[发明专利]基于人格分类模型的人机交互方法、装置及计算机设备

说明书

本申请公开了一种基于人格分类模型的人机交互方法、装置及计算机设备。该方法包括：构建人格分类模型，所述人格分类模型是指对用户的人格进行分类的模型；获取用户的人机交互请求，所述人机交互请求是指用户发送的与机器进行交互的请求；将所述用户的人际交互请求中的对话数据输入所述人格分类模型，以得到用户的人格分类结果；根据所述用户的人格分类结果确定与所述用户的人机交互请求相对应的机器对话数据。本申请解决了相关技术中的人机交互方法由于缺少对人格类型的深度分析导致机器反馈结果并不符合用户实际需求的技术问题。通过本申请，达到了根据用户的人格类型反馈结果的目的，从而实现了提高人机交互效率的技术效果。

技术领域

本申请涉及机器学习领域，具体而言，涉及一种基于人格分类模型的人机交互方法、装置及计算机设备、可读存储介质。

背景技术

人机交互(Human-ComputerInteraction，简称HCI)，是指人与计算机之间使用某种对话语言，以一定的交互方式，为完成确定任务的人与计算机之间的信息交换过程。人机交互是一门研究系统与用户之间的交互关系的学问。系统可以是各种各样的机器，也可以是计算机化的系统和软件。人机交互界面通常是指用户可见的部分。用户通过人机交互界面与系统交流，并进行操作。人机交互界面的设计要包含用户对系统的理解(即心智模型)，那是为了系统的可用性或者用户友好性。随着计算机技术的发展，人机交互的操作命令也越来越多，功能也越来越强。加之模式识别，如语音识别、汉字识别等输入设备的发展，操作员和计算机在类似于自然语言或受限制的自然语言这一级上进行交互成为可能，这些人机交互可称为智能化的人机交互。

机器学习(MachineLearning，简称ML)，是实现人工智能的一种途径，专门研究计算机如何模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。

发明人发现，相关技术中智能化的人机交互方法缺少对人性格类型的深度分析和学习，导致机器的反馈结果有时并不符合用户的实际需求。

针对相关技术中的人机交互方法由于缺少对人格类型的深度分析导致的机器反馈结果并不符合用户实际需求的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本申请的主要目的在于提供一种基于人格分类模型的人机交互方法、装置及计算机设备、可读存储介质，以解决相关技术中的人机交互方法由于缺少对人格类型的深度分析导致的机器反馈结果并不符合用户实际需求的问题。

为了实现上述目的，根据本申请的第一方面，提供了一种基于人格分类模型的人机交互方法。

根据本申请的基于人格分类模型的人机交互方法包括：构建人格分类模型，所述人格分类模型是指对用户的人格进行分类的模型；获取用户的人机交互请求，所述人机交互请求是指用户发送的与机器进行交互的请求；将所述用户的人际交互请求中的对话数据输入所述人格分类模型，以得到用户的人格分类结果；根据所述用户的人格分类结果确定与所述用户的人机交互请求相对应的机器对话数据。

进一步地，所述构建人格分类模型包括：获取样本人群的人机对话数据，所述样本人群的人机对话数据是指所述样本人群与机器进行对话产生的数据；按照预设分类算法将所述样本人群的人机对话数据进行分类，以提取特征数据；将所述特征数据输入预设训练模型进行训练，以得到所述人格分类模型。

进一步地，所述构建人格分类模型还包括：根据样本人群的人机对话数据，按照预设分类规则对样本人群的人格进行分类，以得到样本人群的人格分类结果；将所述样本人群的人格分类结果进行预处理；将预处理后的所述样本人群的人格分类结果输入预设训练模型进行训练，以得到所述人格分类模型。

进一步地，所述构建人格分类模型还包括：收集人格语料信息，所述人格语料信息是指用于表征人格类型的语料信息；根据所述人格语料信息构建人格语料库，所述人格语料库是指存储不同人格类型的语料信息的数据库；根据所述人格语料库对样本人群的人格进行分类，以得到样本人群的人格分类结果。