[发明专利]数据处理系统中的方法、程序产品、装置和系统

权利要求书

1.一种在包括至少一个处理器和至少一个存储器的数据处理系统中的方法，所述至少一个存储器包括由所述至少一个处理器执行以使所述至少一个处理器实现自动对话系统的指令，所述自动对话系统用于在自动对话系统和客户端计算设备的用户之间进行自然语言对话，其中所述方法包括：

由自动对话系统经由客户端计算设备接收与来自用户的用户输入对应的自然语言文本，所述自然语言文本具有自然语言文本的有歧义部分；

由自动对话系统分析与用户对应的用户简档信息，以识别用户简档信息中的至少一个异常；

由自动对话系统预测与所述至少一个异常相关联的至少一个用户意图，其中所述用户意图指示来自用户的用户输入的潜在原因；

由自动对话系统基于预测出的至少一个用户意图消除自然语言文本的有歧义部分的歧义，以生成与用户输入对应的消除歧义的自然语言文本；

由自动对话系统基于消除歧义的自然语言文本生成对用户输入的响应；以及

由自动对话系统向客户端计算设备输出响应，从而进行自然语言对话。

2.如权利要求1所述的方法，其中消除自然语言文本的有歧义部分的歧义包括基于所述至少一个用户意图的预测进行词消除歧义、引用消除歧义、主题消除歧义或解析消除歧义中的至少一个。

3.如权利要求1所述的方法，其中分析与用户对应的用户简档信息以识别用户简档信息中的至少一个异常包括：识别在预定时间段内用户简档信息中的、指示用户简档信息的至少一个变量的异常改变的统计、模式或趋势，并确定指示所述至少一个变量的异常改变的原因的相关因素。

4.如权利要求3所述的方法，其中通过将预定义的规则应用于在预定时间段内用户简档信息中的统计、模式或趋势来识别所述至少一个异常，并且其中所述预定义的规则中的每一个指定对应的阈值改变量，所述对应的阈值改变量指示用户简档信息的至少一个变量中的对应变量的异常。

5.如权利要求4所述的方法，其中在预定义的规则中指定的阈值改变量是基于其他用户对由自动对话系统针对其它对话会话中的对应变量生成的对话的响应通过机器学习处理自动学习的。

6.如权利要求1所述的方法，其中分析与用户对应的用户简档信息以识别用户简档信息中的至少一个异常还包括：

确定所述至少一个异常的强度；以及

通过自动对话系统的模糊逻辑将所述至少一个异常的强度映射到强度分类，其中所述自动对话系统基于所述至少一个异常的强度到强度分类的映射来预测与所述至少一个异常相关联的至少一个用户意图。

7.如权利要求6所述的方法，其中将所述至少一个异常的强度映射到强度分类包括生成与强度分类对应的概率值，并且其中预测与所述至少一个异常相关联的至少一个用户意图包括选择具有最高概率值的用户意图以用于消除自然语言文本的有歧义部分的歧义。

8.如权利要求1所述的方法，其中基于预测出的至少一个用户意图消除自然语言文本的有歧义部分的歧义包括：

为所述至少一个用户意图中的每一个生成其中有歧义部分被消除歧义的自然语言文本的对应的消除歧义的版本，其中对于所述至少一个用户意图中的不同用户意图，不同的消除歧义的版本利用有歧义部分的不同消除歧义来生成；

基于与对应的至少一个用户意图相关联的权重值，对与自然语言文本的消除歧义的版本中的每一个相关联的置信度得分进行加权；以及

基于消除歧义的版本中的每一个的加权的置信度得分来选择自然语言文本的消除歧义的版本。

9.如权利要求8所述的方法，其中对置信度得分进行加权还包括基于与至少一个意图对应的改变的强度和自然语言文本的解析的置信度来对置信度得分进行加权。