[发明专利]语音交互中确定用户意图的方法及装置

说明书

本发明是关于一种语音交互中确定用户意图的方法及装置，其中，方法包括：接收用户当前输入的语音数据信息；对所述语音数据信息进行识别，得到所述语音数据信息对应的文本数据信息；获取根据所述用户的日志记录得到的用户意图分类模型和目标转移概率矩阵；根据所述用户意图分类模型和所述目标转移概率矩阵确定所述文本数据信息所属的目标意图类别；在所述目标意图类别对应的数据库中查找与所述文本数据信息对应的应答信息。通过该技术方案，不但可以为用户提供更准确的应答信息，还可以减少查找时间，提高查找效率，提升用户的使用体验。

技术领域

本发明涉及数据分类技术领域，尤其涉及一种语音交互中确定用户意图的方法及装置。

背景技术

相关技术中，当终端等设备接收到用户输入的语音查询请求时，会根据该查询请求从预设数据库中查找与该请求对应的答案或者回复，但在整个预设数据库中进行查找，不但不能保证查找到的答案或者回复的准确性，而且查找时间也相对较长。

发明内容

本发明实施例提供一种语音交互中确定用户意图的方法及装置，用以实现在保证查找的答案或者回复的准确率的基础上，提高查找效率，从而提升用户的使用体验。

根据本发明实施例的第一方面，提供一种语音交互中确定用户意图的方法，包括：

接收用户当前输入的语音数据信息；

对所述语音数据信息进行识别，得到所述语音数据信息对应的文本数据信息；

获取根据所述用户的日志记录得到的用户意图分类模型和目标转移概率矩阵；

根据所述用户意图分类模型和所述目标转移概率矩阵确定所述文本数据信息所属的目标意图类别；

在所述目标意图类别对应的数据库中查找与所述文本数据信息对应的应答信息。

在该实施例中，在接收到用户当前输入的语音数据信息后，先确定语音数据信息对应的文本数据信息所属的目标意图类别，进而在目标意图类别对应的数据中查找与其对应的应答信息，这样，不但可以为用户提供更准确的应答信息，还可以减少查找时间，提高查找效率，提升用户的使用体验。

在一个实施例中，所述获取根据所述用户的日志记录得到的用户意图分类模型和目标转移概率矩阵，包括：

获取预设的卷积神经网络模型和预设的转移概率矩阵；

根据预设的文本模板从所述日志记录中提取出意图分类训练语料；

利用所述意图分类训练语料和所述预设的卷积神经网络模型进行训练，得到所述用户意图分类模型；

利用预设上下文训练语料和预设的转移概率矩阵进行训练，得到初始转移概率矩阵；

利用所述日志记录修正所述初始概率矩阵，得到所述目标转移概率矩阵。

在该实施例中，利用所述意图分类训练语料和所述预设的卷积神经网络模型进行训练，得到所述用户意图分类模型，利用预设上下文训练语料和预设的转移概率矩阵进行训练，得到初始转移概率矩阵，并根据用户意图历史日志记录修正初始转移概率矩阵得到目标转移概率矩阵，这样，根据用户意图分类模型和目标转移概率矩阵进行意图分类，可以保证分类结果的准确性。

在一个实施例中，所述文本数据信息包括以下至少一项：文本信息和拼音信息；

所述意图分类训练语料包括以下至少一种形式：

文本语料和拼音预料。

在该实施例中，在进行卷积神经网络训练时，不但可以采用训练语料的文本形式进行训练，还可以采用训练语料的拼音形式进行训练，这样，可以有效的过滤噪音，避免错误累积。