本发明专利技术公开了一种基于人工智能的语音交互方案，属于智能硬件技术领域，所述方法包括：利用自然语言理解技术对用户输入进行分析，确定用户输入对应的待生成目标语句的目标语气类型；从预设的各语料库中，确定目标语气类型对应的目标语料库；基于用户输入对应的语义信息和目标语料库，确定目标主语和目标谓语；将目标主语、目标谓语以及用户输入对应的语义信息输入目标语料库对应的深度强化学习模型，生成目标语句；输出目标语句。本申请提供的语音交互方案，能够提升回复的目标语句的准确性。能够提升回复的目标语句的准确性。能够提升回复的目标语句的准确性。
【技术实现步骤摘要】
一种基于人工智能的语音交互方法和装置、电子设备
[0001]本专利技术涉及智能硬件
，尤其涉及一种基于人工智能的语音交互方法和装置、电子设备。
技术介绍
[0002]由于语音的便捷性，智能语音交互已经成为连接人与智能设备的主要方式。人机对话技术旨在让机器通过与人类的对话交互，以更自然友好的方式帮助用户高效地完成任务，以及与用户进行情感沟通。智能设备能够“听懂”用户的语言，执行相应的指令或者进行合理的回复。
[0003]人机对话是智能语音交互的重要支撑技术，在对用户的输入进行语音识别和内容理解后，通过人机对话技术管理对话状态、生成合理回复，以实现连续语音智能交互。而如何在人机对话过程中针对用户输入输出精准地回复语句是本领域技术人员研究的重要课题。
技术实现思路
[0004]本专利技术实施例的目的是提供一种基于人工智能的语音交互方法和装置、电子设备，能够解决现有人机对话方案中存在的回复语句不准确的问题。
[0005]为解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：
[0006]本专利技术实施例提供了一种基于人工智能的语音交互方法，其中，所述方法包括：
[0007]确定用户输入对应的语义信息，并利用自然语言理解技术对所述用户输入进行分析，确定所述用户输入对应的待生成目标语句的目标语气类型；
[0008]从预设的各语料库中，确定所述目标语气类型对应的目标语料库；
[0009]基于所述用户输入对应的语义信息和所述目标语料库，确定目标主语和目标谓语；
[0010]将所述目标主语、所述目标谓语以及所述用户输入对应的语义信息输入所述目标语料库对应的深度强化学习模型，生成目标语句；
[0011]输出所述目标语句。
[0012]可选地，利用自然语言理解技术对所述用户输入进行分析，确定所述用户输入的目标语句的目标语气类型的步骤，包括：
[0013]利用自然语言理解技术确定所述用户输入对应的语气；
[0014]基于所述用户输入对应的语气，确定所述用户输入对应的待生成目标语句的目标语气类型。
[0015]可选地，语气类型包括以下至少之一：疑问句、陈述句、祈使句以及感叹句。
[0016]可选地，所述基于所述用户输入对应的语义信息和所述目标语料库，确定目标主语和目标谓语的步骤，包括：
[0017]对用户输入进行分析，确定所述用户输入包含的意图和所属的领域；
[0018]基于所述意图和领域，确定所述用户输入对应的语义信息；
[0019]提取所述语义信息中包含的主语信息；
[0020]从所述目标语料库中的词库中查找与所述主语信息匹配的目标主语；
[0021]将所述目标主语和所述语义信息中包含的关系信息输入所述目标语料库对应的预先创建的神经网络模型中，得到目标谓语。
[0022]可选地，将所述目标主语、所述目标谓语以及所述用户输入对应的语义信息输入与所述目标语料库对应的深度强化学习模型，生成目标语句的步骤，包括：
[0023]将所述目标主语、所述目标谓语以及所述用户输入对应的语义信息输入与所述目标语料库对应的深度强化学习模型，通过所述深度强化学习模型确定目标宾语；
[0024]将所述目标主语、所述目标谓语以及所述目标宾语组成目标语句。
[0025]本专利技术实施例还提供了一种基于人工智能的语音交互装置，其中，所述装置包括：
[0026]语义分析模块，用于利用自然语言理解技术对用户输入进行分析，确定所述用户输入对应的待生成目标语句的目标语气类型；
[0027]语料库匹配模块，用于从预设的各语料库中，确定所述目标语气类型对应的目标语料库；
[0028]确定模块，用于基于所述用户输入对应的语义信息和所述目标语料库，确定目标主语和目标谓语；
[0029]语句生成模块，用于将所述目标主语、所述目标谓语以及所述用户输入对应的语义信息输入与所述目标语料库对应的深度强化学习模型，生成目标语句；
[0030]语句输出模块，用于输出所述目标语句。
[0031]可选地，所述语义分析模块包括：
[0032]第一确定子模块，用于利用自然语言理解技术确定所述用户输入对应的语气；
[0033]第二确定子模块，用于基于所述用户输入对应的语气，确定所述用户输入对应的待生成目标语句的目标语气类型。
[0034]可选地，语气类型包括以下至少之一：疑问句、陈述句、祈使句以及感叹句。
[0035]可选地，所述确定模块包括：
[0036]第三确定子模块，用于对用户输入进行分析，确定所述用户输入包含的意图和所属的领域；
[0037]第四确定子模块，用于基于所述意图和领域，确定所述用户输入对应的语义信息；
[0038]第五确定子模块，用于提取所述语义信息中包含的主语信息；
[0039]第六确定子模块，用于从所述目标语料库中的词库中查找与所述主语信息匹配的目标主语；
[0040]第七确定子模块，用于将所述目标主语和所述语义信息中包含的关系信息输入所述目标语料库对应的预先创建的神经网络模型中，得到目标谓语。
[0041]本专利技术实施例提供了一种电子设备，该电子设备包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序或指令，所述程序或指令被所述处理器执行时实现上述任意一种基于人工智能的语音交互方法的步骤。
[0042]本专利技术实施例提供了一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储程序或指令，所述程序或指令被处理器执行时实现上述任意一种基于人工智能的语音交互方法的步骤。
[0043]本专利技术实施例提供的基于人工智能的语音交互方案，利用自然语言理解技术对用户输入进行分析，确定用户输入对应的待生成目标语句的目标语气类型；从预设的各语料库中，确定目标语气类型对应的目标语料库；基于用户输入对应的语义信息和目标语料库，确定目标主语和目标谓语；将目标主语、目标谓语以及用户输入对应的语义信息输入与目标语料库对应的深度强化学习模型，生成目标语句；输出目标语句。一方面，预先按照语气类型生成语料库，在语音交互过程中，先根据用户输入确定待生成的目标语句的目标语气类型，进而找到对应的目标语料库，后续基于目标语料库生成待回复的目标语句，可保证回复准确性；另一方面，在基于目标语料库和对应的深度强化学习模型生成待回复的目标语句时，按照先生成主语、谓语，最后利用深度强化学习模型丰富语句，得到最终的待回复目标语句，该种目标语句生成方式能够进一步提升回复准确性。
附图说明
[0044]图1是表示本申请实施例的一种基于人工智能的语音交互方法的步骤流程图；
[0045]图2是表示本申请实施例中的基于人工智能的语音交互系统的工作流程示意图；
[0046]图3是表示本申请实施例的一种基于人工智能的语音交互装置的结构框图；
[0047]图4是表示本申请实施例的一种电子设备的结构框图。
具体实施方式
[004本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的语音交互方法，其特征在于，所述方法包括：利用自然语言理解技术对用户输入进行分析，确定所述用户输入对应的待生成目标语句的目标语气类型；从预设的各语料库中，确定所述目标语气类型对应的目标语料库；基于所述用户输入对应的语义信息和所述目标语料库，确定目标主语和目标谓语；将所述目标主语、所述目标谓语以及所述用户输入对应的语义信息输入与所述目标语料库对应的深度强化学习模型，生成目标语句；输出所述目标语句。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用自然语言理解技术对所述用户输入进行分析，确定所述用户输入对应的待生成目标语句的目标语气类型的步骤，包括：利用自然语言理解技术确定所述用户输入对应的语气；基于所述用户输入对应的语气，确定所述用户输入对应的待生成目标语句的目标语气类型。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，语气类型包括以下至少之一：疑问句、陈述句、祈使句以及感叹句。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述用户输入对应的语义信息和所述目标语料库，确定目标主语和目标谓语的步骤，包括：对用户输入进行分析，确定所述用户输入包含的意图和所属的领域；基于所述意图和领域，确定所述用户输入对应的语义信息；提取所述语义信息中包含的主语信息；从所述目标语料库中的词库中查找与所述主语信息匹配的目标主语；将所述目标主语和所述语义信息中包含的关系信息输入所述目标语料库对应的预先创建的神经网络模型中，得到目标谓语。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述目标主语、所述目标谓语以及所述用户输入对应的语义信息输入与所述目标语料库对应的深度强化学习模型，生成目标语句的步骤，包括：将所述目标主语、所述目标谓语以及所述用户输入对应的语义信息输入与所述目标语料库对应的深度强化学习模型，通过所述深度强化学习模型确定目标宾语；将所述目标主语、所述目标谓语以及所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴新开，霍向，李永伟，高鑫，
申请(专利权)人：北京洛必德科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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