对话场景识别方法、终端以及计算机可读存储介质技术

本发明专利技术公开了一种对话场景识别方法，包括以下步骤：接收输入的用户对话信息；基于用户对话信息，采用预置的场景识别规则对预置候选场景进行筛选，得到用户对话信息对应的第一类候选场景；以及基于用户对话信息，采用场景判别模型对预置候选场景进行筛选，得到用户对话信息对应的第二类候选场景；基于第一类候选场景与第二类候选场景，对用户对话信息进行增强学习处理，得到与用户对话信息对应的最优对话场景；判断最优对话场景与当前对话场景是否相同，若不相同，则将最优对话场景作为当前对话场景。本发明专利技术还公开了一种对话场景识别终端及计算机可读存储介质。本发明专利技术实现了在对话场景变化过程中对场景的准确识别。

Dialogue scene recognition method, terminal and computer readable storage medium

【技术实现步骤摘要】
对话场景识别方法、终端以及计算机可读存储介质
本专利技术涉及对话场景识别
，尤其涉及一种对话场景识别方法、终端以及计算机可读存储介质。
技术介绍
自动问答是指利用计算机自动回答用户所提出的问题以满足用户知识需求的任务，是信息服务的一种高级形式。近年来，随着人工智能的飞速发展，自动问答已经成为备受关注且发展前景广泛的研究方向，自动问答被认为是验证机器是否具有自然语言理解能力的主要任务之一，自动问答的研究有利于推动人工智能相关学科的发展。但是目前的自动问答系统还不够完美，仍面临许多具体问题和困难。目前的智能机器人大都是单轮对话系统，不考虑对话上下文信息，用户历史对话信息等数据，给出的很多答案不连贯，比较突兀，严重影响了用户体验。针对这种情况，我们提出了一种多场景识别的方法，在对话过程中，能够根据用户当前的输入、历史对话信息等数据，主动适应用户对话的场景，使得对话更加流畅自然。
技术实现思路
本专利技术的主要目的在于提供一种对话场景识别方法、识别终端以及计算机可读存储介质，旨在解决在智能机器人与人进行语音交互过程中，难以准确识别场景变化的技术问题。为实现上述目的，本专利技术提供一种对话场景识别方法，所述对话场景识别方法包括：接收输入的用户对话信息；基于所述用户对话信息，采用预置的场景识别规则对预置候选场景进行筛选，得到所述用户对话信息对应的第一类候选场景；以及基于所述用户对话信息，采用场景判别模型对所述预置候选场景进行筛选，得到所述用户对话信息对应的第二类候选场景；基于所述第一类候选场景与所述第二类候选场景，对所述用户对话信息进行增强学习处理，得到与所述用户对话信息对应的最优对话场景；判断所述最优对话场景与当前对话场景是否相同，若不相同，则将所述最优对话场景作为当前对话场景。优选地，所述基于所述用户对话信息，采用预置的场景识别规则对候选场景进行筛选处理，得到所述用户对话信息对应的第一类候选场景的步骤包括：抽取所述用户对话信息中的关键词；基于所述关键词，筛选所述预置候选场景中与所述关键词相关的场景，并将所述相关的场景作为所述用户对话信息对应的所述第一类候选场景。优选地，所述基于用户对话信息，采用场景判别模型对所述预置候选场景进行筛选处理，得到所述用户对话信息对应的第二类候选场景的步骤包括：抽取所述用户对话信息中的特征信息；基于所述特征信息，通过所述场景判别模型计算所述预置候选场景与所述特征信息的匹配程度，并将匹配程度较高的部分场景作为所述用户对话信息对应的第二类候选场景。优选地，所述基于所述第一类候选场景与所述第二类候选场景，对所述用户对话信息进行增强学习处理，得到与所述用户对话信息对应的最优对话场景的步骤包括：以所述用户对话信息为动作、所述第一类候选场景与所述第二类候选场景为状态，对所述用户对话信息进行增强学习处理，以供从所述第一类候选场景与所述第二类候选场景中筛选出最优对话场景。为实现上述目的，本专利技术还提供一种识别终端，所述识别终端包括：存储有对话场景识别程序的存储器；处理器，配置为执行所述对话场景识别程序以执行下述操作：接收输入的用户对话信息；基于所述用户对话信息，采用预置的场景识别规则对预置候选场景进行筛选，得到所述用户对话信息对应的第一类候选场景；以及基于所述用户对话信息，采用场景判别模型对所述预置候选场景进行筛选，得到所述用户对话信息对应的第二类候选场景；基于所述第一类候选场景与所述第二类候选场景，对所述用户对话信息进行增强学习处理，得到与所述用户对话信息对应的最优对话场景；判断所述最优对话场景与当前对话场景是否相同，若不相同，则将所述最优对话场景作为当前对话场景。可选地，执行所述基于所述用户对话信息，采用预置的场景识别规则对预置候选场景进行筛选，得到所述用户对话信息对应的第一类候选场景的操作包括：抽取所述用户对话信息中的关键词；基于所述关键词，筛选所述预置候选场景中与所述关键词相关的场景，并将所述相关的场景作为所述用户对话信息对应的所述第一类候选场景。可选地，执行所述基于所述用户对话信息，采用场景判别模型对所述预置候选场景进行筛选，得到所述用户对话信息对应的第二类候选场景的操作包括：抽取所述用户对话信息中的特征信息；基于所述特征信息，通过所述场景判别模型计算所述预置候选场景与所述特征信息的匹配程度，并将匹配程度较高的部分场景作为所述用户对话信息对应的第二类候选场景。优选地，执行所述基于所述第一类候选场景与所述第二类候选场景，对所述用户对话信息进行增强学习处理，得到与所述用户对话信息对应的最优对话场景的操作包括：以所述用户对话信息为动作、所述第一类候选场景与所述第二类候选场景为状态，对所述用户对话信息进行增强学习处理，以供从所述第一类候选场景与所述第二类候选场景中筛选出最优对话场景。为实现上述目的，本专利技术还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有对话场景识别程序，所述对话场景识别程序被处理器执行时实现如上述任一项所述的对话场景识别方法的步骤。本专利技术中，具体在场景变化过程中，当对话场景发生改变的时候，首先采用预置的场景识别规则和场景判别模型对预置候选场景进行第一次筛选，并得到相应的候选场景，然后利用增强学习策略对候选场景进行第二次筛选，进而得到最优的对话场景，最后根据最优的对话场景选择合适的对话结果回复用户，从而实现了对当前对话场景变化的准确识别，进而提升用户人机交互的使用体验。附图说明图1为本专利技术智能机器人对话场景识别方法一实施例的流程示意图；图2为图1中步骤S20的细化流程示意图；图3为图1中步骤S30的细化流程示意图；图4为图1中步骤S40的细化流程示意图。本专利技术目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。具体实施方式应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。参照图1，图1为本专利技术智能机器人对话场景识别方法一实施例的流程示意图。本实施例中，对话场景识别方法包括以下步骤：步骤S10，接收输入的用户对话信息；本实施例中，当用户与智能机器人对话时，智能机器人通过语音交互系统接收用户输入的对话信息。其中，智能机器人接收用户对话信息的方式包括:将声音进行信息转化、利用系统中的声音识别系统。将声音进行信息转换就是将声音转化为电波，再将声音转化为智能机器人所能识别的信息，机器人通过接收信息，进行相应反馈。利用声音识别系统时通过识别用户的音调、音色等，通过音调及音色对应的信息做出相应的反馈。步骤S20，基于所述用户对话信息，采用预置的场景识别规则对预置候选场景进行筛选，得到所述用户对话信息对应的第一类候选场景；本实施例中，当接收到用户输入的对话信息时，通过使用场景识别规则，对预置场景信息进行筛选，得到相对应的候选场景。场景识别规则具体基于人的实践经验而设定的对话规则，且本实施例对于预置场景识别规则的设置不限。比如，通过获取对话信息中的规则进行场景识别。例如，当用户输入对话信息为“你是谁，今年几岁了”时，获取的规则就是“身份”以及“年龄”，此时场景识别规则可设定为人的基本情况介绍，因此对应的回答可以是“你好，我叫小白，今年两岁”。再例如，当用户输入对话信息为“我要查询机票”时，获取的对话关键词就是“查询机票”，此时场景识别规则开设定为查询机票本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种对话场景识别方法，其特征在于，所述对话场景识别方法包括以下步骤：接收输入的用户对话信息；基于所述用户对话信息，采用预置的场景识别规则对预置候选场景进行筛选，得到所述用户对话信息对应的第一类候选场景；以及基于所述用户对话信息，采用场景判别模型对所述预置候选场景进行筛选，得到所述用户对话信息对应的第二类候选场景；基于所述第一类候选场景与所述第二类候选场景，对所述用户对话信息进行增强学习处理，得到与所述用户对话信息对应的最优对话场景；判断所述最优对话场景与当前对话场景是否相同，若不相同，则将所述最优对话场景作为当前对话场景。

【技术特征摘要】
1.一种对话场景识别方法，其特征在于，所述对话场景识别方法包括以下步骤：接收输入的用户对话信息；基于所述用户对话信息，采用预置的场景识别规则对预置候选场景进行筛选，得到所述用户对话信息对应的第一类候选场景；以及基于所述用户对话信息，采用场景判别模型对所述预置候选场景进行筛选，得到所述用户对话信息对应的第二类候选场景；基于所述第一类候选场景与所述第二类候选场景，对所述用户对话信息进行增强学习处理，得到与所述用户对话信息对应的最优对话场景；判断所述最优对话场景与当前对话场景是否相同，若不相同，则将所述最优对话场景作为当前对话场景。2.如权利要求1所述的对话场景识别方法，其特征在于，所述基于所述用户对话信息，采用预置的场景识别规则对候选场景进行筛选处理，得到所述用户对话信息对应的第一类候选场景的步骤包括：抽取所述用户对话信息中的关键词；基于所述关键词，筛选所述预置候选场景中与所述关键词相关的场景，并将所述相关的场景作为所述用户对话信息对应的所述第一类候选场景。3.如权利要求1所述的对话场景识别方法，其特征在于，所述基于用户对话信息，采用场景判别模型对所述预置候选场景进行筛选处理，得到所述用户对话信息对应的第二类候选场景的步骤包括：抽取所述用户对话信息中的特征信息；基于所述特征信息，通过所述场景判别模型计算所述预置候选场景与所述特征信息的匹配程度，并将匹配程度较高的部分场景作为所述用户对话信息对应的第二类候选场景。4.如权利要求1所述的对话场景识别方法，其特征在于，所述基于所述第一类候选场景与所述第二类候选场景，对所述用户对话信息进行增强学习处理，得到与所述用户对话信息对应的最优对话场景的步骤包括：以所述用户对话信息为动作、所述第一类候选场景与所述第二类候选场景为状态，对所述用户对话信息进行增强学习处理，以供从所述第一类候选场景与所述第二类候选场景中筛选出最优对话场景。5.一种对话场景识别终端，其特征在于，所述对话场景识别终端包括：存储有对话场景识别程序的存储器；处理器，配置为执行所述对话场景识别程序...

【专利技术属性】
技术研发人员：卢道和，郑德荣，张超，杨海军，钟伟，
申请(专利权)人：深圳前海微众银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44