[发明专利]多功能智能人机交互方法及系统

说明书

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及多功能智能人机交互方法及系统。

背景技术

目前的人机对话，强于语音识别，但基本不理解语义，或者通过关键词寻找回复，或者通过固定的模板来匹配回复或执行命令。比如，目前在一些具体项目的人机对话服务：查询天气、购票信息等，就会采用模板匹配的方式。在限定语境的情况下，如果模板比较充分，因为语义范围比较狭窄，那么能找到具体的回复，准确率较高。而在聊天软件中往往使用关键词搜索的方式，因为聊天的范围太宽泛，如果还用模板方式，模板的量将过于巨大，而且模板之间的冲突也会越来越多。最关键的是，模板无法解决省略表达，而这个在聊天中经常会遇到的情况，所以只能采用关键词的方式。不过因为同一个关键词对应的内容很多，尽管大数据库越来越大，对数据的细分越来越多，还是会造成回答文不对题，而回答前后不具有逻辑性就是关键词搜索最大的缺陷。比如目前代表人机智能对话高水准的微软小冰，回答错误、毫无逻辑的情况比比皆是。

另外，目前的人机对话机器人，大多割裂了对话和执行。比如微软的小冰和小娜，一个负责聊天，一个负责执行程序。因为一个采用了关键词回复，一个采用了模板应答。苹果的siri尝试把这两种合并起来，可解决的并不好，聊天比小冰还差，指令执行也仅限于有限的几个，并且还不能语音控制关闭之前执行打开的程序(基于Ipad最新版测试)。它们都存在一个比较大弱点，就是聊天时似乎怎么表达都没问题(不论怎么说，都能得到回复)，可需要机器人具体执行或回答某个话题的时候，又需要一丝不苟，必须按照模板来表达，不然机器人就会无法识别、无法执行，它们通常会提示你应该怎么说它才能听得懂。这显得很不智能，更不人性化。

因此，现有技术中的技术缺陷是：现有的人机语言交互过程中，在并不理解人表达的真实意思的前提下，主要是基于关键词和模板来实现回答和执行对应的操作，这样回复要么准确度差，要么适用面窄，而且缺乏逻辑性。

发明内容

针对上述技术问题，本发明提供一种多功能智能人机交互方法及系统，通过基于词性对用户输入的信息进行句义的分析，理解用户表达的真实意思，在理解的基础上再采用但不限于关键词、模板等方式来进行各种回复，给出智能的回答，提高了人机对话理解的准确性，不仅可以聊天还可以按照要求执行相应的操作。

为解决上述技术问题，本发明提供的技术方案是：

第一方面，本发明提供一种多功能智能人机交互方法，包括：

步骤S1，获取用户输入的文字信息，所述用户输入的文字信息包括纯文字和可以转化文字描述的声音、动作、姿态、表情、图片和场景信息；

步骤S2，将所述用户输入的文字信息拆分成独立的字词，得到多个字词；

步骤S3，根据每个字词在所述用户输入的文字信息中的组合方式以及在不同句型中的位置以及语法规律，找出对应的词性，得到带有词性的字词；

步骤S4，将所述带有词性的字词进行整合，得到所述带有词性的字词的组合规律，并结合对所述用户输入的文字信息的句型和语法规律，得到所述带有词性的字词的词义，并得出所述用户输入的文字信息对应的真实句义；

步骤S5，根据所述真实句义，在预先建立的知识储备库中找出与所述用户输入的文字信息对应的内容，得到所述用户输入的文字信息对应的回应，所述回应包括语言回应和/或执行操作回应。

本发明提供的多功能智能人机交互方法，其技术方案为：获取用户输入的文字信息，所述用户输入的文字信息包括纯文字和可以转化文字描述的声音、动作、姿态、表情、图片和场景信息；将所述用户输入的文字信息拆分成独立的字词，得到多个字词；根据每个字词在所述用户输入的文字信息中的组合方式以及在不同句型中的位置以及语法规律，找出对应的词性，得到带有词性的字词；将所述带有词性的字词进行整合，得到所述带有词性的字词的组合规律，并结合对所述用户输入的文字信息的句型和语法规律，得到所述带有词性的字词的词义，并得出所述用户输入的文字信息对应的真实句义；根据所述真实句义，在预先建立的知识储备库中找出与所述用户输入的文字信息对应的内容，得到所述用户输入的文字信息对应的回应，所述回应包括语言回应和/或执行操作回应。

本发明提供的多功能智能人机交互方法，通过基于词性对用户输入的信息进行句义的分析，理解用户表达的真实意思，在理解的基础上再采用但不限于关键词、模板等方式来进行各种回复，给出智能的回答，提高了人机对话理解的准确性，不仅可以聊天还可以按照要求执行相应的操作，比如打开、关闭、以及更深层次的指令操作。

进一步地，所述步骤S4中，还包括：