对话式人工智能应用中的非结构化数据存储和检索制造技术

本公开涉及对话式人工智能应用中的非结构化数据存储和检索。系统和方法确定输入的分类。对于基于信息的输入，可以评估存储为非结构化的测试的信息以确定对输入的响应。可以生成至少包括响应的回复。对于声明性输入，输入可以以自然语言格式存储以供以后使用，例如作为对后续输入的回复。为对后续输入的回复。为对后续输入的回复。

【技术实现步骤摘要】
对话式人工智能应用中的非结构化数据存储和检索

技术介绍

[0001]交互环境可以包括对话式人工智能系统，其接收用户输入，例如语音输入或文本输入，然后推理意图以便提供对输入的响应。这些系统通常在大型数据集上进行训练，其中每个意图都针对特定实体进行训练，这会创建一个通常不灵活且笨拙的模型。例如，系统可能会部署各种不同的模型，这些模型专门针对每个任务进行训练，当进行小的更改时，模型会根据新注释的数据进行重新训练。通常，与这些系统相关的数据(例如意图/槽数据集)存储在结构化数据模式中，这进一步产生了添加或更改的问题。结果，系统可能对新信息不灵活或更新可能很慢，这可能会限制系统的可用性。
附图说明
[0002]将参照附图描述根据本公开的各种实施例，其中：
[0003]图1示出了根据至少一个实施例的示例交互环境；
[0004]图2示出了根据至少一个实施例的用于输入分类、存储和检索的管线的示例；
[0005]图3示出了根据至少一个实施例的用于分类、存储和检索的示例环境；
[0006]图4示出了根据至少一个实施例的用于交互环境的示例界面；
[0007]图5A示出了根据至少一个实施例的用于输入分类的过程的示例流程图；
[0008]图5B示出了根据至少一个实施例的用于输入分类和检索的过程的示例流程图；
[0009]图6示出了根据至少一个实施例的用于根据输入生成响应的过程的示例流程图；
[0010]图7示出了根据至少一个实施例的示例数据中心系统；
[0011]图8示出了根据至少一个实施例的计算机系统；
[0012]图9示出了根据至少一个实施例的计算机系统；
[0013]图10示出了根据一个或更多个实施例的图形处理器的至少部分；以及
[0014]图11示出了根据一个或更多个实施例的图形处理器的至少部分。
具体实施方式
[0015]根据各种实施例的方法提供用于信息(例如与交互环境一起使用的信息)的非结构化存储和检索的系统和方法。在至少一个实施例中，系统和方法与聊天机器人或对话式人工智能(AI)系统一起使用，以便存储和检索可以以不同的存储模式存储和/或没有结构化存储模式响应查询的数据。各种实施例可以包括一个或更多个分类器来分析用户输入，确定输入是否与基于信息的请求相关联，然后沿着适当的管线引导输入以进行分析和响应。在至少一个实施例中，可以使用一个或更多个抽取式问答模型来评估基于信息的请求，以便识别输入内的一个或更多个特征并从一组非结构化数据中确定响应于输入的信息。该信息然后可以被呈现给用户或者可以被用于执行一个或更多个动作，以及其他选项。此外，系统和方法可用于将用户输入存储为非结构化文本，例如以自然语言方法存储，以供以后检索。以这种方式，可以轻松地更新和维护数据集，而无需使每条信息都符合请求模式。
[0016]各种实施例可以部分地与对话式AI系统一起使用，对话式AI系统响应于一个或更
多个用户输入而提供信息或执行命令。在至少一个实施例中，用户可以向环境提供输入，例如信息请求或执行一个或更多个任务的请求。该系统可以处理输入，例如使用一种或多种自然语言或语音识别系统处理音频输入，或者可以评估文本输入以将输入分类为属于一个或更多个类别。在至少一个实施例中，类别可以与基于信息的输入、意图/槽输入、声明性输入等相关联。根据分类，可以将不同的处理管线用于输入。仅作为示例，基于信息的输入可以通过一个或更多个抽取式问答模型针对非结构化数据的数据存储区来评估，其中模型可以从输入中确定一个或更多个特征以生成对输入的响应。作为另一个示例，意图/槽分类可以针对管线，在该管线中，经训练的抽取式问答模型根据不同的意图/槽信息评估输入，以便用适当的值填充槽以提供响应。作为另一个示例，声明性输入可以被分类，然后添加到非结构化数据存储库中，然后可以在其中使用它或使其可供以后的用户查询使用。
[0017]可以利用各种实施例来提供对用户输入的响应，用户输入可以是听觉输入、文本输入、选择性输入(例如，选择内容元素)或指令输入的形式，例如作为在交互环境中执行一个或更多个操作的数据文件。系统和方法不仅可以将相关信息作为自然文本存储在非结构化存储器中并基于该信息回答灵活的问题，而且还可以检索信息片段以在命令中使用。例如，结果可以与对用户的文本或语音响应相关联，以及或附加地，与与结果相关的一个或更多个动作的实现相关联。举例来说，可以将一个或更多个元命令添加到与输入相关联的响应输出，其中命令本身不提供给用户，但该命令触发一个或更多个附加动作。
[0018]可以在包括一个或更多个内容元素的显示区域102中呈现交互环境100，如图1所示。在至少一个实施例中，交互环境100可以与对话式AI系统相关联，该系统允许用户至少部分地基于一个或更多个输入，例如语音输入、文本输入、区域的选择、一个或更多个内容元素的选择等，来与不同的内容元素进行交互。显示区域102可以形成电子设备的一部分，电子设备例如为智能电话、个人计算机、智能电视、虚拟现实系统、交互信息亭等。在该示例中，示出了包括与汽车相对应的对象106的显示元素104。对象106在后视图中示出，其中保险杠是可见的。如以下将描述的，各种实施例使用户能够提供输入指令，例如语音指令，以修改对象106的一个或更多个方面和/或在交互环境100内执行一个或更多个支持的动作以呈现一个或更多个查询，例如与环境中的信息相关联的问题。
[0019]所示系统还包括可选内容元素，其可以包括输入内容元素108、保存内容元素110、退出内容元素112和属性内容元素114。应当意识到，这些可选内容元素是仅作为示例提供，并且其他实施例可以包括更多或更少的内容元素。此外，不同类型的内容元素可以与不同类型的交互属性一起使用，例如语音命令、手动输入等。此外，交互环境可以接收一个或更多个脚本，该脚本包括用于启动与可选内容元素相关联的不同命令的一系列动作。在操作中，用户可以与内容元素中的一个或更多个交互以执行与环境相关联的一个或更多个任务或动作，例如改变对象106的属性。举例来说，用户可以选择输入内容元素108，例如通过点击它(例如，用鼠标或手指控制的光标)、通过提供口头指令等。然后可以接收用户的命令，并且一个或更多个系统可以对输入进行分类，确定对输入的适当响应，然后执行适当的响应。
[0020]系统和方法可以指向存储、检索和更新非结构化文本。实施例包括存储与用户提出查询的对话式AI相关的信息，评估查询以确定它是否是基于信息的，然后使用问答神经网络模型从查询中提取事实以确定来自非结构化文本的响应。各种查询的答案或数据可以
自然地存储为非结构化文本，而不是存储在可能难以生成和/或更新的意图/槽模式中。在操作期间，输入查询被引导到确定查询是否是问题的分类器。此外，问题被分解为基于信息的查询或意图/槽查询，以指向适当的管线。可以训练抽取式问答(QA)模型，然后将其用于提供对基于信息的查询的响应，例如通过搜索非结构化文本来识别输入查询的答案。该系统支持开发由非结构化存储器支持的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种处理器，包括：一个或更多个处理单元，用于：接收对交互环境的查询；确定所述查询的分类对应于基于信息的查询；从所述查询中提取文本序列；至少部分基于所述文本序列确定对所述查询的响应；以及提供对所述查询的响应。2.根据权利要求1所述的处理器，其中，所述响应在非结构化文本内被识别。3.根据权利要求1所述的处理器，其中，所述一个或更多个处理单元进一步用于：使用经训练的生成性神经网络模型接收所述响应；以及使用所述经训练的生成性神经网络模型至少部分地基于所述响应和所述查询的提取部分生成答案。4.根据权利要求3所述的处理器，其中，所述一个或更多个处理单元进一步用于：接收信息性陈述；以及将所述信息性陈述存储为自然语言陈述。5.根据权利要求4所述的处理器，其中，所述一个或更多个处理单元进一步用于：接收对所述交互环境的第二查询；确定所述第二查询的分类是第二基于信息的查询；确定所述第二查询与所述信息性陈述相关联；以及至少部分基于所述信息性陈述执行一个或更多个任务。6.根据权利要求1所述的处理器，其中，所述一个或更多个处理单元还用于响应于查询至少部分地基于所述响应来执行任务。7.根据权利要求1所述的处理器，其中，所述一个或更多个处理单元进一步用于：确定与所述响应相关联的标识符；以及至少部分地基于所述标识符使得执行一个或更多个动作。8.根据权利要求1所述的处理器，其中，所述一个或更多个处理单元进一步用于执行抽取式问答模型，并且其中所述一个或更多个处理单元使用抽取式问答模型来确定对所述查询的所述响应。9.根据权利要求1所述的处理器，其中，所述查询是听觉输入、文本输入或可选择输入中的至少一种。10.一种方法，包括：将多个事实作为非结构化纯文本存储在数据集中；接收与交互环境的参数相关联的用户查询；从所述用户查询中提取文本序列；在所述数据集中确定与所述文...

【专利技术属性】
技术研发人员：V，
申请(专利权)人：辉达公司，
类型：发明
国别省市：