[发明专利]对基于自然智能的人机交互系统进行训练的方法

权利要求书

1.一种对基于自然智能的人机交互系统进行训练的方法，其中，

包括：

生成与标准表达对应的文字脚本，

通过文本语音转换工具得到与所述文字脚本对应的语音，

将各条语音分别转换为次级语言信息，

其中，次级语言信息的信息颗粒度的数量级小于文字的信息颗粒度的数量级，

所述次级语言信息和与其对应标准表达作为配对数据被存储在数据库，

对于数据库中已有的成对的次级语言信息和标准表达，将该次级语言信息的元素的各种排列组合与该标准表达或者该标准表达的元素的各种排列组合进行循环迭代，建立次级语言信息的元素的各种排列组合与标准表达或或标准表达的元素的各种排列组合之间的对应关系，获得更多的次级语言信息与标准表达的配对数据，并存储在所述数据库中。

2.根据权利要求1所述的对基于自然智能的人机交互系统进行训练的方法，其中，

输入语音，

将输入的语音转换为次级语言信息，

将从输入的语音转换得到的次级语言信息与数据库中已有的次级语言信息进行比较，然后根据比较结果来确定与该次级语言信息对应的标准表达，和/或计算将该次级语言信息正确对应到某标准表达的概率，

如果机器理解能力不够成熟，不足以或者不确定将该次级语言信息转换到某标准表达，那么进行人工辅助理解，

通过人工对所述输入的语音进行理解，得到标准表达，并且将从该语音得到的次级语言信息与该标准表达对应起来，得到新的配对数据存入所述数据库。

3.根据权利要求2所述的对基于自然智能的人机交互系统进行训练的方法，其中，对于所述新的次级语言信息与标准表达或标准表达组合的配对数据或者新的自然表达与标准表达或标准表达组合的配对数据，将其中的次级语言信息或者由自然表达转换得到的次级语言信息的元素的各种排列组合与其中的标准表达或标准表达组合本身或者该标准表达或标准表达组合的元素的各种排列组合进行循环迭代，建立次级语言信息的元素的各种排列组合与标准表达或标准表达组合本身或者该标准表达或标准表达组合的元素的各种排列组合之间的对应关系，获得更多的次级语言信息与标准表达或标准表达组合的配对数据，并存储在所述数据库中。

4.根据权利要求2所述的对基于自然智能的人机交互系统进行训练的方法，其中，通过人工辅助理解纠正所述数据库中次级语言信息与标准表达或标准表达组合之间错误的对应关系。

5.根据权利要求2所述的对基于自然智能的人机交互系统进行训练的方法，其中，

通过自信度来衡量机器理解能力，

其中，基于次级语言信息与标准表达的对应关系来计算所述自信度。

6.根据权利要求5所述的对基于自然智能的人机交互系统进行训练的方法，其中，从自然表达得到次级语言信息之后，通过深度神经网络、有穷状态转换器、自动编码器解码器中的一个或多个来产生对单条或多条标准表达的对数概率或相类似分数，再利用归一化的指数函数来计算出对于该条或该多条标准表达的自信度。

7.根据权利要求1所述的对基于自然智能的人机交互系统进行训练的方法，次级语言信息的信息颗粒度是文字的信息颗粒度的1/10～1/1000。

8.根据权利要求1所述的对基于自然智能的人机交互系统进行训练的方法，其中，用循环迭代得到的次级语言信息测试机器对于次级语言信息到标准表达的转换，并将不能被正确转换的次级语言信息及其应正确对应的标准表达写入对照表，对于后续输入的自然表达，由自然表达转换的次级语言信息先与对照表中存储的次级语言信息进行对比。

9.根据权利要求1所述的对基于自然智能的人机交互系统进行训练的方法，其中，在对次级语言信息与标准表达的配对数据进行循环迭代时，也对次级语言信息到标准表达的转换模型进行循环优化。