[发明专利]基于语义框架的人机对话方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于语义框架的人机对话方法及系统，其根据原始语料创建主题森林结构树并利用主题森林结构树生成语义框架模型，并将主题森林结构树的实体属性映射至语义框架模型中对应的语义槽；人机对话时，对访客问题进行主题类型的匹配,并将访客问题填充至主题类型对应的语义框架模型中的语义槽中；然后将填充后的语义框架模型的语义槽的访客问题映射至主题森林结构树的实体属性中；最后主题森林结构树根据访客问题从知识库中进行问题匹配，并将匹配的问题所对应的答案反馈给访客；从而能够保证获取到准确的、完整的访客问题，以在此基础上保证答案的准确性和提高沟通效率，并且能够主动与访客进行互动，增加用户体验度。

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，特别是一种基于语义框架的人机对话方法及其应用该方法的系统。

背景技术

随着互联网及电子商务的普及应用，及人工智能技术的发展，智能客服越来越常见。智能客服是在大规模知识处理基础上发展起来的一项面向行业应用的，涉及大规模知识处理技术、自然语言理解技术、知识管理技术、自动问答系统、推理技术等等，具有行业通用性，不仅为企业提供了细粒度知识管理技术，还为企业与海量用户之间的沟通建立了一种基于自然语言的快捷有效的技术手段；同时还能够为企业提供精细化管理所需的统计分析信息，可以大大降低企业在客服方面的人工成本。

智能客服的工作原理主要是基于大数据知识处理技术的应用，即通过提取访客的关键词来判断访客的问题，然后从知识库中匹配相应的答案给访客。获得准确答案的前提，是能够提取准确和完整的问题。但是，由于中文语言问题，往往同一个问题有多种表达方法、多种用词习惯等，造成答案与问题词不达意，或者无法识别用户的问题，造成用户体验度下降。

发明内容

本发明为解决上述问题，提供了一种基于语义框架的人机对话方法及系统，其通过主题森林结构树和语义框架模型的映射关系对人机对话内容进行解析，能够保证获取到准确的、完整的访客问题，以在此基础上保证答案的准确性和提高沟通效率。

为实现上述目的，本发明采用的技术方案为：

一种基于语义框架的人机对话方法，其包括以下步骤：

a.根据原始语料创建主题森林结构树，并在所述主题森林结构树中提取每个主题类型对应的实体属性；

b.利用所述主题森林结构树生成语义框架模型，并将所述主题森林结构树的实体属性映射至所述语义框架模型中对应的语义槽；

c.人机对话时，对访客问题进行主题类型的匹配,并将访客问题填充至所述主题类型对应的语义框架模型中的语义槽中；

d.将填充后的语义框架模型的语义槽的访客问题映射至所述主题森林结构树的实体属性中；

e.所述主题森林结构树根据所述访客问题从知识库中进行问题匹配，并将匹配的问题所对应的答案反馈给访客。

优选的，所述的步骤d中，进一步根据映射后的主题森林结构树进行判断所述访客问题是否满足预设条件；当所述访客问题满足预设条件时，所述主题森林结构树根据所述访客问题从知识库中进行问题匹配；当所述访客问题未满足预设条件时，所述主题森林结构树将判断结果反馈至前端的对话机器人。

进一步的，所述实体属性包括必要属性和可选属性，所述语义槽包括必要语义槽和可选语义槽；所述预设条件为必要属性是否完整；人机对话时，对访客问题进行主题类型的匹配,并将访客问题填充至所述主题类型对应的语义框架模型中的必要语义槽和/或可选语义槽中；并将填充后的语义框架模型的必要语义槽和可选语义槽的访客问题映射至所述主题森林结构树的必要属性和可选属性；再进一步根据映射后的主题森林结构树进行判断所述必要属性是否完整；当所述访客问题的必要属性完整时，所述主题森林结构树根据所述访客问题从知识库中进行问题匹配；当所述访客问题的必要属性不完整时，所述主题森林结构树将缺失的必要属性反馈至前端的对话机器人，由所述对话机器人根据缺失的必要属性向访客进行追问，得到所述主题类型的所有必要属性。