智能交互方法、语言能力分类模型训练方法及装置制造方法及图纸

本申请实施例公开了一种智能交互方法、语言能力分类模型训练方法及装置。所述智能交互方法包括：获取与目标用户对应的目标语言知识图谱；所述目标语言知识图谱基于所述目标用户的语言能力类别所创建，所述目标用户的语言能力类别基于目标用户的语言能力特征所确定；根据所述目标语言知识图谱，确定与所述目标用户的语言能力类别相匹配的目标知识信息；获取所述目标用户的行为信息；所述行为信息包括以下至少一项：动作信息、语言信息、情感信息；根据所述目标知识信息和所述行为信息，确定与所述目标用户对应的交互策略，并基于所述交互策略与所述目标用户进行交互。该技术方案能够实现与用户语言能力类别相匹配的个性化的人机交互效果。互效果。互效果。

【技术实现步骤摘要】
智能交互方法、语言能力分类模型训练方法及装置


[0001]本说明书涉及人工智能
，尤其涉及一种智能交互方法、语言能力分类模型训练方法及装置。

技术介绍

[0002]个体语言发展引导通常是由监护人或者教师凭借经验完成，为实现语言发展引导的智能化，相关技术中，提供一种智能陪伴机器人与智能陪伴系统，例如儿童陪伴机器人与儿童陪伴系统，主要包括语音输入组件、触控输入组件、声音输出组件和显示组件。其中，语音输入组件用于从周围环境的声音中提取出使用者的语音信息，触控输入组件用于通过交互界面接收使用者的触控操作，声音输出组件用于输出响应语音信息的回复语音或者响应触控操作的反馈声音，显示组件用于输出交互界面或者输出与语音信息以及回复语音匹配的表情图像。可见，智能陪伴机器人具有智能化陪伴使用者的功能，节省了用户(如家长、监护人等)在陪伴使用者方面花费的精力和时间。但是，现有的智能陪伴机器人仅局限于如何节省人力陪伴所花费的精力和时间，而在如何更加专业地引导个体语言能力的发展方面，目前并没有提出有效方案。

技术实现思路

[0003]本申请实施例的目的是提供一种智能交互方法、语言能力分类模型训练方法及装置，用以解决现有技术中缺乏针对个体语言发展进行智能化引导的问题。
[0004]为解决上述技术问题，本申请实施例是这样实现的：
[0005]一方面，本申请实施例提供一种智能交互方法，包括：
[0006]获取与目标用户对应的目标语言知识图谱；所述目标语言知识图谱基于所述目标用户的语言能力类别所创建，所述目标用户的语言能力类别基于所述目标用户的语言能力特征所确定；
[0007]根据所述目标语言知识图谱，确定与所述目标用户的语言能力类别相匹配的目标知识信息；
[0008]获取所述目标用户的行为信息；所述行为信息包括以下至少一项：动作信息、语言信息、情感信息；
[0009]根据所述目标知识信息和所述行为信息，确定与所述目标用户对应的交互策略，并基于所述交互策略与所述目标用户进行交互。
[0010]采用本申请实施例的技术方案，通过获取与目标用户对应的目标语言知识图谱，根据目标语言知识图谱确定与目标用户的语言能力类别相匹配的目标知识信息，并获取目标用户的行为信息，进而根据目标知识信息和目标用户的行为信息，确定与目标用户对应的交互策略。由于交互策略是根据与目标用户的语言能力类别相匹配的目标知识信息和目标用户的行为信息共同确定的，且目标知识信息是根据基于目标用户的语言能力类别所创建的目标语言知识图谱所确定的，因此在基于交互策略与目标用户进行交互时，不仅能够
确保交互过程与目标用户的语言能力类别相匹配，避免交互策略与目标用户的语言能力类别不匹配时引起交互障碍(比如难以理解交互过程中的语言、动作等)的情况，从而实现人机交互过程中对目标用户的准确引导。还能够综合考虑目标用户的动作信息、语言信息和/或情感信息来制定交互策略，提升人机交互的智能化和个性化。此外，由于目标语言知识图谱与目标用户之间具有对应性，也即，针对不同的用户均具有各自对应的语言知识图谱，因此该技术方案在实现与用户的智能化交互的基础上，还能针对不同用户实现定制化的语言知识图谱，进一步实现个性化、定制化的人机交互效果。
[0011]另一方面，本申请实施例提供一种语言能力分类模型训练方法，包括：
[0012]获取样本用户的样本语言能力特征以及样本语言能力类别；所述样本语言能力特征包括事物反应特征和/或声音反应特征；
[0013]将所述样本语言能力特征输入待训练的语言能力分类模型中，对所述样本用户的语言能力进行分类，得到分类结果；
[0014]根据所述分类结果和所述样本语言能力类别，对所述待训练的语言能力分类模型的模型参数进行调整。
[0015]采用本申请实施例的技术方案，通过获取样本用户的样本语言能力特征以及样本语言能力类别，并将样本语言能力特征输入待训练的语言能力分类模型中，对样本用户的语言能力进行分类，得到分类结果，进而根据分类结果和样本语言能力类别，对待训练的语言能力分类模型的模型参数进行调整，从而得到训练后的语言能力分类模型。由于样本用户的样本语言能力特征包括事物反应特征和/或声音反应特征，因此，基于样本语言能力特征训练得到的语言能力分类模型，不仅具备分析用户的事物反应特征和/或声音反应特征的能力，还具备根据用户的语言能力特征为用户的语言能力进行分类的能力。进一步地，在进行智能化的人机交互时，能够使用语言能力分类模型准确分析出目标用户的语言能力类别，为后续智能化的人机交互过程提供有力的数据支撑。
[0016]再一方面，本申请实施例提供一种智能交互装置，包括：
[0017]第一获取模块，用于获取与目标用户对应的目标语言知识图谱；所述目标语言知识图谱基于所述目标用户的语言能力类别所创建，所述目标用户的语言能力类别基于所述目标用户的语言能力特征所确定；
[0018]第一确定模块，用于根据所述目标语言知识图谱，确定与所述目标用户的语言能力类别相匹配的目标知识信息；
[0019]第二获取模块，用于获取所述目标用户的行为信息；所述行为信息包括以下至少一项：动作信息、语言信息、情感信息；
[0020]第二确定模块，用于根据所述目标知识信息和所述行为信息，确定与所述目标用户对应的交互策略，并基于所述交互策略与所述目标用户进行交互。
[0021]再一方面，本申请实施例提供一种电子设备，包括处理器和与所述处理器电连接的存储器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器用于从所述存储器调用并执行所述计算机程序以实现上述一方面的智能交互方法，或者，所述处理器用于从所述存储器调用并执行所述计算机程序以实现上述另一方面的语言能力分类模型训练方法。
[0022]再一方面，本申请实施例提供一种存储介质，用于存储计算机程序，所述计算机程序能够被处理器执行以实现上述一方面的智能交互方法，或者，所述计算机程序能够被处
理器执行以实现上述另一方面的语言能力分类模型训练方法。
附图说明
[0023]为了更清楚地说明本说明书一个或多个实施例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简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本说明书一个或多个实施例中记载的一些实施例，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。
[0024]图1是根据本申请一实施例的一种智能交互方法的示意性流程图；
[0025]图2是根据本申请一实施例示出的一种初始语言知识图谱的示意性结构图；
[0026]图3是根据本申请一实施例示出的一种目标语言知识图谱的示意性结构图；
[0027]图4是根据本申请一实施例示出的一种语言能力分类模型的示意性应用原理图；
[0028]图5是根据本申请一实施例示出的一种智能交互方法的示意性流程图；
[0029]图6是根据本申请另一实施例示出的一种智能交互方本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种智能交互方法，其特征在于，包括：获取与目标用户对应的目标语言知识图谱；所述目标语言知识图谱基于所述目标用户的语言能力类别所创建，所述目标用户的语言能力类别基于所述目标用户的语言能力特征所确定；根据所述目标语言知识图谱，确定与所述目标用户的语言能力类别相匹配的目标知识信息；获取所述目标用户的行为信息；所述行为信息包括以下至少一项：动作信息、语言信息、情感信息；根据所述目标知识信息和所述行为信息，确定与所述目标用户对应的交互策略，并基于所述交互策略与所述目标用户进行交互。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取与目标用户对应的目标语言知识图谱，包括：获取预先创建的初始语言知识图谱；所述初始语言知识图谱包括：多个知识节点，以及，每个所述知识节点对应的用户信息和知识信息；根据所述初始语言知识图谱和所述目标用户的用户信息，确定与所述目标用户的用户信息相匹配的知识信息；基于与所述目标用户的用户信息相匹配的知识信息，采集所述目标用户的语言能力特征；所述语言能力特征包括事物反应特征和/或声音反应特征；根据所述语言能力特征，确定所述目标用户的语言能力类别；根据所述初始语言知识图谱和所述目标用户的语言能力类别，生成所述目标语言知识图谱。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，每个所述知识节点分别对应一种语言能力类别；所述根据所述初始语言知识图谱和所述目标用户的语言能力类别，生成所述目标语言知识图谱，包括：将所述目标用户的语言能力类别和每个所述知识节点分别进行匹配，根据匹配结果确定与所述目标用户的语言能力类别相匹配的第一知识节点；根据所述第一知识节点和第二知识节点，生成所述目标语言知识图谱；所述目标语言知识图谱包括：所述第一知识节点、所述第二知识节点、所述第一知识节点对应的知识信息以及所述第二知识节点对应的知识信息；所述第二知识节点为与所述第一知识节点相邻的至少一个知识节点。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述语言能力特征，确定所述目标用户的语言能力类别，包括：将所述语言能力特征输入预先训练的语言能力分类模型中，得到所述目标用户的语言能力类别；其中，所述语言能力分类模型基于样本用户的样本语言能力特征以及样本语言能力类别训练得到。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述语言能力特征包括语言能力特征值；所述语言能力分类模型包括分值计算层和分类层；所述将所述语言能力特征输入预先训练的语言能力分类模型，得到所述目标用户的语
言能力类别，包括：通过所述分值计算层，根据每种语言能力特征对应的语言能力特征值，以及所述每种语言能力特征对应的权重，计算所述目标用户的语言能力分值；通过所述分类层，根据所述目标用户的语言能力分值，以及预设的语言能力分值和语言能力类别之间的映射关系，确定所述目标用户的语言能力类别。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述目标用户的行为信息，包括：根据所述目标知识信息，触发所述目标用户执行行为事件；获取所述行为事件对应的所述行为信息。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述获取所述行为事件对应的所述行为信息，包括：获取所述目标用户执行所述行为事件的多媒体数据；对所述多媒体数据进行处理，得到所述目标用户执行所述行为事件的音频数...

【专利技术属性】
技术研发人员：白安琪，蒋宁，吴海英，肖冰，
申请(专利权)人：马上消费金融股份有限公司，
类型：发明
国别省市：