[发明专利]一种多领域任务型对话系统、方法和终端

权利要求书

1.一种多领域任务型对话方法，其特征在于，所述多领域任务型对话方法包括以下步骤：

步骤一，通过历史数据获取模块利用数据获取设备获取用户的历史对话语音数据；通过语音识别模块利用语音识别设备将获取的历史对话语音数据转换为文本数据；

步骤二，通过语义理解模块构造特征信息表，通过所述特征信息表对用户文本数据进行更新，通过加密算法对所述特征信息表和更新后的所述文本数据进行加密；

步骤三，输入文本数据，将转换的文本数据进行预处理，获取多个不同领域、不同目的、不同槽值的标准对话数据集；

步骤四，通过模型构建程序构建多任务级联神经网络模型，将预处理后的文本数据输入到最终多任务级联神经网络模型中，获取相应的语义理解路径；

步骤五，基于生成的语义理解路径获取文本数据中语句的领域、意图以及槽值信息；将匹配领域、目的、槽值信息的语义理解路径对构建的多任务级联神经网络模型进行训练；

步骤六，根据模型训练获得的语义理解路径，计算多任务级联神经网络模型的损失函数，模型根据损失函数值进行迭代，获得最终的多任务级联神经网络模型；

步骤七，通过特征提取程序利用所述最终的多任务级联神经网络模型根据特征信息表将数据集中相应的领域、目的、槽值信息与所述文本数据的理解路径信息进行匹配，获得文本数据的特征信息；

步骤八，保留所述文本数据的理解路径信息在所述特征信息表中出现的特征信息，对所述文本数据中的非法序列信息进行删除得到新的字符串；

步骤九，对加密后的所述用户文本数据进行解密和加载，并通过所述用户文本数据对所述新的字符串进行分词、更新，获得新的文本特征数据；

步骤十，通过答复生成模块利用答复生成程序基于识别得到的文本特征数据结合历史对话语音数据访问云数据库服务器，匹配对应的回复话术模板，并生成答复文本；

步骤十一，通过语音转换模块利用语音转换程序将答复文本转换为语音输出；通过主控模块利用主控器控制所述多领域任务型对话系统各个模块的正常运行；通过话术模板管理模块利用模板管理程序进行话术模板的生成、更新以及管理；

步骤十二，通过对话优化模块初始化所述多领域任务型对话系统中多个子主题的多个知识点的知识点推荐度值，获取用户的多个历史问题；

步骤十三，确定所述多个历史问题与所述多个子主题之间的相似度值，根据所述相似度值更新所述多个子主题的知识点推荐度值，利用优化程序对所述多领域任务型对话系统进行优化设计，并生成系统优化报告；其中，所述相似度值越大，对应的知识点推荐度值越小；

步骤十四，通过云存储模块利用云数据库服务器存储获取的用户历史对话语音数据、文本数据、提取的文本特征数据、答复文本以及系统优化报告；

步骤十五，通过终端模块利用云数据库服务器将获取的多领域任务型对话数据发送至移动终端，进行所述多领域任务型对话系统的远程操控；

步骤十六，通过显示模块利用显示器显示存储获取的用户历史对话语音数据、文本数据、提取的文本特征数据、答复文本以及系统优化报告的实时数据。

2.如权利要求1所述的多领域任务型对话方法，其特征在于，步骤四中，所述多任务级联神经网络模型结构包括BERT层、domain嵌入层、intent嵌入层、domain分类层、intent分类层以及槽标签分类层。

3.如权利要求1所述的多领域任务型对话方法，其特征在于，步骤十中，所述答复文本的生成方法包括：

(1)基于提取到的领域、意图以及槽值信息匹配话术模板；

(2)确定相关答复内容在话术模板中的位置信息，将答复内容填充到对应位置处；

(3)生成包含答复内容的答复文本。