[发明专利]一种人机对话系统中组合槽位的配置方法及装置

说明书

本申请提供一种人机对话系统中组合槽位的配置方法及装置，涉及AI技术领域，即使用户说法包括用户设置的组合槽位中实体类型交换顺序的表达，依然可以实现槽位的提取。具体方案包括：Bot平台接收用户在第一界面(即用于为Bot平台的第一技能中的第一意图设置槽位的界面)配置的第一槽位；第一槽位是包括按照用户设定的顺序排列的N个实体类型的组合槽位，N≥2，N为正整数；重组N个实体类型，得到M个第二槽位；M个第二槽位包括N个实体类型中的k个实体类型按照任意顺序排列得到的槽位，k∈{1，2，……，N}；根据一个或多个训练语料和M个第二槽位，对一个或多个训练语料进行训练，使Bot平台具备提取用户说法中的M个第二槽位的能力。

技术领域

本申请实施例涉及人工智能(artificial intelligence，AI)技术领域，尤其涉及一种人机对话系统中组合槽位的配置方法及装置。

背景技术

AI是实现人工智能必不可少的技术。人机交互(如人机语音交互)是一种常见的产品化AI能力，可称为聊天机器人(ChatBot，简称Bot)。ChatBot可以分为两种：开放域(OpenDomain)聊天产品和任务导向(Task Oriented)聊天产品。其中，任务导向聊天产品是以类似“订机票”、“点餐”、“询问天气”等单一任务为导向的人机交互产品。

其中，用户可在任务导向聊天产品的Bot平台中，为Bot平台配置一个或多个技能(Skill)、意图(Intent)和槽位(Slot)，用于实现人机交互。例如，上述技能可以为“点餐”、“买车票”等。每个技能可包括一个或多个意图，如技能“点餐”可包括“买汉堡”和“买饮料”等多个意图。每个意图可包括一个或多个槽位。例如，意图“买汉堡”可包括槽位“@数量”，以及槽位“@汉堡类型”等。

请参考图1，以人机语音交互为例，一种任务导向的语音交互流程可包括：(1)Bot的麦克风采集语音数据101。(2)语音识别模块(automatic speech recognition，ASR)对语音数据101进行语音识别，识别出对应的文本信息1。(3)语义理解(natural languageunderstanding，NLU)模块理解文本信息1所要表达的意图。其中，意图可以确定出文本信息1指示Bot平台执行事件的类型。例如，假设文件信息1为“我要一份麦辣鸡腿堡”，NLU模块由文本信息1可得出：意图＝“买汉堡”，即文本信息1指示Bot为用户买汉堡。(4)意图被确定后，NLU模块解析文本信息1提取核心内容，即槽位。结合上述实例，NLU模块可提取出：槽位“@数量”＝“一份”，以及槽位“@汉堡类型”＝“麦辣鸡腿堡”。(5)Bot平台根据提取出的槽位向用户做出响应。其中，@用于标识一个实体类型，没有实际意义。

目前，Bot平台中不仅可以定义上述仅包括一个实体类型的槽位，如槽位“@数量”和槽位“@汉堡类型”；还可以支持组合槽位的设计。组合槽位是一种包括至少两个实体类型的槽位。例如，用户可以将上述两个槽位组合成一个包括‘@数量’和‘@汉堡类型’两个实体类型的组合槽位“@数量@汉堡类型”。这样，NLU模块识别上述文本信息1可提取出：槽位“@数量@汉堡类型”＝“一份麦辣鸡腿堡”。

但是，现有技术仅支持对文本信息中指定组合顺序的组合槽位的提取。如果文本信息中包括用户配置的组合槽位中实体类型交换顺序的表达，Bot平台则无法不能识别。例如。假设Bot平台中针对意图“买汉堡”定义了组合槽位“@数量@汉堡类型”。该组合槽位中实体类型的顺序为：‘@数量’在前，‘@汉堡类型’在后。那么，Bot平台则只能识别并响应文本信息“我要一份麦辣鸡腿堡”、“给我两份香脆鳕鱼堡”等、‘@数量’在前，‘@汉堡类型’在后的表达；而当文件信息为“我要香脆鳕鱼堡两份”、“给我麦辣鸡腿堡三份”等、‘@数量’在后，‘@汉堡类型’在前的表达时，Bot则不能提取出对应的槽位。

发明内容

本申请提供一种人机对话系统中组合槽位的配置方法及装置，即使用户说法中包括用户设置的组合槽位中实体类型交换顺序的表达，依然可以实现槽位的提取。

本申请采用如下技术方案：