[发明专利]一种多轮对话的场景意图中断方法

说明书

本发明公开一种多轮对话的场景意图中断方法，所述方法在抽取出用户初始意图后进行再判断，计算用户当前意图与最近历史意图的空间距离，将该空间距离与设置的阈值相比较从而得出用户当前会话是正常会话、已提问过的相似问题或者是与历史意图距离过大需要再确认的问题，根据用户的真实意图给出相应的结构化引导性问题或者答案。引入再判断机制，可以确认用户的真实意图或者避免实际场景中周围环境噪声的影响，可以避免多轮对话场景误切换的情况发生，并提高多轮对话的容错能力，能自动适应完成多轮交互过程中出现的意图中断问题。

技术领域

本发明涉及一种多轮对话的场景意图中断方法，属于人工智能领域。

背景技术

垂直领域的智能人机交互系统的优越性取决于其多轮对话的能力，这也是为何业界把智能人机交互系统研究重点放在多轮对话。常见的多轮对话系统通常采取如下策略：首先获取到用户问题后进行自然语言处理获取内在信息以及隐含信息；同时利用上下文信息进行对话意图判断以及场景建模，根据对话过程中已提供的信息以及预设模型中缺少的信息进行针对性的问答。很明显在上述策略中用户意图的不同将直接决定多轮对话系统分支的走向以及对话的推进。

在目前用户意图驱动的多轮对话系统中多轮对话实质上是在不同的场景意图之间的开始、跳转、复位、结束。如何在自然语言交互过程中如何进行新意图的建立，何时进行意图的切换、如何判断意图的结束决定着多轮对话系统的质量和用户体验。但是多数的对话系统当用户意图出现不同时立即进行场景切换和话题转移，这有点不符合正常合理的对话过程。在人们的日常交互中如果两人正在谈论某一话题，在话题结束前一般不会出现话题内容的大幅度转换。倘若突然进行急剧话题转换，另一方往往会做出意图确认的回应。所以有必要在多轮对话系统中加入中断机制对意图进行再判断，判断当前后意图出现差别超过特定阈值时，则不进行话题的转变，否则进行话题的转变。但是多数的对话系统当用户意图出现不同时立即进行场景切换和话题转移，缺乏再判断机制，导致多轮对话场景误切换的情况发生。

针对现有技术的缺陷，本发明提供一种多轮对话的场景意图中断方法，能自动适应完成多轮交互过程中出现的意图中断问题。

为了解决所述技术问题，本发明采用的技术方案是：一种多轮对话的场景意图中断方法，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初始意图；S04）、基于历史信息、结构化文本信息和用户初始意图，自适应判断用户真实意图，实现对对话意图的再判断以及对话容错；S05）、基于用户真实意图和对话模式，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。

本发明所述多轮对话的场景意图中断方法，步骤S04中，通过机器学习算法对用户初始意图进行再判断，首先对用户初始意图进行向量化，获得用户初始意图在高维空间的向量，计算用户初始意图Iten_i与最近历史意图Iten_i-1的空间距离Dis，并设置第一阈值Th₁和第二阈值Th₂，Th₁< Th₂，如果Dis小于第一阈值Th₁，表明当前意图与历史意图重合度过大，步骤S05中生成提醒用户已经提问过相似问题的答案，如果Dis大于第二阈值Th₂，表明当前意图与历史意图距离过大，此时不应进行意图跳转需要进行意图确认，步骤S05中生成进行意图确认的结构化引导性问题；如果Dis大于第一阈值Th₁小于第二阈值Th₂，则根据用户真实意图进行正常的意图中断及跳转。

本发明所述多轮对话的场景意图中断方法，采用Word2Vec对用户初始意图进行向量化，采用杰卡德相似距离计算当前用户意图Iten_i与最近历史意图Iten_i-1的空间距离Dis。