[发明专利]一种优化人机交互的方法与系统

说明书

本发明公开了一种优化人机交互的方法，其包括多维度获取用户待交互信息；对用户的待交互信息进行算法转化，得到用户文本信息；对用户文本信息进行本地设备端与云端的判断性层叠式算法匹配，得到反馈数据，即神经元；获取神经元中的文本和/或指令信息，并进行多维度输出。其系统包括输入模块，多维度录入用户待交互信息，并将其转化为文本信息；本地和云端结合的语义平台，对文本信息进行本地设备端与云端的判断性层叠式算法匹配，得到反馈数据；指令传输接口，对反馈数据进行数据传输；输出模块，根据接收到的反馈数据，进行相应信息的转化与多维度输出。该优化人机交互的方法与系统优化了用户体验，并能够更全面地进行设备的交互反馈。

技术领域

本发明涉及人工智能领域，具体涉及一种优化人机交互的方法与系统。

背景技术

随着科技的进步，在许多公共和非公共的场所出现了很多自助服务的机器设备；比如，自助售货机、自助售票机、商场的地图机、门店的商品介绍机以及景区的景点讲解机等等；各行各业都出现了人和机器直接交互并获取服务的场景，这类人机交互设备为各行各业提供了更加稳定、方便、直观和自然的交互方式；但是在较多领域的这类交互场景设备，使用起来存在诸多限制，在交互数据的录入与反馈过程中，存在诸多痛点，例如：在设备信息反馈和用户信息的获取方面，均不够理想。

发明内容

本发明的目的在于提供一种优化了用户体验，能够更准确、全面地进行设备交互反馈的优化人机交互的方法与系统。

为了达到上述发明目的，本发明采用的技术方案为：提供一种优化人机交互的方法，其包括：

S1.多维度获取用户待交互信息；

S2.对用户待交互信息进行算法转化，得到用户文本信息；

S3.对用户文本信息进行本地设备端与云端的判断性层叠式算法匹配，得到反馈数据，即神经元；

S4.获取神经元中的文本和/或指令信息，并进行多维度输出。

进一步地，用户输入信息包括文字信息、语音信息、图像信息以及屏幕的点击操作信息。

进一步地，S2的具体步骤包括：

用户直接输入文本信息，得到用户输入文本信息；

和/或分析用户的点击操作信息，对点击操作信息进行算法转化，得到用户的点击操作文本信息；

和/或利用语音识别引擎识别用户的录入语音信息，对录入语音信息进行算法转化，得到用户的语音文本信息；

和/或利用人脸识别引擎识别采集到的图像信息，分析判断图像信息中人物的性别信息、年龄信息和肤质信息，并对人物的性别信息、年龄信息和肤质信息分别进行算法转化，得到用户的图像文本信息。

进一步地，S3的具体步骤包括：

以设备端语义解析数据库为基础，对用户文本信息进行语义分析，得到反馈数据，即神经元；

若匹配失败，则以云端领域化语义解析数据库为基础，对用户文本信息进行语义分析，得到反馈数据，即神经元；

若匹配再次失败，则最终以云端通用化语义解析数据库为基础，对用户文本信息进行语义分析，得到反馈数据，即神经元。

进一步地，神经元包括反馈文本和指令集合。

进一步地，S4的具体步骤包括：

利用文本转语音引擎将神经元中的反馈文本信息转化为音频并播放；

和/或获取神经元中的目标音频指令信息并播放目标音频；

和/或获取神经元中的目标视频指令信息并播放目标视频；