[发明专利]一种语音交互式推荐方法、系统、存储介质及车载设备

权利要求书

1.一种语音交互式推荐方法，所述方法包括：

采集用户发出的语音控制命令，并基于所述语音控制命令识别所述用户期望当前车辆执行的第一行为意图；

基于所述第一行为意图输入行为序列预测模型进行处理，得到若干推荐意图及其模型预测概率；

根据所述若干推荐意图各自的模型预测概率和所述若干推荐意图各自的转移概率，计算得到所述若干推荐意图各自的推荐概率；所述若干推荐意图各自的转移概率为全局转移概率或个体转移概率；

根据所述若干推荐意图各自的推荐概率，确定出第二行为意图进行推荐。

2.如权利要求1所述的方法，所述基于所述语音控制命令识别所述用户期望车辆执行的第一行为意图之后，所述方法还包括：

控制所述车辆执行所述第一行为意图对应的操作。

3.如权利要求1所述的方法，所述若干推荐意图中包含空意图。

4.如权利要求1所述的方法，所述行为序列预测模型按照下述方式进行训练：

采集车内真实行为；

基于所述车内真实行为进行意图与意图的关联挖掘，并根据意图相关性构建意图序列；

根据所述意图序列构建行为意图树；

利用所述行为意图树对行为序列初始模型进行训练，得到所述行为序列预测模型；其中，所述行为序列初始模型利用深度学习算法框架搭建。

5.如权利要求1所述的方法，所述根据所述若干推荐意图各自的模型预测概率和所述若干推荐意图各自的转移概率，计算得到所述若干推荐意图各自的推荐概率之前，所述方法包括：

针对每个推荐意图，判断所述第一行为意图的累积出现次数是否大于等于预设阈值；

若是，确定所述推荐意图的转移概率为个体转移概率；

若否，确定所述推荐意图的转移概率为全局转移概率。

6.如权利要求5所述的方法，所述个体转移概率通过下述方式得到：

实时统计所述当前车辆执行所述第一行为意图的次数，以及所述当前车辆执行所述第一行为意图后再执行推荐意图的次数；

基于所述当前车辆执行所述第一行为意图后再执行推荐意图的次数和所述当前车辆执行所述第一行为意图的次数，得到所述个体转移概率。

7.如权利要求5所述的方法，所述全局转移概率通过下述方式得到：

实时统计所有车辆执行所述第一行为意图的次数，以及所述所有车辆执行所述第一行为意图后再执行推荐意图的次数；

基于所述所有车辆执行所述第一行为意图后再执行推荐意图的次数和所述所有车辆执行所述第一行为意图的次数，得到所述全局转移概率。

8.如权利要求6所述的方法，所述根据所述若干推荐意图各自的模型预测概率和所述若干推荐意图各自的转移概率，计算得到所述若干推荐意图各自的推荐概率，具体包括：

针对每个推荐意图，利用基于置信度上界UCB算法处理所述推荐意图的模型预测概率和转移概率，计算得到所述推荐意图的推荐概率。

9.如权利要求8所述的方法，所述利用基于置信度上界UCB算法处理所述推荐意图的模型预测概率和转移概率，计算得到所述推荐意图的推荐概率，具体包括：

基于所述推荐意图的模型预测概率，所述推荐意图的转移概率以及各自的超参数进行加权求和，得到概率和值；

将所述模型预测概率的超参数和所述转移概率各自的超参数求和，得到超参数和值；

将所述概率和值和所述超参数和值的比值作为试验均值融入到所述UCB算法的上置信界中进行计算，得到所述推荐意图的推荐概率。

10.如权利要求1所述的方法，所述根据所述若干推荐意图各自的推荐概率，确定出第二行为意图进行推荐，具体包括：

根据所述若干推荐意图各自的推荐概率，确定概率最高的所述第二行为意图，并在执行所述第一行为意图之后进行推荐。