[发明专利]一种基于知识图谱的人机对话的方法及装置

权利要求书

1.一种基于知识图谱的人机对话的方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：接收用户发送的语句，获取该语句的上文语句，并确定该语句和上文语句的类别；

S2：根据该语句的类别和上文语句的类别来确定该语句的最终所属类别；步骤S2具体包括以下子步骤：

S21：根据该语句的类别和上文语句的类别来确定所述语句的类别等级和上文语句的类别等级；

S22：判断所述语句的类别等级是否大于上文语句的类别等级，如果是，则选用所述语句的类别作为该语句的最终所属类别，如果否，则选用上文语句的类别作为该语句的最终所属类别；

S3：通过知识图谱抽取该语句中的特征词，并判断所有特征词是否有关联，如果有，则根据特征词的关联生成回复，如果没有，则执行步骤S4；

S4：根据聊天对话库对该语句进行对话匹配，如果匹配成功，则生成回复，如果失败，则执行步骤S5；

S5：对该语句进行正则模式匹配，如果匹配成功，则生成相应的回复，如果匹配失败，则执行步骤S6；

S6：根据该语句的最终所属类别进行分析处理并生成回复，步骤S6具体包括以下子步骤：

S61：根据该语句的最终所属类别抽取与该语句的最终所属类别相关的属性特征；

S62：根据所得属性特征的抽取程序，抽取与属性特征对应的属性；

S63：根据所得属性生成回复。

2.如权利要求1所述的基于知识图谱的人机对话的方法，其特征在于，步骤S4具体包括以下子步骤：

S41：根据聊天对话库对该语句进行全文搜索；

S42：通过Jaccard Similarity算法计算聊天对话库中候选语句与输入语句的相似度；

S43：判断所得相似度是否大于一阈值，如果大于该阈值，则选择相应语句进行回复，如果小于该阈值，则执行步骤S5。

3.如权利要求2所述的基于知识图谱的人机对话的方法，其特征在于，所述阈值为0.7。

4.一种基于知识图谱的人机对话的装置，其特征在于，包括以下模块：

接收模块：用于接收用户发送的语句，并获取该语句的上文语句，并确定该语句和上文语句的类别；

分类模块：用于根据该语句的类别和上文语句的类别来确定该语句的最终所属类别；分类模块具体包括以下子模块：

等级确定模块：根据该语句的类别和上文语句的类别来确定所述语句的类别等级和上文语句的类别等级；

第一判断模块：判断所述语句的类别等级是否大于上文语句的类别等级，如果是，则选用所述语句的类别作为该语句的最终所属类别，如果否，则选用上文语句的类别作为该语句的最终所属类别；

知识图谱模块：用于通过知识图谱抽取该语句中的特征词，并判断所有特征词是否有关联，如果有，则根据特征词的关联生成回复，如果没有，则执行聊天匹配模块；

聊天匹配模块：用于根据聊天对话库对该语句进行对话匹配，如果匹配成功，则生成回复，如果失败，则执行正则匹配模块；

正则匹配模块：用于对该语句进行正则模式匹配，如果匹配成功，则生成相应的回复，如果匹配失败，则执行分析处理模块；

分析处理模块：用于根据该语句的最终所属类别进行分析处理并生成回复，分析处理模块具体包括以下子模块：

属性抽取模块：用于根据该语句的最终所属类别抽取与该语句的最终所属类别相关的属性特征；

属性匹配模块：用于根据所得属性特征的抽取程序，抽取与属性特征对应的属性；

回复模块：用于根据所得属性生成回复。

5.如权利要求4所述的基于知识图谱的人机对话的装置，其特征在于，聊天匹配模块具体包括以下子模块：

全文搜索模块：用于根据聊天对话库对该语句进行全文搜索；

计算模块：用于通过Jaccard Similarity算法计算聊天对话库中候选语句与输入语句的相似度；

第二判断模块：用于判断所得相似度是否大于一阈值，如果大于该阈值，则选择相应语句进行回复，如果小于该阈值，则执行正则匹配模块。

6.如权利要求5所述的基于知识图谱的人机对话的装置，其特征在于，所述阈值为0.7。