[发明专利]一种单轮对话和多轮对话的融合方法

权利要求书

1.一种单轮对话和多轮对话的融合方法，其特征在于：包括以下步骤：S01)、获取用户输入的多模态输入信息；S02）、对输入信息进行实体信息的抽取和结构化切片处理，获得结构化文本信息；S03）、基于结构化文本信息抽取用户意图；S04）、基于历史信息、结构化文本信息以及用户意图，融合单轮对话系统和多轮对话系统，自适应判断生成符合用户真实意图的对话模式；S05）、基于用户意图和对话模式，构建对话场景，获得结构化引导性问题或者答案；S06）、基于结构化引导性问题或者答案生成对应的自然语言问题或者答案。

2.根据权利要求1所述的单轮对话和多轮对话的融合方法，其特征在于：步骤S04中，通过缓存机制完成单轮对话和多轮对话的融合，缓存机制缓存多轮对话的概要历史信息和单轮对话的关键信息。

3.根据权利要求1或2所述的单轮对话和多轮对话的融合方法，其特征在于：用户由单轮对话转为多轮对话时，首先缓存单轮对话的关键信息，然后再基于用户的多轮对话信息进行用户意图的再判断，通过意图判决算法发现前后对话为统一场景，将其拓展为多轮对话，给出符合用户真实意图的合理性推荐；如果前后对话为非统一场景，则直接开启新一轮对话。

4.根据权利要求1或2所述的单轮对话和多轮对话的融合方法，其特征在于：用户由多轮对话转为单轮对话时，立即结束多轮对话，将多轮对话转换为单轮对话并清空缓存信息。

5.根据权利要求1所述的单轮对话和多轮对话的融合方法，其特征在于：多模态输入信息包括语音、文本和触摸动作。

6.根据权利要求5所述的单轮对话和多轮对话的融合方法，其特征在于：获取用户输入的多模态输入信息时，利用预先定义动作指令集将触屏动作转换为文本信息、利用基于离线或者云端的语音识别技术将语音文件转换为自然语言文本或者直接接受用户输入的文本信息，并且支持多模态数据的同时录入，其中触屏动作的优先级最高，语音输入优先级次之，文本输入优先级最低。

7.根据权利要求1所述的单轮对话和多轮对话的融合方法，其特征在于：步骤S02中，通过词法分析完成自然语言文本的分词和词性标记，得到自然语言文本的词语集，保留文本的全部信息；然后利用句法分析技术得到关键信息之间的语法依存关系和修饰关系，抽取自然语言文本中关键信息；语义分析基于语义网络完成词语、词组以及句子的渐层语义分析，最终完成自然语言的结构化切片处理，获得结构化文本信息。

8.根据权利要求1所述的单轮对话和多轮对话的融合方法，其特征在于：步骤S03中，采用决策树或者随机森林的机器学习方法，利用结构化文本信息和疑问句类型抽取用户意图，结合系统历史信息和当前对话信息实现结构化文本信息与多个业务场景的之间映射。

9.根据权利要求1或8所述的单轮对话和多轮对话的融合方法，其特征在于：抽取用户意图时，进行多层意图判断。

10.根据权利要求1所述的单轮对话和多轮对话的融合方法，其特征在于：步骤S05中，基于Bayes算法推理机制和知识库模块内部业务信息生成结构化引导性问题或者答案，Bayes算法推理机制基于用户意图以及对话模式，进行深层语义理解，构建对话场景，自动推理获取答案或者引导性问句的关键信息，进而推进人机交互过程。

11.根据权利要求1所述的单轮对话和对轮对话的融合方法，其特征在于：步骤S06中，采用随机算法，灵活动态生成结构化引导性问题或者答案对应的问题或答案，避免答案格式僵化。