人机交互意图分析方法、装置、计算机设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了人机交互意图分析方法、装置、计算机设备及存储介质。方法包括：获取人机交互语音，转换为语义文本；对语义文本进行实体提取，以得到语义实体；对语义实体进行切词处理，以得到切词结果；遍历切词结果，以将切词结果与数据库的引导词进行匹配，以得到匹配结果；判断匹配结果是否有引导词；若有，则确定第一意图集合；确定第二意图集合；判断第一意图集合以及第二意图集合是否存在交集；若存在交集，则根据交集确定人机语义交互意图；若不存在交集，则采用相似度算法对语义文本进行语句匹配，以得到人机语义交互意图。通过实施本发明专利技术实施例的方法可实现在意图语料有限的情况下，确保识别出来的意图有效性。确保识别出来的意图有效性。确保识别出来的意图有效性。

【技术实现步骤摘要】
人机交互意图分析方法、装置、计算机设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及机器人，更具体地说是指人机交互意图分析方法、装置、计算机设备及存储介质。

技术介绍

[0002]当前特定场景人机语音交互中，前端拾音显示字数有限，且ASR(自动语音识别技术，Automatic Speech Recognition)针对停顿超过400毫秒的语音会进行截断识别语义。为了提升人机交互体验，往往会涉及到意图识别，现有的意图识别算法大体上分为两类，一类是基于深度学习的意图识别算法，另一类是基于规则的意图识别算法。考虑到意图语料对于用户全部问法的覆盖性往往最多只能达到80％左右，剩余未被囊括的意图问法需要根据用户的实际使用情况进行弥补。另一方面，考虑到针对一个意图能想到的问法本身就有限，现有的算法在意图语料有限的情况下存在识别出来的意图有效性较低。
[0003]因此，有必要设计一种新的方法，实现在意图语料有限的情况下，确保识别出来的意图有效性。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于克服现有技术的缺陷，提供人机交互意图分析方法、装置本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.人机交互意图分析方法，其特征在于，包括：获取人机交互语音，并将所述人机交互语音转换为语义文本；对所述语义文本进行实体提取，以得到语义实体；对所述语义实体进行切词处理，以得到切词结果；遍历所述切词结果，以将所述切词结果与数据库的引导词进行匹配，以得到匹配结果；判断所述匹配结果是否有引导词；若所述匹配结果有引导词，则根据所述引导词确定第一意图集合；根据所述引导词、所述语义文本内是否存在特殊文字以及自定义实体库确定第二意图集合；判断所述第一意图集合以及所述第二意图集合是否存在交集；若所述第一意图集合以及所述第二意图集合存在交集，则根据所述交集确定人机语义交互意图；若所述第一意图集合以及所述第二意图集合不存在交集，则采用相似度算法对所述语义文本进行语句匹配，以得到人机语义交互意图。2.根据权利要求1所述的人机交互意图分析方法，其特征在于，所述获取人机交互语音，并将所述人机交互语音转换为语义文本之前，还包括：创建引导词，并将所述引导词与相关意图进行关联处理，并写入数据库内；获取机器人所属项目下的相关配置业务实体信息和项目所在行业的实体，以形成自定义实体库，并写入数据库中。3.根据权利要求1所述的人机交互意图分析方法，其特征在于，所述判断所述匹配结果是否有引导词之后，还包括：若所述匹配结果没有引导词，则判断所述语义文本是否是单个词语；若所述语义文本不是单个词语，则执行所述采用相似度算法对所述语义文本进行语句匹配，以得到人机语义交互意图；若所述语义文本是单个词语，则判断所述词语是否是实体；若所述词语是实体，则根据所述实体的类型确定人机语义交互意图；若所述词语不是实体，则执行所述采用相似度算法对所述语义文本进行语句匹配，以得到人机语义交互意图。4.根据权利要求2至3任一项所述的人机交互意图分析方法，其特征在于，所述根据所述引导词确定第一意图集合，包括：从所述数据库内筛选出与所述切词结果匹配的词频最高的引导词，以得到第一意图集合。5.根据权利要求2至3任一项所述的人机交互意图分析方法，其特征在于，所述根据所述引导词、所述语义文本内是否存在特殊文字以及自定义实体库确定第二意图集合，包括：根据所述引导词获取实体，以得到第一实体；判断所述语义文本内是否存在特殊文字；若所述语义文本中存在特殊文字，则判断所述特殊文字的前面词语和后面词语是否存在特殊词性的词语或用户配置的实体；若所述特殊文字的前面词语和后面词...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵康，韩文杰，涂静一，贾林，王一科，
申请(专利权)人：深圳科卫机器人科技有限公司，
类型：发明
国别省市：