【技术实现步骤摘要】
面向虚拟机器人的自然语言交互方法及系统
本专利技术涉及一种面向虚拟机器人的自然语言交互方法及系统。
技术介绍
在进入移动互联网和物联网时代之后，社交网络会发挥更大的作用。用户需要筛选、接收和处理的信息量会越变越大，而不同的操作系统有不同的用户界面、操作方式与系统功能。普通用户在不同系统、产品之间切换的时候，还需要花费大量时间去熟悉产品。然而用户与生不变的是自然语言交流能力。所以智能自然语言交互将成为下一代人机交互的主要手段。自然语言交互本质上并不仅仅是一种交互方式，而是对于人和系统之间关系的重新定位和组织。对于目前的计算机系统来说，其交互的过程仍然是“发出指令、接收指令、运算(思考)、反馈结果”的循环，自然语言操作也不会改变这个基本过程，因为这本身就是“对话”。自然语言交互改变的是系统和人之间的关系。自然语言交互的核心包括自然语言的识别和自然语言理解两部分。目前，在中文的自然语言识别上，百度、微软、科大讯飞以及灵云等产品借助深度网络等相关技术已经取得了较大的进展。而在自然语言理解方面，特别是针对特定应用领域的自然语言理解上，却相对比较滞后。自然语言理解目前的主要工...
【技术保护点】
1.一种面向虚拟机器人的自然语言交互方法，其特征在于：包括以下步骤，S1、对经过自动语音识别处理的用户输入的文本信息进行文本预处理，包括基于用户定义的领域字典的中文分词、中文的语义依赖分析；S2、基于用户定义的指令模板集确定用户意图，包括指令性交互、特定应用领域的知识查询以及暂时无法正确判定明确意图的自由聊天；S3、根据不同的用户意图，实施对应的语用分析与处理，包括通用指令处理、领域知识查询与推理、开放领域聊天。
【技术特征摘要】
1.一种面向虚拟机器人的自然语言交互方法，其特征在于：包括以下步骤，S1、对经过自动语音识别处理的用户输入的文本信息进行文本预处理，包括基于用户定义的领域字典的中文分词、中文的语义依赖分析；S2、基于用户定义的指令模板集确定用户意图，包括指令性交互、特定应用领域的知识查询以及暂时无法正确判定明确意图的自由聊天；S3、根据不同的用户意图，实施对应的语用分析与处理，包括通用指令处理、领域知识查询与推理、开放领域聊天。2.如权利要求1所述的面向虚拟机器人的自然语言交互方法，其特征在于：步骤S1具体为，S11、基于用户定义的领域字典，采用中文分词软件对经过自动语音识别处理的用户输入的文本信息进行中文分词，经过分词处理后的结果为带用户标记的中文词数组；S12、利用中文语法解析器结合带标记的中文分词数组，得到语义解析三元组，为后续概念图的合并做准备。3.如权利要求1所述的面向虚拟机器人的自然语言交互方法，其特征在于：步骤S2具体为，S21、用户基于用户需求定义用户指令集，包括原子指令集、模板指令集以及正则指令集；S22、以用户指令模块集为基础，通过模式匹配，确定用户输入中所包含的用户意图，并根据不同的用户意图进行对应处理；S23、根据用户的交互结果更新用户交互的上下文。4.如权利要求1所述的面向虚拟机器人的自然语言交互方法，其特征在于：步骤S3具体为，S31、对于用户的指令性交互，基于对文本的语法依赖分析，识别交互中的意图参数，虚拟机器人将根据用户意图做出相应的响应；S32、对于用户做出的关于特定应用领域的知识查询，将基于用户给定输入文本，基于用户给定的领域知识图谱，通过语义推理，获取用户咨询的相关知识；S33、当对用户输入的文本信息无法正确判定明确意图的，将调用后台的对话系统响应用户的请求输入。5.如权利要求4所述的面向虚拟机器人的自然语言交互方法，其特征在于：步骤S32具体为，S321、根据用户提供的领域知识信息，采用Protege构建领域知识图谱；S322、调用相应的咨询领域解析器，加载步骤S321所构建的领域知识图谱，初始化领域知识图谱解析器；S323、结合用户输入文本以及预处理结果，基于领域知识图谱解析器构建用户交互概念图；S3231、若步骤S23中的对话上下文中上一轮对话的概念图为空，直接进入步骤S324；S3232、若步骤S23中的对话上下文中上一轮对话的概念图不为空，则调用概念图合并方法合并两概念图，得到新的概念图，并进入步骤S324；S324、根据所构建的概念图生成SPARQL查询语句，调用领域知识图谱解析器获取用户所需要的相关知识。6.如权利要求5所述的面向虚拟机器人的自然语言交互方法，其...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘志忠，姜志宏，袁志坚，彭辉，郭亮，
申请(专利权)人：南京七奇智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏,32
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