[发明专利]基于语言行为识别的人机对话方法及装置

说明书

技术领域

本发明涉及智能识别技术领域，具体涉及一种基于语言行为识别的人机对话方法及装置。

背景技术

在现有的人工智能对话系统中，利用语料库以及模板来判断用户讲话，对话系统该如何回应并未考虑语言行为对于对话流畅度的影响。语言行为的检测是根据人类所产出文字、声音、表情上进行语言行为辨识，通过语言行为辨识能精准判断每句话的实际动机为何，并以此来调整回答策略。但由于每个人对于每个文字、声音与表情理解不同，因此单就文字、声音与表情上的意思而忽略个人的环境与语言行为而进行对话回应，往往由于信息较少而导致回应结果不精确。

发明内容

针对现有技术中的缺陷，本发明提供了一种基于语言行为识别的人机对话方法及装置，在人机对话过程中充分考虑了个人所处的环境与语言行为，提供了更优的回答策略，使得机器人的回应结果更加合理。

第一方面，本发明提供的一种基于语言行为识别的人机对话方法，包括：获取用户的输入信息，所述输入信息包括文字信息、声音信息、图像信息中的至少一种；从历史数据库中获取用户的历史数据，所述历史数据包括用户的习惯信息、偏好信息、操作历史记录中的至少一种；将所述输入信息和所述历史数据输入语言行为识别模型，得到当前语言行为；将所述当前语言行为输入语言行为决策模型，得到回答策略。

本发明提供的基于语言行为识别的人机对话方法，在语言行为识别和语言行为决策的过程中充分考虑了多维度的因素，提高了语言行为的识别准确度，在人机对话过程中充分考虑个人所处的环境与语言行为，提供了更优的回答策略，使得机器人的回应结果更加合理，相较于不考虑语言行为的人机对话方式，降低了机器人对话过程中无法应对用户的现象，降低了对话无延续的断裂感。

优选地，还包括：在获取用户的输入信息后，自动获取外部日常信息，所述外部日常信息包括使用时间、使用地点、新闻信息中的至少一种；所述将所述输入信息和所述历史数据输入语言行为识别模型，得到当前语言行为，包括：将所述输入信息、所述历史数据和所述外部日常信息输入语言行为识别模型，得到当前语言行为。

优选地，还包括：将所述当前语言行为存入所述历史数据库中；所述将所述当前语言行为输入语言行为决策模型，得到回答策略，还包括：所述将所述当前语言行为和所述历史数据库中的过去语言行为输入语言行为决策模型，得到回答策略。

优选地，所述历史数据的更新方法包括：分析用户使用机器人交互界面的操作信息、使用时间、使用地点、输入信息，得到新的习惯信息、偏好信息、操作历史记录，并更新所述历史数据库中的习惯信息、偏好信息、操作历史记录。

优选地，所述当前语言行为包括当前主要语言行为和当前次要语言行为。

第二方面，本发明提供的一种基于语言行为识别的人机对话装置，包括：输入信息获取模块，用于获取用户的输入信息，所述输入信息包括文字信息、声音信息、图像信息中的至少一种；历史数据获取模块，用于从历史数据库中获取用户的历史数据，所述历史数据包括用户的习惯信息、偏好信息、操作历史记录中的至少一种；语言行为识别模块，用于将所述输入信息和所述历史数据输入语言行为识别模型，得到当前语言行为；语言行为决策模块，用于将所述当前语言行为输入语言行为决策模型，得到回答策略。

本发明提供的基于语言行为识别的人机对话装置，在语言行为识别和语言行为决策的过程中充分考虑了多维度的因素，提高了语言行为的识别准确度，在人机对话过程中充分考虑个人所处的环境与语言行为，提供了更优的回答策略，使得机器人的回应结果更加合理，相较于不考虑语言行为的人机对话方式，降低了机器人对话过程中无法应对用户的现象，降低了对话无延续的断裂感。

优选地，还包括外部日常信息获取模块，用于在获取用户的输入信息后，自动获取外部日常信息，所述外部日常信息包括使用时间、使用地点、新闻信息中的至少一种；所述语言行为识别模块具体用于：所述将所述输入信息、所述历史数据和所述外部日常信息输入语言行为识别模型，得到当前语言行为。

优选地，还包括更新模块，用于将所述当前语言行为存入所述历史数据库中；所述语言行为决策模块具体用于：将所述当前语言行为和所述历史数据库中的过去语言行为输入语言行为决策模型，得到回答策略。

优选地，还包括历史数据更新模块，用于分析用户使用机器人交互界面的操作信息、使用时间、使用地点、输入信息，得到新的习惯信息、偏好信息、操作历史记录，并更新所述历史数据库中的习惯信息、偏好信息、操作历史记录。