[发明专利]一种基于知识图谱的话题转移方法、控制器及存储介质

说明书

本发明公开了一种基于知识图谱的话题转移方法、控制器及存储介质，其中基于知识图谱的话题转移方法包括：识别用户的语音数据输入；理解用户所述语音数据的语义信息；匹配用户所述语义信息的前后语义的区别和为后续对话进行做准备，包括维护知识图谱、维护对话状态和排序候选动作；生成对话信息；把所述对话信息合成为音频信号输出，基于知识图谱的话题转移方法能达到信息主题切换的连贯效果。

技术领域

本发明涉及机器学习领域，特别涉及一种基于知识图谱的话题转移方法、控制器及存储介质。

背景技术

实现聊天机器人的技术有多种多样，但是从整个应用系统架构上分为End-to-End模式和Pipeline模式。其中，Pipeline模式，从Input-NLU-DM-NLG-Output，一个对话从输入像流水线一样经过系统，最终得到答案输出给用户。Pipeline非常灵活，可解释性强，易于落地，各个模块都可以采用不同的技术去替换，模块相互之间可以通过参数传递共享上一轮成果。但是其缺点是不够灵活，各个模块之间相对独立，难以联合调优，并且由于模块之间的误差会层层累积。有些聊天机器人会搭载自然语言处理系统，但大多简单的系统只会撷取输入的关键字，根据预先设定的聊天模板，从数据库中找寻最合适的应答句。在现实中，聊天的形式、内容具有极强的时效性，不可能一言概之。

发明内容

本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此，本发明提出一种基于知识图谱的话题转移方法、控制器及计算机可读存储介质，能够很大程度缓解主题内容切换而导致回复信息不连贯的问题。

根据本发明的第一方面实施例的基于知识图谱的话题转移方法，包括：识别用户的语音数据输入；理解用户所述语音数据的语义信息；匹配用户所述语义信息的前后语义的区别和为后续对话进行做准备，包括维护知识图谱、维护对话状态和排序候选动作；生成对话信息；把所述对话信息合成为音频信号输出。语音识别，用于识别用户的语音数据输入，所述语音识别为ASR(Automatic Speech Recognition自动语音识别)；语言理解，用于理解用户语义信息，所述语言理解为NLU(Natural Language Understanding自然语言理解)；对话管理DM，用于匹配用户前后语义的区别和为后续对话进行做准备，所述对话管理包括知识图谱维护.对话状态维护和动作候选排序；语言生成，用于生成对话信息；语言合成，用于把对话信息合成为音频信号输出。

根据本发明实施例的基于知识图谱的话题转移方法，至少具有如下有益效果：从语音识别-语言理解-对话管理-语言生成-语言合成，一个对话从输入像流水线一样经过系统，最终得到答案输出给用户，缓解主题内容切换而导致回复信息不连贯的问题，因为知识图谱是一种揭示意图INTENT之间关系的语义网络，意图INTENT间及其属性存在一定的相似的关系，当用户的意图INTENT发生切换或者延伸时，可以会从当前意图INTENT的邻接意图INTENT中选择一个意图INTENT的内容作为回复内容。从而达到信息主题切换的连贯效果。

根据本发明的一些实施例，所述语音识别包括：所述识别用户的语音数据输入包括：接收用户的语音信息；接收到的所述语音信息转换为第一文本信息。语音接收，用于接收用户的语音识别；语音转换，用于把接收到的语音信息转换为第一文本信息。

根据本发明的一些实施例，所述第一文本信息为结构化数据。

根据本发明的一些实施例，所述理解用户所述语音数据的语义信息包括得到用户语义的INTENT和Slot。语言理解包括得到用户语义的INTENT和Slot,其中Slot表示槽，INTENT表示用户语义意图。