[发明专利]一种人工智能对话方法及系统

权利要求书

1.一种人工智能对话方法，其特征在于，包括：

获取人工智能对话系统与用户的多轮对话信息；

采用预先训练的多轮对话情境追踪模型侦测所述多轮对话信息对应的情境状态；

所述多轮对话情境追踪模型根据所述多轮对话信息对应的情境状态确定所述多轮对话信息对应的情境状态的转移；

将所述情境状态的转移存储在所述多轮对话情境追踪模型中；

根据所述存储的所述情境状态的转移推估所述人工智能对话系统回应所述用户所面临的当前情境状态；

根据所述当前情境状态产生合适的回应语句，并回复给所述用户；

其中，所述根据所述存储的所述情境状态的转移推估所述人工智能对话系统回应所述用户所面临的当前情境状态，包括：

根据所述存储的所述情境状态的转移预测所述人工智能对话系统回应所述用户所面临的情境状态的可能几率；

选择所述可能几率最高的情境状态作为当前情境状态；

根据所述存储的所述情境状态的转移推估所述人工智能对话系统回应所述用户所面临的当前情境状态是当前情境状态推估模型完成的；根据所述存储的所述情境状态的转移，采用统计学习算法、机器学习算法、人工规则中的一种或多种组合的方法来预测。

2.根据权利要求1所述的人工智能对话方法，其特征在于，在采用预先训练的多轮对话情境追踪模型侦测所述多轮对话信息对应的情境状态的步骤前，还包括：

预先采用统计学习算法、机器学习算法、人工规则中的一种或多种的组合训练多轮对话情境追踪模型。

3.根据权利要求1所述的人工智能对话方法，其特征在于，所述采用预先训练的多轮对话情境追踪模型侦测所述多轮对话信息对应的情境状态，包括：

采用以下一种或多种方式的组合提取所述多轮对话信息对应的情境状态特征：

采用文字分析技术提取所述多轮对话信息对应的文本对话信息的情境状态特征；

采用语音识别技术提取所述多轮对话信息对应的语音对话信息的情境状态特征；

采用图像识别技术提取所述多轮对话信息对应的图像对话信息的情境状态特征；

根据所述情境状态特征，采用预先训练的多轮对话情境追踪模型侦测所述多轮对话信息对应的情境状态。

4.根据权利要求1所述的人工智能对话方法，其特征在于，所述情境状态，包括：主题、意图、情感、上下文中的一种或多种的组合。

5.根据权利要求1所述的人工智能对话方法，其特征在于，所述根据所述当前情境状态产生合适的回应语句，并回复给所述用户，包括：

根据所述当前情境状态，从人工智能对答回应用户清单中选择至少一个合适的回应语句；

采用统计学习算法、机器学习算法、人工规则中的一种或多种的组合预测每个所述合适的回应语句的可能几率；

选择所述可能几率最高的所述合适的回应语句，并回复给所述用户。

6.一种人工智能对话系统，其特征在于，包括：

对话信息获取模块，用于获取人工智能对话系统与用户的多轮对话信息；

侦测模块，用于采用预先训练的多轮对话情境追踪模型侦测所述多轮对话信息对应的情境状态；

转移确定模块，用于所述多轮对话情境追踪模型根据所述多轮对话信息对应的情境状态确定所述多轮对话信息对应的情境状态的转移；

存储模块，用于将所述情境状态的转移存储在所述多轮对话情境追踪模型中；

推估模块，用于根据所述存储的所述情境状态的转移推估所述人工智能对话系统回应所述用户所面临的当前情境状态；

回复模块，用于根据所述当前情境状态产生合适的回应语句，并回复给所述用户；

其中，所述推估模块，包括：

情境状态几率预测单元，用于根据所述存储的所述情境状态的转移预测所述人工智能对话系统回应所述用户所面临的情境状态的可能几率；

选择情境状态单元，用于选择所述可能几率最高的情境状态作为当前情境状态。