基于知识图谱的人机交互联想方法、装置及介质制造方法及图纸

本发明专利技术提供的基于知识图谱的人机交互联想方法，获取用户输入的语音信号，将所述语音信号转换为文字信号；提取所述文字信号的核心实体；根据所述核心实体在预设的知识图谱中提取出候选联想实体；将所有的候选联想实体进行排序，定义关联性最强的k个候选联想实体为联想结果；根据所述联想结果生成回复信息。该方法能够模仿人类的联想能力，并根据联想的结果生成对用户输入的回复，既可实现机器人自主在话题间的转换，还可以保障新转换话题与目前话题间的相关性。同时提升机器人的智能化程度，同时让用户感到机器人的回复更加逼真和拟人化。

Human-Computer Interactive Association Method, Device and Media Based on Knowledge Map

【技术实现步骤摘要】
基于知识图谱的人机交互联想方法、装置及介质
本专利技术属于人机交互
，具体涉及基于知识图谱的人机交互联想方法、装置及介质。
技术介绍
目前，在人机交互领域，机器生成回复的方法有许多，比如：通过预设问答库的方式让机器在问答库中检索一条回答回复给用户，或者是通过机器学习、深度学习的等人工智能方法让机器生成答复等。这些方法虽然得到了较为深入的研究和较为普及的应用，但是其缺点也尤为突出，前者需要预设足够大的问答库，且本质上机器的回复过程并不存在任何智能，机器也不能理解用户的输入；后者，机器生成的答复经常会存在语法错误，或机器的答复高度雷同。另外，上述两种技术生成的回复都较为机械化，影响用户的沟通体验，其根本原因是机器不具有人类的联想能力，不能根据知识、对用户的了解、聊天上下文等进行联想并根据联想的结果生成对用户输入的回复。
技术实现思路
针对现有技术中的缺陷，本专利技术提供一种基于知识图谱的人机交互联想方法、装置及介质，模仿人类的联想能力，并根据联想的结果生成对用户输入的回复。第一方面，一种基于知识图谱的人机交互联想方法，包括以下步骤：获取用户输入的语音信号，将所述语音信号转换为文字信号；本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于知识图谱的人机交互联想方法，其特征在于，包括以下步骤：获取用户输入的语音信号，将所述语音信号转换为文字信号；提取所述文字信号的核心实体；根据所述核心实体在预设的知识图谱中提取出候选联想实体；将所有的候选联想实体进行排序，定义关联性最强的k个候选联想实体为联想结果；根据所述联想结果生成回复信息。

【技术特征摘要】
1.一种基于知识图谱的人机交互联想方法，其特征在于，包括以下步骤：获取用户输入的语音信号，将所述语音信号转换为文字信号；提取所述文字信号的核心实体；根据所述核心实体在预设的知识图谱中提取出候选联想实体；将所有的候选联想实体进行排序，定义关联性最强的k个候选联想实体为联想结果；根据所述联想结果生成回复信息。2.根据权利要求1所述基于知识图谱的人机交互联想方法，其特征在于，该方法在所述将所述语音信号转换为文字信号之后，所述提取所述文字信号的核心实体之前，还包括：对所述文字信息进行分词、词性标注和语法分析，获得文字处理结果。3.根据权利要求2所述基于知识图谱的人机交互联想方法，其特征在于，所述提取所述文字信号的核心实体具体包括：根据所述文字处理结果，提取所述文字信号的核心名词和/或主语，作为所述核心实体。4.根据权利要求1所述基于知识图谱的人机交互联想方法，其特征在于，所述根据所述核心实体在预设的知识图谱中提取出候选联想实体具体包括：在预设的知识图谱中定位所述核心实体；在预设的知识图谱中，提取出与所述核心实体的实体距离为一跳和/或重要多跳范围内的实体，定义该实体为所述候选联想实体。5.根据权利要求1所述基于知识图谱的人机交互联想方...

【专利技术属性】
技术研发人员：邱楠，宋亚楠，梁剑华，邵浩，程谦，丁玉龙，刘海峡，孙铭浩，刘振岩，
申请(专利权)人：苏州狗尾草智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏,32