[发明专利]人工智能交互方法及人工智能交互装置

权利要求书

1.一种人工智能交互方法，包括：

从语料库中获取角色的语料资源进行向量化处理，形成角色的角色语料；

通过神经网络模型对角色语料进行自然语言语义识别，形成确定角色，形成所述确定角色的语句情绪特征，形成所述确定角色的性格特征；

通过对交互信息输入的情绪判断将所述确定角色的语句情绪特征与交互信息响应相结合，形成情绪交互信息输出，其中，

所述形成确定角色包括：

通过第一神经网络模型处理所述角色语料，输出语料短语；

对所述语料短语中的词语进行词性标记；

根据所述词性标记对所述语料短语进行统计形成所述确定角色。

2.如权利要求1所述的人工智能交互方法，其特征在于所述形成确定角色的语句情绪特征包括：

根据所述确定角色对所述语料短语进行分类，形成所述确定角色的角色语料短语，从所述确定角色的所述角色语料短语中获取前导对话关键词；

结合现有交互信息响应中的关键词列表和所述确定角色的所述前导对话关键词，形成所述确定角色的专有关键词列表。

3.如权利要求2所述的人工智能交互方法，其特征在于所述形成确定角色的语句情绪特征还包括：

通过第二神经网络模型处理所述确定角色的所述角色语料短语，将所述角色语料短语形成按情绪特征分类的所述确定角色的情绪语料短语，形成所述确定角色的所述语句情绪特征；

通过自然语言结构对所述确定角色的所述角色语料短语进行统计，形成与所述确定角色的所述语句情绪特征对应的情绪语言结构。

4.如权利要求3所述的人工智能交互方法，其特征在于所述形成确定角色的性格特征包括：

对所述确定角色的所述情绪语料短语进行情绪频次统计，形成所述确定角色的性格特征。

5.如权利要求1所述的人工智能交互方法，其特征在于所述形成确定角色的语句情绪特征包括：

对所述语料短语中的专用名词和专用名词上下文联系进行频率统计，形成所述专用名词的相关关联名词表达语料。

6.如权利要求3或4所述的人工智能交互方法，其特征在于所述通过对交互信息输入的情绪判断将所述确定角色的语句情绪特征与交互信息响应相结合包括：

接收交互信息输入的文本词汇或情绪控制信息；

提取交互信息输入的文本词汇，通过与所述确定角色的所述情绪语料短语进行匹配提取所述确定角色的情绪特征；

通过所述确定角色的情绪特征获得所述确定角色的所述情绪语言结构，将所述确定角色的所述专有关键词列表中的所述前导对话关键词与现有交互信息响应中的标准响应信息按情绪语言结构结合。

7.如权利要求3或4所述的人工智能交互方法，其特征在于所述通过对交互信息输入的情绪判断将所述确定角色的语句情绪特征与交互信息响应相结合包括：

接收交互信息输入的文本词汇或情绪控制信息；

提取交互信息输入的文本词汇，通过与所述确定角色的所述情绪语料短语进行匹配提取所述确定角色的情绪特征；

提取交互信息输入的文本词汇，通过与所述语料短语中的专用名词进行匹配提取所述确定角色的专用名词的相关关联名词表达语料；

通过所述确定角色的情绪特征获得所述确定角色的所述情绪语言结构，将所述确定角色的所述专用名词的相关关联名词表达语料与现有交互信息响应中的标准响应信息按所述情绪语言结构结合。

8.如权利要求3或4所述的人工智能交互方法，其特征在于所述通过对交互信息输入的情绪判断将所述确定角色的语句情绪特征与交互信息响应相结合包括：

接收交互信息输入的文本词汇或情绪控制信息；

提取交互信息输入的情绪控制信息，匹配确定角色，以及确定角色的情绪特征；

通过确定角色的情绪特征获得确定角色的情绪语言结构，将确定角色的专有关键词列表中的前导对话关键词与现有交互信息响应中的标准响应信息按情绪语言结构结合。

9.一种人工智能交互装置，包括：

语料短语生成模块，用于从语料库中获取角色的语料资源进行向量化处理，形成角色的角色语料；

语义识别模块，用于通过神经网络模型对所述角色语料进行自然语言语义识别，形成确定角色，形成所述确定角色的语句情绪特征，形成所述确定角色的性格特征；

情绪结合模块，用于通过对交互信息输入的情绪判断将所述确定角色的语句情绪特征与交互信息响应相结合，形成情绪交互信息输出，其中，

所述语义识别模块用于通过第一神经网络模型处理所述角色语料，输出语料短语，对所述语料短语中的词语进行词性标记，并根据所述词性标记对所述语料短语进行统计形成所述确定角色。