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：获取用户文本，并确定所述用户文本对应的各候选意图；基于所述用户文本，从所述各候选意图的各句式中确定所述各候选意图的目标句式；基于所述用户文本分别与所述各候选意图的目标句式之间的相似度，从所述各候选意图中确定目标意图；基于所述目标意图进行交互。本发明专利技术提供的方法、装置、电子设备及存储介质，用户文本分别与各候选意图的目标句式之间的相似度的计算保证了目标意图确定的可靠性和准确性，并且，对于新的意图的句式也能识别，提高了交互的智能性，且方法的执行无需再重新收集相关数据进行训练，极大降低了交互的执行门槛，有助于扩宽交互的应用范围。围。围。

【技术实现步骤摘要】
交互方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及交互
，尤其涉及一种交互方法、装置、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]近几年人机交互技术越来越走进人们的日常生活，用户可以通过类似与人交流的方式给机器提出指令，机器也能理解用户所提出的指令，例如使用苹果手机打电话时，只需要跟手机说嘿siri，打电话给谁即可。使用人机交互技术的应用越来越多，例如手机的智能语音助手，购物平台的智能客服，智能汽车的车载助手和智能电视盒子等。
[0003]现有技术中，人机交互模型的开发需要大量人力资源和大量数据，一旦用户需求变更则需要重新开发，而且很难新增意图，比如播放歌手唱的某个语种的歌曲这个新的意图，传统模型则需要重新收集相关数据再进行整体的训练从而达到支持该意图的效果，不能直接动态增加新的意图。另外新增意图本身存在的数据量过少，无法达到训练模型的最小量，因此，人机交互模型输出结果的准确率较低。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供一种交互方法、装置、电子设备及存储介质，用以解决现有技术中对于新增意图，传统模型需要重新收集相关数据再进行整体的训练从而达到支持该意图的效果，不能直接动态增加新的意图，以及新增意图本身存在的数据量过少，无法达到训练模型的最小量，人机交互模型输出结果的准确率较低的缺陷。
[0005]本专利技术提供一种交互方法，包括：
[0006]获取用户文本，并确定所述用户文本对应的各候选意图；
[0007]基于所述用户文本，从所述各候选意图的各句式中确定所述各候选意图的目标句式；
[0008]基于所述用户文本分别与所述各候选意图的目标句式之间的相似度，从所述各候选意图中确定目标意图；
[0009]基于所述目标意图进行交互。
[0010]根据本专利技术提供的一种交互方法，所述确定所述用户文本对应的各候选意图，包括：
[0011]对所述用户文本进行实体检测，得到所述用户文本对应的检测结果；所述检测结果包括实体、所述实体的位置和所述实体的类型；
[0012]确定所述检测结果对应的各候选意图。
[0013]根据本专利技术提供的一种交互方法，所述确定所述检测结果对应的各候选意图，包括：
[0014]基于所述检测结果的语义特征和各意图的句式语义特征之间的相似度，从所述各意图中确定候选意图；
[0015]所述句式语义特征是基于所述意图的各句式的语义特征确定的。
[0016]根据本专利技术提供的一种交互方法，所述检测结果的语义特征和各意图的句式语义特征之间的相似度的确定步骤包括：
[0017]基于样本用户文本对，计算所述检测结果的语义特征和所述句式语义特征之间的相似度；
[0018]所述样本用户文本对包括第一用户文本，以及与所述第一用户文本具备相同实体和相同意图的正样本用户文本和/或与所述第一用户文本具备不同实体和不同意图的负样本用户文本。
[0019]根据本专利技术提供的一种交互方法，所述样本用户文本对还包括：上下文文本对、问答文本对以及翻译文本对中的至少一种。
[0020]根据本专利技术提供的一种交互方法，所述基于所述用户文本，从所述各候选意图的各句式中确定所述各候选意图的目标句式，包括：
[0021]基于所述用户文本与所述各候选意图的各句式在文本编辑层面的差距，从所述各候选意图的各句式中确定所述各候选意图的目标句式。
[0022]根据本专利技术提供的一种交互方法，所述用户文本分别与所述各候选意图的目标句式之间的相似度的确定步骤包括：
[0023]将所述用户文本中的实体补入所述目标句式，得到目标文本；
[0024]分别对所述用户文本和所述目标文本进行语义提取，得到所述用户文本中各分词的语义特征，以及所述目标文本中各分词的语义特征；
[0025]基于所述用户文本中除所述实体之外的各分词的语义特征，以及所述目标文本中除所述实体之外各分词的语义特征，确定所述用户文本与所述目标句式之间的相似度。
[0026]本专利技术还提供一种交互装置，包括：
[0027]获取单元，用于获取用户文本，并确定所述用户文本对应的各候选意图；
[0028]确定目标句式单元，用于基于所述用户文本，从所述各候选意图的各句式中确定所述各候选意图的目标句式；
[0029]确定目标意图单元，用于基于所述用户文本分别与所述各候选意图的目标句式之间的相似度，从所述各候选意图中确定目标意图；
[0030]交互单元，用于基于所述目标意图进行交互。
[0031]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交互方法。
[0032]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交互方法。
[0033]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交互方法。
[0034]本专利技术提供的交互方法、装置、电子设备及存储介质，基于用户文本分别与各候选意图的目标句式之间的相似度，从各候选意图中确定目标意图，由此实现基于目标意图的交互，用户文本分别与各候选意图的目标句式之间的相似度的计算保证了目标意图确定的可靠性和准确性，并且，对于新的意图的句式也能识别，从而进行交互，提高了交互的智能性，且方法的执行无需再重新收集相关数据进行训练，极大降低了基于目标意图的交互的执行门槛，有助于扩宽交互的应用范围。
附图说明
[0035]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。
[0036]图1是本专利技术提供的交互方法的流程示意图；
[0037]图2是本专利技术提供的交互方法中步骤110的流程示意图；
[0038]图3是本专利技术提供的语言模型的结构示意图；
[0039]图4是本专利技术提供的用户文本分别与各候选意图的目标句式之间的相似度的确定步骤的流程示意图之一；
[0040]图5是本专利技术提供的用户文本分别与各候选意图的目标句式之间的相似度的确定步骤的流程示意图之二；
[0041]图6是本专利技术提供的交互装置的结构示意图；
[0042]图7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
[0043]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。
[0044]本专利技术的说明书和权利本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种交互方法，其特征在于，包括：获取用户文本，并确定所述用户文本对应的各候选意图；基于所述用户文本，从所述各候选意图的各句式中确定所述各候选意图的目标句式；基于所述用户文本分别与所述各候选意图的目标句式之间的相似度，从所述各候选意图中确定目标意图；基于所述目标意图进行交互。2.根据权利要求1所述的交互方法，其特征在于，所述确定所述用户文本对应的各候选意图，包括：对所述用户文本进行实体检测，得到所述用户文本对应的检测结果；所述检测结果包括实体、所述实体的位置和所述实体的类型；确定所述检测结果对应的各候选意图。3.根据权利要求2所述的交互方法，其特征在于，所述确定所述检测结果对应的各候选意图，包括：基于所述检测结果的语义特征和各意图的句式语义特征之间的相似度，从所述各意图中确定候选意图；所述句式语义特征是基于所述意图的各句式的语义特征确定的。4.根据权利要求3所述的交互方法，其特征在于，所述检测结果的语义特征和各意图的句式语义特征之间的相似度的确定步骤包括：基于样本用户文本对，计算所述检测结果的语义特征和所述句式语义特征之间的相似度；所述样本用户文本对包括第一用户文本，以及与所述第一用户文本具备相同实体和相同意图的正样本用户文本和/或与所述第一用户文本具备不同实体和不同意图的负样本用户文本。5.根据权利要求4所述的交互方法，其特征在于，所述样本用户文本对还包括：上下文文本对、问答文本对以及翻译文本对中的至少一种。6.根据权利要求1至5中任一项所述的交互方法，其特征在于，所述基于所述用户文本...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘一凡，李亚，梅林海，刘权，
申请(专利权)人：科大讯飞股份有限公司，
类型：发明
国别省市：