[发明专利]一种人工智能对话方法及系统

说明书

本发明提供了一种人工智能对话方法及系统，所述人工智能对话方法，包括：获取人工智能对话系统与用户的多轮对话信息；采用预先训练的多轮对话情境追踪模型侦测所述多轮对话信息对应的情境状态；所述多轮对话情境追踪模型根据所述多轮对话信息对应的情境状态确定所述多轮对话对应的情境状态的转移；将所述情境状态的转移存储在所述多轮对话情境追踪模型中；根据所述存储的所述情境状态的转移推估所述人工智能对话系统回应所述用户所面临的当前情境状态；根据所述当前情境状态产生合适的回应语句，并回复给所述用户。这种方法充分考虑了对话过程中情境状态的转移，可以避免对话过程中语意不连贯、语塞等情况，能够提高用户体验。

技术领域

本发明涉及智能对话技术领域，具体涉及一种人工智能对话方法及系统。

背景技术

当今社会已进入到了一个科技日新月异的时代。其中，一个最明显的标志是高科技产品大量涌入消费市场。它们为人们的工作，生活，交流，学习和交通带来了很大的便利和享受。另一方面，高科技产品的普及也为高科技产品自身的提升带来很大的挑战，比如，人工智能对话系统。

当前的人工智能对话系统大多专注于处理单循环的问答对话，并没有考虑对话话语之间情境状态的转移，无法根据对话语句之间情境状态的转移来产生机器人对话的策略。人工智能对话沟通是一系列前后文相关与多主题情境状态转换的过程，知道对话情境状态的转移对于回答机制来说是相当重要的一个依据。如果不考虑对话语句之间情境状态的转移，在对话过程中会产生对话语意不连贯、语塞等情况，进而无法提升用户与人工智能对话系统进行多轮对话的次数，降低使用者的使用意愿。

发明内容

针对现有技术中的上述缺陷，本发明提供了一种人工智能对话方法及系统，能够侦测对话过程中情境状态的转移，并能根据情境状态的转移推估所述人工智能对话系统回应用户所面临的当前情境状态，选择符合当前情境状态的回应语句，可以提高人工智能对话系统回应的准确度，以提高用户体验。

第一方面，本发明提供的一种人工智能对话方法，包括：

获取人工智能对话系统与用户的多轮对话信息；

采用预先训练的多轮对话情境追踪模型侦测所述多轮对话信息对应的情境状态；

所述多轮对话情境追踪模型根据所述多轮对话信息对应的情境状态确定所述多轮对话信息对应的情境状态的转移；

将所述情境状态的转移存储在所述多轮对话情境追踪模型中；

根据所述存储的所述情境状态的转移推估所述人工智能对话系统回应所述用户所面临的当前情境状态；

根据所述当前情境状态产生合适的回应语句，并回复给所述用户。

可选的，所述人工智能对话方法，还包括：

预先采用统计学习算法、机器学习算法、深度学习算法、人工规则中的一种或多种的组合训练多轮对话情境追踪模型。

可选的，所述根据所述存储的所述情境状态的转移推估所述人工智能对话系统回应所述用户所面临的当前情境状态，包括：

根据所述存储的所述情境状态的转移预测所述人工智能对话系统回应所述用户所面临的情境状态的可能几率；

选择所述可能几率最高的情境状态作为当前情境状态。

可选的，所述采用预先训练的多轮对话情境追踪模型侦测所述多轮对话信息对应的情境状态，包括：

采用以下一种或多种方式的组合提取所述多轮对话信息对应的情境状态特征：

采用文字分析技术提取所述多轮对话信息对应的文本对话信息的情境状态特征；

采用语音识别技术提取所述多轮对话信息对应的语音对话信息的情境状态特征；