一种基于用户信息交互的智能助理系统及智能助理机器人技术方案

本发明专利技术实施例公开了一种基于用户信息交互的智能助理系统及智能助理机器人，所述系统包括信息搜整引擎、自然语言处理引擎、信息推荐用户画像引擎、隐私工程引擎和用户交互引擎。本发明专利技术实施例将严肃信息推荐作为人工智能信息助理的切入点，采用针对个人用户相关的新技术并整合成系统来实现智能助理机器人，通过整合认知工程(用户知识图)、场景识别、自然语言处理等技术形成有机结构，以发挥叠加效益。同时通过产品承载用户与信息的交互和运营，挖掘用户的个体行为差别和群体行为共性，从认知侧获取用户服务的基础。

An intelligent assistant system and robot based on user information interaction

The embodiment of the invention discloses an intelligent assistant system and intelligent assistant robot based on user information interaction, the system includes an information search engine, a natural language processing engine, an information recommendation user portrait engine, a privacy engineering engine and a user interaction engine. In the embodiment of the invention, serious information recommendation is taken as the entry point of artificial intelligence information assistant, new technologies related to individual users are adopted and integrated into a system to realize intelligent assistant robot, and organic structure is formed by integrating cognitive engineering (user knowledge map), scene recognition, natural language processing and other technologies to play the superposition benefit. At the same time, through the interaction and operation of product carrying users and information, mining the individual behavior differences and group behavior commonness of users, and obtaining the basis of user service from the cognitive side.

【技术实现步骤摘要】
一种基于用户信息交互的智能助理系统及智能助理机器人
本专利技术涉及人工智能领域，尤其涉及一种基于用户信息交互的智能助理系统及智能助理机器人。
技术介绍
信息爆炸时代，所有的有效信息散落在各个平台上，获取信息途径和速度都在增加，但获取有效信息的难度也随之增加。如何快速获取直达目标的信息？现在社交平台、购物平台等等平台上的信息推荐是基于其平台商品特性和用户习惯及产品演进方向而制定的，与平台的商业目标息息相关。大部分的新闻娱乐类资讯平台都有了针对用户群体的推荐算法。推荐算法固然可以让合适的信息在合适的社群中流动，所采用的技术也不外乎协同过滤，场景和标签树等等方式。所有的信息平台大都基于群体分类特征寻求个性化推荐来解决信息、广告的精确匹配，实现商业目标，而针对个人的严肃信息推荐的产品或服务却没有。所以，现有技术存在如下缺点：1)部分聊天机器人、客服机器人的信息推荐和交互建立在聊天、知识问答等场景中，具有一定的局限性；即使是单纯的信息、新闻推荐平台也是基于协同过滤为基础的场景和标签树分类推荐，无法避免算法对短期性和偶然因素的放大问题；2)从用户侧看，所有的交互行为散落在各个产品或平台上，碎片化严重，无法承载有效的知识推理或者意图推理；另外就是推荐算法是基于群体用户行为来推荐的，信息生产者针对用户的人性弱点，主动制造三俗、垃圾和娱乐热点信息以达到被大众阅读并被重点推荐的目的，是上述算法本身无法解决的问题。因此，现有技术还有待进一步提升和改进。
技术实现思路
针对上述技术问题，本专利技术实施例提供了一种基于用户信息交互的智能助理系统及智能助理机器人，以解决现有技术存在的上述技术缺陷。本专利技术实施例的第一方面提供一种基于用户信息交互的智能助理系统，所述系统包括信息搜整引擎、自然语言处理引擎、信息推荐用户画像引擎、隐私工程引擎和用户交互引擎，其中，所述信息搜整引擎，用于对个体用户的关注焦点处理队列和所述信息推荐用户画像引擎所传递的用户侧搜整任务进行处理；所述自然语言处理引擎，用于接收信息处理队列，对信息处理队列中的信息进行分析，建立用户画像数据，所述预定数据库包括行业库、领域库和第一个体库；所述信息推荐用户画像引擎，用于根据用户画像数据进行相关度计算，匹配第二个体库，形成细筛信息并发送给用户交互引擎，并根据所述用户交互引擎所反馈的交互数据更新用户画像数据；所述隐私工程引擎，用于对信息和交互事件进行封装，并对数据进行隐私保护；所述用户交互引擎，用于将数据和信息可视化，并利用交互界面呈现信息并获取用户反馈的交互数据。可选地，所述信息搜整引擎包括爬虫模块和过滤器模块，所述爬虫模块用于对个体用户的关注焦点处理队列和所述信息推荐用户画像引擎所传递的交互数据进行初步搜整，所述过滤器模块用于对所述爬虫模块搜整后的数据进行初步筛选，并去重去噪处理。可选地，所述自然语言处理引擎包括分析模块，所述分析模块用于对信息处理队列中的信息进行分类、概要、主题、实体识别、事件识别和关键词分析。可选地，所述用户画像数据为向量化数据，并基于个体用户的交互习惯和交互行为学习而得。可选地，所述用户画像数据包括用户画像和用户知识图，以用户矩阵形式体现，所述更新用户画像数据具体为：迭代和扩展所述用户矩阵。可选地，所述行业库是指基于行业语料生成的具有行业，所述领域库是基于严肃行业的不同领域，所述第一个体库是基于个体用户的交互习惯和交互行为而得的词库，所述第二个体库是个体用户的交互习惯和交互行为而得的向量化数据。可选地，所述系统还包括终端数据处理和计算模块，用于对系统的数据进行异构计算，并进行深度学习。可选地，所述交互数据包括指令交互数据、用户阅读数据、环境和场景交互数据、以及用户备注和输入数据。本专利技术实施例的第二方面提供一种智能助理机器人，包括至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令程序，所述指令程序被所述至少一个处理器执行，所述处理器为如上述的各个引擎。本专利技术实施例的第三方面提供一种在智能助理系统中使用的计算机程序产品，所述计算机程序产品包括如上述的功能模块。本专利技术实施例提供的技术方案中，将严肃信息推荐作为人工智能信息助理的切入点，采用针对个人用户相关的新技术并整合成系统来实现智能助理机器人，通过整合认知工程(用户知识图)、场景识别、自然语言处理等技术形成有机结构，以发挥叠加效益。同时通过产品承载用户与信息的交互和运营，挖掘用户的个体行为差别和群体行为共性，从认知侧获取用户服务的基础。附图说明图1为本专利技术实施例中基于用户信息交互的智能助理系统一个实施例示意图；图2为本专利技术实施例中信息搜整引擎的组成示意图；图3为本专利技术实施例中自然语言处理引擎的组成示意图；图4为本专利技术实施例中智能助理机器人一个实施例示意图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。请参阅图1，本专利技术实施例中基于用户信息交互的智能助理系统一个实施例，该系统包括信息搜整引擎10、自然语言处理引擎20、信息推荐用户画像引擎30、隐私工程引擎40、用户交互引擎50和核心引擎60。具体地，该信息搜整引擎10，用于对个体用户的关注焦点处理队列和信息推荐用户画像引擎30所传递的用户侧搜整任务进行处理，自然语言处理引擎20，用于接收信息处理队列，对信息处理队列中的信息进行分析，建立用户画像数据；其中，预定数据库包括行业库、领域库和第一个体库；信息推荐用户画像引擎30，用于根据用户画像数据进行相关度计算，匹配第二个体库，形成细筛信息并发送给用户交互引擎50，并根据用户交互引擎50所反馈的交互数据更新用户画像数据；隐私工程引擎40，用于对信息和交互事件进行封装，并对数据进行隐私保护；用户交互引擎50，用于将数据和信息可视化，并利用交互界面呈现信息并获取用户反馈的交互数据。核心引擎60，用于形成处理的逻辑和数据管道，协调上述各个引擎的工作。下面对各个引擎做具体描述。在本实施例中，信息搜整引擎10主要是进行信息的搜整处理，如图2所示，具体其包括有爬虫模块101和过滤器模块102，爬虫模块101用于对个体用户的关注焦点处理队列和信息推荐用户画像引擎30所传递的交互数据进行初步搜整，过滤器模块102用于对爬虫模块101搜整后的数据进行初步筛选，并去重去噪处理。经过信息搜整引擎10，能够成功将与用户相关的信息，包括用户交互行为信息和用户个人信息等等严肃信息，对这些相关信息做初步筛选，去除无用信息，保留有效信息以及具有相关性的信息。自然语言处理引擎20，主要是对信息处理队列中的信息进行分析处理，如图3所示，其具体包括有分析模块201，该分析模块201用本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于用户信息交互的智能助理系统，其特征在于，所述系统包括信息搜整引擎、自然语言处理引擎、信息推荐用户画像引擎、隐私工程引擎和用户交互引擎，其中，/n所述信息搜整引擎，用于对个体用户的关注焦点处理队列和所述信息推荐用户画像引擎所传递的用户侧搜整任务进行处理；/n所述自然语言处理引擎，用于接收信息处理队列，对信息处理队列中的信息进行分析，建立用户画像数据，所述预定数据库包括行业库、领域库和第一个体库；/n所述信息推荐用户画像引擎，用于根据用户画像数据进行相关度计算，匹配第二个体库，形成细筛信息并发送给用户交互引擎，并根据所述用户交互引擎所反馈的交互数据更新用户画像数据；/n所述隐私工程引擎，用于对信息和交互事件进行封装，并对数据进行隐私保护；/n所述用户交互引擎，用于将数据和信息可视化，并利用交互界面呈现信息并获取用户反馈的交互数据。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于用户信息交互的智能助理系统，其特征在于，所述系统包括信息搜整引擎、自然语言处理引擎、信息推荐用户画像引擎、隐私工程引擎和用户交互引擎，其中，
所述信息搜整引擎，用于对个体用户的关注焦点处理队列和所述信息推荐用户画像引擎所传递的用户侧搜整任务进行处理；
所述自然语言处理引擎，用于接收信息处理队列，对信息处理队列中的信息进行分析，建立用户画像数据，所述预定数据库包括行业库、领域库和第一个体库；
所述信息推荐用户画像引擎，用于根据用户画像数据进行相关度计算，匹配第二个体库，形成细筛信息并发送给用户交互引擎，并根据所述用户交互引擎所反馈的交互数据更新用户画像数据；
所述隐私工程引擎，用于对信息和交互事件进行封装，并对数据进行隐私保护；
所述用户交互引擎，用于将数据和信息可视化，并利用交互界面呈现信息并获取用户反馈的交互数据。


2.根据权利要求1所述的基于用户信息交互的智能助理系统，其特征在于，所述信息搜整引擎包括爬虫模块和过滤器模块，所述爬虫模块用于对个体用户的关注焦点处理队列和所述信息推荐用户画像引擎所传递的交互数据进行初步搜整，所述过滤器模块用于对所述爬虫模块搜整后的数据进行初步筛选，并去重去噪处理。


3.根据权利要求1所述的基于用户信息交互的智能助理系统，其特征在于，所述自然语言处理引擎包括分析模块，所述分析模块用于对信息处理队列中的信息进行分类、概要、主题、实体识别、事件识别和关键词分析。


4.根据权利要求1所述的基于用户信息交互的智能助理...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨永东，
申请(专利权)人：本识科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44