[发明专利]任务导向性问答方法、系统、电子设备、可读存储介质

权利要求书

1.一种任务导向性问答方法，其特征在于，包括步骤：

语音识别，将用户输入的语音内容转化为计算机可读数据；

通过关键词意图模板及机器学习的方法对用户意图进行用户意图识别分类；进行命名实体识别，通过json或dict数据结构进行信息存储；

进行对话管理，设立一列表记录并存储当前用户的兴趣导向，调用对策管理模块跟踪用户意图；对策管理模块通过有限状态机对当前任务进行追踪跟进；

对当前的用户输入生成句子进行语言生成，将语言生成后的句子进行语音生成并输出；

其中，在进行用户意图识别分类时，所述机器学习包括朴素贝叶斯算法以及深度学习算法；所述深度学习算法包括RNN、CNN和/或transformer算法；

其中，在对当前任务进行追踪跟进时，所述有限状态机为以状态为边，以动作为节点的树结构：

每个有限状态机为五元组的形式：(∑，S，s0，δ，F)，其中，∑为输入的符号的非空有限集合；S为状态的非空有限集合；s0为初始状态，s0为S的元素；δ为状态转移函数，且δ*∑-S；F为最终状态集合，其中的初始状态损失可以通过自然语言生成模块中的实体识别技术获取，当一项目未能达到目的或者未获取用户的答案时，则调用自然语言生成模块。

2.根据权利要求1所述的任务导向性问答方法，其特征在于：在进行对话管理时使用深度学习算法来判断用户实时的意图变化，使用全局管理器来控制和储存用户意图变化。

3.根据权利要求1所述的任务导向性问答方法，其特征在于：所述有限状态机使用机器人的提问作为整个有限状态机的边，使用当前任务状态作为有限状态机的节点。

4.根据权利要求1所述的任务导向性问答方法，其特征在于：所述有限状态机使用对应的用户状态来代表有限状态机的边，机器人的提问作为有限状态机的节点。

5.一种任务导向性问答系统，其特征在于，包括：

语音识别模块：将用户输入的语音内容转化为计算机可读数据；

意图识别模块：通过关键词意图模板及机器学习的方法对用户意图进行用户意图识别分类；

实体识别模块：进行命名实体识别，通过json或dict数据结构进行信息存储；

进行对话管理模块：设立一列表记录并存储当前用户的兴趣导向，调用对策管理模块跟踪用户意图；

对策管理模块：通过有限状态机对当前任务进行追踪跟进；

语言生成模块：对当前的用户输入生成句子进行语言生成；

语音输出模块：将语言生成后的句子进行语音生成并输出。

6.根据权利要求5所述的任务导向性问答系统，其特征在于，所述意图识别模块包括：

规则模板：提供的模板用于匹配用户意图；

NaiveBayes模块：用于预测用户意图的机器学习算法模块；

Transformer模块：用于预测用户意图的深度学习算法模块。

7.一种任务导向性问答电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于：所述处理器执行所述程序时实现权利要求1-6任一项所述的任务导向性问答方法的步骤。

8.一种任务导向性问答的可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于：该计算机程序被处理器执行时间实现权利要求1-6任一项所述的任务导向性问答方法的步骤。