[发明专利]一种具有自我认知能力的智能对话机器人系统和方法

权利要求书

1.一种具有自我认知能力的智能对话方法，其特征在于：其方法步骤如下：

步骤一：当用户与机器人对话时，机器人根据检索的信息过滤出各种类别的信息，并把信息以一定的格式存入机器人的云端或本体存储区域；

步骤二：当一类别的信息超过一个阈值时，就向机器人注册一种能力；

步骤三：宿主相关的信息，以元数据的形式存储在宿主本身，宿主具有特殊的存储功能，如果是软件客户端，则需要把相关用户操作行为存储到本地存储器，如果是具有属性的实体，则根据实体的特点，设计本地化存储策略，通用常识类或用户画像类的信息则需要存储在云端；

步骤四：当一种类别的信息超过预设的阈值时，就向机器人的能力注册表注册一种能力，注册时需要提供能力的名称、能力的范围、能力的描述和能力的检索路径，大类别能力下定义一些子能力，常识类别下定义查询高校信息子能力；

步骤五：每次人机交互时需要先根据用户的问题内容识别出的意图到能力注册表中进行匹配，如果匹配到对应的能力，则根据能力或子能力对应的检索路径进行检索，检索的结果输出给用户；

步骤六：宿主相关元数据分布到宿主，不存储在统一的云端，需要使用不同的数据检索策略；

步骤七：通过步骤一至步骤六实现了人机交互信息的过滤和截留，并根据类别注册到机器人能力注册表，在每次人机交互时先进行本体能力匹配，如果匹配成功则根据路径进行本体能力的信息检索并返回给用户。

2.根据权利要求1所述的具有自我认知能力的智能对话方法，其特征在于：所述步骤二中在每次机器人对话时先到机器人的能力注册表中匹配要检索的信息是不是机器人本身的能力，如果是则从机器人能力区域检索信息，并反馈给用户。

3.根据权利要求1所述的具有自我认知能力的智能对话方法，其特征在于：所述步骤二中不同类别的信息需要不同的过滤和抽取方法，常识类信息的过滤使用关键字匹配、句子相似度匹配、主题提取、信息类别判断定义一种常识信息抽取器，抽取出的常识以预先定义好的格式存入数据存储区域，存储时应该包含常识的名字、描述和内容；统计类的信息，则根据对话量和对话内容进行规则统计，预先定义好要统计哪些数据，定义好存储格式并绑定为一种统计类信息抽取器，把各种维度的数据存入存储区中；如果是用户画像类的信息，则是需要机器人专门定义一种用户画像类提取器，长时间进行信息过滤，并根据大量数据进行统计学习，输出用户画像类信息并存入对应的存储区；宿主信息的提取需要定义一种机器人属性和行为的数据绑定和信息抽取器，其它机器人属性预先导入，机器人行为数据则是在人机交互的过程中，进行行为抽取并存储进相应的存储区。

4.根据权利要求1所述的具有自我认知能力的智能对话方法，其特征在于：所述步骤六中通过用户对话内容判断用户意图和所带实体信息，根据意图和实体信息进行信息检索路由，路由之后再执行检索。

5.根据权利要求4所述的具有自我认知能力的智能对话方法，其特征在于：当用户想获取当前客户端的日对话量时就直接路由到本地，由本地库直接检索信息，给客户响应，不需要经过网络请求云端数据，当用户想获取一些公共行为的数据或存储于其它系统中的数据，则路由到云端再进行检索方向分配，路由检索策略由两部分组成，一存储路由策略，二是检索路由策略，不可改变的客户端数据，直接在系统初始化时存入客户端存储器中；另一部分需要动态更新的数据，本机对话量统计，需要实时存储到客户端存储器中，每一部分存储在客户端存储器的数据都会注册到一个专用的存储注册表中，方便检索时定位，检索路由根据策略和存储注册表共同判断路由方向，存储注册表即为客户端元数据存储时的标记。

6.根据权利要求1所述的具有自我认知能力的智能对话方法的智能对话系统，其特征在于：所述智能对话系统包括机器人，所述机器人包括常识抽取器、数据统计器、行为分析器、信息存储模块和能力注册表，所述信息存储模块包括信息存储区域、存储格式与信息存储和检索路由策略，所述机器人为具有用户画像的软件客户端和智能终端实体。