基于上下文语义理解的人工对话辅助系统的制作方法

本发明涉及人工智能领域，尤其涉及一种基于上下文语义理解的人工对话辅助系统。

背景技术：

以往的在线客服系统着重于实现一套能够完成客服人员与客户交流的系统，甚至通过一定的负荷检测、用户归类等实现智能分配，如题为“一种在线客服系统的服务提供方法、装置及系统”、公开号为CN105512153A的中国发明申请，但最终还是由客服人员在线对用户提出的问题进行回答，没有从根本上提高客服系统的响应能力和客服体验，依然高度受限于客服人员的数量和素质。再如题为“联络中心舆情监控分析和智能分配处理系统及方法”、公开号为CN103309948A的中国发明申请所述的系统可以对用户意图类型和业务类型进行分析，并计算每个语言分析信息的重要性分数、紧急分数和用户感情分数，借此来提高海量数据的舆情分析、高效分配；再如题为“一种基于语音分析的智能电话客服系统”、公开号为CN103811009A的中国发明申请引入声纹识别和文本情感分析，然后结合传统评分系统，加强对客服的评价反馈。题为“一种客服系统及客服信息推送方法”、公开号为CN103095753A的中国发明申请中，语义理解的具体技术也有应用，如情感分析、业务类型分析等，用于实现某些具体功能，但是并没有充分分析用户意图，实现人工智能辅助。

现有技术中没有着重在后端实现为客服人员服务的特征，首先客服系统成本高，最终的问答服务任务都是交由人来完成，需要大量客服人员；其次系统反应慢，客服人员需要完全通过交流来理解客户需求然后再提供服务；再次现有客服系统的优化提升能力有限，其技术提升多是通过负荷检测和智能分配等技术来提高系统运行效率，但依然没有从根本上提高客服系统的响应能力和客户体验，依然高度受限于客服人员的数量和素质。现有的客服系统虽然对实际的客服人员进行了一定程度上的工作辅助，但从根本上来说，整体客户服务系统仍然主要依靠真实的客服人员，整体客服质量依然取决于人员的数量和水平。

因此，本领域的技术人员致力于开发一种基于上下文语义理解的人工对话辅助系统，在这个任务导向型的客服系统里，系统能够自动处理大部分客户问题，大幅降低客服人员的重复性工作和劳动强度，让客服人员更专注在一些细致体贴的客户体验上，从而提高系统响应效率和客户体验。

技术实现要素：

有鉴于现有技术的上述缺陷，本发明所要解决的技术问题是如何着重在客户服务系统的后端利用上下文语义理解的人工智能方法，降低对客服人员的依赖，提高整个客服系统的响应效率和客户体验。

为实现上述目的，本发明提供了一种基于上下文语义理解的人工对话辅助系统，包括信息获取模块、语义理解模块、集成功能模块和人工确认模块，其中，所述信息获取模块被配置为获取用户当前输入、对话轮次和历史输入信息；所述语义理解模块被配置为结合上下文进行语义理解，获取用户当前意图，并经过所述人工确认模块确认为用户真实意图；所述集成功能模块被配置为根据所述用户真实意图调用系统集成功能并搜索匹配给出解决用户问题的回答信息，经过所述人工确认模块确认后推送给客户。

进一步地，在所述信息获取模块中，所述用户当前输入为文本、语音或手势。

进一步地，在所述的语义理解模块，所述用户当前意图的获取被配置为：

当检测到用户通过人机交互界面的搜索框输入文本时，直接解析所述输入文本，获取用户意图；

当检测到用户输入语音时，启动语音输入模式，麦克风获取用户语音，解析生成对应文本，通过文本解析，获取用户意图；

当检测到用户输入手势时，启动视频输入模式，摄像头采集用户手势，解析生成对应文本，通过文本解析，获取用户意图。

进一步地，在所述语义理解模块中，所述语义理解被配置为基于关键词模板匹配数据库或已经训练好的统计解析模型进行解析。

进一步地，所述集成功能模块被配置为通过模板将待生成的语义和已查询的属性值组合成通顺的句子。

进一步地，所述人工确认模块被配置为将所述语义理解模块获取的用户意图输出给客服人员，并同时将客服人员的人工确认传递给所述系统集成模块。

进一步地，所述人工确认模块被配置为将所述系统集成模块输出的回答信息提供给客服人员，并同时将客服人员的人工确认输出给用户。

进一步地，所述人工确认包括文字信息、语音信息和客户传输给用户的交互命令。

进一步地，所述交互命令包括请用户键入号码或密码以及采集指纹或虹膜信息。

本发明所述系统着重在后端实现为客服人员服务，首先结合对话过程的上下文进行语义分析，推断客户意图，可能是查询天气、导航、查找最近的酒店等，经过客服人员确认后调用相应模块，将回复信息推送给客户。本发明通过人工对话辅助系统，可以大幅减少客服人员工作量，增加客服的处理能力，从而降低系统的人力成本；通过基于上下文的语义理解，可以快速获取用户意图，并自动调用功能模块，能够提高客服系统反应速度；本发明所述的人工对话辅助系统，可以通过机器学习来提升处理能力，进一步减少客服人员工作量，甚至可能在一定范围内完全替代客服人员，让客服人员更专注在一些细致体贴的客户体验上，从而提高系统响应效率和客户体验。

以下将结合附图对本发明的构思、具体结构及产生的技术效果作进一步说明，以充分地了解本发明的目的、特征和效果。

附图说明

图1是本发明的一个较佳实施例的人工对话辅助方法流程图；

图2是本发明的一个较佳实施例的人工对话辅助系统结构框图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明实施方式作进一步地详细描述。

图1是本发明实施例提供的基于上下文语义理解的人工对话辅助方法流程图，该流程包括：

101、获取用户输入内容、当前对话轮次及历史输入内容；

102、结合上下文对用户输入内容进行语义解析，获取用户当前意图，经人工确认为用户真实意图；

103、根据用户真实意图，自动调用集成功能并搜索匹配给出能够回答用户问题的信息，经人工确认提供给用户。举例来说，调用集成功能模块后，模块一般都会直接给出答案，比如导航，比如附近的宾馆，比如听歌。同时加进去需要的话使得对话比较连贯。

图2是本发明实施例提供的基于上下文语义理解的人工对话辅助系统结构图，该系统包括：

201、用户信息获取模块，用户输入内容，将语音、手势等信息识别解析为文本信息；

在本发明实施例中，用户通过人机交互界面输入的可以是文本，也可以是语音或手势，包括：

当检测到用户通过人机交互界面输入语音信息，麦克风获取用户语音，解析生成对应文本；或，

当检测到用户通过人机交互界面输入语音信息，摄像头采集用户手势，解析生成对应文本。

202、语义解析模块，对用户输入内容进行语义解析，并结合上下文分析用户当前意图，经人工确认为用户真实意图。

A、获取可以表达用户意图的文本信息后，结合事先建好的业务类型、关键词模板属性数据库，对文本信息进行语义解析；业务类型包括交通导航、天气预报、酒店饭店预订、音乐点播等，用户输入“去人民广场”，业务类型解析为“交通导航”，用户输入“我想听忘情水”，业务类型解析为“音乐点播”；

关键词模板属性包括地点、时间、电话号码、音乐等，与系统集成功能模块的入口信息相匹配，例如：用户输入“去人民广场”，模板属性解析为“地点：人民广场”，用户输入“我想听忘情水”，模板属性解析为“歌曲：忘情水”；

B、读取历史输入内容的语义解析存储器，将其与当前语义解析结果进行结合，分析用户当前意图；例如：用户输入“去人民广场”后，继续输入“找找周边有啥宾馆”，结合历史语义解析内容，解析为“地点：人民广场，搜索：宾馆”。

C、经人工确认为用户真实意图，若不是则进行修正。

203、系统集成功能模块，根据用户真实意图自动调用系统集成功能模块，获得输出结果后，经人工确认提供给用户。

A、系统事先集成交通导航、天气预报、酒店饭店预订、音乐点播等功能模块，获取用户真实意图后，根据意图的业务类型调用相应功能模块；例如：输入202中用户意图信息，“去人民广场”，则调用交通导航功能。

B、功能模块根据输入的用户意图信息，给出输出结果，因功能的不同可以是准确结果，也可以是比较相近的多个结果；例如：输入202中用户意图信息，“地点：人民广场，搜索：宾馆”，默认给出人民广场周边1公里以内的宾馆列表。

C、将系统功能模块的输出结果提供给人工确认，若不能解决用户问题，则由人工进行修改，然后再提供给用户。如上例，因人民广场周边1公里以内的宾馆较多，人工将修改为给出人民广场周边500米以内的宾馆列表。

以上详细描述了本发明的较佳具体实施例。应当理解，本领域的普通技术无需创造性劳动就可以根据本发明的构思作出诸多修改和变化。因此，凡本技术领域中技术人员依本发明的构思在现有技术的基础上通过逻辑分析、推理或者有限的实验可以得到的技术方案，皆应在由权利要求书所确定的保护范围内。