[发明专利]人机交互方法及设备、计算机存储介质

权利要求书

1.一种人机交互方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待处理交互数据，其中所述待处理交互数据至少包括已获取的当前用户交互数据；

利用预设的判停策略和回复策略分别对所述待处理交互数据进行预测，以获得输入预测数据和回复预测数据，其中所述输入预测数据是对用户处于停顿状况下待输入的后续用户交互数据进行预测的结果，所述回复预测数据是对用户已完成输入状况下的回复内容进行预测的结果；

将所述输入预测数据和所述回复预测数据分别与所述待处理交互数据进行合并，以获得第一校验数据和第二校验数据；

对所述第一校验数据和所述第二校验数据分别进行语义完备度评分，得到第一分数和第二分数；

若所述第一分数大于所述第二分数，则等待交互；

若所述第一分数小于所述第二分数，则以所述回复预测数据进行回复。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述若所述第一分数大于所述第二分数，则等待交互的步骤之后，进一步包括：

若等待交互的时长超过预设的时长阈值，则以预设的回复内容进行回复。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述预设的回复内容为所述回复预测数据。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用预设的判停策略和回复策略分别对所述待处理交互数据进行预测的步骤，包括：

采用预先训练好的判停语义分析器和回复语义分析器分别对所述待处理交互数据进行预测，以得到所述输入预测数据和所述回复预测数据。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述采用预先训练好的判停语义分析器和回复语义分析器分别对所述待处理交互数据进行预测的步骤，包括：

对所述待处理交互数据进行词向量处理，得到所述待处理交互数据的词表征向量；

提取所述待处理交互数据的至少一个特征向量，所述至少一个特征向量表征所述待处理交互数据的角色信息、轮次信息、停顿信息、贴弧特征信息中的至少一个或组合；

将所述词表征向量和所述至少一个特征向量进行合并，以得到合并向量；

将所述合并向量分别输入所述判停语义分析器和所述回复语义分析器，以得到所述输入预测数据和所述回复预测数据。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，在所述获取待处理交互数据的步骤之前，进一步包括：

获取第一训练数据，所述训练数据包括形成至少一轮进入交互的用户输入样本和机器回复样本，其中所述用户输入样本包括时序上依次设置的子样本段；

以所述用户输入样本中时序在前的子样本段作为输入，并以时序在后的子样本段为真值标签对所述判停语义分析器进行训练；

以所述用户输入样本作为输入，并以所述机器回复样本作为真值标签对所述回复语义分析器进行训练。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述第一校验数据和所述第二校验数据分别进行语义完备度评分的步骤，包括：

采用预先训练好的语义完备度评估器分别对所述第一校验数据和所述第二校验数据进行语义完备度评分，得到所述第一分数和所述第二分数。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述采用预先训练好的语义完备度评估器分别对所述第一校验数据和所述第二校验数据进行语义完备度评分的步骤，包括：

对所述第一校验数据和所述第二校验数据分别进行词向量处理，得到所述第一校验词向量、所述第二校验词向量；

将所述第一校验词向量和所述第二校验词向量均输入所述语义完备度评估器，以得到所述第一分数和所述第二分数。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，在所述获取待处理交互数据的步骤之前，进一步包括：

获取第二训练数据，其中所述第二训练数据包括正确对话数据和错误对话数据；

以所述正确对话数据为正样本，所述错误对话数据为负样本对所述语义完备度评估器进行训练。