自然智能的自然表达处理方法、回应方法、设备及系统技术方案

一种基于自然智能的自然表达处理方法，其中，包括：接收第一自然表达，将所述第一自然表达转换为次级语言信息，计算将所述由第一自然表达转换的次级语言信息转换为数据库中的标准表达的自信度，当计算得到对于某标准表达的自信度不低于第一自信度阈值，输出该标准表达作为对所述第一自然表达进行理解的结果。

Natural Intelligence Natural Expression Processing Method, Response Method, Equipment and System

【技术实现步骤摘要】
自然智能的自然表达处理方法、回应方法、设备及系统
本专利技术涉及一种对自然表达的处理方法，具体而言，涉及一种基于自然智能的自然表达处理方法、处理及回应方法、设备及系统。
技术介绍
目前常用的机器智能(MI，MachineIntelligence)技术主要包括人工智能(AI，ArtificialIntelligence)技术。其中比较常见的有基于人工智能的自然语言处理(NLP，NaturalLanguageProcessing)技术。对基于人工智能的自然语言处理(也可简称为AI-NLP)而言，对于所处理的语音，需要从语音先转文本，再通过已建立的语法模型和语义模型来实现语义的理解。不过，这种方法受制于语音识别器的准确率。例如，一个句子有10个字，语音识别器能够实现90％的准确度，但如果错误发生在关键词(字)，那么现有的AI-NLP技术便无法实现正确的语义理解。特别地，在噪音环境下，由于语音识别器的准确率会下降，所以要用AI-NLP技术准确地进行语义理解的难度也更高了。另一方面，由于AI-NLP需要人工构建海量的语法模型和语义模型，因而会产生极大的人工成本。事实上，目前世界上从事AI-NLP技术研发和应用的主要企业均有数千甚至更多的员工从事语音的人工标注和模型构建。
技术实现思路
根据本专利技术的一个方面，提供了一种基于自然智能的自然表达处理方法，其中，包括：接收自然表达的输入，得到具有第一信息颗粒度的第一语言信息，将第一语言信息转换为具有第二信息颗粒度的第二语言信息，其中，第二信息颗粒度的数量级介于第一信息颗粒度的数量级与文字的信息颗粒度的数量级之间，将第二语言信息转换为第三语言信息，第三语言信息作为对自然表达进行理解的结果，其中，第二语言信息和与该第二语言信息对应的第三语言信息作为配对数据被存储在数据库，对于数据库中已有的成对的第二语言信息和第三语言信息，将该第二语言信息的元素的各种排列组合与该第三语言信息或者该第三语言信息的元素的各种排列组合进行循环迭代，建立第二语言信息的元素的各种排列组合与第三语言信息或第三语言信息的元素的各种排列组合之间的对应关系，获得更多的第二语言信息与第三语言信息的配对数据，并存储在数据库中。根据本专利技术实施例的基于自然智能的自然表达处理方法，其中，当从输入的第一语言信息获得第二语言信息后，将该第二语言信息与数据库中已有的第二语言信息进行比较，然后根据比较结果来确定与该第二语言信息对应的第三语言信息，或者计算将该第二语言信息对应到某第三语言信息的正确率，如果机器理解能力不够成熟，不足以或者不确定将该第二语言信息转换到某条第三语言信息，那么进行人工辅助理解，通过人工对输入的第一语言信息进行理解，得到与自然表达的含义所对应的第三语言信息，并且将从该第一语言信息得到的第二语言信息与第三语言信息对应起来或者将第一语言信息与第三语言信息对应起来，得到新的配对数据存入数据库。根据本专利技术实施例的基于自然智能的自然表达处理方法，其中，对于新的第二语言信息与第三语言信息的配对数据或者新的第一语言信息与第三语言信息的配对数据，将其中的第二语言信息或者由第一语言信息转换得到的第二语言信息的元素的各种排列组合与其中的第三语言信息或者该第三语言信息的元素的各种排列组合进行循环迭代，建立第二语言信息的元素的各种排列组合与第三语言信息或第三语言信息的元素的各种排列组合之间的对应关系，获得更多的第二语言信息与第三语言信息的配对数据，并存储在数据库中。根据本专利技术实施例的基于自然智能的自然表达处理方法，其中，通过人工辅助理解纠正数据库中第二语言信息与第三语言信息之间错误的对应关系。根据本专利技术实施例的基于自然智能的自然表达处理方法，其中，通过自信度来衡量机器理解能力，其中，基于第二语言信息与第三语言信息的对应关系来计算自信度。根据本专利技术实施例的基于自然智能的自然表达处理方法，其中，从第一语言信息得到第二语言信息之后，通过深度神经网络、有穷状态转换器、自动编码器解码器中的一个或多个来产生对第三语言信息的对数概率或相类似分数，再利用归一化的指数函数来计算出对第三语言信息的自信度。根据本专利技术实施例的基于自然智能的自然表达处理方法，其中，第二语言信息的信息颗粒度是文字的信息颗粒度的1/10～1/1000。根据本专利技术实施例的基于自然智能的自然表达处理方法，其中，在对第二语言信息与第三语言信息的配对数据进行循环迭代时，也对第二语言信息到第三语言信息的转换模型进行循环优化。根据本专利技术实施例的基于自然智能的自然表达处理方法，其中，用循环迭代得到的第二语言信息测试机器对于第二语言信息到第三语言信息的转换，并将不能被正确转换的第二语言信息及其应正确对应的第三语言信息写入对照表，对于后续输入的自然表达，由自然表达转换的第二语言信息先与对照表中存储的第二语言信息进行对比。根据本专利技术的一方面，提供了一种基于自然智能的自然表达处理及回应方法，其中包括：通过根据前述的自然表达处理方法获得第三语言信息；调用或生成与第三语言信息相匹配的标准回应；以与第一语言信息对应的方式输出标准回应。根据本专利技术实施例的基于自然智能的自然表达处理及回应方法，其中，标准回应是预先存储在回应数据库中的固定数据，或者基于变量参数和预先在回应数据库中存储的标准回应的基础数据来生成标准回应。根据本专利技术的一方面，提供了一种基于自然智能的自然表达处理及回应设备，其中，包括：对话网关，中央控制器，MAU工作站，机器人，表达数据库，回应数据库和回应生成器，其中，对话网关接收来自用户的自然表达，发送给中央控制器进行后续处理，并且将对自然表达的回应发送给用户；中央控制器接收来自对话网关的自然表达，并与机器人以及MAU工作站协同工作，将该自然表达转换为表示该自然表达的含义的标准表达，并根据标准表达指示回应生成器生成与该标准表达对应的标准回应；机器人根据中央控制器的指示，将自然表达转换为次级语言信息，其中，次级语言信息的信息颗粒度的数量级介于自然表达的信息颗粒度的数量级与文字的信息颗粒度的数量级之间，并将次级语言信息转换为标准表达；MAU工作站将自然表达呈现给外部的MAU人工座席，MAU人工座席通过MAU工作站输入或者选择标准表达，然后MAU工作站将该标准表达发送给中央控制器；训练数据库用于存储次级语言信息和标准表达的配对数据；回应数据库存储回应相关数据，包括供调用的标准回应数据和/或用于生成回应的数据；回应生成器接收中央控制器的指令，通过调用和/或运行回应数据库中的数据来生成对用户的自然表达的回应，其中，设备进一步包括训练器，该训练器用于训练机器人将自然表达转换为标准表达，其中，训练器使得机器人对于训练数据库中已有的成对的次级语言信息和标准表达，将该次级语言信息的元素的各种排列组合与该标准表达或者该标准表达的元素的各种排列组合进行循环迭代比较，建立次级语言信息的元素的各种排列组合与标准表达或标准表达的元素的各种排列组合之间的对应关系，获得更多的次级语言信息与标准表达的配对数据，并存储在训练数据库中。根据本专利技术的一方面，提供了一种基于自然智能的人机交互系统，其中，包括：自然表达处理及回应设备和呼叫设备，其中，用户通过呼叫设备与自然表达处理及回应设备通信，MAU人工座席对自然表达处理及回应设本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于自然智能的自然表达处理方法，其中，包括：接收第一自然表达，将所述第一自然表达转换为次级语言信息，计算将所述由第一自然表达转换的次级语言信息转换为数据库中的标准表达的自信度，当计算得到对于某标准表达的自信度不低于第一自信度阈值，输出该标准表达作为对所述第一自然表达进行理解的结果。

【技术特征摘要】
1.一种基于自然智能的自然表达处理方法，其中，包括：接收第一自然表达，将所述第一自然表达转换为次级语言信息，计算将所述由第一自然表达转换的次级语言信息转换为数据库中的标准表达的自信度，当计算得到对于某标准表达的自信度不低于第一自信度阈值，输出该标准表达作为对所述第一自然表达进行理解的结果。2.根据权利要求1所述的基于自然智能的自然表达处理方法，其中，当所述计算的自信度均低于第二自信度阈值，提示输入与所述第一自然表达具有相同含义的第二自然表达。3.根据权利要求2所述的基于自然智能的自然表达处理方法，其中，将所述第二自然表达转换为次级语言信息，计算将所述由第二自然表达转换的次级语言信息转换为数据库中的标准表达的自信度，当计算得到对于某标准表达的自信度不低于所述第一自信度阈值，输出该标准表达作为对所述第一自然表达进行理解的结果。4.根据权利要求1所述的基于自然智能的自然表达处理方法，其中，当计算得到的对某标准表达的自信度低于所述第一自信度阈值但不低于第二自信度阈值，提示输入第三自然表达以确认该标准表达是否对应于所述第一自然表达的含义。5.根据权利要求4所述的基于自然智能的自然表达处理方法，其中，将所述第三自然表达转换为次级语言信息，计算将所述由第三自然表达转换的次级语言信息转换为表示“确认”含义的第二标准表达的自信度，如果该自信度不低于所述第一自信度阈值，输出所述第一标准表达作为对所述第一自然表达进行理解的结果。6.根据权利要求5所述的基于自然智能的自然表达处理方法，其中，将所述由第一自然表达转换的次级语言信息与所述第一标准表达作为配对数据存储在所述数据库。7.根据权利要求1所述的基于自然智能的自然表达处理方法，其中，如果所述计算的自信度低于所述第一自信度阈值或者其它自信度阈值，对所述第一自然表达进行人工辅助理解或者其它人工处理。8.根据权利要求1所述的基于自然智能的自然表达处理方法，其中，基于所述次级语言信息与标准表达的对应关系来计算所述自信度，通过深度神经网络、有穷状态转换器、自动编码器解码器中的一个或多个来产生对单条或多条标准表达的对数概率或相类似分数，再利用归一化的指数函数来计算出对该条或该多条标准表达的自信度。9.根据权利要求1所述的基于自然智能的自然表达处理方法，其中，所述次级语言信息的信息颗粒度的数量级小于文字的信息颗粒度的数量级。10.根据权利要求9所述的基于自然智能的自然表达处理方法，其中，所述次级语言信息的信息颗粒度是文字的信息颗粒度的1/10～1/1000。11.根据权利要求1所述的基于自然智能的自然表达处理方法，其中，对于所述数据库中已有的成对的次级语言信息和标准表达，将该次级语言信息的元素的各种排列组合与该标准表达或者该标准表达的元素的各种排列组合进行循环迭代，建立所述次级语言信息的元素的各种排列组合与所述标准表达或所述标准表达的元素的各种排列组合之间的对应关系，获得更多的次级语言信息与标准表达的配对数据，并存储所述在数据库中。12.根据权利要求11所述的基于自然智能的自然表达处理方法，其中，用循环迭代得到的次级语言信息测试机器对于次级语言信息到标准表达的转换，并将不能被正确转换的次级语言信息及其应正确对应的标准表达写入对照表，对于后续输入的自然表达，由自然表达转换的次级语言信息先与对照表中存储的次级语言信息进行对比。13.根据权利要求11所述的基于自然智能的自然表达处理方法，其中，在对次级语言信息与标准表达的配对数据进行循环迭代时，也对次级语言信息到标准表达的转换模型进行循环优化。14.一种基于自然智能的自...

【专利技术属性】
技术研发人员：余自立，陈浩然，朱显中，
申请(专利权)人：艾肯特公司，
类型：发明
国别省市：开曼群岛,KY