[发明专利]一种对话机器人系统有效
申请号: | 201710374299.0 | 申请日: | 2017-05-24 |
公开(公告)号: | CN107133349B | 公开(公告)日: | 2018-02-23 |
发明(设计)人: | 冯洋;成昱虹;王玉珍 | 申请(专利权)人: | 北京无忧创新科技有限公司 |
主分类号: | G06F17/30 | 分类号: | G06F17/30;G06F17/27 |
代理公司: | 北京力量专利代理事务所(特殊普通合伙)11504 | 代理人: | 宋林清 |
地址: | 100041 北京市石景山*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 对话 机器人 系统 | ||
技术领域
本发明涉及人机交互技术领域,尤其涉及一种对话机器人系统。
背景技术
对话机器人,又称聊天机器人,或者问答系统,是指能够让人和机器之间,使用自然语言的方式进行沟通交流的软件系统。随着以深度学习为代表的人工智能技术的进步,对话机器人系统,迎来了新一轮的发展热潮。目前,对话机器人一定程度上已经能够理解来自用户的自然语言问题所表达的真实语义,甚至可以结合对话过程中的上下文信息,从而给出最合适的答案。正因为此,对话机器人,已经开始在人们的工作和生活中扮演越来越重要的角色,这也使得对话机器人背后的自然语言处理技术被称为人工智能皇冠上的明珠,成为科研界、企业界持续关注的热点方向。
目前已有的对话机器人系统,在日常对话,知识问答,任务对话上已经取得比较好的效果。日常对话是指用户和机器人进行寒暄、闲聊,比如“你好”、“你有男朋友吗”这类问题,这类问题用户期望机器人能够像人一样进行恰当、聪明、幽默、诙谐的回复;知识问答是指用户希望通过询问机器人获取特定问题的答案,比如“如何办理身份证”、“商品退货的流程”等,这类问题用户期望机器人能够给出准确的解释和说明从而满足用户获取信息的需求;任务对话是指用户希望机器人提供特定的服务,比如“今天的北京的天气”、“帮我预定明天北京到上海的机票”等,这类问题用户期望机器人担当个人助理的角色。这三类对话有一个共同的特点,就是触发条件依赖用户的主动提问,机器人基于自己的知识库和支持的服务类型被动式回答。
但是,很多服务行业都存在需要主动式服务的场景,特别是一些需要进行信息收集的场景,以出国旅游中的美国签证办理服务为例,签证办理服务人员需要向用户询问上百个问题,涉及用户的基本信息、护照信息、职业与通信信息、旅游信息、家庭成员信息等等,这个信息收集的过程对服务人员来说冗长、枯燥、耗时、易错。目前的被动式对话机器人受限于依赖用户主动提问的触发机制无法胜任这些工作,因此这些工作都需要通过人工来完成,给企业带来非常大的人力成本,制约了企业的进一步发展。这就使得发明一种主动交互式对话机器人系统,同时具备日常对话、知识问答、任务对话、主动对话的能力变得非常迫切。
发明内容
本发明提出一种对话机器人系统,从而使得对话机器人在具备日常对话、知识问答和任务对话的能力的基础上,可以根据特定场景主动触发一系列特定话术,与用户进行沟通,收集并校验用户的答案,执行相应的业务命令。
本发明提出一种对话机器人系统,该系统包括:多媒体处理模块、多渠道接入模块、场景决策模块、日常对话子系统、知识问答子系统、主动对话子系统、任务对话子系统和状态管理模块;
多媒体处理模块支持用户与对话机器人之间进行文本、语音、图片或者其他多媒体形式的交互;
多渠道接入模块支持将对话机器人系统部署到pc网站或移动网站或微信或QQ或微博或APP或其他渠道中;
场景决策模块根据来自用户的问题和上下文信息,按照一定的逻辑决定本次交互具体调用四个子系统中的一个或者多个子系统;
日常对话子系统用于完成与用户之间的闲聊性对话;
知识问答子系统用于完成与用户之间的业务性对话;
任务子系统用于完成与用户之间的涉及服务调用的对话;
主动对话子系统用于与用户主动对话;
状态管理模块用于汇总一次对话中针对接下来一次与用户的交互来自一个或者多个子系统中的问题或者答案。
进一步的,场景决策模块包括:问题理解子模块,规则判断子模块,自动分类子模块和交互生成子模块;
(1)问题理解子模块
通过分词、词性标注、命名实体识别、指代消解、省略恢复、实体抽取和其他方式对问题进行语义层次的理解;
(2)规则判断子模块
系统支持配置人工规则,用于基于问题的内容直接指定相应的一个或者多个子系统来进行处理。当用户问题命名某条规则后,将不再触发自动分类子模块;
(3)自动分类子模块
基于大量的包含日常对话、知识问答、任务对话、主动对话的日志信息,训练一个问题自动分类器,使用此分类器来判断针对某一个问题,具体应该调用哪一个或者几个子系统;
(4)交互生成子模块
交互生成子模块的输入为来自一个或者多个子系统的针对下一次交互的回复选择,该模块按照多种特征权重对这些回复选择进行打分,从而选择出最适合的下一次交互,发送给用户。
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