机器人对话方法和系统技术方案

本发明专利技术提供了一种机器人对话方法和系统，该方法包括：将接收到的音频数据转换为文本数据；对所述文本数据的字段进行区分和分析，确定目标问题，以及回复所述目标问题的目标机器人；若NEO4J数据库中存在与所述目标问题匹配的问答对数据，则对所述问答对数据和所述文本数据进行相似度分析，找到符合要求的问答对数据；将符合要求的问答对数据中的答案作为所述目标问题的答案；通过所述目标机器人回答所述目标问题的答案。从而可以有效地提升机器人回答问题的准确度和速度，无需进行大量的模型训练，并且能够分辨问题的细微文字表述区别，用户体验度更好。户体验度更好。户体验度更好。

【技术实现步骤摘要】
机器人对话方法和系统


[0001]本专利技术涉及数据处理
，具体地，涉及机器人对话方法和系统。

技术介绍

[0002]随着人工智能技术的发展，人机自然语言交互的技术得到广泛应用。目前对自然语言的处理一般是通过机器学习来实现的，利用机器学习来对音频数据转换的文本进行语义提取，然后通过构建的学习模型对解析得到的语义进行分析，从而实现对用户提问的自动回复。
[0003]经过对现有技术的检索，申请号为：CN201910685712.4，名称为“一种机器人问答交互方法及系统”，在该方法中通过接收用户的对话请求，并根据对话模板返回对对话请求的响应，接收用户的陈述问题，并对陈述问题进行语义分析，得到语义分析结果，根据语义分析结果对对话模板进行调整，根据调整后的对话模板返回对陈述问题的响应
[0004]然而，在任务型机器人问答中，机器人需要给出精准的回答，而不是学习普遍知识的情况下给出的随意回答。

技术实现思路

[0005]针对现有技术中的缺陷，本专利技术的目的是提供一种机器人对话方法和系统。
[0006]第一方面，本专利技术提供的一种机器人对话方法，包括：
[0007]步骤1：将接收到的音频数据转换为文本数据；
[0008]步骤2：对所述文本数据的字段进行区分和分析，确定目标问题，以及回复所述目标问题的目标机器人；
[0009]步骤3：若NEO4J数据库中存在与所述目标问题匹配的问答对数据，则对所述问答对数据和所述文本数据进行相似度分析，找到符合要求的问答对数据；
[0010]步骤4：将符合要求的问答对数据中的答案作为所述目标问题的答案；
[0011]步骤5：通过所述目标机器人回答所述目标问题的答案。
[0012]可选地，所述步骤2包括：
[0013]对所述文本数据的字段进行划分，根据语义提炼出目标问题；
[0014]根据所述目标问题对应的问题类型，确定回复所述目标问题的目标机器人。
[0015]可选地，所述步骤3包括：
[0016]步骤3.1：从NEO4J数据库中搜索与所述目标问题匹配的问答对数据；
[0017]步骤3.2：若存在与所述目标问题匹配的问答对数据，则根据预设的判断条件，对所述问答对数据和所述文本数据进行相似度分析，找到符合要求的问答对数据；其中，所述判断条件包括以下任一或者任多项的组合：
[0018]所述问答对数据中的问题与所述文本数据的文本相似度大于预设的第一阈值；
[0019]所述问答对数据中的问题与所述文本数据的余弦相似度大于预设的第二阈值；
[0020]所述问答对数据中的问题的拼音与所述文本数据的拼音的相似度大于预设的第
三阈值；
[0021]通过LSI模型比对所述问答对数据中的问题与所述文本数据的相似度大于预设的第四阈值。
[0022]可选地，所述方法还包括：
[0023]若数据库中不存在与所述目标问题匹配的问答对数据，则通过聊天模型自动生成所述目标问题的答案。
[0024]可选地，所述方法还包括：通过python实现将Excel信息导入NEO4J数据库中，并对所述NEO4J数据库的问答对数据进行编辑，其中，所述NEO4J数据库为图形数据库，通过顶点与边来表征问题与答案的对应关系。
[0025]第二方面，本专利技术提供一种机器人对话系统，包括：
[0026]转换模块，用于将接收到的音频数据转换为文本数据；
[0027]确定模块，用于对所述文本数据的字段进行区分和分析，确定目标问题，以及回复所述目标问题的目标机器人；
[0028]匹配模块，用于在NEO4J数据库中存在与所述目标问题匹配的问答对数据时，对所述问答对数据和所述文本数据进行相似度分析，找到符合要求的问答对数据；并将符合要求的问答对数据中的答案作为所述目标问题的答案；
[0029]回复模块，用于通过所述目标机器人回答所述目标问题的答案。
[0030]可选地，所述转换模块，具体用于：
[0031]对所述文本数据的字段进行划分，根据语义提炼出目标问题；
[0032]根据所述目标问题对应的问题类型，确定回复所述目标问题的目标机器人。
[0033]可选地，所述匹配模块，具体用于：
[0034]从NEO4J数据库中搜索与所述目标问题匹配的问答对数据；
[0035]若存在与所述目标问题匹配的问答对数据，则根据预设的判断条件，对所述问答对数据和所述文本数据进行相似度分析，找到符合要求的问答对数据；其中，所述判断条件包括以下任一或者任多项的组合：
[0036]所述问答对数据中的问题与所述文本数据的文本相似度大于预设的第一阈值；
[0037]所述问答对数据中的问题与所述文本数据的余弦相似度大于预设的第二阈值；
[0038]所述问答对数据中的问题的拼音与所述文本数据的拼音的相似度大于预设的第三阈值；
[0039]通过LSI模型比对所述问答对数据中的问题与所述文本数据的相似度大于预设的第四阈值。
[0040]可选地，还包括：
[0041]处理模块，用于在数据库中不存在与所述目标问题匹配的问答对数据时，通过聊天模型自动生成所述目标问题的答案。
[0042]可选地，还包括：
[0043]数据库编辑模块，用于通过python实现将Excel信息导入NEO4J数据库中，并对所述NEO4J数据库的问答对数据进行编辑，其中，所述NEO4J数据库为图形数据库，通过顶点与边来表征问题与答案的对应关系。
[0044]与现有技术相比，本专利技术具有如下的有益效果：
[0045]本专利技术提供的机器人对话方法和系统，通过将接收到的音频数据转换为文本数据；对文本数据的字段进行区分和分析，确定目标问题，以及回复目标问题的目标机器人；若NEO4J数据库中存在与目标问题匹配的问答对数据，则对问答对数据和文本数据进行相似度分析，找到符合要求的问答对数据；将符合要求的问答对数据中的答案作为目标问题的答案；通过目标机器人回答目标问题的答案。从而可以有效地提升机器人回答问题的准确度和速度，无需进行大量的模型训练，并且能够分辨问题的细微文字表述区别，用户体验度更好。
附图说明
[0046]通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述，本专利技术的其它特征、目的和优点将会变得更明显：
[0047]图1为本专利技术实施例提供的机器人对话方法的流程图；
[0048]图2为本专利技术实施例提供的机器人对话系统的原理框图。
具体实施方式
[0049]下面结合具体实施例对本专利技术进行详细说明。以下实施例将有助于本领域的技术人员进一步理解本专利技术，但不以任何形式限制本专利技术。应当指出的是，对本领域的普通技术人员来说，在不脱离本专利技术构思的前提下，还可以做出若干变化和改进。这些都属于本专利技术的保护范围。
[0050]图1为本专利技术实施例提供的机器人对话方法的流程图，如图1所示，本实施本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种机器人对话方法，其特征在于，包括：步骤1：将接收到的音频数据转换为文本数据；步骤2：对所述文本数据的字段进行区分和分析，确定目标问题，以及回复所述目标问题的目标机器人；步骤3：若NEO4J数据库中存在与所述目标问题匹配的问答对数据，则对所述问答对数据和所述文本数据进行相似度分析，找到符合要求的问答对数据；步骤4：将符合要求的问答对数据中的答案作为所述目标问题的答案；步骤5：通过所述目标机器人回答所述目标问题的答案。2.根据权利要求1所述的机器人对话方法，其特征在于，所述步骤2包括：对所述文本数据的字段进行划分，根据语义提炼出目标问题；根据所述目标问题对应的问题类型，确定回复所述目标问题的目标机器人。3.根据权利要求1所述的机器人对话方法，其特征在于，所述步骤3包括：步骤3.1：从NEO4J数据库中搜索与所述目标问题匹配的问答对数据；步骤3.2：若存在与所述目标问题匹配的问答对数据，则根据预设的判断条件，对所述问答对数据和所述文本数据进行相似度分析，找到符合要求的问答对数据；其中，所述判断条件包括以下任一或者任多项的组合：所述问答对数据中的问题与所述文本数据的文本相似度大于预设的第一阈值；所述问答对数据中的问题与所述文本数据的余弦相似度大于预设的第二阈值；所述问答对数据中的问题的拼音与所述文本数据的拼音的相似度大于预设的第三阈值；通过LSI模型比对所述问答对数据中的问题与所述文本数据的相似度大于预设的第四阈值。4.根据权利要求1
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3中任一项所述的机器人对话方法，其特征在于，所述方法还包括：若数据库中不存在与所述目标问题匹配的问答对数据，则通过聊天模型自动生成所述目标问题的答案。5.根据权利要求1
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3中任一项所述的机器人对话方法，其特征在于，所述方法还包括：通过python实现将Excel信息导入NEO4J数据库中，并对所述NEO4J数据库的问答对数据进行编辑，其中，所述NEO4J数据库为图形数据库，通过顶点与边来表征问题与答案的对应关系。6.一种机器人对话系统，其特...

【专利技术属性】
技术研发人员：卢慧苏，
申请(专利权)人：上海弈隐科技有限公司，
类型：发明
国别省市：