内容推荐方法、设备、系统及存储介质技术方案

本申请实施例公开了人工智能领域中的一种内容推荐方法、设备、系统及存储介质，包括：获取多参与者对话的图像信息和语音信息，所述图像信息包括所述多参与者中每个参与者的脸部图像；根据多个参与者的脸部图像获取多个参与者的关系信息；根据每个参与者的脸部图像和/或语音信息获取每个参与者的情感信息；根据所述多个参与者的关系信息和每个参与者的情感信息获取每个参与者的重要性得分；根据每个参与者的脸部图像和/或语音信息获取每个参与者的特征集合；根据所述每个参与者的重要性得分和所述每个参与者的特征集合得到目标推荐内容。采用该手段，基于多人聊天中获取的多方面信息进行内容推荐，提升了内容推荐的智能性，提高了用户体验。提高了用户体验。提高了用户体验。

【技术实现步骤摘要】
内容推荐方法、设备、系统及存储介质


[0001]本申请涉及自然语言处理领域，尤其涉及一种内容推荐方法、设备、系统及存储介质。

技术介绍

[0002]人工智能(Artificial Intelligence,AI)是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。换句话说，人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式作出反应的智能机器。人工智能也就是研究各种智能机器的设计原理与实现方法，使机器具有感知、推理与决策的功能。
[0003]在现实生活中，很多场景都会需要机器人能够和多个不同的人进行交互。比如，对家用机器人来说，随时随地都会处在有多个人的环境中。类似于智能家居场景，多人交互的需求越来越多。
[0004]但是目前市面上的机器人都是以单人输入设计的，只能按照单次发出指令的顺序来响应，没有考虑实际场景中多人的存在；如果多人的意见不同，可能得不到推荐结果，或者仅仅是以最后发出的指令为准。例如父母和孩本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种内容推荐方法，其特征在于，包括：获取多参与者对话的图像信息和语音信息，所述图像信息包括所述多参与者中每个参与者的脸部图像；根据所述多个参与者的脸部图像获取所述多个参与者的关系信息；根据所述每个参与者的脸部图像和/或所述语音信息获取所述每个参与者的情感信息；根据所述多个参与者的关系信息和所述每个参与者的情感信息获取所述每个参与者的重要性得分；根据所述每个参与者的脸部图像和/或所述语音信息获取所述每个参与者的特征集合；根据所述每个参与者的重要性得分和所述每个参与者的特征集合得到目标推荐内容。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述每个参与者的重要性得分和所述每个参与者的特征集合得到目标推荐内容，包括：根据所述每个参与者的特征集合得到所述每个参与者的特征向量，其中，所述特征向量包括多个特征值，所述每个参与者的特征集合包括多个特征信息，所述特征集合中的特征信息与所述特征向量中的特征值一一对应；根据所述每个参与者的重要性得分和所述每个参与者的特征向量得到目标特征向量；根据所述目标特征向量得到所述目标推荐内容，其中，所述目标推荐内容为预设向量空间中与所述目标特征向量的相似度最高的向量所对应的内容，所述预设向量空间包含多个向量，所述多个向量具有与其一一对应的多个内容。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述每个参与者的重要性得分和所述每个参与者的特征集合得到目标推荐内容，包括：根据所述图像信息得到场景信息集合；根据所述每个参与者的重要性得分、所述每个参与者的特征集合和所述场景信息集合得到目标推荐内容。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述每个参与者的重要性得分、所述每个参与者的特征集合和所述场景信息集合得到目标推荐内容，包括：根据所述场景信息集合得到场景特征向量，其中，所述场景特征向量包括多个特征值，所述场景信息集合包括多个特征信息，所述场景信息集合中的特征信息与所述场景特征向量中的特征值一一对应；根据所述每个参与者的特征集合得到所述每个参与者的特征向量，其中，所述特征向量包括多个特征值，所述每个参与者的特征集合包括多个特征信息，所述特征集合中的特征信息与所述特征向量中的特征值一一对应；根据所述每个参与者的重要性得分、所述每个参与者的特征向量和所述场景特征向量得到目标特征向量；根据所述目标特征向量得到所述目标推荐内容，其中，所述目标推荐内容为预设向量空间中与所述目标特征向量的相似度最高的向量所对应的内容，所述预设向量空间包含多个向量，所述多个向量具有与其一一对应的多个内容。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述每个参与者的重要性得分、
所述每个参与者的特征集合和所述场景信息集合得到目标推荐内容，包括：根据所述语音信息得到当前聊天话题；根据所述每个参与者的重要性得分、所述每个参与者的特征集合、所述场景信息集合和所述当前聊天话题得到目标推荐内容。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述每个参与者的重要性得分、所述每个参与者的特征集合、所述场景信息集合和所述当前聊天话题得到目标推荐内容，包括：根据所述场景信息集合得到场景特征向量，其中，所述场景特征向量包括多个特征值，所述场景信息集合包括多个特征信息，所述场景信息集合中的特征信息与所述场景特征向量中的特征值一一对应；根据所述每个参与者的特征集合得到所述每个参与者的特征向量，其中，所述特征向量包括多个特征值，所述每个参与者的特征集合包括多个特征信息，所述特征集合中的特征信息与所述特征向量中的特征值一一对应；根据所述每个参与者的重要性得分、所述每个参与者的特征向量和所述场景特征向量得到目标特征向量；根据所述目标特征向量得到所述目标推荐内容，其中，所述目标推荐内容为预设向量空间中与所述目标特征向量的相似度最高的向量所对应的内容，所述预设向量空间为与所述当前聊天话题对应的向量空间，所述预设向量空间包含多个向量，所述多个向量具有与其一一对应的多个内容。7.根据权利要求1至6任一项所述的方法，其特征在于，所述情感信息为情感得分，所述根据所述多个参与者的关系信息和所述每个参与者的情感信息获取所述每个参与者的重要性得分，包括：对所述每个参与者的情感得分进行归一化处理，以得到归一化的情感得分；根据所述多个参与者的关系信息得到转移概率矩阵；根据所述归一化的情感得分和所述转移概率矩阵得到所述每个参与者的重要性得分。8.根据权利要求1至7任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述每个参与者的脸部图像获取所述每个参与者的情感信息，包括：根据所述每个参与者的脸部图像获取每个参与者的情绪参数；根据所述每个参与者的情绪参数得到每个参与者的情感信息。9.根据权利要求1至7任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述语音信息获取所述每个参与者的情感信息，包括：根据所述语音信息获取每个参与者的语音情感参数；根据所述每个参与者的语音情感参数得到每个参与者的情感信息；或者根据所述语音信息获取每个参与者的文本情感参数；根据所述每个参与者的文本情感参数得到每个参与者的情感信息。10.根据权利要求1至7任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述每个参与者的脸部图像和所述语音信息获取所述每个参与者的情感信息，包括：根据所述每个参与者的脸部图像获取每个参与者的情绪参数；
根据所述语音信息获取每个参与者的语音情感参数和文本情感参数；根据所述每个参与者的情绪参数、每个参与者的语音情感参数和文本情感参数得到每个参与者的情感信息。11.一种内容推荐设备，其特征在于，包括：存储器，用于存储指令；以及处理器，与所述存储器耦合；其中，当所述处理器执行所述指令时，执行如下方法：获取多参与者对话的图像信息和语音信息，所述图像信息包括所述多参与者中每个参与者的脸部图像；根据所述多个参与者的脸部图像获取所述多个参与者的关系信息；根据所述每个参与者的脸部图像和/或所述语音信息获取所述每个参与者的情感信息；根据所述多个参与者的关系信息和所述每个参与者的情感信息获取所述每个参与者的重要性得分；根据所述每个参与者的脸部图像和/或...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘亚娇，孟笑君，
申请(专利权)人：华为技术有限公司，
类型：发明
国别省市：