基于生成的熟练度度量来适应自动化助理功能性制造技术

实施方式涉及生成熟练度度量，并且利用所述熟练度度量来适应一个或多个自动化助理功能性。生成的熟练度度量用于自动化助理动作的特定类别，并且特定于助理设备和/或特定于特定用户。为类别生成的熟练度度量可以反映用户和/或助理设备针对该类别的熟练度程度。响应于确定所述熟练度度量满足阈值或者未能满足所述阈值(或备选阈值)，各种自动化助理功能性可以针对特定类别来适应。(多个)所述适应可以使自动化助理处理更有效和/或改进(多个)用户助理交互(例如缩短所述用户助理交互的所述持续时间)。续时间)。续时间)。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】基于生成的熟练度度量来适应自动化助理功能性

技术介绍

[0001]人类可以参与与本文中称为“自动化助理”(也称为“聊天机器人”、“交互式个人助理”、“智能个人助理”、“个人话音助理”、“谈话代理”等)的交互式软件应用的人机对话。例如，人类(当他们与自动化助理交互时，可以被称为“用户”)可以使用口头自然语言输入(即，说出的话语)(在一些情况下，它可以被转换为文本，然后进行处理)和/或通过提供文本(例如键入的)自然语言输入来向自动化助理提供命令/请求。自动化助理通常通过提供响应用户接口输出(例如可听和/或视觉用户接口输出)，控制(多个)智能设备和/或执行(多个)其他动作来响应命令或请求。

技术实现思路

[0002]本文公开的实施方式涉及生成熟练度度量，并且利用熟练度度量来适应一个或多个自动化助理功能性。生成的熟练度度量用于自动化助理动作的特定类别，并且特定于助理设备(具有自动化助理接口的客户端设备)和/或特定于特定用户。作为一个示例，生成的熟练度度量可以用于智能设备自动化助理控制动作的类别，并且用于特定助理设备(即，家庭或其他环境中的助理设备的生态系统的单个本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种由一个或多个处理器实施的方法，所述方法包括：生成类别熟练度度量，所述类别熟练度度量特定于与自动化助理的交互类别，并且特定于以下之一或两者：(i)特定用户，以及(ii)特定助理设备，其中生成所述类别熟练度度量包括：基于过去助理交互属于所述类别并且由(i)所述特定用户和(ii)所述特定助理设备之一或两者发起，处理所述过去助理交互的数据实例；确定所述类别熟练度度量满足阈值；响应于确定所述类别熟练度度量满足所述阈值：针对(i)所述特定用户和(ii)所述特定助理设备之一或两者，激活特定于所述类别的一个或多个能力，其中在所述激活之前，所述一个或多个能力对于所述特定用户和所述特定助理设备是休眠的，其中特定于所述类别的所述一个或多个能力包括以下之一或两者：用于所述交互类别的特定意图，以及用于所述交互类别的已激活意图的特定参数。2.根据权利要求1所述的方法，进一步包括：响应于所述激活或者在所述激活之前，使所述一个或多个能力的通知在所述特定助理设备处或者与所述特定用户相关联的附加助理设备处被主动地渲染。3.根据权利要求2所述的方法，其中，使所述通知被主动地渲染在所述激活之前发生，并且其中，所述激活还响应于：响应于所述通知被渲染而接收到肯定的用户接口输入。4.根据任何前述权利要求所述的方法，其中，所述激活包括：在一个或多个计算机可读介质中，将所述一个或多个能力映射到所述特定用户的用户标识符、所述特定助理设备的设备标识符或者所述特定用户和所述特定助理设备的组合标识符。5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述映射使一个或多个附加模型或者一个或多个扩展语法被用于助理请求，所述助理请求包括所述用户标识符、所述设备标识符或者所述组合标识符。6.根据任何前述权利要求所述的方法，其中，特定于所述类别的所述一个或多个能力包括用于所述交互类别的所述特定意图。7.根据任何前述权利要求所述的方法，其中，特定于所述类别的所述一个或多个能力包括用于所述交互类别的已激活意图的所述特定参数。8.根据任何前述权利要求所述的方法，其中，基于过去助理交互属于所述类别并且由(i)所述特定用户和(ii)所述特定助理设备之一或两者发起来处理所述过去助理交互的所述数据实例包括：处理所述数据实例以生成所述类别的各个度规；以及根据所述各个度规来生成所述类别熟练度度量。9.根据权利要求8所述的方法，其中，根据所述各个度规生成所述类别熟练度度量包括：利用训练的机器学习模型来处理所述各个度规以生成输出，并且基于所述输出来确定所述类别熟练度度量。10.根据权利要求8所述的方法，其中，处理所述数据实例以生成所述类别的所述各个度规包括以下中的两项或更多项：
基于给定时间段内由所述数据指示的所述过去交互的频率数量，生成所述各个度规中的交互频率度规；基于以下各项的比较，生成所述各个度规中的成功率度规：由所述数据指示的成功的所述过去交互的成功数量与由所述数据指示的所述过去交互的总数量或者由所述数据指示的不成功的所述过去交互的不成功数量；基于以下各项的比较，生成所述各个度规中的效率度规：基于由所述数据指示的所述过去交互的持续时间的特定持续时间度量与基于所述交互类别中的来自用户群体的其他过去交互的持续时间的基于群体的持续时间度量；基于由所述数据指示的所述过去交互的澄清数量来生成所述各个度规中的澄清度规，其中所述自动化助理必须提示澄清；基于以下各项的比较，生成所述各个度规中的罕见性度规：基于由所述数据指示的所述过去交互中的特定意图或特定参数的使用的特定度量与基于所述交互类别中的来自所述用户群体的所述其他过去交互中的所述特定意图或特定参数的使用的基于群体的度量；或者基于由所述数据指示的用户命令的宽度来生成所述各个度规中的宽度度规。11.根据任何前述权利要求所述的方法，其中，所述熟练度度量特定于(i)所述特定用户和(ii)所述特定助理设备两者，其中，处理所述过去助理交互的所述数据实例基于由(i)所述特定用户和(ii)所述特定助理设备两者发起的所述过去助理交互；并且其中，所述一个或多个能力针对(i)所述特定用户和(ii)所述特定助理设备两者被激活。12.一种由一个或多个处理器实施的方法，所述方法包括：针对与自动化助理的多个不同交互类别中的每个不同交互类别，生成关联的类别熟练度度量，所述关联的类别熟练度度量特定于以下之一或两者：(i)特定用户，以及(ii)特定助理设备，其中，生成所述关联的类别熟练度度量中的每个关联的类别熟练度度量包括：基于对应的过去助理交互针对所述不同交互类别中的一个对应的不同交互类别并且由(i)所述特定用户和(ii)所述特定助理设备之一或两者发起，处理所述对应的过去助理交互的对应数据实例；基于所述关联的类别熟练度度量，选择所述不同交互类别中的一个或多个，以包括在交互类别子集中；在一个或多个计算机可读介质中，指派与所选的交互类别子集相关联的(i)所述特定用户和(ii)所述特定助理设备之一或两者；在所述指派之后：处理经由所述特定助理设备的一个或多个麦克风检测到的并且捕获所述特定用户的说出的话语的音频数据；基于所述处理，确定所述说出的话语指向特定...

【专利技术属性】
技术研发人员：马修，
申请(专利权)人：谷歌有限责任公司，
类型：发明
国别省市：