人工智能对话方法技术

一种人工智能对话方法，包括如下步骤，获取用户语音输入，将用户语音输入识别、转化为文本输入，对所述文本输入执行意图理解，根据意图理解的结果选择将文本输入送入开域对话及问答流程、任务式对话流程；其中，开域对话及问答流程如下，对文本输入计算第一句子向量；根据第一句子向量与答案库中的问题的句子向量比对结果，找出与第一句子向量相似度最高的答案库中的问题；返回该问题的答案；通过上述方案我们实现了一种人工智能对话方法，能够分析人工输入的文本信息，并进行分析，并通过解析结果得到答案库中的回答结果输出。析结果得到答案库中的回答结果输出。析结果得到答案库中的回答结果输出。

【技术实现步骤摘要】
人工智能对话方法


[0001]本专利技术涉及人机交互领域，尤其涉及一种人工智能对话的方法。

技术介绍

[0002]自动化客服已经深入了各行各业，能够进行简单的问题检索和显示，但仍然不够智能，为了能够进行相关的人工智能对话的更加智能化，需要提出一种新的人工智能对话方法。

技术实现思路

[0003]为此，需要提供一种进行相关的人工智能对话的更加智能化，以解决在现有技术中人机交互意思识别不够智能的问题；
[0004]为实现上述目的，专利技术人提供了一种人工智能对话方法，包括如下步骤，获取用户语音输入，将用户语音输入识别、转化为文本输入，
[0005]对所述文本输入执行意图理解，根据意图理解的结果选择将文本输入送入开域对话及问答流程、任务式对话流程；
[0006]其中，开域对话及问答流程如下，
[0007]对文本输入计算第一句子向量；
[0008]根据第一句子向量与答案库中的问题的句子向量比对结果，找出与第一句子向量相似度最高的答案库中的问题；
[0009]返回该问题的答案；
[0010]任务式对话流程的步骤如下：
[0011]对文本输入计算第二句子向量；
[0012]根据第二句子向量与任务式对话库中任务代表句子的句子向量比对结果，找出相似度最高的任务代表句子，获取任务代表句子对应的任务；
[0013]获取任务代表句子对应的任务所要获取的信息；
[0014]检测所述文本输入中是否包含所述要获取的信息；
[0015]如果没有，则提示用户补充信息，直至所有要获取的信息均被检测到。
[0016]具体地，还包括步骤，在任务式对话步骤开始时，首先对用户分配一个临时ID，并保存每个ID与要获取的信息的获取状态的对应表。
[0017]进一步地，还包括步骤还包括步骤，在意图理解的部分设置优先级，即当开域对话及自定义问答流程、或任务式对话流程均可被选择时，按预设的优先级处理。
[0018]具体地，开域对话及自定义问答流程具体分为开域对话流程、自定义问答流程；设置所述任务式对话流程的优先级高于自定义问答流程，设置所述自定义问答流程高于开域对话流程。
[0019]进一步地，还包括步骤，构建标注语料库，并用该语料库训练一个开域对话模型，在进入开域对话及问答流程时直接使用该开域对话模型返回结果。
[0020]具体地，所述开域对话及问答流程的答案库通过语料库训练获得，所述语料库通过如下方式标注：
[0021]切分步骤：
[0022]获取N个待标注音频文件F1，F2，F3...FN，对每个待标注音频文件Fi，计算Mi个切分点，并将Fi切分为Mi+1个音频片段，i取值为1，2，3
……
N，与所述待标注音频文件的数量一致，将所有待标注音频文件切分形成的音频片段乱序处理，生成乱序处理后的音频片段集合As；
[0023]记录所有待标注音频文件的切分点位置，以及所述切分点位置与所述切分位置对应的所述音频片段集合As中的元素的对应关系，形成切分记录Rs；
[0024]处理步骤：
[0025]获取乱序处理后的音频片段集合As，
[0026]对乱序后的音频片段进行标注处理，形成标注记录Ls；
[0027]合成步骤：
[0028]获取标注记录Ls，
[0029]获取切分记录Rs，
[0030]利用Rs将Ls中的标注内容重组排列，使得重组后的标注内容的顺序与所述待标注音频文件的内容一致，形成重组标注记录RLs；重组标注记录RLs作为语料库，所述切分记录Rs对所述处理步骤StepP隔离。
[0031]进一步地，所述乱序处理后的音频片段集合As中，每两个相邻的音频片段以大于等于P1的概率不属于同一个待标注音频文件，以大于或等于P2的概率不是同一个待标注音频文件的相邻两个音频片段。
[0032]进一步地，生成乱序处理后的音频片段集合As之后还包括如下步骤：
[0033]将音频片段集合As的内的音频片段随机重命名，记录重命名后的音频文件和原待标注音频文件的对应关系，将音频片段集合As的音频片段以文件名首字母顺序排序。
[0034]进一步地，还执行校验重排操作：
[0035]获取两个相邻的音频片段属于同一个待标注音频文件的音频片段集合S1，获取两个相邻的音频片段是同一个待标注音频文件的相邻两个切分的音频片段集合S2，如果N(S1)/N(As)>1
‑
P1，则将属于S1的音频片段文件再次随机重命名；
[0036]如果N(S2)/N(As)>1
‑
P2，则将属于S2的音频片段文件再次随机重命名,其中N(S1)表示音频片段集合S1中符合的音频文件总数，N(S2)表示音频片段集合S2中符合的音频文件总数；
[0037]执行所述校验重排操作，直到满足条件“每两个相邻的音频片段以大于或等于P1的概率不属于同一个待标注音频文件，以大于或等于P2的概率不是同一个待标注音频文件的相邻两个切分”为止。
[0038]通过上述方案我们实现了一种人工智能对话方法，能够分析人工输入的文本信息，并进行分析，并通过解析结果得到答案库中的回答结果输出。
附图说明
[0039]图1为本专利技术具体实施方式所述的人工智能对话方法流程图；
[0040]图2为本专利技术具体实施方式所述的人工智能对话装置模块图。
具体实施方式
[0041]为详细说明技术方案的
技术实现思路
、构造特征、所实现目的及效果，以下结合具体实施例并配合附图详予说明。
[0042]请参阅图1，一种人工智能对话方法，包括如下步骤，获取用户语音输入，将用户语音输入识别、转化为文本输入，
[0043]S100对所述文本输入执行意图理解，根据意图理解的结果选择将文本输入送入开域对话及问答流程S110、任务式对话流程S120；
[0044]其中，开域对话及问答流程如下，
[0045]S111对文本输入计算第一句子向量；
[0046]S112根据第一句子向量与答案库中的问题的句子向量比对结果，找出与第一句子向量相似度最高的答案库中的问题；
[0047]S113返回该问题的答案；这样就能够解决识别输入文本获得对应的答案输出的技术效果，解决人工智能对话的问题。
[0048]任务式对话流程的步骤如下：
[0049]S121对文本输入计算第二句子向量；
[0050]S122根据第二句子向量与任务式对话库中任务代表句子的句子向量比对结果，找出相似度最高的任务代表句子，获取任务代表句子对应的任务；
[0051]S123获取任务代表句子对应的任务所要获取的信息；
[0052]S124检测所述文本输入中是否包含所述要获取的信息；
[0053]如果没有，则S125提示用户补充信息，直至所有要获取的信息均被检测到。所述的句子向量为将句本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种人工智能对话方法，其特征在于，包括如下步骤，获取用户语音输入，将用户语音输入识别、转化为文本输入，对所述文本输入执行意图理解，根据意图理解的结果选择将文本输入送入开域对话及自定义问答流程、任务式对话流程；其中，开域对话及自定义问答流程如下，对文本输入计算第一句子向量；根据第一句子向量与答案库中的问题的句子向量比对结果，找出与第一句子向量相似度最高的答案库中的问题；返回该问题的答案；任务式对话流程的步骤如下：对文本输入计算第二句子向量；根据第二句子向量与任务式对话库中任务代表句子的句子向量比对结果，找出相似度最高的任务代表句子，获取任务代表句子对应的任务；获取任务代表句子对应的任务所要获取的信息；检测所述文本输入中是否包含所述要获取的信息；如果没有，则提示用户补充信息，直至所有要获取的信息均被检测到。2.根据权利要求1所述的人工智能对话方法，其特征在于，还包括步骤，在任务式对话步骤开始时，首先对用户分配一个临时ID，并保存每个ID与要获取的信息的获取状态的对应表。3.根据权利要求2所述的人工智能对话方法，其特征在于，对于分配了临时ID的用户，检测其是否与服务器保持连接，如果超过一定时长T未与服务器保持连接，则销毁所述临时ID。4.根据权利要求1所述的人工智能对话方法，其特征在于，还包括步骤，在意图理解的部分设置优先级，即当开域对话及自定义问答流程、或任务式对话流程均可被选择时，按预设的优先级处理。5.根据权利要求4所述一种人工智能对话方法，其特征在于，开域对话及自定义问答流程具体分为开域对话流程、自定义问答流程；设置所述任务式对话流程的优先级高于自定义问答流程，设置所述自定义问答流程高于开域对话流程。6.根据权利要求1所述的人工智能对话方法，其特征在于，还包括步骤，构建标注语料库，并用该语料库训练一个开域对话模型，在进入开域对话流程时直接使用该开域对话模型返回结果。7.根据权利要求1所述的人工智能对话方法，其特征在于，所述开域对话流程的答案库通过语料库训练获得，所述语料库通过如下方式标注：切分步骤：获取N个待标注音频文件F1，F2，F3...FN，对每个待标注音频文件Fi，计算Mi个切分点，并将Fi切分为Mi+1个音频片段，i取...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐戈，方荟，张华，林涌超，杨晓燕，王炅，
申请(专利权)人：闽江学院，
类型：发明
国别省市：