[发明专利]自然语言对话方法及其系统

说明书

技术领域

本发明涉及一种自然语言对话方法及其系统，特别是涉及一种根据用户喜好及使用习惯决定候选答案的自然语言对话方法及其系统。

背景技术

在计算机的自然语言理解(Nature Language Understanding)中，通常会使用特定的语法来抓取用户的输入语句的意图或信息。因此，若数据库中储存有足够多的用户输入语句的数据，便能做到合理的判断。

在现有的作法中，有一种是利用内置的固定词列表来抓取用户的输入语句，而固定词列表中包含了特定的意图或信息所使用的特定用语，而用户需依照此特定用语来表达其意图或信息，其意图或信息才能被系统正确识别。然而，迫使用户去记住固定词列表的每个特定用语是相当不人性化的作法。例如：现有技术使用固定词列表的实施方式，要求用户在询问天气的时候必须说：“上海(或北京）明天（或后天）天气如何？”，而若用户使用其他比较自然的口语化表达也想询问天气状况时，比如是“上海明天怎么样啊？”，因为语句中未出现“天气”，所以现有技术就会理解成“上海有个叫明天的地方”，这样显然没有抓到用户的真正意图。另外，用户所使用的语句种类是十分复杂的，并且又时常有所变化，甚至有时用户可能会输入错误的语句，在此情况下必须要藉由模糊匹配的方式来抓取用户的输入语句。因此，仅提供僵化输入规则的固定词列表所能达到的效果就更差了。

此外，当利用自然语言理解来处理多种类型的用户意图时，有些相异的意图的语法结构却是相同的，例如当用户的输入语句为我要看三国演义，其用户意图有可能是想看三国演义的电影，或是想看三国演义的书，因此通常在此情况中，便会匹配到两种可能意图来让用户做选择。然而，在很多情况下，提供不必要的可能意图来让用户做选择是十分多余且没效率的。例如，当用户的输入语句为我想看超级星光大道时，将使用者的意图匹配为看超级星光大道的书或者画作是十分没必要的(因为超级星光大道是电视节目)。

再者，一般而言，在全文检索中所获得的搜寻结果是非结构化的数据。非结构化数据内的信息是分散且不具关联的，例如，在google或百度等搜寻引擎输入关键字后，所获得的网页搜寻结果就是非结构化数据，因为搜寻结果必须通过人为的逐项阅读才能找到当中的有用信息，而这样的作法不仅浪费用户的时间，而且可能漏失想要的信息，所以在实用性上会受到很大的限制。

发明内容

本发明提出一种自然语言对话系统，包括一特性数据库、一语音取样模块及一自然语言理解模块，其中自然语言理解模块耦接于特性数据库及语音取样模块。语音取样模块接收一第一语音输入，随后由自然语言理解模块解析第一语音输入中所包括的至少一特征语义并获得一候选列表，其中候选列表具有至少一候选答案；自然语言理解模块依据一特性数据库，自候选列表中选择至少一候选答案中的其中之一为一回报答案，且依据回报答案输出一第一语音应答，语音取样模块并接收其他多个语音输入，自然语言理解模块再从中撷取用户喜好属性，并将用户喜好属性储存至特性数据库。

本发明提出一种自然语言对话方法，包括下列步骤：接收一第一语音输入；解析第一语音输入中所包括的至少一特征语义并获得一候选列表，其中候选列表具有至少一候选答案；依据一特性数据库自候选列表中选择至少一候选答案中的其中之一为一回报答案；依据回报答案输出一第一语音应答；接收其他多个语音输入；根据其他多个语音输入撷取用户喜好属性；以及将用户喜好属性储存至特性数据库。

基于上述，本发明提出一种自然语言对话方法及其系统，自然语言对话系统还可依据众人使用习惯、用户喜好、用户习惯或用户所说的前后对话等等方式，来优先选出较适当的回报答案，据以输出语音应答予用户，藉以增进用户与自然语言对话系统进行对话时的便利性。

为使本发明的上述特征和优点能更明显易懂，下文特举实施例，并结合附图详细说明如下。

附图说明

图1为根据本发明的一实施例的自然语言理解系统的方块图。

图2为根据本发明的一实施例的自然语言处理器对用户的各种请求信息的分析结果的示意图。

图3A是根据本发明的一实施例的结构化数据库所储存的具有特定数据结构的多个记录的示意图。

图3B是根据本发明的另一实施例的结构化数据库所储存的具有特定数据结构的多个记录的示意图。

图3C是根据本发明的另一实施例的指引数据储存装置所储存的指引数据的架构示意图。

图4A为根据本发明的一实施例的检索方法的流程图。

图4B为根据本发明的另一实施例的自然语言理解系统工作过程的流程图。