一种基于上下文的多轮对话方法技术

本发明专利技术涉及一种基于上下文的多轮对话方法，所述方法包括：自然语言理解系统接收当前用户输入的语句数据；根据会话控制数据识别语句中的场景数据、意图信息和语义槽信息；根据当前语句中的场景数据、意图信息以及当前语句的意图信所对应的状态信息进行语义匹配，得到语义匹配结果数据，并将语义匹配结果数据发送至自然语言处理系统；自然语言处理系统根据语义匹配结果数据进行上下文查询，得到上下文查询结果；当上下文查询结果为多个时，根据上下文查询结果中的优先级，对上下文查询结果所对应的语义槽信息进行语义槽验证；根据语义槽验证的结果得到本轮会话的结果数据。

A context based multi round dialogue method

【技术实现步骤摘要】
一种基于上下文的多轮对话方法
本专利技术涉及数据处理
，尤其涉及一种基于上下文的多轮对话方法。
技术介绍
目前，随着智能手机的普及、通讯技术的更新换代和手机应用生态的蓬勃发展，人们的生活越来越便利，信息的流通速度也越来越快，这使人与手机的联系越来越紧密，手机成了人们获取信息的重要工具。手机天然支持语音的特性以及现在成熟的语音识别和语音合成技术，使得语音应用在直接语音交互，便利用户操作，增加用户体验方面具有独有的优势。当前语音主要应用在语音输入法，智能机器人，智能对话系统等。智能机器人和智能对话系统一般体现在完成系统设置，简单的问答聊天。这些应用在健康领域显得力不从心，也缺乏上下文交互。
技术实现思路
本专利技术的目的是针对现有技术的缺陷，提供一种基于上下文的多轮对话方法，结合健康领域的对自然语言理解系统和自然语言处理系统，通过上下文关联的方法可以使用户通过语音的方式进行多轮问话获取健康知识，丰富用户获取健康知识的途经，填补了健康语音方面的空白，同时提高了用户的体验性。为实现上述目的，本专利技术提供了一种基于上下文的多轮对话方法，所述方法包括：自然语言理解系统接收当前用户输入的语句数据；根据会话控制数据识别所述语句中的场景数据、意图信息和语义槽信息；根据当前所述语句中的场景数据、意图信息以及当前语句的意图信所对应的状态信息进行语义匹配，得到语义匹配结果数据，并将所述语义匹配结果数据发送至自然语言处理系统；所述自然语言处理系统根据所述语义匹配结果数据进行上下文查询，得到上下文查询结果；当所述上下文查询结果为多个时，根据所述上下文查询结果中的优先级，对所述上下文查询结果所对应的语义槽信息进行语义槽验证；根据所述语义槽验证的结果得到本轮会话的结果数据，并根据所述本轮会话的结果数据更新与当前语句的意图信息相对应的所述会话控制数据。优选的，在所述自然语言理解系统接收当前用户数据的语句数据之前，所述方法还包括：通过巴克斯范式模型构建所述自然语言理解系统。优选的，在所述根据会话控制数据识别所述语句中的场景数据、意图信息和语义槽信息之前，所述方法还包括：获取所述当前用户的用户ID；获取与所述当前用户的用户ID相对应的会话控制数据。优选的，所述根据当前所述语句中的场景数据、意图信息以及当前语句的意图信所对应的状态信息进行语义匹配，得到语义匹配结果数据具体为：确定所述当前语句的意图信息与上文的意图信息是否相同；当所述当前语句的意图信息与上文的意图信息相同时，对所述当前语句的场景数据和当前语句的上下文关联集合信息进行第一语义匹配，得到第一语义匹配结果数据；当所述当前语句的意图信息与上文的意图信息不相同时，对所述当前语句的场景数据和当前语句的上下文关联集合信息进行第二语义匹配，得到第二语义匹配结果数据。优选的，所述自然语言处理系统根据所述匹配结果数据进行上下文查询，得到上下文查询结果具体为：获取所述上文的意图信息和相应状态信息；根据所述上文的意图信息和相应状态信息以及所述匹配结果数据，进行上下文查询，得到上下文查询结果。优选的，当所述上下文查询结果为多个时，所述方法还包括：当多个上下文查询结果中包括选择场景下的上下文查询结果时，对所述选择场景下的上下文查询结果进行验证，确定是否存在对应的匹配项；如果没有所述对应的匹配项，则将当前选择场景下的上下文查询结删除。优选的，根据所述上下文查询结果中的优先级，对所述上下文查询结果所对应的语义槽信息进行验证具体为：根据所述上下文查询结果中的优先级，对所述上下文查询结果所对应的语义槽信息进行验证，确定所述上下文查询结果所对应的语义槽信息是否与所述当前语句的意图信息相对应；当所述上下文查询结果所对应的语义槽信息与所述当前语句的意图信息不对应时，删除当前上下文查询结果。优选的，所述根据所述语义槽验证的结果得到本轮会话的结果数据具体为：根据所述语义槽验证的结果生成显示输出数据；接收当前用户根据所述显示输出数据输入的用户的相应结果；根据所述用户的相应结果得到本轮会话的结果数据。本专利技术实施例提供的基于上下文的多轮对话方法，结合健康领域的对自然语言理解系统和自然语言处理系统，通过上下文关联的方法可以使用户通过语音的方式进行多轮问话获取健康知识，丰富用户获取健康知识的途经，填补了健康语音方面的空白，同时提高了用户的体验性。附图说明图1为本专利技术实施例提供的基于上下文的多轮对话方法的流程图。具体实施方式下面通过附图和实施例，对本专利技术的技术方案做进一步的详细描述。本专利技术实施例提供的一种基于上下文的多轮对话方法，用于在多轮对话状态中，通过关联上下文的方法，实现对话结果更精准。为了更好的理解本申请中的内容，下面首先对本申请中所涉及的关键术语的定义进行解释说明：会话控制数据：在计算机中，尤其是在网络应用中，会话控制又表示为Session。会话控制数据用于存储特定用户会话所需的属性及配置信息。这样，当用户在应用程序的请求之间跳转时，存储在会话控制数据中的变量将不会丢失，而是在整个用户会话中一直存在下去。需要说明的是，每个会话控制数据都对应有一个会话控制数据ID，用以区分不同的会话控制数据。自然语言理解系统(NaturalLanguageUnderstanding，NLU)：用于解析用户的请求文本。自然语言处理系统(NaturalLanguageProcessing，NLP)：又称NLP对话系统,用于处理NLU系统的语义分析结果，在此基础上进行结果筛选、过滤、数据验证、数据查询、生成处理结果，并最终把处理结果响应给客户端。一轮会话：从一次用户向NLP对话系统发起请求开始，到NLP对话系统对该用户本次请求产生响应结果为止的过程。意图：NLU系统对用户请求的文本进行语义分析，结果中表示能被NLP对话系统处理的那些领域称为意图。语义槽：NLU系统从句子中抽取出的特定概念，是为了让用户意图转化为用户明确指令而补全的变量。比如“健康”意图下会有“disease”的语义槽，表示疾病名称。如果用户说“感冒有什么症状”，经过NLU系统分析，“disease”的语义槽就是“感冒”；如果用户说“头痛有什么症状”，那“disease”的语义槽就是“头痛”。如图1所示，本专利技术实施例提供的一种基于上下文的多轮对话方法包括如下步骤：步骤101，自然语言理解系统接收当前用户输入的语句数据；具体的，自然语言理解系统(NaturalLanguageUnderstanding，NLU)接收当前用户输入的语句数据。用户输入的语句数据可以理解为待解析的用户的请求文本。该语句数据可以是语音形式的，也可以是文字形式的。步骤102，根据会话控制数据识别所述语句数据中的场景数据、意图信息和语义槽信息；具体的，NLU系本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于上下文的多轮对话方法，其特征在于，所述方法包括：/n自然语言理解系统接收当前用户输入的语句数据；/n根据会话控制数据识别所述语句中的场景数据、意图信息和语义槽信息；/n根据当前所述语句中的场景数据、意图信息以及当前语句的意图信所对应的状态信息进行语义匹配，得到语义匹配结果数据，并将所述语义匹配结果数据发送至自然语言处理系统；/n所述自然语言处理系统根据所述语义匹配结果数据进行上下文查询，得到上下文查询结果；/n当所述上下文查询结果为多个时，根据所述上下文查询结果中的优先级，对所述上下文查询结果所对应的语义槽信息进行语义槽验证；/n根据所述语义槽验证的结果得到本轮会话的结果数据，并根据所述本轮会话的结果数据更新与当前语句的意图信息相对应的所述会话控制数据。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于上下文的多轮对话方法，其特征在于，所述方法包括：
自然语言理解系统接收当前用户输入的语句数据；
根据会话控制数据识别所述语句中的场景数据、意图信息和语义槽信息；
根据当前所述语句中的场景数据、意图信息以及当前语句的意图信所对应的状态信息进行语义匹配，得到语义匹配结果数据，并将所述语义匹配结果数据发送至自然语言处理系统；
所述自然语言处理系统根据所述语义匹配结果数据进行上下文查询，得到上下文查询结果；
当所述上下文查询结果为多个时，根据所述上下文查询结果中的优先级，对所述上下文查询结果所对应的语义槽信息进行语义槽验证；
根据所述语义槽验证的结果得到本轮会话的结果数据，并根据所述本轮会话的结果数据更新与当前语句的意图信息相对应的所述会话控制数据。


2.根据权利要求1所述的基于上下文的多轮对话方法，其特征在于，在所述自然语言理解系统接收当前用户数据的语句数据之前，所述方法还包括：
通过巴克斯范式模型构建所述自然语言理解系统。


3.根据权利要求1所述的基于上下文的多轮对话方法，其特征在于，在所述根据会话控制数据识别所述语句中的场景数据、意图信息和语义槽信息之前，所述方法还包括：
获取所述当前用户的用户ID；
获取与所述当前用户的用户ID相对应的会话控制数据。


4.根据权利要求1所述的基于上下文的多轮对话方法，其特征在于，所述根据当前所述语句中的场景数据、意图信息以及当前语句的意图信所对应的状态信息进行语义匹配，得到语义匹配结果数据具体为：
确定所述当前语句的意图信息与上文的意图信息是否相同；
当所述当前语句的意图信息与上文的意图信息相同时，对所述当前语句的场景数据和当前语句的上下文关联集合信息进行第一语义匹配，得到第一...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙晓光，刘为民，游峰磊，
申请(专利权)人：北京博瑞彤芸科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11