合训练多轮对话情境追踪模型。可选的，所述推估模块，包括：情境状态几率预测单元，用于根据所述存储的所述情境状态的转移预测所述人工智能对话系统回应所述用户所面临的情境状态的可能几率；选择情境状态单元，用于选择所述可能几率最高的情境状态作为当前情境状态。可选的，所述侦测模块，包括：特征提取单元，用于采用以下一种或多种方式的组合提取所述多轮对话信息对应的情境状态特征：采用文字分析技术提取所述多轮对话信息对应的文本对话信息的情境状态特征；采用语音识别技术提取所述多轮对话信息对应的语音对话信息的情境状态特征；采用图像识别技术提取所述多轮对话信息对应的图像对话信息的情境状态特征；情境状态侦测单元，用于根据所述情境状态特征，采用预先训练的多轮对话情境追踪模型侦测所述多轮对话信息对应的情境状态。可选的，所述情境状态，包括：主题、意图、情感、上下文中的一种或多种的组合。可选的，所述回复模块，包括：回应语句选择单元，用于根据所述当前情境状态，从人工智能对答回应用户清单中选择至少一个合适的回应语句；回应语句几率预测单元，用于采用统计学习算法、机器学习算法、深度学习算法、人工规则中的一种或多种的组合预测每个所述合适的回应语句的可能几率；回复输出单元，用于选择所述可能几率最高的所述合适的回应语句，并回复给所述用户。由以上技术方案可知，本专利技术提供一种人工智能对话方法，包括：获取人工智能对话系统与用户的多轮对话信息；采用预先训练的多轮对话情境追踪模型侦测所述多轮对话信息对应的情境状态；所述多轮对话情境追踪模型根据所述多轮对话信息对应的情境状态确定所述多轮对话对应的情境状态的转移；将所述情境状态的转移存储在所述多轮对话情境追踪模型中；根据所述存储的所述情境状态的转移推估所述人工智能对话系统回应所述用户所面临的当前情境状态；根据所述当前情境状态产生合适的回应语句，并回复给所述用户。通过这种方法可以侦测所述多轮对话信息对应的情境状态，确定所述多轮对话信息对应的情境状态的转移，并能够根据所述情境状态的转移推估所述人工智能对话系统回应用户所面临的当前情境状态，进而能够根据所述当前情境状态选择合适的回应语句，充分考虑了对话过程中的情境状态和情境状态的转移，可以避免因为不考虑情境状态转移所引起的对话语意不连贯、语塞等情况，可以提升用户与人工智能对话系统进行多轮对话的次数，能够提高用户体验和用户的使用意愿。本专利技术提供的一种人工智能对话系统，与上述人工智能对话方法出于相同的专利技术构思，具有相同的有益效果。附图说明为了更清楚地说明本专利技术具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。在所有附图中，类似的元件或部分一般由类似的附图标记标识。附图中，各元件或部分并不一定按照实际的比例绘制。图1示出了本专利技术第一实施例提供一种人工智能对话方法的流程图；图2示出了本专利技术第二实施例提供一种人工智能对话系统的示意图。具体实施方式下面将结合附图对本专利技术技术方案的实施例进行详细的描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本专利技术的技术方案，因此只是作为示例本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种人工智能对话方法，其特征在于，包括：获取人工智能对话系统与用户的多轮对话信息；采用预先训练的多轮对话情境追踪模型侦测所述多轮对话信息对应的情境状态；所述多轮对话情境追踪模型根据所述多轮对话信息对应的情境状态确定所述多轮对话信息对应的情境状态的转移；将所述情境状态的转移存储在所述多轮对话情境追踪模型中；根据所述存储的所述情境状态的转移推估所述人工智能对话系统回应所述用户所面临的当前情境状态；根据所述当前情境状态产生合适的回应语句，并回复给所述用户。

【技术特征摘要】
1.一种人工智能对话方法，其特征在于，包括：获取人工智能对话系统与用户的多轮对话信息；采用预先训练的多轮对话情境追踪模型侦测所述多轮对话信息对应的情境状态；所述多轮对话情境追踪模型根据所述多轮对话信息对应的情境状态确定所述多轮对话信息对应的情境状态的转移；将所述情境状态的转移存储在所述多轮对话情境追踪模型中；根据所述存储的所述情境状态的转移推估所述人工智能对话系统回应所述用户所面临的当前情境状态；根据所述当前情境状态产生合适的回应语句，并回复给所述用户。2.根据权利要求1所述的人工智能对话方法，其特征在于，在采用预先训练的多轮对话情境追踪模型侦测所述多轮对话信息对应的情境状态的步骤前，还包括：预先采用统计学习算法、机器学习算法、深度学习算法、人工规则中的一种或多种的组合训练多轮对话情境追踪模型。3.根据权利要求1所述的人工智能对话方法，其特征在于，所述根据所述存储的所述情境状态的转移推估所述人工智能对话系统回应所述用户所面临的当前情境状态，包括：根据所述存储的所述情境状态的转移预测所述人工智能对话系统回应所述用户所面临的情境状态的可能几率；选择所述可能几率最高的情境状态作为当前情境状态。4.根据权利要求1所述的人工智能对话方法，其特征在于，所述采用预先训练的多轮对话情境追踪模型侦测所述多轮对话信息对应的情境状态，包括：采用以下一种或多种方式的组合提取所述多轮对话信息对应的情境状态特征：采用文字分析技术提取所述多轮对话信息对应的文本对话信息的情境状态特征；采用语音识别技术提取所述多轮对话信息对应的语音对话信息的情境状态特征；采用图像识别技术提取所述多轮对话信息对应的图像对话信息的情境状态特征；根据所述情境状态特征，采用预先训练的多轮对话情境追踪模型侦测所述多轮对话信息对应的情境状态。5.根据权利要求1所述的人工智能对话方法，其特征在于，所述情境状态，包括：主题、意图、情感、上下文中的一种或多种的组合。6.根据权利要求1所述的人工智能对话方法，其特征在于，所述根据所述当前情境...

【专利技术属性】
技术研发人员：简仁贤，杨宗宪，
申请(专利权)人：竹间智能科技上海有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31