[发明专利]一种智能机器人社交信息处理方法及与人的社交系统

说明书

本发明属于机器人和人工智能技术领域，特别是涉及一种智能机器人社交信息处理方法及与人的社交系统。该方法包括以下步骤：对相关用户海量信息数据的搜集与挖掘；进行学习算法建模和K‑means聚类模型；对非结构化的语音交互信息进行处理，使之成为结构化数据，并进行存储；对获得的数据进行分类，组建知识图谱、事件图谱、兴趣图谱和关系图谱；通过对用户数据进行分析，对用户进行方向预测、决策导向和个性化推送。根据该方法建立的智能机器人与人的社交系统将不同的用户数据信息进行相似关联和算法推导，通过机器与机器之间的数据共享构建。本发明实现了智能机器人对人潜在需求的分析预测，并主动给出指导建议或推送精准信息。

技术领域

本发明属于机器人和人工智能技术领域，特别是涉及一种智能机器人社交信息处理方法及与人的社交系统。

背景技术

伴随着人工智能技术的发展，机器人变得越来越智能化，其与人类的交互也变得多种多样。当前的人工智能机器人领域，主要是基于NLP、语音识别、人脸识别等技术，融合了动作表情、语音播报、灯效等多模态的一种交互体验，多以语言的交互为主，能实现简单的指令任务的完成以及闲聊和问答对话。该方法是通过采集大量人与人之间的交流语句做为语料库，再通过调用实现的一种看似智能化的语音对话方式。

由于在人机交互过程中，语音的交互是基于固定的对话语料库，使得人机交互中的对话简单且固定，缺乏更多交互信息的传递，也缺乏对于交互对象信息的深度挖掘。机器人无法真正“认识”交互对象，更不知道人与人之间的关联与社交关系，也就无法挖掘出更多人的数据信息，无法融入人与人之间的社交网络，身份简单、单一、实用场景少。

发明内容

本发明的目的在于提供一种智能机器人社交信息处理方法及与人的社交系统，在人工智能机器人端，通过与人的交互，获取到人的海量数据信息，再通过机器学习建模对信息进行逻辑推理。同时也对基于人工智能机器人的社会关系链整合，通过智能机器人端对人海量信息的数据化，建立一种深度网络模型，进而预测出人与人之间的社交关系、伦理关系、群体关系、等级关系等复杂社会关系，从而建立起人与智能机器人之间的关系图谱。

为达到上述目的，本发明是通过下述技术方案实现的：

一种智能机器人社交信息处理方法,包括：

1）智能机器人对相关用户海量信息数据的搜集与挖掘；

2）智能机器人进行学习算法建模和K-means 聚类模型；

3）智能机器人对非结构化的语音交互信息进行处理，使之成为结构化数据，并进行存储；

4）智能机器人对获得的数据进行分类，组建知识图谱、事件图谱、兴趣图谱和关系图谱；

5）智能机器人通过对用户数据进行分析，对用户进行方向预测、决策导向和个性化推送。

所述的一种智能机器人社交信息处理方法，所述海量信息数据搜集包括人机交互时通过人脸识别模块对用户人脸表情信息的采集记录，并统计表情的频次和持续时间，再通过逻辑判断模块预测用户的心情和性格。

所述的一种智能机器人社交信息处理方法，智能机器人采集大量语音交互信息后进行预处理和向量化，再作为训练集对所述学习算法模型和K-means聚类模型进行训练和测试。

所述的一种智能机器人社交信息处理方法，所述训练和测试进行多次后，确定合适的K值域，然后选用模型对人机交互中人的对话语句信息进行模型预测，得到相应的类的划分后，人工审查其特征并打上标签。

所述的一种智能机器人社交信息处理方法，所述划分好的数据通过NLP相关技术、词性标记和句法分析进行歧义消除，再与人工组建的实体信息数据库进行匹配，并存储为结构化数据。