[发明专利]人机书面对话方法及系统、服务器、介质有效

专利信息
申请号: 201810531344.3 申请日: 2018-05-29
公开(公告)号: CN108804603B 公开(公告)日: 2021-07-23
发明(设计)人: 许可;苏轩 申请(专利权)人: 北京灵智优诺科技有限公司
主分类号: G06F16/9032 分类号: G06F16/9032
代理公司: 北京汇捷知识产权代理事务所(普通合伙) 11531 代理人: 于鹏
地址: 100000 北京市海淀区中关村*** 国省代码: 北京;11
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 人机 书面 对话 方法 系统 服务器 介质
【说明书】:

发明所公开了一种人机书面对话方法及系统、服务器、介质。所述人机书面对话方法,应用于服务器,包括:接收数据;抽取所述数据的细粒度信息;根据当前数据的细粒度信息和在先数据的细粒度信息选取与所述当前数据对应的数据场景,并确定与所述数据场景对应的引导数据集合;按照预设规则对所述引导数据集合内的引导数据进行排序,选取排序最高的引导数据作为当前数据的引导数据。本发明实施例所公开的技术方案运行简单,计算机的回复准确,而且不限定具体的对话内容和对话顺序,能够实现自由对话。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域,尤其涉及一种人机书面对话方法及系统、服务器、介质。

背景技术

人机对话是计算机的一种工作方式,即计算机操作员或用户与计算机之间,通过控制台或终端显示屏幕,以对话方式进行工作。操作员可用命令或命令过程告诉计算机执行某一任务。人机对话分为语音对话和书面对话两种。

目前,人机书面对话主要采用的方案为:基于固定路径的对话系统、基于检索的对话系统和基于神经网络的对话系统。其中,基于固定路径的对话系统中,用户没有自主性,只能按照程序设定好的方式进行点选和输入,没有办法自由对话。基于检索的对话系统只是通过字面上的相似性来实现数据的检索,容易发生字面相似,但是语义相差大的问题。基于神经网络的对话系统训练依赖于大量的训练语料,因此在语料准备上十分困难,同时,由于神经网络生成模型的特性,容易生成大量无效回复。

可见,提出一种简单、准确、自由的人机书面对话技术,已成为本领域技术人员亟待解决的技术问题。

发明内容

本发明目的是提供一种人机书面对话方法及系统、服务器、介质,以解决上述问题。

本发明解决技术问题采用如下技术方案:

一种人机书面对话方法,应用于服务器,所述方法包括:

接收数据;

抽取所述数据的细粒度信息;

根据当前数据的细粒度信息和在先数据的细粒度信息选取与所述当前数据对应的数据场景,并确定与所述数据场景对应的引导数据集合;

按照预设规则对所述引导数据集合内的引导数据进行排序,选取排序最高的引导数据作为当前数据的引导数据。

可选的,在接收数据之前,还包括:

创建多个数据场景和与所述数据场景相对应的引导数据集合。

可选的,在接收数据之后,抽取所述数据的细粒度信息之前,还包括:

对所述数据进行预处理。

可选的,所述根据所述当前数据的细粒度信息和在先数据的细粒度信息选取与所述当前数据对应的数据场景的方法,包括:

将所述当前数据的细粒度信息和在先数据的细粒度信息进行合并语句处理,得到全集数据;

根据所述全集数据对所述多个数据场景进行第一条件判定,将不符合第一条件判定的数据场景删除,得到预留数据场景集合;

根据所述当前数据的细粒度信息,对所述预留数据场景集合内的数据场景进行第二条件排序,将排序最高的数据场景作为与所述当前数据对应的数据场景。

可选的,所述按照预设规则对所述引导数据集合内的引导数据进行排序的方法,包括:

按照与所述当前人机书面对话度从高到低的顺序对所述引导数据进行排序;

按照数据质量从高到低的顺序对所述引导数据进行排序。

本发明哈公开了一种人机书面对话系统,包括:

数据接收模块,所述数据接收模块用于接收数据;

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于北京灵智优诺科技有限公司,未经北京灵智优诺科技有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201810531344.3/2.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top