一种对话任务描述方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及智能对话技术领域，具体公开了一种对话任务描述方法及系统，所述方法包括基于预设的基本话题类型拆分对话任务，得到话题树；接收用户输入的含有对话内容的对话请求，基于所述话题树执行对话过程；本发明专利技术提出话题树的设计方法：主题话题用于描述对话任务，包含若干个子话题；通过嵌套主题话题，可以形成话题树。通过主题话题拆分对话任务的粒度，提升话题复用率和对话配置的灵活性。本发明专利技术提出话题链接的设计方法：在配置话题时，采用话题引用的形式复用已定义话题，减轻重复配置工作量，减少配置文件冗余。基于该方法，可以把对话技能库和对话任务这两种配置工作独立开来，有利于对话技能沉淀，同时减轻对话任务配置难度。度。度。

【技术实现步骤摘要】
一种对话任务描述方法及系统


[0001]本专利技术涉及智能对话
，具体是一种对话任务描述方法及系统。

技术介绍

[0002]对话管理(Dialog Manager)是聊天机器人系统的重要功能模块，根据用户输入及上下文采取适当的策略输出响应。对话管理方法可以分为基于规则和基于统计两大类。其中，基于规则的对话管理方法又可以分为基于有限状态机、基于框架和基于目标。在工程实现上，现有的对话管理方法的任务配置比较冗长，任务复用粒度较粗，对复杂的对话流程缺乏灵活性。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的在于提供一种对话任务描述方法及系统，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
[0004]为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
[0005]一种对话任务描述方法，所述方法包括：
[0006]基于预设的基本话题类型拆分对话任务，得到话题树；
[0007]接收用户输入的含有对话内容的对话请求，基于所述话题树执行对话过程；
[0008]其中，所述基本话题类型包括：主题话题、表述话题、请求话题、执行话题和答复话题；
[0009]所述主题话题用于描述一个对话任务；嵌套包含子话题；
[0010]所述表述话题用于描述用户的陈述；无子话题；
[0011]所述请求话题用于描述对用户的询问；无子话题；包括若干槽位；
[0012]所述执行话题用于描述任务执行；无子话题；
[0013]所述答复话题用于描述对话任务对用户的响应；无子话题。
[0014]作为本专利技术进一步的方案：所述接收用户输入的含有对话内容的对话请求，基于所述话题树执行对话过程的步骤包括：
[0015]接收用户输入的对话请求，基于请求话题请求并接收用户上传的图像信息；
[0016]基于执行话题对所述图像信息进行处理，执行知识查询，得到反馈内容；
[0017]基于答复话题将所述反馈内容反馈至用户。
[0018]作为本专利技术进一步的方案：所述基于执行话题对所述图像信息进行处理，执行知识查询，得到反馈内容的步骤包括：
[0019]基于根话题在话题树中查询图像文字提取子话题和知识图谱查询子话题；
[0020]基于所述图像文字提取子话题对所述图像信息进行文字识别，得到文本信息；
[0021]基于所述知识图谱查询子话题对所述文本信息进行知识查询，得到知识查询结果。
[0022]作为本专利技术进一步的方案：所述基于所述图像文字提取子话题对所述图像信息进
行文字识别，得到文本信息的步骤包括：
[0023]遍历所述图像信息的所有像素点，获取各像素点的色值；
[0024]将所述色值与预设的色值范围进行比对，根据比对结果得到若干个色值数组；所述色值数组与所述色值范围为映射关系，所述色值数组的值为像素点位置，所述色值数组的下标为像素点个数；
[0025]根据所述若干个色值数组确定图像类型，根据所述图像类型确定区域识别模型，根据所述区域识别模型对所述图像信息进行区域识别，得到待识别文本框；
[0026]对所述待识别文本框中的内容进行内容识别，得到文本信息。
[0027]作为本专利技术进一步的方案：所述对所述待识别文本框中的内容进行内容识别，得到文本信息的步骤包括：
[0028]采用神经网络模型识别所述待识别文本框中的文本信息，所述神经网络模型包括: 卷积层和池化层；
[0029]其中，所述卷积层包括交替连接的标准卷积核和扩张卷积核，所述扩张卷积核的感受野的宽度相对所述标准卷积核的感受野的宽度大；
[0030]所述池化层的分块窗口为矩形，且采用标准最大池化和平均池化加权混合池化，池化权重系数根据分块图片的全局最大值和平均值计算确定。
[0031]作为本专利技术进一步的方案：所述基于所述知识图谱查询子话题对所述文本信息进行知识查询，得到知识查询结果的步骤包括：
[0032]对所述文本信息进行词性识别，根据词性识别结果输出与文本信息对应的待检字表；
[0033]遍历所述待检字表，根据预设的内容转换模型将待检字表转换为参考字表；
[0034]基于所述参考字表在预设的查询数据库中查询目标内容及目标内容的查询参数；其中，所述查询参数至少包括查询次数；
[0035]根据目标内容及目标内容的查询参数生成知识图谱。
[0036]作为本专利技术进一步的方案：在配置话题时，采用话题引用的形式复用已定义话题；对话技能库和对话任务两种配置工作独立进行。
[0037]本专利技术技术方案还提供了一种对话任务描述系统，所述系统包括：
[0038]话题树配置模块，用于基于预设的基本话题类型拆分对话任务，得到话题树；
[0039]对话执行模块，用于接收用户输入的含有对话内容的对话请求，基于所述话题树执行对话过程；
[0040]其中，所述基本话题类型包括：主题话题、表述话题、请求话题、执行话题和答复话题；
[0041]所述主题话题用于描述一个对话任务；嵌套包含子话题；
[0042]所述表述话题用于描述用户的陈述；无子话题；
[0043]所述请求话题用于描述对用户的询问；无子话题；包括若干槽位；
[0044]所述执行话题用于描述任务执行；无子话题；
[0045]所述答复话题用于描述对话任务对用户的响应；无子话题。
[0046]作为本专利技术进一步的方案：所述对话执行模块包括：
[0047]图像接收单元，用于接收用户输入的对话请求，基于请求话题请求并接收用户上
传的图像信息；
[0048]内容生成单元，用于基于执行话题对所述图像信息进行处理，执行知识查询，得到反馈内容；
[0049]反馈执行单元，用于基于答复话题将所述反馈内容反馈至用户。
[0050]作为本专利技术进一步的方案：所述内容生成单元包括：
[0051]话题查询子单元，用于基于根话题在话题树中查询图像文字提取子话题和知识图谱查询子话题；
[0052]识别子单元，用于基于所述图像文字提取子话题对所述图像信息进行文字识别，得到文本信息；
[0053]图谱查询子单元，用于基于所述知识图谱查询子话题对所述文本信息进行知识查询，得到知识查询结果。
[0054]与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：本专利技术采用了话题链接方法能够有效降低对话任务配置的复杂度，提高话题复用度，降低对话任务配置难度，提高对话任务配置灵活性。本专利技术采用话题树的形式描述对话任务，通过组合复用已有配置，减少对话配置冗余，提升对话配置质量和效率。
附图说明
[0055]为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例。
[0056]图1为对话任务描述方法的流程框图。
[0057]图2为对话任务描述方法的第一子流程框图。
[005本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种对话任务描述方法，其特征在于，所述方法包括：基于预设的基本话题类型拆分对话任务，得到话题树；接收用户输入的含有对话内容的对话请求，基于所述话题树执行对话过程；其中，所述基本话题类型包括：主题话题、表述话题、请求话题、执行话题和答复话题；所述主题话题用于描述一个对话任务；嵌套包含子话题；所述表述话题用于描述用户的陈述；无子话题；所述请求话题用于描述对用户的询问；无子话题；包括若干槽位；所述执行话题用于描述任务执行；无子话题；所述答复话题用于描述对话任务对用户的响应；无子话题。2.根据权利要求1所述的对话任务描述方法，其特征在于，所述接收用户输入的含有对话内容的对话请求，基于所述话题树执行对话过程的步骤包括：接收用户输入的对话请求，基于请求话题请求并接收用户上传的图像信息；基于执行话题对所述图像信息进行处理，执行知识查询，得到反馈内容；基于答复话题将所述反馈内容反馈至用户。3.根据权利要求2所述的对话任务描述方法，其特征在于，所述基于执行话题对所述图像信息进行处理，执行知识查询，得到反馈内容的步骤包括：基于根话题在话题树中查询图像文字提取子话题和知识图谱查询子话题；基于所述图像文字提取子话题对所述图像信息进行文字识别，得到文本信息；基于所述知识图谱查询子话题对所述文本信息进行知识查询，得到知识查询结果。4.根据权利要求3所述的对话任务描述方法，其特征在于，所述基于所述图像文字提取子话题对所述图像信息进行文字识别，得到文本信息的步骤包括：遍历所述图像信息的所有像素点，获取各像素点的色值；将所述色值与预设的色值范围进行比对，根据比对结果得到若干个色值数组；所述色值数组与所述色值范围为映射关系，所述色值数组的值为像素点位置，所述色值数组的下标为像素点个数；根据所述若干个色值数组确定图像类型，根据所述图像类型确定区域识别模型，根据所述区域识别模型对所述图像信息进行区域识别，得到待识别文本框；对所述待识别文本框中的内容进行内容识别，得到文本信息。5.根据权利要求4所述的对话任务描述方法，其特征在于，所述对所述待识别文本框中的内容进行内容识别，得到文本信息的步骤包括：采用神经网络模型识别所述待识别文本框中的文本信息，所述神经网络模型包括:卷积层和池化层；其中，所述卷积层包括交替连接的标准卷积核和扩张卷积核，所述扩张卷积核...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨学峰，
申请(专利权)人：上海闻政管理咨询有限公司，
类型：发明
国别省市：