[发明专利]情感机器人的情感状态记忆识别方法及装置

说明书

本发明属于智能识别技术领域，提供了一种情感机器人的情感状态识别方法及装置。本发明提供的情感机器人的情感状态识别方法，包括：根据用户输入的语句提取语句信息；从记忆图谱中获取所述用户的用户信息；将所述语句信息和所述用户信息输入情感状态识别模型，得到用户的情感状态。本发明提供的情感机器人的情感状态记忆识别方法及装置，在情感识别过程中加入了记忆图谱中的用户信息，提高了识别用户情感状态在准确率。

技术领域

本发明涉及智能识别技术领域，具体涉及一种情感机器人的情感状态记忆识别方法及装置。

背景技术

现有的情感识别技术主要通过抓取关键词，或比较通用的机器学习模型实现。这样的情感识别模型主要问题在于：(1)仅通过关键词判断，很容易因为无法正确理解整个句子及上下文而产生误判，正确率很低；(2)使用通用机器学习模型进行情感识别，其正确率会相对有所提高，但是通用机器学习模型的输入信息量单一，仅通过机器人与用户的对话来识别用户的情感状态，模型的正确率也会受到很大影响。

发明内容

针对现有技术中的缺陷，本发明提供了一种情感机器人的情感状态记忆识别方法及装置，在情感识别过程中加入了记忆图谱中的用户信息，提高了识别用户情感状态在准确率。

第一方面，本发明提供的一种情感机器人的情感状态识别方法，包括：根据用户输入的语句提取语句信息；从记忆图谱中获取所述用户的用户信息；将所述语句信息和所述用户信息输入情感状态识别模型，得到用户的情感状态。

本发明提供的情感机器人的情感状态记忆识别方法，在与用户的自然对话中，自动根据用户的表达，识别用户的情感状态；不需要用户的手动设定，或系统的重复询问；结合用户的其他个人信息，协助判断情感状态，使得同样的表达在不同的情境下可以获得不同的识别结果，提高情感识别的准确率；另外，识别的情感状态可以帮助产生适宜用户此时状态的回复。

优选地，还包括从所述输入语句中提取用户的个人信息，将所述个人信息添加到所述记忆图谱中。

优选地，所述将所述语句信息和所述用户信息输入情感状态识别模型，得到用户的情感状态，包括：将所述语句信息和所述用户信息输入深度学习模型，得到用户的情感状态。

优选地，所述将所述语句信息和所述用户信息输入深度学习模型，得到用户的情感状态，包括：将所述语句信息输入规则模型，提取关键词，并根据所述关键词得到用户的第一情感状态和第一信心分值；将所述语句信息和所述用户信息输入深度学习模型，得到用户的第二情感状态和第二信心分值；根据所述第一信心分值和所述第二信心分值，在所述第一情感状态和所述第二情感状态中选择一个作为用户的情感状态。

优选地，所述根据所述第一信心分值和所述第二信心分值，在所述第一情感状态和所述第二情感状态中选择一个作为用户的情感状态，包括：若所述第一信心分值大于阈值时，则将所述第一情感状态作为用户的情感状态；若所述第一信心分值小于等于阈值时，则将所述第一情感状态和所述第二情感状态进行动态排序，根据动态排序的结果在所述第一情感状态和所述第二情感状态中选择一个作为用户的情感状态。

第二方面，本发明提供的一种情感机器人的情感状态识别装置，包括：语句信息提取模块，用于根据用户输入的语句提取语句信息；用户信息提取模块，用于从记忆图谱中获取所述用户的用户信息；情感状态识别模块，用于将所述语句信息和所述用户信息输入情感状态识别模型，得到用户的情感状态。

本发明提供的情感机器人的情感状态记忆识别装置，在与用户的自然对话中，自动根据用户的表达，识别用户的情感状态；不需要用户的手动设定，或系统的重复询问；结合用户的其他个人信息，协助判断情感状态，使得同样的表达在不同的情境下可以获得不同的识别结果，提高情感识别的准确率；另外，识别的情感状态可以帮助产生适宜用户此时状态的回复。

优选地，还包括用户信息更新模块，用于从所述输入语句中提取用户的个人信息，将所述个人信息添加到所述记忆图谱中。