对话模式分析系统及方法技术方案

所揭露的实施例关于对话模式分析系统及方法。方法包含：透过处理器接收包含依照时间排序的多个对话语句的对话数据；透过处理器对对话语句中出现的多个字词建构向量字词分群，以取得字词间的字词排列顺序；透过处理器分析对话语句中出现的字词，以根据字词排列顺序取得基本对话模式矩阵；透过处理器将基本对话模式矩阵进行模糊匹配，以根据基本对话模式矩阵取得对话模式矩阵；透过处理器根据对话模式矩阵侦测对话主题趋势，以判断对话数据的主题；以及透过处理器将相应于对话数据的对话模式矩阵与对话主题趋势输出至数据库中。本案透过解读对话纪录预测后续对话内容，进行精准行销或实现极简购物及智能问答客服。

【技术实现步骤摘要】
对话模式分析系统及方法
所揭露的实施例是关于对话模式分析系统及方法，更具体而言，是关于可用以解析连续型对话的对话模式分析系统及方法。
技术介绍
现有传统的自然语言处理技术中，往往透过语料库及语言学建构句法树进行自然语言内容的解析。由于建构句法树必须透过文法正确性且结构的完整的文句，因此所使用的语料库大多为句法结构完整的文章。然而在现今社群对话中，句法往往不完整且对话为两位或以上用户的聊天纪录，由传统语料库训练所得的模型其成效不彰。因此，如何改善现有的自然语言分析方式，以适用于现今社群对话的特性进行语言内容解析，为目前本研究领域的重要议题。
技术实现思路
所揭露的实施例是提供对话模式分析系统及方法。该对话模式分析方法包含透过一处理器接收至少一对话数据，该对话数据包含依照时间排序的多个对话语句；透过该处理器对所述多个对话语句中出现的多个字词建构向量字词分群，以取得所述多个字词间的一字词排列顺序；透过该处理器分析所述多个对话语句中出现的所述多个字词，以根据该字词排列顺序取得一基本对话模式矩阵；透过该处理器将该基本对话模式矩阵进行模糊匹配，以根据该基本对话模式矩阵取得一对话模式矩阵；透过该处理器根据该对话模式矩阵侦测一对话主题趋势，以判断该对话数据的主题；以及透过该处理器将相应于该对话数据的该对话模式矩阵与该对话主题趋势输出至一数据库中。该对话模式分析系统包含：一储存装置，配置以储存一数据库以及一计算机可执行指令，其中该数据库用以储存多个对话数据以及所述多个对话数据各自的一对话模式矩阵与一对话主题趋势，其中所述多个对话数据每一者分别包含依照时间排序的多个对话语句；以及一处理器，电性耦接于该储存装置，该处理器配置以执行该计算机可执行指令，以执行一对话模式分析方法，该对话模式分析方法包含：透过该处理器自该数据库接收所述多个对话数据的其中一者；透过该处理器对该对话数据中的所述多个对话语句中出现的多个字词建构向量字词分群，以取得所述多个字词间的一字词排列顺序；透过该处理器分析所述多个对话语句中出现的所述多个字词，以根据该字词排列顺序取得一基本对话模式矩阵；透过该处理器将该基本对话模式矩阵进行模糊匹配，以根据该基本对话模式矩阵取得该对话模式矩阵；透过该处理器根据该对话模式矩阵侦测该对话主题趋势，以判断该对话数据的主题；以及透过该处理器将相应于该对话数据的该对话模式矩阵与该对话主题趋势输出至该数据库中。综上所述，本案透过解读对话纪录，预测后续对话内容，挖掘购物前潜在买家，以进行精准行销。此外，对话模式分析系统亦可以应用对话引擎，简化购物中复杂流程，透过与购物系统的自然对话方式实现极简购物，亦可以透析对话意涵及主题趋势的解析，协助购物后的重复问答，实现智能问答客服服务。附图说明图1为根据本揭示内容部分实施例所绘示的一种对话模式分析系统的示意图；图2A为根据本揭示内容部分实施例所绘示的对话模式分析方法的流程图；图2B为根据本揭示内容部分实施例所绘示的对话模式分析方法其中步骤的细部流程图；图3A为根据本揭示内容部分实施例所绘示的原始字词矩阵的示意图；图3B为根据本揭示内容部分实施例所绘示的水平共现矩阵的示意图；图3C为根据本揭示内容部分实施例所绘示的垂直共现矩阵的示意图；图3D为根据本揭示内容部分实施例所绘示的总和共现关联矩阵的示意图；图4A为根据本揭示内容部分实施例所绘示的基本对话模式矩阵的示意图；图4B为根据本揭示内容部分实施例所绘示的对话模式矩阵的示意图；图5为根据本案部分实施例所绘示的待测对话模式矩阵的示意图。具体实施方式下文是举实施例配合所附附图作详细说明，以更好地理解本案的态样，但所提供的实施例并非用以限制本揭露所涵盖的范围，而结构操作的描述非用以限制其执行的顺序，任何由元件重新组合的结构，所产生具有均等功效的装置，皆为本揭露所涵盖的范围。此外，根据业界的标准及惯常做法，附图仅以辅助说明为目的，并未依照原尺寸作图，实际上各种特征的尺寸可任意地增加或减少以便于说明。下述说明中相同元件将以相同的符号标示来进行说明以便于理解。在全篇说明书与权利要求书所使用的用词(terms)，除有特别注明外，通常具有每个用词使用在此领域中、在此揭露的内容中与特殊内容中的平常意义。某些用以描述本揭露的用词将于下或在此说明书的别处讨论，以提供本领域技术人员在有关本揭露的描述上额外的引导。此外，在本文中所使用的用词“包含”、“包括”、“具有”、“含有”等等，均为开放性的用语，即意指“包含但不限于”。此外，本文中所使用的“及/或”，包含相关列举项目中一或多个项目的任意一个以及其所有组合。于本文中，当一元件被称为“连接”或“耦接”时，可指“电性连接”或“电性耦接”。“连接”或“耦接”亦可用以表示二或多个元件间相互搭配操作或互动。此外，虽然本文中使用“第一”、“第二”、…等用语描述不同元件，该用语仅是用以区别以相同技术用语描述的元件或操作。除非上下文清楚指明，否则该用语并非特别指称或暗示次序或顺位，亦非用以限定本专利技术。请参考图1。图1为根据本揭示内容部分实施例所绘示的一种对话模式分析系统100的示意图。如图1所示，在部分实施例中，对话模式分析系统100包含储存装置120以及处理器140。具体来说，储存装置120配置以储存数据库122以及计算机可执行指令CMD。数据库122用以储存多个对话数据D1～Dn以及对话数据D1～Dn各自的对话模式矩阵与对话主题趋势。具体来说，对话数据D1～Dn每一者分别包含依照时间排序的多个对话语句，其相应的具体操作将在后续段落中搭配附图进行详细说明。此外，如图1所示，在部分实施例中，对话模式分析系统100更用以连接至使用者界面UI，使得使用者可根据对话模式分析系统100进行的分析执行后续操作。举例来说，使用者可利用对话模式分析系统100对社群网站、网络讨论区、留言板、即时通讯系统等等不同数字平台上的对话主题进行分析，并将分析结果用于购物前针对不同消费者的精准行销、购物过程中的简化购物流程，或是购物后的智能问答客服等等，以透过解析连续对话的语意内容实现上述操作的简化或是自动化。在部分实施例中，使用者界面UI可包含网页、应用程序(App)或是包含对话引擎的其他界面等等各种形式，但本揭示内容并不以此为限。在部分实施例中，处理器140电性耦接于储存装置120。处理器140配置以执行储存装置120内所储存的计算机可执行指令CMD，以执行一对话模式分析方法。具体来说，处理器140依据计算机可执行指令CMD执行对话模式分析方法时，是透过处理器140中数据收集模块141、向量字词分群模块143、对话样式探勘建模模块145、趋势侦测样式比对模块147的协同操作实现针对对话模式的分析。借此，处理器140便可将数据训练和数据解析所需或是所得的模型和数据储存于数据库122中，以透过数据库122与使用者界面200进行互动。为便于说明起见，以下段落将以实施例配合附图，针对处理器140透过数据收集模块141、向量字词分群模块143、对话样式探勘建模模块145、趋势侦测样式比对模块147执行对话模式分析方法的步骤进行详细说明。请一并参考图2A与图2B。图2A为根据本揭示内容部分实施例所绘示的对话模式分析方法200的流程图。图2B为根据本揭示内容本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种对话模式分析方法，其特征在于，包含：透过一处理器接收至少一对话数据，该对话数据包含依照时间排序的多个对话语句；透过该处理器对所述多个对话语句中出现的多个字词建构向量字词分群，以取得所述多个字词间的一字词排列顺序；透过该处理器分析所述多个对话语句中出现的所述多个字词，以根据该字词排列顺序取得一基本对话模式矩阵；透过该处理器将该基本对话模式矩阵进行模糊匹配，以根据该基本对话模式矩阵取得一对话模式矩阵；透过该处理器根据该对话模式矩阵侦测一对话主题趋势，以判断该对话数据的主题；以及透过该处理器将相应于该对话数据的该对话模式矩阵与该对话主题趋势输出至一数据库中。

【技术特征摘要】
2016.11.24 TW 1051386861.一种对话模式分析方法，其特征在于，包含：透过一处理器接收至少一对话数据，该对话数据包含依照时间排序的多个对话语句；透过该处理器对所述多个对话语句中出现的多个字词建构向量字词分群，以取得所述多个字词间的一字词排列顺序；透过该处理器分析所述多个对话语句中出现的所述多个字词，以根据该字词排列顺序取得一基本对话模式矩阵；透过该处理器将该基本对话模式矩阵进行模糊匹配，以根据该基本对话模式矩阵取得一对话模式矩阵；透过该处理器根据该对话模式矩阵侦测一对话主题趋势，以判断该对话数据的主题；以及透过该处理器将相应于该对话数据的该对话模式矩阵与该对话主题趋势输出至一数据库中。2.根据权利要求1所述的对话模式分析方法，其特征在于，取得所述多个字词间的该字词排列顺序的步骤包含：透过该处理器根据所述多个字词中相应的两者同时出现在同一句对话语句中的次数建立一水平共现矩阵；透过该处理器根据所述多个字词中相应的两者分别出现在相邻距离小于一预设距离的对话语句中的次数建立一垂直共现矩阵；透过该处理器根据该水平共现矩阵与该垂直共现矩阵计算出一总和共现关联矩阵；以及透过该处理器通过分群演算法，根据该总和共现关联矩阵取得所述多个字词的关联群聚关系，并对所述多个字词进行排序以取得该字词排列顺序。3.根据权利要求1所述的对话模式分析方法，其特征在于，根据该字词排列顺序取得该基本对话模式矩阵的步骤包含：透过该处理器将所述多个字词根据该字词排列顺序重新排序后，根据所述多个字词分别于所述多个对话语句中出现的位置取得该基本对话模式矩阵。4.根据权利要求3所述的对话模式分析方法，其特征在于，根据该基本对话模式矩阵取得该对话模式矩阵的步骤包含：透过该处理器提供一结构元素；以及根据该结构元素对该基本对话模式矩阵进行扩张运算，以计算模糊匹配后的该对话模式矩阵。5.根据权利要求1所述的对话模式分析方法，其特征在于，根据该对话模式矩阵侦测一对话主题趋势的步骤包含：计算该对话模式矩阵的一质心座标，以根据该质心座标判断该对话数据的该对话主题趋势。6.根据权利要求1所述的对话模式分析方法，其特征在于，还包含：透过该处理器接收一待测对话数据，该待测对话数据包含依照时间排序的多个待测对话语句；透过该处理器分析所述多个待测对话语句中出现的所述多个字词，以根据该字词排列顺序取得一待测对话模式矩阵；透过该处理器计算该待测对话模式矩阵与该数据库中的该对话模式矩阵之间的相似度；以及透过该处理器根据计算所得的相似度输出相应的该对话主题趋势以预测相应于该待测对话数据的后续对话。7.一种对话模式分析系统，其特征在于，包含：一储存装置，配置以储存一数据库以及一计算机可执行指令，其中该数据库用以储存多个对话数据以及所述多个对话数据各自的一对话模式矩阵与一对话主题趋势，其中...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨伟桢，邱育贤，萧晖议，
申请(专利权)人：财团法人资讯工业策进会，
类型：发明
国别省市：中国台湾,71