基于情感识别的交互方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种基于情感识别的交互方法、装置、电子设备及存储介质，其中方法包括：获取用户数据；基于所述用户数据的数据特征，对所述用户数据进行意图理解，得到交互意图；基于所述数据特征与所述交互意图所对应交互策略的话术特征之间的相关性，生成所述用户数据对应的交互数据；所述话术特征是对所述交互策略下各样本交互数据进行特征提取得到的。本发明专利技术提供的方法、装置、电子设备及存储介质，可以提取得到更完整的语义特征信息，从而保证生成的用户数据对应的交互数据能够参考到完整、全面的用户数据提供的信息，由此提高了交互的可靠性和准确性，也进一步提高了交互的智能性，同时提高了用户的体验感。时提高了用户的体验感。时提高了用户的体验感。

【技术实现步骤摘要】
基于情感识别的交互方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及人机交互
，尤其涉及一种基于情感识别的交互方法、装置、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]目前，各种具备AI(Artificial Intelligence)交互能力的终端产品应运而生，可以帮助人们解决日常生活中的问题，被广泛地应用在银行、旅游、教育、医疗、招聘等领域。
[0003]现有技术中，具备AI交互能力的终端产品的话术生成通常依靠断句节点，难免生硬，用户的体验感较差，并且话术输出依赖现有数据，智能程度不足。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供一种基于情感识别的交互方法、装置、电子设备及存储介质，用以解决现有技术中具备AI交互能力的终端产品的话术生成通常依靠断句节点，难免生硬，用户的体验感较差，并且话术输出依赖现有数据，智能程度不足的缺陷。
[0005]本专利技术提供一种基于情感识别的交互方法，包括：
[0006]获取用户数据；
[0007]基于所述用户数据的数据特征，对所述用户数据进行意图理解，得到交互意图；
[0008]基于所述数据特征与所述交互意图所对应交互策略的话术特征之间的相关性，生成所述用户数据对应的交互数据；
[0009]所述话术特征是对所述交互策略下各样本交互数据进行特征提取得到的。
[0010]根据本专利技术提供的一种基于情感识别的交互方法，所述数据特征基于如下步骤确定：
[0011]对所述用户数据中至少两个模态的模态数据分别进行特征编码，得到所述至少两个模态的模态编码特征；
[0012]基于所述至少两个模态的模态编码特征之间的相关度，对所述至少两个模态的模态编码特征进行特征融合，得到所述数据特征。
[0013]根据本专利技术提供的一种基于情感识别的交互方法，所述基于所述至少两个模态的模态编码特征之间的相关度，对所述至少两个模态的模态编码特征进行特征融合，得到所述数据特征，包括：
[0014]获取将所述至少两个模态中的非基准模态的模态编码特征对齐到所述至少两个模态中的基准模态的交叉模态特征；
[0015]基于所述至少两个模态的模态编码特征之间的相关度，以及所述交叉模态特征，对所述至少两个模态的模态编码特征进行特征融合，得到所述数据特征。
[0016]根据本专利技术提供的一种基于情感识别的交互方法，所述基于所述数据特征与所述交互意图所对应交互策略的话术特征之间的相关性，生成所述用户数据对应的交互数据，包括：
[0017]获取所述用户数据的情绪特征；
[0018]基于所述数据特征与所述交互意图所对应交互策略的话术特征之间的相关性，以及所述情绪特征，生成所述用户数据对应的交互数据。
[0019]根据本专利技术提供的一种基于情感识别的交互方法，所述获取所述用户数据的情绪特征，包括：
[0020]获取上次交互所得历史情绪特征的置信度；
[0021]在所述置信度大于预设阈值的情况下，基于所述用户数据的数据特征，对所述用户数据进行情绪识别，得到所述情绪特征。
[0022]根据本专利技术提供的一种基于情感识别的交互方法，所述获取上次交互所得历史情绪特征的置信度，之后还包括：
[0023]在所述置信度小于等于所述预设阈值的情况下，基于预设量表语料，确定所述用户数据的情绪特征，并基于所述预设量表语料生成所述用户数据对应的交互数据。
[0024]根据本专利技术提供的一种基于情感识别的交互方法，所述基于所述用户数据的数据特征，对所述用户数据进行意图理解，得到交互意图，包括：
[0025]基于上次交互所得的历史交互意图，以及所述用户数据的数据特征，对所述用户数据进行意图理解，得到所述交互意图；
[0026]所述交互意图与所述历史交互意图一致，或所述交互意图处于所述历史交互意图之后的交互阶段。
[0027]本专利技术还提供一种基于情感识别的交互装置，包括：
[0028]获取单元，用于获取用户数据；
[0029]意图理解单元，用于基于所述用户数据的数据特征，对所述用户数据进行意图理解，得到交互意图；
[0030]生成单元，用于基于所述数据特征与所述交互意图所对应交互策略的话术特征之间的相关性，生成所述用户数据对应的交互数据；
[0031]所述话术特征是对所述交互策略下各样本交互数据进行特征提取得到的。
[0032]本专利技术还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述基于情感识别的交互方法。
[0033]本专利技术还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述基于情感识别的交互方法。
[0034]本专利技术还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述基于情感识别的交互方法。
[0035]本专利技术提供的基于情感识别的交互方法、装置、电子设备及存储介质，基于数据特征与交互意图所对应交互策略的话术特征之间的相关性，生成用户数据对应的交互数据，并且话术特征是对交互策略下各样本交互数据进行特征提取得到的，由此，可以提取得到更完整的语义特征信息，从而保证生成的用户数据对应的交互数据能够参考到完整、全面的用户数据提供的信息，由此提高了交互的可靠性和准确性，也进一步提高了交互的智能性，同时提高了用户的体验感。
附图说明
[0036]为了更清楚地说明本专利技术或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0037]图1是本专利技术提供的基于情感识别的交互方法的流程示意图之一；
[0038]图2是本专利技术提供的确定数据特征的流程示意图；
[0039]图3是本专利技术提供的基于情感识别的交互方法中步骤220的流程示意图；
[0040]图4是本专利技术提供的基于情感识别的交互方法中步骤130的流程示意图；
[0041]图5是本专利技术提供的基于情感识别的交互方法中步骤131的流程示意图；
[0042]图6是本专利技术提供的基于情感识别的交互方法的流程示意图之二；
[0043]图7是本专利技术提供的基于情感识别的交互装置的结构示意图；
[0044]图8是本专利技术提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0045]为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术中的附图，对本专利技术中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0046]目前，各种具备AI交互能本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于情感识别的交互方法，其特征在于，包括：获取用户数据；基于所述用户数据的数据特征，对所述用户数据进行意图理解，得到交互意图；基于所述数据特征与所述交互意图所对应交互策略的话术特征之间的相关性，生成所述用户数据对应的交互数据；所述话术特征是对所述交互策略下各样本交互数据进行特征提取得到的。2.根据权利要求1所述的基于情感识别的交互方法，其特征在于，所述数据特征基于如下步骤确定：对所述用户数据中至少两个模态的模态数据分别进行特征编码，得到所述至少两个模态的模态编码特征；基于所述至少两个模态的模态编码特征之间的相关度，对所述至少两个模态的模态编码特征进行特征融合，得到所述数据特征。3.根据权利要求2所述的基于情感识别的交互方法，其特征在于，所述基于所述至少两个模态的模态编码特征之间的相关度，对所述至少两个模态的模态编码特征进行特征融合，得到所述数据特征，包括：获取将所述至少两个模态中的非基准模态的模态编码特征对齐到所述至少两个模态中的基准模态的交叉模态特征；基于所述至少两个模态的模态编码特征之间的相关度，以及所述交叉模态特征，对所述至少两个模态的模态编码特征进行特征融合，得到所述数据特征。4.根据权利要求1所述的基于情感识别的交互方法，其特征在于，所述基于所述数据特征与所述交互意图所对应交互策略的话术特征之间的相关性，生成所述用户数据对应的交互数据，包括：获取所述用户数据的情绪特征；基于所述数据特征与所述交互意图所对应交互策略的话术特征之间的相关性，以及所述情绪特征，生成所述用户数据对应的交互数据。5.根据权利要求4所述的基于情感识别的交互方法，其特征在于，所述获取所述用户数据的情绪特征，包括：获取上次交互所...

【专利技术属性】
技术研发人员：张书通，姜磊，张旋旋，胡加学，李珊珊，鲍溪荷，贺志阳，赵景鹤，鹿晓亮，
申请(专利权)人：安徽讯飞医疗股份有限公司，
类型：发明
国别省市：