[發明專利]一種單輪對話和多輪對話的融合方法在審
| 申請號： | 201711440063.9 | 申請日： | 2017-12-27 |
| 公開（公告）號： | CN108228764A | 公開（公告）日： | 2018-06-29 |
| 發明（設計）人： | 孫濤;許野平;李民;瞿晨非 | 申請（專利權）人： | 神思電子技術股份有限公司 |
| 主分類號： | G06F17/30 | 分類號： | G06F17/30;G06F3/0488;G06F3/16;G06N99/00;G06F17/27 |
| 代理公司： | 濟南泉城專利商標事務所 37218 | 代理人： | 趙玉鳳 |
| 地址： | 250000 山東省濟南市*** | 國省代碼： | 山東;37 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 對話 單輪 多輪 融合 用戶特殊需求 場景模型 對話模式 可變需求 穩定需求 業務類型 影響用戶 用戶意圖 自動調用 引導性 輪數 判定 變更 答案 話題 | ||
1.一種單輪對話和多輪對話的融合方法，其特征在于：包括以下步驟：S01)、獲取用戶輸入的多模態輸入信息；S02）、對輸入信息進行實體信息的抽取和結構化切片處理，獲得結構化文本信息；S03）、基于結構化文本信息抽取用戶意圖；S04）、基于歷史信息、結構化文本信息以及用戶意圖，融合單輪對話系統和多輪對話系統，自適應判斷生成符合用戶真實意圖的對話模式；S05）、基于用戶意圖和對話模式，構建對話場景，獲得結構化引導性問題或者答案；S06）、基于結構化引導性問題或者答案生成對應的自然語言問題或者答案。
2.根據權利要求1所述的單輪對話和多輪對話的融合方法，其特征在于：步驟S04中，通過緩存機制完成單輪對話和多輪對話的融合，緩存機制緩存多輪對話的概要歷史信息和單輪對話的關鍵信息。
3.根據權利要求1或2所述的單輪對話和多輪對話的融合方法，其特征在于：用戶由單輪對話轉為多輪對話時，首先緩存單輪對話的關鍵信息，然后再基于用戶的多輪對話信息進行用戶意圖的再判斷，通過意圖判決算法發現前后對話為統一場景，將其拓展為多輪對話，給出符合用戶真實意圖的合理性推薦；如果前后對話為非統一場景，則直接開啟新一輪對話。
4.根據權利要求1或2所述的單輪對話和多輪對話的融合方法，其特征在于：用戶由多輪對話轉為單輪對話時，立即結束多輪對話，將多輪對話轉換為單輪對話并清空緩存信息。
5.根據權利要求1所述的單輪對話和多輪對話的融合方法，其特征在于：多模態輸入信息包括語音、文本和觸摸動作。
6.根據權利要求5所述的單輪對話和多輪對話的融合方法，其特征在于：獲取用戶輸入的多模態輸入信息時，利用預先定義動作指令集將觸屏動作轉換為文本信息、利用基于離線或者云端的語音識別技術將語音文件轉換為自然語言文本或者直接接受用戶輸入的文本信息，并且支持多模態數據的同時錄入，其中觸屏動作的優先級最高，語音輸入優先級次之，文本輸入優先級最低。
7.根據權利要求1所述的單輪對話和多輪對話的融合方法，其特征在于：步驟S02中，通過詞法分析完成自然語言文本的分詞和詞性標記，得到自然語言文本的詞語集，保留文本的全部信息；然后利用句法分析技術得到關鍵信息之間的語法依存關系和修飾關系，抽取自然語言文本中關鍵信息；語義分析基于語義網絡完成詞語、詞組以及句子的漸層語義分析，最終完成自然語言的結構化切片處理，獲得結構化文本信息。
8.根據權利要求1所述的單輪對話和多輪對話的融合方法，其特征在于：步驟S03中，采用決策樹或者隨機森林的機器學習方法，利用結構化文本信息和疑問句類型抽取用戶意圖，結合系統歷史信息和當前對話信息實現結構化文本信息與多個業務場景的之間映射。
9.根據權利要求1或8所述的單輪對話和多輪對話的融合方法，其特征在于：抽取用戶意圖時，進行多層意圖判斷。
10.根據權利要求1所述的單輪對話和多輪對話的融合方法，其特征在于：步驟S05中，基于Bayes算法推理機制和知識庫模塊內部業務信息生成結構化引導性問題或者答案，Bayes算法推理機制基于用戶意圖以及對話模式，進行深層語義理解，構建對話場景，自動推理獲取答案或者引導性問句的關鍵信息，進而推進人機交互過程。
11.根據權利要求1所述的單輪對話和對輪對話的融合方法，其特征在于：步驟S06中，采用隨機算法，靈活動態生成結構化引導性問題或者答案對應的問題或答案，避免答案格式僵化。
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