【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人机交互，特别涉及一种人机互动结果生成方法及系统。
技术介绍
1、近年来，随着国家科技的快速发展，人机交互技术也渗透到日常生活的方方面面，是当前新兴技术的重要发展方向之一。
2、人机交互技术是研究系统和用户间交互关系的技术，系统不仅只是计算机界面，也可以是各种各样的机器、设备，尤其人工智能技术的进步促使语音交互、触控交互等创新性交互方式产生，且多用于多种交互方式结合运作，而多种交互方式相结合运作又存在数据浪费、交互流程复杂等缺点，很可能会导致用户在与机器交互过程中产生疲惫感。
3、因此，本专利技术提供一种人机互动结果生成方法及系统，以实现多种交互方式相结合运作的同时保证人机互动灵活有效。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种人机互动结果生成方法及系统，用以通过判定数据库中存在与用户个体行为数据文本转换得到的目标文本数据相似的历史文本数据时，筛选出最优执行指令并传送至人机互动引擎进行互动响应，若判定不存在则确定目标用户的当前使用服务项目并调用人机互动引擎进行互动响应，来提高人机互动效率与灵活度。
2、本专利技术提供一种人机互动结果生成方法，如图1所示，包括：
3、步骤1：终端设备实时接收目标用户的个体行为数据，并对所述目标用户的个体行为数据进行转换得到目标文本数据；
4、步骤2：基于用户行为记录数据库对所述目标文本数据进行匹配搜索，得到第一匹配结果；
5、步骤3：根据所述第一匹配结果，若不存在与所述
6、若存在与所述目标文本数据相似的历史文本数据，则基于目标用户历史使用记录，确定最优执行指令并传送至人机互动引擎进行互动响应。
7、优选的，终端设备实时接收目标用户的个体行为数据，并对所述目标用户的个体行为数据进行转换得到目标文本数据，包括：
8、利用所述终端设备的数据采集装置实时接收目标用户的个体行为数据；
9、对所述目标用户的个体行为数据进行分类识别，得到行为数据类别；
10、基于所述行为数据类别，对目标用户的个体行为数据选择指定转换方式进行转换得到目标文本数据。
11、优选的，基于所述行为数据类别，对目标用户的个体行为数据选择指定转换方式进行转换得到目标文本数据，包括：
12、基于所述行为数据类别，若个体行为数据为语音数据，则当该语音数据长度小于预设长度阈值时，对该数据进行文本识别得到第一识别结果；
13、利用上下文语义解析技术对所述第一识别结果进行语义补全后得到第一文本数据；
14、否则，首先将该语音数据切分为多个短语音后再分别识别得到每个短语音对应的第二识别结果；
15、利用上下文语义解析技术对第二识别结果进行语义补全得到第一文本数据；
16、再对所述语音数据进行语义语调相似分析，来获取所述语音数据匹配的语言规则；
17、利用匹配的语言规则，对所述第一文本数据进行修正，得到目标文本数据；
18、若个体行为数据为触控数据，则将感知类别、感知过程数据与感应知识信息库相结合进行文本识别得到感应识别结果，并作为目标文本数据输出；
19、若个体行为数据为图像数据，则对所述个体行为数据进行图像处理与动作识别后，基于姿态自建数据集获取对应目标文本数据。
20、优选的，对所述个体行为数据进行图像处理与动作识别后，基于姿态自建数据集获取对应目标文本数据，包括：
21、利用特征提取网络提取个体行为数据的特征图，结合姿态自建数据集，再通过若干卷积层提取关键点置信区以及关键点邻域，从而获取人体行为关键点；
22、当存在关键点缺失时，前后各追溯3帧，再分别选取前3帧与后3帧内距离缺失关键点最近且距离间隔不大于预设间隔阈值的2个关键点，并组合得到第一组与第二组；
23、求取第一组与第二组内对应2个关键点所在的直线，再将直线相交的交点作为缺失关键点；
24、当前后各追溯3帧后，不存在与缺失关键点距离间隔不大于预设间隔阈值的关键点，则放弃寻找缺失关键点；
25、将获取的所有关键点进行相连得到人体行为关键点连接图；
26、对所述人体行为关键点连接图通过标准化层进行归一化处理后，利用注意力图卷积网络提取多尺度时空特征，再进行分类识别得到所述个体行为数据的动作文本描述，并作为目标文本数据输出。
27、优选的，基于用户行为记录数据库对所述目标文本数据进行匹配搜索，得到第一匹配结果，包括：
28、对所述目标文本数据进行预处理，形成目标字符串；
29、利用字符串匹配算法哈希算法对所述目标字符串进行哈希计算，得到哈希值；
30、从用户行为记录数据库中搜索与所述目标文本数据的哈希值相等的文本数据，作为待选文本数据；
31、再将所述目标文本数据与待选文本数据进行相似度分析，得到第一相似度；
32、将第一相似度不小于预设相似度阈值的待选文本数据判定为与所述目标文本数据相似匹配，作为第一匹配结果输出。
33、优选的，根据所述第一匹配结果，若不存在与所述目标文本数据相似的历史文本数据，则分析得到所述目标用户的当前使用服务项目，并调用人机互动引擎基于所述当前使用服务项目进行互动响应，包括：
34、根据所述第一匹配结果，确定用户行为记录数据库内不存在与所述目标文本数据相似的历史文本数据时，结合预置关键词字典，对所述目标文本数据进行关键词提取，并将提取结果集合作为第一结果集输出；
35、若第一结果集为空，则对接收的目标用户的个体行为数据进行重新转换分析，得到新目标文本数据；
36、若第一结果集中只存在一个关键词或多个相同关键词，则对服务项目池进行搜索，从而获取与所述关键词匹配的服务项目，作为目标用户的当前使用服务项目；
37、若第一结果集中存在多个不同关键词，则对服务项目池进行搜索，从而获取与每个关键词匹配的服务项目，并按照关键词的获取时间，对关键词对应匹配的服务项目按序构建得到目标用户的当前使用服务项目列表；
38、生成与目标用户的当前使用服务项目或当前使用服务项目列表内所有服务项目的对应可执行指令，并传送至人机互动引擎；
39、人机互动引擎根据接收的可执行指令，作出对应互动响应，并生成用户记录数据存储于用户行为记录数据库中。
40、优选的，若存在与所述目标文本数据相似的历史文本数据，则基于目标用户历史使用记录，确定最优执行指令并传送至人机互动引擎进行互动响应，包括：
41、若根据第一匹配结果得到只存在一个与所述目标文本数据相似的历史文本数据，则生成与该历史文本数据匹配的历史可执行指令相同的可执行指令传送至人机互动引擎进行对应互动响应；
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1.一种人机互动结果生成方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种人机互动结果生成方法，其特征在于，终端设备实时接收目标用户的个体行为数据，并对所述目标用户的个体行为数据进行转换得到目标文本数据，包括：
3.根据权利要求2所述的一种人机互动结果生成方法，其特征在于，基于所述行为数据类别，对目标用户的个体行为数据选择指定转换方式进行转换得到目标文本数据，包括：
4.根据权利要求3所述的一种人机互动结果生成方法，其特征在于，对所述个体行为数据进行图像处理与动作识别后，基于姿态自建数据集获取对应目标文本数据，包括：
5.根据权利要求1所述的一种人机互动结果生成方法，其特征在于，基于用户行为记录数据库对所述目标文本数据进行匹配搜索，得到第一匹配结果，包括：
6.根据权利要求1所述的一种人机互动结果生成方法，其特征在于，根据所述第一匹配结果，若不存在与所述目标文本数据相似的历史文本数据，则分析得到所述目标用户的当前使用服务项目，并调用人机互动引擎基于所述当前使用服务项目进行互动响应，包括：
7.根据权利要求
8.根据权利要求7所述的一种人机互动结果生成方法，其特征在于，基于目标用户历史使用记录构建指令匹配度公式来确定最优执行指令，包括：
9.一种人机互动结果生成系统，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种人机互动结果生成方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种人机互动结果生成方法，其特征在于，终端设备实时接收目标用户的个体行为数据，并对所述目标用户的个体行为数据进行转换得到目标文本数据，包括：
3.根据权利要求2所述的一种人机互动结果生成方法，其特征在于，基于所述行为数据类别，对目标用户的个体行为数据选择指定转换方式进行转换得到目标文本数据，包括：
4.根据权利要求3所述的一种人机互动结果生成方法，其特征在于，对所述个体行为数据进行图像处理与动作识别后，基于姿态自建数据集获取对应目标文本数据，包括：
5.根据权利要求1所述的一种人机互动结果生成方法，其特征在于，基于用户行为记录数据库对所述目标文本数据进行匹配搜...
【专利技术属性】
技术研发人员：曹红雨，高峰，
申请(专利权)人：天津市品茗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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