[发明专利]一种基于标签识别和自然语言语义分析的人-物交互方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种基于标签识别和自然语言语义分析的人-物交互方法，属于信息处理技术领域。

背景技术

人们在生活中有与物体进行交流以获取并发布信息的需求，比如与旅游景点的展板进行交互获取历史文化信息，与饭店中的餐桌进行交互获取菜单信息或者与一棵蔬菜进行交互获取其生长及运输过程的信息。

但是，随着交互对象的复杂化与多样化，传统的指令式“人-物”交互方式已经不能满足人们的需求。人们需要一种更加自然、通用的交互方式。本发明使用人类熟悉的自然语言作为“人-物”交互的方式，满足了人与物体进行有效信息交互的需求，简单易用；并在此基础上，构建了物体间的社交网络，使得个体智能可以在更大范围内传播。

发明内容

本发明的目的是提出一种基于标签识别和自然语言语义分析的“人-物”交互方法，使得物体能与人类进行自然交流，并通过构建物体间社交网络，使得个体智能在更大范围内传播。

本发明提出的基于标签识别和自然语言语义分析的人-物交互方法，该方法包括以下步骤：

（1）为一个物体设定一个身份识别码，并将该身份识别码存储在服务器的中；

（2）为上述物体构建一个数据库，数据库中包括文档集、图片集和评论集，其中的文档集中存储该物体的文字信息，图片集中存储物体的图片信息，评论集中存储用户对该物体的评论信息，并建立一个该物体的身份识别码与数据库中相应信息之间的映射表；

（3）为上述物体建立一个自然语言的语义库，将语义库中的语义组成一棵语义树；

（4）根据用户输入的自然语言，利用步骤（3）的语义树，该物体输出相应的自然语言，具体过程包括以下步骤：

（4-1）将用户输入的自然语言划分为多个中文词语；

（4-2）将多个中文词语与步骤（3）的语义树进行匹配，得到与用户输入的自然语言相对应的语言模板；

（4-3）根据该物体的身份识别码和步骤（2）的映射表，从步骤（2）的数据库中检索到该物体的文字信息和评论信息；

（4-4）将（4-3）的文字信息和评论信息与步骤（4-2）的语言模板进行匹配，得到与用户输入的自然语言相对应的自然语言。

本发明提出的基于标签识别和自然语言语义分析的人-物交互方法，其优点是使用基于自然语言的“人-物”交互方式，更加贴近人们的日常交流习惯，为人与物体的交互提供了创新的解决方案。

附图说明

图1是本发明中自然语言语义处理流程说明图

具体实施方式

本发明提出的基于标签识别和自然语言语义分析的人-物交互方法，该方法包括以下步骤：

（1）为一个物体设定一个身份识别码，并将该身份识别码存储在服务器的中；

在本实施例中，为某餐厅的一张餐桌设定“10000000”作为其身份识别码，并存储在服务器中。

（2）为上述物体构建一个数据库，数据库中包括文档集、图片集和评论集，其中的文档集中存储该物体的文字信息，图片集中存储物体的图片信息，评论集中存储用户对该物体的评论信息，并建立一个该物体的身份识别码与数据库中相应信息之间的映射表；

在本实施例中，为步骤（1）中餐厅的桌子建立一个数据库，数据库的文档集中存储了包括餐厅名，餐厅简介，每日菜单等信息，图片集中存储了包括饭店招牌，菜肴照片等图片信息，评论集中存储了顾客们对本餐厅整体评价，对某菜肴的评价等。这些信息以“10000000”为主键被索引起来。

（3）为上述物体建立一个自然语言的语义库，将语义库中的语义组成一棵语义树；

在本实施例中，为步骤（1）中的桌子建立包括“今天·菜谱·是·什么”“今天·天气·不错”等语义的语义库。并且将有相同前缀结构的语义的前缀合并，并由此构建成语义树，其结构如图1所示。

（4）根据用户输入的自然语言，利用步骤（3）的语义树，该物体输出相应的自然语言，具体过程包括以下步骤：

（4-1）将用户输入的自然语言划分为多个中文词语；

在本实施例中，将“你们这有什么特色菜吗？”分解为“你们这里有什么特色菜吗？”。

（4-2）将多个中文词语与步骤（3）的语义树进行匹配，得到与用户输入的自然语言相对应的语言模板；

在本实施例中，将“你们这里有什么特色菜吗？”和“你们·有·特色菜·”匹配起来，并且找到对应的语言模版“我们这里有[BasicIntepreter::search::*0],您要不要看看？”