[发明专利]语音交互方法及设备有效

专利信息
申请号: 201810685005.0 申请日: 2018-06-27
公开(公告)号: CN108920604B 公开(公告)日: 2019-08-13
发明(设计)人: 陆永帅 申请(专利权)人: 百度在线网络技术(北京)有限公司
主分类号: G06F16/332 分类号: G06F16/332;G06F16/33;G06F17/27;G10L15/22
代理公司: 北京同立钧成知识产权代理有限公司 11205 代理人: 孙静;刘芳
地址: 100085 北京市*** 国省代码: 北京;11
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 语句 询问 句子向量 语音交互 预设时间段 用户返回 预设条件 关联性 相似度 语料库 回复 返回
【权利要求书】:

1.一种语音交互方法,其特征在于,包括:

判断当前接收到的第一询问语句是否为预设时间段内接收到的首个询问语句;

若否,则获取第二询问语句,所述第二询问语句为接收所述第一询问语句之前接收到的最后一个询问语句;

根据所述第一询问语句的第一句子向量和所述第二询问语句的第二句子向量,得到第三句子向量;

在兜底语料库中获取与所述第三句子向量相似度满足预设条件的第四句子向量对应的第一问答结果,并返回所述第一问答结果;

所述根据所述第一询问语句的第一句子向量和所述第二询问语句的第二句子向量,得到第三句子向量,包括:

对所述第一询问语句的第一句子向量和所述第二询问语句的第二句子向量进行求和或加权平均,得到所述第三句子向量。

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在所述根据所述第一询问语句的第一句子向量和所述第二询问语句的第二句子向量,得到第三句子向量之前,所述方法还包括:

对所述第一询问语句进行分词处理,得到多个第一词语,以及对所述第二询问语句进行分词处理,得到多个第二词语;

根据多个所述第一词语的词向量,得到所述第一询问语句的第一句子向量,以及根据多个所述第二词语的词向量,得到所述第二询问语句的第二句子向量。

3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述在兜底语料库中获取与所述第三句子向量相似度满足预设条件的第四句子向量对应的第一问答结果,包括:

获取所述兜底语料库中各第五句子向量与所述第三句子向量的相似度,所述兜底语料库中包括第一问答对,以及所述第一问答对中的第三询问语句对应的第五句子向量;

将与所述第三句子向量的相似度最高的第五句子向量作为所述第四句子向量;

在所述兜底语料库中获取所述第四句子向量对应的第一问答结果。

4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述获取所述兜底语料库中存储的各第五句子向量与所述第三句子向量的相似度,包括:

获取所述兜底语料库中存储的各第五句子向量与所述第三句子向量的余弦相似度。

5.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述获取所述兜底语料库中存储的各第五句子向量与所述第三句子向量的相似度之前,还包括:

从网络中获取聊天封闭集,并根据所述聊天封闭集获取第一问答对;

根据所述第一问答对,得到所述兜底语料库。

6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述在判断当前接收到的第一询问语句是否为预设时间段内接收到的首个询问语句之前,所述方法还包括:

判断问答语料库中是否存在所述第一询问语句对应的第二问答对,得到的判断结果为否。

7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,若所述第一询问语句为预设时间段内接收到的首个询问语句,所述方法还包括:

根据所述第一询问语句的第一句子向量,在所述兜底语料库中获取与所述第一句子向量相似度满足预设条件的第六句子向量对应的第二问答结果,并返回所述第二问答结果。

8.一种语音交互设备,其特征在于,包括:

判断模块,用于判断当前接收到的第一询问语句是否为预设时间段内接收到的首个询问语句;

语句获取模块,用于在判断模块的判断结果为否时,则获取第二询问语句,所述第二询问语句为接收所述第一询问语句之前接收到的最后一个询问语句;

处理模块,用于根据所述第一询问语句的第一句子向量和所述第二询问语句的第二句子向量,得到第三句子向量;

结果获取模块,用于在兜底语料库中获取与所述第三句子向量相似度满足预设条件的第四句子向量对应的第一问答结果,并返回所述第一问答结果;

所述处理模块具体用于,对所述第一询问语句的第一句子向量和所述第二询问语句的第二句子向量进行求和或加权平均处理,得到所述第三句子向量。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于百度在线网络技术(北京)有限公司,未经百度在线网络技术(北京)有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201810685005.0/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top