基于知识图谱的任务类智能对话构建方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于知识图谱的任务类智能对话构建方法及系统，其首先构建知识图谱，在知识图谱中设置意图实体和词槽实体；然后设置所述意图实体指向词槽实体或者指向其他意图实体，且所述词槽实体之间不存在相互关系。通过将任务类问答中的意图及词槽链入知识图谱的构建过程中，充分利用知识图谱的结构优势，获取不同意图及词槽之间的关系，减少意图及词槽的配置，方便不同任务之间的相关关联；并在图谱中实体间任务的流转方向上，设置意图实体单向指向词槽实体或者其他意图实体，且词槽实体之间不存在相互关系，从而简化图谱实体结构，保证意图实体能够高效的寻找与之相关的词槽实体或者其他意图实体，实现意图之间的跳转以及意图的反向询问。转以及意图的反向询问。转以及意图的反向询问。

【技术实现步骤摘要】
基于知识图谱的任务类智能对话构建方法及系统


[0001]本专利技术涉及人工智能
，尤其是涉及一种基于知识图谱的任务类智能对话构建方法及系统。

技术介绍

[0002]随着互联网技术的不断发展，自然语言处理、知识图谱、机器学习等技术得到不断的发展和广泛的应用。一个好的人机对话系统不仅可以大大减少客服的劳动成本，同时还具有娱乐性和实用性，给人们的生活带来了极大的便利，成为人们获取海量信息不可获取的工具，引起越来越多的研究和应用。
[0003]基于任务类的对话作为智能对话系统给的重要组成部分，主要应用于特定任务的对话，通常存在上下文的交互，比如天气查询、火车票订阅、订餐等。在任务类对话中存在两个重要的概念——意图、词槽。意图表示会话所属的类别，比如今天的天气怎么样，属于天气查询的意图。词槽可以认为查询当前意图所需要携带的参数，比如查询天气我们需要知道查询时间和地点，那么时间和地点就可以作为天气查询的两个词槽。
[0004]目前实现任务类对话的方式有很多种，传统的基于任务型会话系统，往往需要定好任务本体，在不同的意图之间，词槽相互独立且个数固定不变，使得对话系统难以承载复杂的对话任务，同时，词槽的设置依赖于具体的意图，导致对话系统难以进行领域内的迁移。现在比较先进任务类对话通常结合知识图谱，通过深度学习的方式自主构建领域内容的知识图谱，在训练以及识别过程中，引入知识图谱，增加会话过程的信息，提高识别以及回复的准确性。但通过深度学习或者机器学习训练的任务类对话系统最大的问题就是结果不可控，在很多行业或者领域内无法应用。因此，需要一种任务类智能对话系统的构建方法。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的在于克服上述技术不足，提出一种基于知识图谱的任务类智能对话构建方法及系统，来解决现有技术中小样本存在的场景复杂且训练样本较小以及过拟合的问题。
[0006]为达到上述技术目的，本专利技术的技术方案第一方面提供一种基于知识图谱的任务类智能对话构建方法，其包括如下步骤：
[0007]构建知识图谱，在知识图谱中设置意图实体和词槽实体；
[0008]设置所述意图实体指向词槽实体或者指向其他意图实体，且所述词槽实体之间不存在相互关系。
[0009]本专利技术第二方面提供一种基于知识图谱的任务类智能对话构建系统，其包括如下功能模块：
[0010]图谱构建模块，用于构建知识图谱，在知识图谱中设置意图实体和词槽实体；
[0011]实体关联设置模块，用于设置所述意图实体指向词槽实体或者指向其他意图实
体，且所述词槽实体之间不存在相互关系。
[0012]本专利技术第三方面提供一种服务器，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述一种基于知识图谱的任务类智能对话构建方法的步骤。
[0013]本专利技术第四方面提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述一种基于知识图谱的任务类智能对话构建方法的步骤。
[0014]与现有技术相比，本专利技术通过将任务类问答中的意图及词槽链入知识图谱的构建过程中，充分利用知识图谱的结构优势，获取不同意图及词槽之间的关系，减少意图及词槽的配置，方便不同任务之间的相关关联；并在图谱中实体间任务的流转方向上，设置意图实体单向指向词槽实体或者其他意图实体，且词槽实体之间不存在相互关系，从而简化图谱实体结构，保证意图实体能够高效的寻找与之相关的词槽实体或者其他意图实体，实现意图之间的跳转以及意图的反向询问。
附图说明
[0015]图1是本专利技术实施例所述的基于知识图谱的任务类智能对话构建方法的流程框图；
[0016]图2是本专利技术实施例所述意图实体之间以及意图实体和词槽实体之间的关联结构图；
[0017]图3是本专利技术实施例所述会话及回复产生的步骤流程图；
[0018]图4是本专利技术实施例所述的基于知识图谱的任务类智能对话构建系统的模块框图。
具体实施方式
[0019]为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本专利技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。
[0020]基于上述内容，本专利技术实施例提供一种基于知识图谱的任务类智能对话构建方法，如图1所示，其包括如下步骤：
[0021]S1、构建知识图谱，在知识图谱中设置意图实体和词槽实体。
[0022]其中，所述在知识图谱中设置意图实体和词槽实体，包括首先定义意图实体和词槽实体，意图和词槽实体的定义过程可以通过前端界面手动设置，也可通过配置文件的方式定义。
[0023]然后对词槽实体结构和意图实体结构进行设置，具体的，所述词槽实体结构和意图实体结构如下：
[0024]所述词槽实体结构包括：
[0025]询问次数，用于限定多轮会话过程中，对缺少词槽询问的次数；
[0026]询问话术，用于限定缺少当前词槽时通过提问的方式提醒用户的话语；具体是指在接下来的会话过程中补充词槽询问话术，其可以是一系列的问句列表也可以是单个问
句；
[0027]失败话术，用于限定当前词槽获取答案失败时所回复的话语；
[0028]是否必填，用于限定在询问意图时，是否必须携带当前词槽。
[0029]所述意图实体结构如下：
[0030]响应方式，用于限定在满足当前意图条件下进行回复的话语；可以是固定话语也可以调用第三方链接进行动态生成回复；
[0031]意图标签，用于限定当前实体为一个意图实体；
[0032]失败话术，用于限定当前意图获取答案失败时所回复的话语；例如调用第三方链接过程中，如果失败了，则进行失败回复；
[0033]询问次数，用于限定在确定当前意图所归属的图谱结构时的反问的次数；例如首次询问的意图存在多个父级意图，则通过反问的方式，确定当前意图所归属的图谱结构，在询问过程中，对反问的次数做了大小限定。
[0034]通过在意图实体和词槽实体中设置不同的结构属性，可以方便指导后期会话及回复的产生，避免机器学习或者深度学习产生不合理的回复，严格控制机器的输出，保证会话的准确性。
[0035]S2、设置所述意图实体指向词槽实体或者指向其他意图实体，且所述词槽实体之间不存在相互关系。
[0036]通过设置所述意图实体指向词槽实体或者指向其他意图实体，可以保证在问答会话过程中，实现通过意图实体定位与意图实体相关的词槽；也可以实现意图实体定位到其他相关联的意图实体，在多轮对话中实现意图的跳转。
[0037]具体的，所述意图实体之间的关联关系以及意图实体和词槽实体之间的关联关系可参照图2，例如，意图实体A连接到词槽实体A、词槽实体B、和意图实体B。
[0038]而且意图实体允许不存在词槽实体，独立存在，比如我们可以定义查询公积金的意图，在查询过程中不本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于知识图谱的任务类智能对话构建方法，其特征在于，包括如下步骤：构建知识图谱，在知识图谱中设置意图实体和词槽实体；设置所述意图实体指向词槽实体或者指向其他意图实体，且所述词槽实体之间不存在相互关系。2.根据权利要求1所述基于知识图谱的任务类智能对话构建方法，其特征在于，所述在知识图谱中设置意图实体和词槽实体，包括：定义意图实体和词槽实体；对词槽实体结构和意图实体结构进行设置。3.根据权利要求2所述基于知识图谱的任务类智能对话构建方法，其特征在于，所述词槽实体结构包括：询问次数，用于限定多轮会话过程中，对缺少词槽询问的次数；询问话术，用于限定缺少当前词槽时通过提问的方式提醒用户的话语；失败话术，用于限定当前词槽获取答案失败时所回复的话语；是否必填，用于限定在询问意图时，是否必须携带当前词槽。4.根据权利要求2所述基于知识图谱的任务类智能对话构建方法，其特征在于，所述意图实体结构如下：响应方式，用于限定在满足当前意图条件下进行回复的话语；意图标签，用于限定当前实体为一个意图实体；失败话术，用于限定当前意图获取答案失败时所回复的话语；询问次数，用于限定在确定当前意图所归属的图谱结构时的反问的次数。5.根据权利要...

【专利技术属性】
技术研发人员：张凯，郝凡昌，王潇涵，杨光远，丁冬睿，房体品，
申请(专利权)人：广东众聚人工智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：