用于推断现实意图的人工智能系统技术方案

使人工智能系统能够根据用户输入推断现实意图，并自动建议和/或执行与预测的意图相关联的动作的技术。在一个方面，从被识别为包含现实意图的可采取动作的语句中提取核心任务描述。机器分类器接收核心任务描述、可采取动作的语句和用户输入，以预测用户输入的意图类别。可以基于在训练语料库上提取的核心任务描述的弱标记群集，使用无监督学习技术来训练机器分类器。核心任务描述可以包括动词‑宾语对。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】用于推断现实意图的人工智能系统
技术介绍
诸如智能手机和个人计算机之类的现代个人计算设备越来越具有支持复杂计算系统(例如，以新颖方式与人类用户进行交互的人工智能(AI)系统)的能力。AI的一种应用是意图推断，其中设备可以通过分析用户通信的内容来推断某些类型的用户意图(称为，“现实意图”)，并进一步响应于推断的意图而采取相关且及时的动作，而无需用户发出任何明确的命令。用于意图推断的AI系统的设计需要用于训练和实施机器分类器的新颖且高效的处理技术，以及用于使AI系统与代理应用程序进行接口以响应于所推断的意图来执行外部动作的技术。附图说明图1示出了本公开内容的示例性实施例，其中用户A和用户B使用聊天应用程序参与消息收发会话。图2示出了本公开内容的替代示例性实施例，其中，用户使用设备上的电子邮件客户端来撰写新的电子邮件消息。图3示出了本公开内容的替代示例性实施例，其中，用户与在设备上运行的数字助理进行语音对话。图4根据本公开内容，示出了数字助理可以响应于图1的场景而采取的示例性动作。图5根据本公开内容，示出了用于处理用户输入以识别意图执行任务语句、预测意图、和/或建议并执行可采取动作的任务的方法的示例性实施例。图6示出了用于实现图5的方法的人工智能(AI)模块的示例性实施例。图7示出了用于训练机器分类器以在给定各种输入特征的情况下预测可采取动作的语句的意图类别的方法的示例性实施例。图8A、8B和8C共同地示出了根据图7的方法的训练的示例性实例，其示出了本公开内容的某些方面。图9示意性地示出了可以以所描述的方式，通过处理语料库项目导出的其它聚类和标记的意图。图10示出了根据本公开内容的方法的示例性实施例。图11示出了根据本公开内容的装置的示例性实施例。图12示出了根据本公开内容的装置的替代示例性实施例。具体实施方式本文描述的技术的各个方面通常针对于通过数字设备的用户输入来推断现实意图的技术。在本说明书和权利要求书中，现实意图是引起该设备能够向用户提供协助的任务(本文称为“可采取动作的任务”)的用户意图。可采取动作的语句是指可采取动作的任务的语句。在一个方面，根据用户输入识别出可采取动作的语句，并且从该可采取动作的语句中提取核心任务描述。机器分类器基于核心任务描述、用户输入以及其它上下文功能，预测每个可采取动作的语句的意图类别。可以使用有监督或无监督的学习技术来训练机器分类器，例如，基于从训练语料库中提取的核心任务描述的弱标记聚类。在一个方面，聚类可以是基于核心任务描述中的动词-宾语对的文本和语义相似性。下面结合附图阐述的具体实施方式旨在描述示例性方式“作为示例、实例或说明”，但并不是必需被解释为比其它示例性方面更优选或更具优势。为了提供对本专利技术的示例性方面的透彻理解，具体实施方式包括特定的细节。对于本领域普通技术人员来说显而易见的是，可以在没有这些特定细节的情况下实践本专利技术的示例性方面。在一些实例中，以框图形式示出了众所周知的结构和设备，以避免使本文所呈现的示例性方面的新颖性难以理解。图1、图2和图3示出了本公开内容的示例性实施例。应当注意，示出的实施例仅出于说明目的，其并不意味着将本公开内容的范围限制于可以应用所公开的技术的任何特定应用、场景、上下文或平台。图1示出了本公开内容的示例性实施例，其中，用户A和用户B使用个人计算设备(本文为“设备”，在图1中未显式示出)(例如，智能手机、膝上型计算机或桌面型计算机等等)，参与数字消息会话100。参考消息会话100的内容，用户A和用户B进行有关观看即将上映的电影的对话。在110处，用户B建议观看电影“超级英雄III”。在120处，用户A提议寻找该电影周六放映的门票。此时，为了遵循获取门票的意图，用户A通常可能暂时脱离聊天会话并手动地执行某些其它任务，例如，打开web浏览器以查找电影放映时间，或者打开另一个应用程序来购买电影票，或者给电影院打电话等等。用户A还可以将其设备配置为以后提醒他购买门票的任务，或者在他的日历上预留观看电影的时间。在前述的场景中，期望向设备(用户A或用户B的设备)提供例如用于自动地识别从消息会话100的内容中检索电影票信息的可采取动作的任务，和/或自动地执行任何相关联任务(例如，购买电影票、设置提醒等等)的能力。图2示出了本公开内容的替代示例性实施例，其中，用户编写电子邮件消息，并准备使用设备(没有在图2中显式示出)上的电子邮件客户端发送。参见电子邮件200的内容，发件人(DanaSmith)在语句210中向收件人(JohnBrown)确认，她将在本周末之前以电子邮件向他发送3月费用报告。在发送电子邮件后，Dana可以例如打开文字处理和/或电子表格应用程序以编辑3月费用报告。替代地或另外地，Dana可以在她的设备上设置提醒，以便稍后执行准备费用报告的任务。在这种场景下，期望向Dana的设备提供用于识别电子邮件200中可采取动作的任务的存在，和/或自动地启动适当的应用程序来处理该任务的能力。在可能的情况下，可能还期望使用适当的模板设置来启动应用程序(例如，使用特定于3月的特定数据字段填充的费用报告)，或者基于先前准备的报告来向收件人发送电子邮件等等。图3示出了本公开内容的替代示例性实施例，其中用户302与在设备304上执行的数字助理(本文称为“DA”)进行语音对话300。在示例性实施例中，DA可以对应于例如来自微软公司的Cortana数字助理。应当注意，在图3中，所示的文本可以对应于在用户302和DA之间交换的语音的内容。进一步注意，虽然在对话300中对DA做出了显式的请求，但是应当理解，本公开内容的技术也可以应用于根据没有明确地针对DA或意图推断系统的用户输入来识别可采取动作的语句，例如，如上文所述的消息会话100和电子邮件200所示，或其它情况。参照对话300，用户302在框310处可以显式地请求DA安排下周与网球教练的网球课。基于在框310处的用户输入，DA304识别安排网球课的可采取动作的任务，并在框320处确认要执行的任务的细节。为了执行预约的任务，DA304能够进一步检索所需的特定动作并进行执行。例如，DA304可以在设备(没有显示)上自动地启动约会计划应用程序，与网球教练John进行安排并确认约会。可以通过DA304可用的特定上下文参数(例如，从先前的约会中获得的网球教练的身份、基于用户的先前约会和/或用户的数字日历的适当上课时间等等)，进一步通知任务的执行。通过对话300，应当理解，意图推断系统可以期望地用隐式上下文细节来补充和定制任何识别的可采取动作的任务，例如，如可从用户与设备的累积交互中可获得的参数、用户的数字配置文件的参数、该用户当前正在与之通信的另一用户的数字资料的参数、和/或一个或多个群组(cohort)模型的参数，如下面在本文中进一步描述的。例如，基于用户通过设备安排的先前事件的历史，可以推断出用户的当前意图的某些附加细节(例如，关于要安排的网球课的优选本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于使计算设备响应于用户输入以数字方式执行动作的方法，所述方法包括：/n根据所述用户输入来识别可采取动作的语句；/n从所述可采取动作的语句中提取核心任务描述，所述核心任务描述包括动词实体和宾语实体；/n通过向机器分类器提供特征来为所述可采取动作的语句分配意图类别，所述特征包括所述可采取动作的语句和所述核心任务描述；以及/n在所述计算设备上执行与所分配的意图类别相关联的至少一个动作。/n

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】20180212 US 15/894,9131.一种用于使计算设备响应于用户输入以数字方式执行动作的方法，所述方法包括：
根据所述用户输入来识别可采取动作的语句；
从所述可采取动作的语句中提取核心任务描述，所述核心任务描述包括动词实体和宾语实体；
通过向机器分类器提供特征来为所述可采取动作的语句分配意图类别，所述特征包括所述可采取动作的语句和所述核心任务描述；以及
在所述计算设备上执行与所分配的意图类别相关联的至少一个动作。


2.根据权利要求1所述的方法，还包括：
向所述用户显示与所分配的意图类别相关联的所述至少一个动作；以及
在执行所述至少一个动作之前接收用户认可。


3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述动词实体包括来自所述可采取动作的语句的表示任务动作的至少一个符号，并且所述宾语实体包括来自所述可采取动作的语句的表示应用所述任务动作的宾语的至少一个符号。


4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述识别所述可采取动作的语句包括：将承诺分类器或请求分类器应用于所述用户输入。


5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述至少一个动作包括：在所述计算设备上启动代理应用。


6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述特征还包括独立于所述用户输入的上下文特征，所述上下文特征从用户对所述设备的先前使用或者从与用户简档或群组模型相关联的参数中导出。


7.根据权利要求1所述的方法，还包括：使用弱监督来训练所述机器分类器，所述训练包括：
从多个语料库项目中的每一个语料库项目中识别训练语句；
从所述训练语句...

【专利技术属性】
技术研发人员：P·N·贝内特，M·M·哈斯加瓦，N·戈特比，R·W·怀特，A·杰哈，
申请(专利权)人：微软技术许可有限责任公司，
类型：发明
国别省市：美国;US