基于人工智能的人机交互的交互引导方法和装置的制造方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种基于人工智能的人机交互的交互引导方法和装置。
【背景技术】
[0002]人工智能(Artificial Intelligence)是计算机科学的一个分支，英文缩写为Al，是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
[0003]在传统的人机交互过程中，人处于主动的位置，机器处于被动的位置。用户主动提出话题，机器接收并解析用户提出的话题，从预先建立的对话库中选择合适的回答反馈给用户；或者机器通过进一步交互，明确用户提出的话题，通过知识库进行推理，计算出合适的回答反馈给用户。
[0004]但是，在当前话题结束后，机器需要继续等待用户提出的下一个话题，然后再进行回答。由于缺乏话题之间的关联的信息，机器无法主动地延续或者引导出新的话题，无法像人与人之间那样进行持续地交互，缺乏主动性和联想力。
【发明内容】
[0005]本发明旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。为此，本发明的一个目的在于提出一种基于人工智能的人机交互的交互引导方法，能够提高人机交互的持续性，使人机交互更加流畅、自然。
[0006]本发明的第二个目的在于提出一种基于人工智能的人机交互的交互引导装置。
[0007]为了实现上述目的，本发明第一方面实施例提出了一种基于人工智能的人机交互的交互引导方法，包括:S1、接收用户输入的交互信息，并根据所述交互信息确定当前话题；
S2、基于话题图谱获得多个与所述当前话题相关的待选引导话题，其中，所述话题图谱包括多个话题及所述话题之间的关联关系；S3、获取所述用户的用户画像数据；以及S4、根据所述用户画像数据从所述多个与所述当前话题相关的待选引导话题中选择引导话题，并向所述用户反馈所述引导话题。
[0008]本发明实施例的基于人工智能的人机交互的交互引导方法，通过接收用户输入的交互信息确定当前话题，并基于话题图谱获得多个与当前话题相关的待选引导话题，再结合用户的用户画像数据从待选引导话题中选择引导话题，以及向用户反馈引导话题，提高了人机交互的持续性，使人机交互更加流畅、自然。
[0009]本发明第二方面实施例提出了一种基于人工智能的人机交互的交互引导装置，包括:确定模块，用于接收用户输入的交互信息，并根据所述交互信息确定当前话题；获得模块，用于基于话题图谱获得多个与所述当前话题相关的待选引导话题，其中，所述话题图谱包括多个话题及所述话题之间的关联关系；获取模块，用于获取所述用户的用户画像数据；以及反馈模块，用于根据所述用户画像数据从所述多个与所述当前话题相关的待选引导话题中选择引导话题，并向所述用户反馈所述引导话题。
[0010]本发明实施例的基于人工智能的人机交互的交互引导装置，通过接收用户输入的交互信息确定当前话题，并基于话题图谱获得多个与当前话题相关的待选引导话题，再结合用户的用户画像数据从待选引导话题中选择引导话题，以及向用户反馈引导话题，提高了人机交互的持续性，使人机交互更加流畅、自然。
【附图说明】
[0011]图1是根据本发明一个实施例的基于人工智能的人机交互的交互引导方法的流程图。
[0012]图2是根据本发明一个实施例的话题图谱的效果示意图。
[0013]图3是根据本发明一个实施例的网络文本数据为半结构化数据时的效果示意图。
[0014]图4是根据本发明一个实施例的网络文本数据为结构化数据时的效果示意图。
[0015]图5是根据本发明一个实施例的获取用户浏览行为数据的效果示意图。
[0016]图6是根据本发明一个实施例的建立话题图谱的效果示意图。
[0017]图7是根据本发明一个实施例的基于人工智能的人机交互的交互引导装置的结构示意图一。
[0018]图8是根据本发明一个实施例的基于人工智能的人机交互的交互引导装置的结构示意图二。
【具体实施方式】
[0019]下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的模块或具有相同或类似功能的模块。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
[0020]下面参考附图描述本发明实施例的基于人工智能的人机交互的交互引导方法和
目.ο
[0021]图1是根据本发明一个实施例的基于人工智能的人机交互的交互引导方法的流程图。
[0022]如图1所示，基于人工智能的人机交互的交互引导方法可包括:
[0023]S1、接收用户输入的交互信息，并根据交互信息确定当前话题。
[0024]具体地，可先接收用户输入的交互信息例如:“盗梦空间好看吗？ ”，然后对该交互信息进行需求识别以及相关性计算，从而确定当前话题为“盗梦空间评价”。
[0025]S2、基于话题图谱获得多个与当前话题相关的待选引导话题。
[0026]其中，话题图谱可包括多个话题及话题之间的关联关系。
[0027]具体地，可基于预先建立的话题图谱获取多个与当前话题相关的待选引导话题。例如:当前话题为“盗梦空间评价”，则可根据话题图谱获取多个与“盗梦空间评价”相关的弓丨导话题如“诺兰导演的电影”、“莱昂纳多主演的电影”等，及它们与“盗梦空间评价”之间的关联关系O
[0028]S3、获取用户的用户画像数据。
[0029]其中，用户画像数据为用户的属性、状态、兴趣等数据的集合，可通过用户主动输入或者根据用户的历史交互记录获取，然后对其进行整合，从而生成关于用户的个性化的用户画像数据。
[0030]S4、根据用户画像数据从多个与当前话题相关的待选引导话题中选择引导话题，并向用户反馈引导话题。
[0031]具体地，可根据用户画像数据和交互信息的上下文信息确定用户的意图信息，然后根据用户的意图信息从多个与当前话题相关的待选引导话题中选择引导话题，并向用户反馈引导话题。
[0032]举例来说，引导话题可以是当前话题的延伸。例如:交互信息为“鸡肉怎么做？ ”，则当前话题可为“鸡肉的做法”。当前话题交互结束后，可对当前话题延伸，结合用户画像数据如“用户为孕妇”，则可向用户反馈引导话题“孕妇如何吃鸡肉比较好”。
[0033]当然，引导话题也可以是基于当前话题的推荐。例如:交互信息为“盗梦空间好看吗？ ”，则当前话题可为“盗梦空间评价”。当前话题交互结束后，可基于当前话题，并结合用户画像数据如“用户喜欢看电影”，则可向用户反馈引导话题“诺兰的电影”。
[0034]而当无法根据用户画像数据和交互信息的上下文信息确定用户的意图信息时，则需要对用户的意图信息进行澄清。例如:交互信息为“去故宫怎么走？ ”，而北京、沈阳和台北都有“故宫”，因此需要对用户的意图信息进行澄清，可根据交互信息向用户返回意图澄清的问句“请问您是要去哪个故宫？ ”。
[0035]另外，在步骤S2之前，基于人工智能的人机交互的交互引导方法还可包括步骤S5o
[0036]S5、建立话题图谱。
[0037]如图2所示，话题图谱中的一个节点表示用户提出的一个话题或一个需求，每个节点中可包含有对应话题的回复和满足用户需求的资源，而有关联的节点之间可通过边进行关联，从而形成网状的话题图谱。
[0038]具体地，建立话题图谱的方法如下:可获取话题关联数据，然后根据话题关联数据建立话题图谱。
[0039]更具体地，获取话题关联数据可分为两种情况。
[0040]第一种情况:可先获取网络文本数据，并从网络文本数据中获取话题关联数据。其中，网络文本数据可分为非结构化数据、半结构化数据和结构化数据。
[0041]当网络文本数据为非结构化数据时，可基于实体提取和句法分析获取话题关联数据。其中，非结构化数据可包括新闻、论坛、博客、视频等。例如:对于网络文本数据“最受瞩目的诺贝尔文学奖花开有主，法国人莫迪亚诺成为新科幸运者。当然，多次提名总是和诺奖失之交臂的村上春树还是那个“离诺奖最近的人”。中国诗人北岛，也只是让国人狂热了一回。”，可基于实体提取技术提取实体信息“诺贝尔文学奖”、“法国人莫