语义处理服务器及用于语义处理的方法与流程

本发明涉及信息处理技术领域，特别涉及一种语义处理服务器及用于语义处理的方法。

背景技术：

随着计算机技术的迅猛发展，人类社会已步入了高度自动化和信息化的时代。可以说计算机技术的发展大大加快了人类社会的进步。而人类社会的进步反过来又对计算机技术的发展提出了更高的要求和挑战。机器人越来越向智能化与人性化结合的方向发展，使得人们迫切要求语音控制机器人。

语义处理在人机交互方面和人类之间的交往上发挥着重大作用。但由于通常多种语音请求信息对应机器人同一功能，现有技术中的机器人数据库中存储大量语音信息，影响机器人的处理速度。

技术实现要素：

本发明实施例提供了一种语义处理服务器及用于语义处理的方法，旨在解决现有技术中的机器人数据库中存储大量语音信息，影响机器人的处理速度的问题。

为了对披露的实施例的一些方面有一个基本的理解，下面给出了简单的概括。该概括部分不是泛泛评述，也不是要确定关键/重要组成元素或描绘这些实施例的保护范围。其唯一目的是用简单的形式呈现一些概念，以此作为后面的详细说明的序言。

第一方面，本发明实施例提供了一种用于语义处理的方法，包括：

获得语音识别信息；

分析语音识别信息中的语义信息；

根据语义信息生成包括语义意图的理解信息；

根据语义意图的分类将理解信息发送给对应的功能模块。

第二方面，本发明实施例提供了一种用于语义处理的方法，包括：

获得语音识别信息；

将语音识别信息发送给自然语言理解(英文全称：naturallanguageunderstanding，英文缩写：nlu)设备；

接收nlu设备根据语音识别信息中的语义信息生成的理解信息；其中，理解信息包括语义意图；

根据语义意图的分类将理解信息发送给对应的功能模块。

可选的，本发明实施例的任一方法，获得语音识别信息，包括：

接收机器人发送的语音识别信息；或者，

接收机器人发送的语音信息并对语音信息进行识别获得语音识别信息。

可选的，本发明实施例的任一方法，理解信息包括对话意图类信息，或功能意图类信息，或业务技能意图类信息。

可选的，本发明实施例的任一方法，功能模块包括自然语言处理(英文全称：naturallanguageprocessing，英文缩写：nlp)设备，或机器人的各业务技能模块，或机器人的对话模块。

可选的，本发明实施例的任一方法，

当理解信息包括对话意图类信息时，发送理解信息给机器人的对话模块；

当理解信息包括功能意图类信息时，将理解信息发送给nlp设备；

当理解信息包括业务技能意图类信息时，发送理解信息给机器人的相应业务技能模块。

第三方面，本发明实施例提供了一种语义处理的服务器，包括：

处理器，用于获得语音识别信息，分析语音识别信息中的语义信息，根据语义信息生成包括语义意图的理解信息；

第一发送单元，用于根据语义意图的分类将理解信息发送给对应的功能模块。

第四方面，本发明实施例提供了一种语义处理的服务器，包括：

处理器，用于获得语音识别信息；

第二发送单元，用于将处理器获得的语音识别信息发送给nlu设备；

第二接收单元，用于接收nlu设备根据分析第二发送单元发送的语音识别信息的语义信息生成包括语义意图的理解信息；

第一发送单元，用于根据语义意图的分类将理解信息发送给对应的功能模块。

可选的，本发明实施例的任一服务器，还包括第一接收单元；

第一接收单元用于接收机器人发送的语音识别信息，处理器用于获得第一接收单元接收的语音识别信息；或者，

第一接收单元用于接收机器人发送的语音信息；处理器还用于根据语音信息进行识别获得语音识别信息。

可选的，本发明实施例的任一服务器，理解信息包括对话意图类信息，或功能意图类信息，或业务技能意图类信息。

可选的，本发明实施例的任一服务器，功能模块包括nlp设备，或机器人的各业务技能模块，或机器人的对话模块。

可选的，本发明实施例的任一服务器，第一发送单元用于：

当理解信息包括对话意图类信息时，发送理解信息给机器人的对话模块；

当理解信息包括功能意图类信息时，将理解信息发送给nlp设备；

当理解信息包括业务技能意图类信息时，发送理解信息给机器人的相应业务技能模块。

根据上述技术方案，获得语音识别信息，通过分析语音识别信息中的语义信息，生成包括语义意图的理解信息，并根据语义意图的分类将理解信息发送给对应的功能模块进行处理，可以实现机器人语音识别信息的理解处理，不需要在机器人的数据库中存储大量语音信息，提高了机器人的处理速度。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本发明。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本发明的实施例，并与说明书一起用于解释本发明的原理。

图1是根据一示例性实施例示出的一种用于语义处理的方法的流程图；

图2是根据一示例性实施例示出的一种用于语义处理的方法的流程图；

图3是根据一示例性实施例示出的一种用于语义处理的方法的流程图；

图4是根据一示例性实施例示出的一种用于语义处理的方法的流程图

图5是根据一示例性实施例示出的一种语义处理的服务器的结构框图；

图6是根据一示例性实施例示出的一种语义处理的服务器的结构框图。

附图标记说明：110、处理器；120、第一接收单元；130、第一发送单元；140、nlu设备；150、nlp设备；160、第二接收单元；170、第二发送单元。

具体实施方式

以下描述和附图充分地示出本发明的具体实施方案，以使本领域的技术人员能够实践它们。实施例仅代表可能的变化。除非明确要求，否则单独的部件和功能是可选的，并且操作的顺序可以变化。一些实施方案的部分和特征可以被包括在或替换其他实施方案的部分和特征。本发明的实施方案的范围包括权利要求书的整个范围，以及权利要求书的所有可获得的等同物。在本文中，各实施方案可以被单独地或总地用术语“发明”来表示，这仅仅是为了方便，并且如果事实上公开了超过一个的发明，不是要自动地限制该应用的范围为任何单个发明或发明构思。本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用于将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素。本文中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的结构、产品等而言，由于其与实施例公开的部分相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。

本发明实施例提供的语义处理的服务器及用于语义处理的方法，可以为机器人提供语义处理服务，机器人只需要将请求信息发送给服务器，服务器就可以为机器人提供服务。

本发明的一些实施方式中，请求信息可以为机器人发送的语音信息，或者请求信息为经机器人语音识别后的语音识别信息。

本发明的一些实施方式中，请求信息可以包括：机器人id，理解信息也可以包括：机器人id。

本发明的一些实施方式中，机器信息人可以包括：机器人id、机器人具有的业务技能模块，及机器人具有的业务技能模块对应的业务技能类型。例如，机器人的业务技术技能类型包括：拍照、拨打电话和跳舞。机器人的业务技术模块包括：拍照模块、拨打电话模块和跳舞模块。

本发明的一些实施方式中，对话意图类信息可以包括：机器人的属性、机器人常识问答和机器人闲聊。

当机器人将含有：机器人的属性或者机器人常识问答或者机器人闲聊的对话意图类的请求信息发送给服务器时，服务器获取语音识别信息，分析语音识别信息中的语义信息，根据语义信息生成包括语义意图的理解信息，并将该包括对话意图类信息的理解信息发送给机器人的对话模块。机器人的对话模块通过播放器将理解信息播放，或者通过显示器显示理解信息。

当机器人将含有：机器人的属性或者机器人常识问答或者机器人闲聊的对话意图类的请求信息发送给服务器时，服务器获取语音识别信息，服务器也可以将语音识别信息发送给nlu设备140，nlu设备140分析语音识别信息中的语义信息，根据语义信息生成包括语义意图的理解信息，当理解信息包括对话意图类信息时，nlu设备140将理解信息发送给服务器，由服务器发送给机器人。以便服务器做统一管理。

其中，在服务器中可以存储多个nlu设备140的名单，以便可以将语音识别信息发送给多个nlu设备140，并根据多个nlu设备140的理解信息确定最优的理解信息。

在一些实施方式中，功能意图类信息可以包括：第三方功能，例如，天气预报、音乐和新闻等需要nlp设备150提供的信息。

当机器人将含有：第三方功能的功能意图类信息的请求信息发送给服务器时，服务器获取语音识别信息，分析语音识别信息中的语义信息，根据语义信息生成包括功能意图类信息的理解信息，服务器将该理解信息发送给nlp设备150。其中，理解信息可以包括：机器人id，nlp设备150根据理解信息生成处理信息，nlp设备150可以通过机器人id将处理信息直接发送给机器人，并还可以同时通知服务器已经完成理解信息的处理；或者nlp设备150也可以将处理信息发送给服务器，由服务器发送给机器人。

当机器人将含有：第三方功能的功能意图类信息的请求信息发送给服务器时，服务器获取语音识别信息，服务器可以将语音识别信息发送给nlu设备140，nlu设备140根据语音识别信息中的语义信息生成的包括功能意图类信息的理解信息，将理解信息发送给服务器，服务器将该理解信息发送给nlp设备150。nlp设备150根据理解信息生成处理信息，其中理解信息可以包括机器人id,nlp设备150可以通过机器人id将处理信息直接发送给机器，并还可以同时通知服务器已经完成理解信息的处理；或者nlp设备150可以将处理信息发送给服务器，由服务器发送给机器人。

其中在处理器110中可以存储多个nlp设备150的名单，以便服务器可以将理解信息发送给多个nlp设备150，并根据多个nlp设备150的处理信息确定最优的处理信息。其中nlp设备150主要处理含有功能意图类信息的理解信息。因为服务器中存储多个nlp设备150的名单，以便由服务器发送给合适的nlp设备150，提供更专业的服务。

在一些实施方式中，业务技能意图类信息可以包括：拍照、拨打电话和跳舞。

当机器人将含有：拍照、拨打电话和跳舞的业务技能意图的请求信息发送给服务器时，服务器获取语音识别信息，分析语音识别信息中的语义信息，根据语义信息生成包括语义意图的理解信息，并将该包括业务技能意图类信息的理解信息发送给机器人的相应业务技能模块。机器人的各业务技能模块根据理解信息执行相应的命令。

当机器人将含有：拍照、拨打电话和跳舞的业务技能意图的请求信息发送给服务器时，服务器获取语音识别信息，服务器也可以将语音识别信息发送给nlu设备140，nlu设备140分析语音识别信息中的语义信息，根据语义信息生成包括语义意图的理解信息，nlu设备140将包括业务技能意图类信息的理解信息发送给服务器，由服务器发送给机器人的相应业务技能模块。

其中，在服务器中存储有机器人的机器信息，机器信息可以包括机器人具有的业务技能类型，以便服务器将包括业务技能意图类信息的理解信息发送给机器人的相应业务技能模块。

其中，包括业务技能意图类信息的理解信息可以包括控制机器人动作的指令。

如图1所示，本发明实施例提供了一种信息处理方法，包括：

s101、获得语音识别信息；

s102、分析语音识别信息中的语义信息；

s103、根据语义信息生成包括语义意图的理解信息；

s104、根据语义意图的分类将理解信息发送给对应的功能模块。

根据上述技术方案，获得语音识别信息，通过分析语音识别信息中的语义信息，生成包括语义意图的理解信息，并根据语义意图的分类将理解信息发送给对应的功能模块进行处理，可以实现机器人语音识别信息的理解处理，不需要在机器人的数据库中存储大量语音信息，提高了机器人的处理速度。

如图2所示，本发明实施例还提供了一种信息处理方法，包括：

s201、获得语音识别信息；

s202、将语音识别信息发送给nlu设备；

s203、接收nlu设备根据语音识别信息中的语义信息生成的理解信息；其中，理解信息包括语义意图；

s204、根据语义意图的分类将理解信息发送给对应的功能模块。

可以在服务器中存储多个nlu设备的名单，以便可以将语音识别信息发送给多个nlu设备140，并根据多个nlu设备140的理解信息确定最优的理解信息。

根据上述技术方案，获得语音识别信息，通过nlu设备140分析语音识别信息中的语义信息，生成包括语义意图的理解信息，并根据语义意图的分类将理解信息发送给对应的功能模块进行处理，可以实现机器人语音识别信息的理解处理，不需要在机器人的数据库中存储大量语音信息，提高了机器人的处理速度。通过nlu设备140对语音识别信息进行理解以便得到更专业的语义理解信息。

本发明实施例的处理方法，步骤s101或者步骤s201可以包括：

接收机器人发送的语音识别信息；或者，

接收机器人发送的语音信息并对语音信息进行识别获得语音识别信息。

可以在机器人中设置语音识别模块，机器人的语音识别模块对语音信息进行语音识别处理，生成语音识别信息。也可以在服务器中设置语音识别模块，机器人可以直接将语音信息发送给服务器，由服务器中的语音识别模块对语音信息进行识别处理，生成语音识别信息。

本发明实施例的处理方法，理解信息包括对话意图类信息，或功能意图类信息，或业务技能意图类信息。

本发明实施例的处理方法，功能模块包括nlp设备，或机器人的各业务技能模块，或机器人的对话模块。

如图3和图4所示，本发明实施例的处理方法，步骤104和步骤204可以包括：

当理解信息包括对话意图类信息时，发送理解信息给机器人的对话模块；

当理解信息包括功能意图类信息时，将理解信息发送给nlp设备；

当理解信息包括业务技能意图类信息时，发送理解信息给机器人的相应业务技能模块。

服务器根据理解信息的语义意图不同，采用不同的处理方式，使服务器分工更加精细，以便提高服务器的处理速度。

其中，当理解信息包括功能意图类信息时，将理解信息发送给nlp设备，其中理解信息包括机器人ip，nlp设备150通过机器人ip将根据理解信息生成的处理信息发送给机器人。以便减少流程环节，不需要将处理信息发送给服务器，再由服务器发送给机器人，且能节省时间，提高用户体验。

本发明实施例的处理方法，在步骤s101和201之前还可以包括：

s105、获取机器人信息；

s106、根据机器人信息确定机器人的功能模块。

在另一个实施例的处理方法中，在步骤s101和201之前还可以包括：获取机器人信息，根据机器人信息确定机器人具有的业务技能模块，根据机器人具有的业务技能模块类型判断理解信息的正确性。因为不同的机器人的业务技能模块可能不同，通过机器人的业务技能模块可以验证理解信息是否正确，以便服务器为机器人提供更优的服务。

如图5所示，本发明实施例提供了一种语义处理的服务器，包括：

处理器110，用于获得语音识别信息，分析语音识别信息中的语义信息，根据语义信息生成包括语义意图的理解信息；

第一发送单元130，用于根据语义意图的分类将理解信息发送给对应的功能模块。

根据上述技术方案，处理器110，用于获得语音识别信息，通过分析语音识别信息中的语义信息，生成包括语义意图的理解信息，第一发送单元130，用于根据语义意图的分类将理解信息发送给对应的功能模块进行处理，可以实现机器人语音识别信息的理解处理，不需要在机器人的数据库中存储大量语音信息，提高了机器人的处理速度。

如图6所示，本发明实施例提供了一种语义处理的服务器，包括：

处理器110，用于获得语音识别信息；

第二发送单元170，用于将处理器110获得的语音识别信息发送给nlu设备140；

第二接收单元160，用于接收nlu设备140根据分析第二发送单元170发送的语音识别信息的语义信息生成包括语义意图的理解信息；

第一发送单元130，用于根据语义意图的分类将理解信息发送给对应的功能模块。

可以在服务器中存储多个nlu设备140的名单，以便可以将语音识别信息发送给多个nlu设备140，并根据多个nlu设备140的理解信息确定最优的理解信息。

根据上述技术方案，处理器110，用于获得语音识别信息，通过nlu设备140分析语音识别信息中的语义信息，生成包括语义意图的理解信息，并根据语义意图的分类将理解信息发送给对应的功能模块进行处理，可以实现机器人语音识别信息的理解处理，不需要在机器人的数据库中存储大量语音信息，提高了机器人的处理速度。通过nlu设备140对语音识别信息进行理解以便得到更专业的语义理解信息。

本发明实施例的服务器，还可以包括第一接收单元120；

第一接收单元120用于接收机器人发送的语音识别信息，处理器110用于获得第一接收单元120接收的语音识别信息；或者，

第一接收单元120用于接收机器人发送的语音信息；处理器110还用于根据语音信息进行识别获得语音识别信息。

可以在机器人中设置语音识别模块，机器人的语音识别模块对语音信息进行语音识别处理，生成语音识别信息。也可以在服务器中设置语音识别模块，机器人可以直接将语音信息发送给服务器，由服务器中的语音识别模块对语音信息进行识别处理，生成语音识别信息。

本发明实施例的服务器，理解信息包括对话意图类信息，或功能意图类信息，或业务技能意图类信息。

本发明实施例的服务器，功能模块包括nlp设备150，或机器人的各业务技能模块，或机器人的对话模块。

本发明实施例的服务器，第一发送单元130用于：

当理解信息包括对话意图类信息时，发送理解信息给机器人的对话模块；

当理解信息包括功能意图类信息时，将理解信息发送给nlp设备150；

当理解信息包括业务技能意图类信息时，发送理解信息给机器人的相应业务技能模块。

服务器根据理解信息的语义意图不同，采用不同的处理方式，使服务器分工更加精细，以便提高服务器的处理速度。

其中，当理解信息包括功能意图类信息时，将理解信息发送给nlp设备150，其中理解信息包括机器人ip，nlp设备150通过机器人ip将根据理解信息生成的处理信息发送给机器人。以便减少流程环节，不需要将处理信息发送给服务器，再由服务器发送给机器人，且能节省时间，提高用户体验。

本发明实施例的服务器，处理器110还用于：

获取机器人信息；

根据机器人信息确定机器人的功能模块。

本发明实施例的服务器，处理器110还用于：获取机器人信息，根据机器人信息确定机器人具有的业务技能模块，根据机器人具有的业务技能模块类型判断理解信息的正确性。因为不同的机器人的业务技能模块可能不同，通过机器人的业务技能模块可以验证理解信息是否正确，以便服务器为机器人提供更优的服务。

应当理解的是，本发明并不局限于上面已经描述并在附图中示出的流程及结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本发明的范围仅由所附的权利要求来限制。