[发明专利]一种智能聊天机器人中对输入语句的优化方法及装置

权利要求书

1.一种智能聊天机器人中对输入语句的优化方法，其特征在于，所述方法包括步骤如下：

步骤S1：利用输入对话语句的智能聊天机器人的客户端，客户端后台的数据库把客户端的用户与智能聊天机器人的对话传送给服务器；

步骤S2：服务器提取对话语句的句子主干部分类型；按照句子主干部分的类型，对句子主干部分进行补充改写优化，获得补充改写的用户当前输入对话句；

该方法还包括：通过服务器对上文在参考时间内的人机聊天记录、对用户以及智能聊天机器人的前几轮的语句进行句型拆解和词性分析，获得句子主干部分和句子结构信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用汉语言处理包分别对所述语句进行句型拆解与词性分析。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述句型拆解与词性分析，得到名词属性、动词属性、形容词属性、疑问代词属性、不定代词属性、人称代词属性以及语气词属性信息用于提取句子主干部分。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将补充改写的用户当前输入对话句返回给智能聊天机器人的客户端后台数据库。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述句子主干部分归类为成分缺失类型的补充改写优化步骤包括：

步骤S21a：获取上文对话历史信息；

步骤S22a：判断句子为句子成分缺失类型，则调用句子成分缺失类型的处理模式，联系上文对话历史进行改写优化；

步骤S23a：输出改写优化语句传给语料库进行对话的匹配，从智能聊天机器自身的语言数据库中匹配出符合用户意愿、符合当前对话语境的回复句，并将所述回复句回复给用户。

6.根据权利要求 1所述的方法，其特征在于，对所述句子主干部分归类为主谓宾的缺失类型的补充改写优化步骤包括：

步骤S21b：获取上文对话历史信息；

步骤S22b：判断句子为主谓宾的缺失类型，则调用主谓宾的缺失类型的处理模式，联系上文对话历史进行改写优化；

步骤S23b：输出改写优化语句传给语料库进行对话的匹配，从智能聊天机器自身的语言数据库中匹配出符合用户意愿、符合当前对话语境的回复句，并将所述回复句回复给用户。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述句子主干部分归类为不定代词替换类型的补充改写优化步骤包括：

步骤S21c：获取上文对话历史信息；

步骤S22c：判断句子为不定代词替换类型，则调用不定代词替换类型的处理模式，联系上文对话历史进行改写优化；

步骤S23c：输出改写优化语句传给语料库进行对话的匹配，从智能聊天机器自身的语言数据库中匹配出符合用户意愿、符合当前对话语境的回复句，并将所述回复句回复给用户。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述句子主干部分归类为特殊句式类型的改写并优化步骤包括：

步骤S21d：获取上文对话历史信息；

步骤S22d：判断句子为特殊句式类型，则调用特殊句式类型的处理模式，联系上文对话历史进行改写优化；

步骤S23d：输出改写优化语句传给语料库进行对话的匹配，从智能聊天机器自身的语言数据库中匹配出符合用户意愿、符合当前对话语境的回复句，并将所述回复句回复给用户。

9.一种使用权利要求1所述方法的智能聊天机器人中对输入语句的优化装置，其特征在于，该装置包括：

利用输入对话语句的智能聊天机器人的客户端；以及

连接到所述客户端的服务器，客户端后台的数据库把当前语句以及在之前参考时间内用户与智能聊天机器人的其他几轮对话传送给服务器；

所述服务器设置有第一模块、第二模块和处理模块，其中：

第一模块，对输入对话语句的句子分别进行句型拆解与词性分析，并提取句子主干成分；

第二模块，对用户当前输入的对话语句分析归类，获得对话语句的类型，并提取属于缺失句子成分；

处理模块，调用各个类型的处理模式并联系上文历史对话语句进行改写补全，从智能聊天机器人自身的语言数据库中匹配出符合用户意愿、符合当前对话语境的回复句，最后返回输出改写完成后的用户当前输入对话句到智能聊天机器人的客户端后台数据库。