[发明专利]使自主代理能够区分问题和请求

说明书

本发明的系统、设备和方法涉及文本分类。文本分类系统访问文本的话语。话语包括至少一个词语。文本分类系统生成用于话语的解析树。解析树包括具有词语类型的至少一个终端节点。终端节点表示话语的词语。文本分类系统将一个或多个规则应用于文本。然后，文本分类系统将话语分类为问题或让自主代理执行动作的请求。

相关申请的交叉引用

本申请要求于2017年9月28日提交的美国临时申请No.62/564,868的权益，该申请通过引用整体并入本文。

技术领域

本公开一般而言涉及语言学。更具体而言，本公开涉及使用语言学将话语分类为问题或让自主代理执行动作的请求。

关于由联邦政府资助的研发工作所获得的发明权利的声明

不适用

背景技术

自主代理可以被用于解决各种用户问题。例如，自主代理从用户接收对信息的请求，诸如“what are the fees associated with a checking account(与支票账户相关的费用是多少)”。随后，用户可能会问“please open a new bank account for me.(请为我开设新的银行账户)”。

但是，当前的解决方案不能区分与问题相关的用户话语(utterance)和作为对要执行的动作的请求的话语。这部分地是因为是请求可能是隐式的，例如，“I am too cold(我太冷)”，而不是显式的，例如“please turn on the heat.(请打开暖气)”。现有的解决方案可能将“I am too cold”错误地分类为与“coldness(冷)”相关的问题，并提供诸如“inSan Francisco,the temperature can sometimes be cold.(在旧金山，温度有时可能会很冷)”之类的答案。

因此，现有的解决方案可能使用户感到沮丧。继续以上示例，用户可能会感到沮丧，因为他对自主代理打开暖气的期望被忽略。误认这两种类型的话语的后果可能很严重。例如，如果代理误解了用户的问题，那么用户可以重新制定该问题，但是如果代理仍然无法识别该问题，那么用户可能会对如何继续感到困惑或者干脆完全放弃使用代理，从而导致代理没太大用。用户的沮丧反过来可能导致自主代理的低采用率。

由此，需要用于在问题和请求之间进行区分的解决方案。

发明内容

一般而言，本发明的系统、设备和方法与文本分类相关。在一方面，一种系统包括语言引擎(linguistic engine)和规则引擎(rule engine)。语言引擎被配置为访问包括至少一个词语(word)的话语。语言引擎还被配置为生成用于该话语的解析树。解析树包括包含词语类型的至少一个非终端节点和包含类型的至少一个终端节点。每个终端节点表示话语的词语或短语(phase)。语言引擎还被配置为将包含一个或多个词语类型的一个或多个语言模板应用于解析树。规则引擎被配置为生成从语言引擎获得的一个或多个匹配结果，并通过应用规则来确定文本的分类。规则包括：响应于确定语言模板匹配而将话语分类为请求。规则还包括：响应于确定话语包括祈使动词(imperative verb)作为话语的第一词语而将话语分类为请求。规则还包括：响应于在话语中识别一个或多个预定义的请求关键字而将话语分类为请求。规则还包括：响应于在话语中识别一个或多个预定义的问题关键字，将话语分类为问题。该系统还基于分类被配置为向用户设备发送消息或调整外部设备的配置。

在一方面，规则还包括：响应于未能将话语识别为问题或请求而将话语分类为未知的。

在一方面，语言模板包括名词和第一人称(first-person)代词。

在一方面，规则还包括：响应于确定话语在第一词语位置中包括问题前缀而将话语分类为问题。

在一方面，一个或多个预定义的问题词语包括心理动词。