词语语法功能进行分析(例如利用句法分析对“我来晚了”进行分析，得知“我”是主语，“来”是谓语，“完了”是补语)，本发明不限于此。其中，本发明常用的句法分析算法主要包括:移进-归约算法、Marcus确定性分析算法、CYK算法、Ear ley算法、Tomi ta算法、Chart算法、概率上下文无关算法、自顶向下算法以及自底向上算法。
[0075]自顶向下的方法又称为基于预测的方法，该方法是先产生对后面将要出现的成分的预期，然后再通过逐步吃进待分析的字符串来验证预期。如果预期得到了证明，也就说明待分析的字符串可以被分析为所预期的句法结构。而如果某一环节上预期出现了差错，也就需要用另外的预期来替换(即回溯)。如果所有环节上所有可能的预期都被吃进的待分析字符串所“反驳”，那就说明待分析字符串不可能是一个合法的句子，分析失败。
[0076]如图3所示，在步骤S302中得到用户输入话题后，随后在步骤S303中判断用户输入话题与当前交互话题(即语音信息输入之前的话题)是否一致。如果一致，则表明用户此时输入的为同一话题，因此该方法将执行步骤S307以继续当前交互话题;如果不一致，则表明用户当前输入的语音信息具有打断当前话题的意图，即判定所述输入信息为打断信息，此时该方法将执行步骤S304来输出话题确认提示并获取用户对该话题确认提示的应答信息，并在步骤S305中判断该应答信息是否为中断应答。
[0077]具体地，该方法可以在步骤S304中可以语音或字符显示的形式输出话题确认提示，例如输出“咱们来继续原来的话题吧”。当然，该方法也可以以不同的合理方式(例如语音或触摸)来获取用户对该话题确认提示的应答信息。
[0078]如果该方法在步骤S304中检测到用户对话题确认提示做出了肯定回答，即检测到用户的反馈为“好的”等肯定回答，那么该方法则会在步骤S305中判断所接收到的应答信息为非中断应答，即用户期望继续当前交互话题(即动作信息输入前的交互话题)。因此此时该方法将执行步骤S307以继续当前交互话题。
[0079]而如果该方法在步骤S304中检测到用户对话题确认提示做出了否定回答，即检测到用户的反馈为“咱们不谈那些事了”等否定回答，那么该方法则在步骤S305中判断所接收到的应答信息为中断应答，即用户期望中断当前交互话题。因此此时该方法将执行步骤S306以中断当前交互话题，即不再继续当前交互话题。
[0080]从上述描述中可以看出，本实施例所提供的方法在用户输入语音信息后能够对该语音信息进行处理，从而准确确定出用户输入话题，即分析出用户当前意图。根据用户输入话题，该方法能够分析出用户是否期望中断或转换话题，并在用户期望中断或转换话题时不再继续当前交互话题。由此可以看出，本实施例所提供的方法能够在用户仅仅是突然性地插入某些对话后仍然继续之前的话题，这样也就避免了因某些对话的插入而使得人机对话中断的问题，从而改善了用户体验。
[0081 ] 实施例四:
[0082]图4示出了本实施例所提供的基于智能机器人的交互方法的流程图，其示意性地示出了当用户输入的交互信息为语音信息时该交互方法的处理过程。
[〇〇83] 如图4所示，该方法在步骤S401中获取用户输入的语音信息，并在步骤S402中对该语音信息进行处理，从而确定出用户输入话题(即用户输入的语音信息所表征的交互话题)。其中，该方法在步骤S402中对语音信息进行处理的原理以及过程与实施例三中步骤S302中所阐述的相同，在此不再赘述。
[〇〇84]当确定出用户输入话题后，该方法将在步骤S403中判断该用户输入话题是否包含预设领域的需求信息。如果用户输入话题包含预设领域的需求信息，该方法将直接判定该交互信息为打断信息，并执行步骤S404来输出话题确认提示并获取用户对该话题确认提示的应答信息。
[〇〇85] 而如果用户输入话题不包含预设领域的需求信息，该方法则在步骤S405中进一步判断用户输入话题与当前交互话题是否一致。如果该方法在步骤S405中判断出用户输入话题与当前交互话题一致，则执行步骤S408以继续当前交互话题;否则执行步骤S404。
[0086]本实施例中，用户输入话题包含预设领域的需求信息指定的用户向智能机器人发起关于特定领域的功能问答，例如询问天气或查询航班等。此时，该方法优选地还在步骤S404中输出该需求信息的反馈信息。例如，当用户向智能机器人询问天气时，该方法在步骤S404中还将输出诸如“今天天气晴朗，很适合出门”等反馈信息，而当用户向智能机器人输入航班查询信息时，该方法在步骤S404中还将输出诸如“您查询的航班的起飞时间是XXX”等反馈信息。
[〇〇87]当用户输入话题与当前交互话题不一致时，该方法将在步骤S404中输出话题确认提示并获取用户对该话题确认提示的应答信息。具体地，该方法可以在步骤S404中可以语音或字符显示的形式输出话题确认提示，例如输出“咱们来继续原来的话题吧”。当然，该方法也可以以不同的合理方式(例如语音或触摸)来获取用户对该话题确认提示的应答信息。
[0088]当获得该用户对户话题确认提示的应答信息后，该方法将在步骤S406中判断该应答信息是否为中断应答。如果该方法在步骤S406中检测到用户对话题确认提示做出了肯定回答，即检测到用户的反馈为“好的”等肯定回答，那么该方法则会在步骤S406中判断所接收到的应答信息为非中断应答，即用户期望继续当前交互话题(即动作信息输入前的交互话题)。因此此时该方法将执行步骤S408以继续当前交互话题。
[〇〇89] 而如果该方法在步骤S406中检测到用户对话题确认提示做出了否定回答，即检测到用户的反馈为“咱们不谈那些事了”等否定回答，那么该方法则在步骤S406中判定所接收到的应答信息为中断应答，即用户期望中断当前交互话题。因此此时该方法将执行步骤S407以中断当前交互话题，即不再继续当前交互话题。
[0090]从上述描述中可以看出，相较于实施例三所提供的交互方法，本实施例所提供的交互方法在确定出用户输入话题后，会判断该用户输入话题是否包含预设领域的需求信息，这样有助于高效地判别用户输入话题与当前交互话题是否一致，从而进一步提高人机交互效率。
[0091]实施例五:
[0092]图5示出了本实施例所提供的基于智能机器人的交互方法的流程图，其示意性地示出了当用户输入的交互信息既包含语音信息又包含动作信息时该交互方法的处理过程。
[0093]如图5所示，该方法首先在步骤S501中获取用户输入的动作信息和语音信息。其中，该方法获取动作信息和语音信息的原理以及过程分别与实施例二和实施例三中所阐述的内容相同，在此不再赘述。
[0094]得到用户输入的动作信息和语音信息后，该方法在步骤S502中输出针对该动作信息的回复信息。例如，当检测到用户遮挡住智能机器人的“眼睛”(即在步骤S501中获取到位于“眼睛”位置处的红外传感器被遮挡)时，该方法将在步骤S502中向用户输出对应的回复信息，例如输出语音“别挡住我的眼睛，我看不见啦”。
[0095]由于相对于动作信息，语音信息能够包含更多的有关用户的意图信息，因此该方法随后在步骤S503中判断语音信息是否为打断信息。其中，判断语音信息是否为打断信息的具体原理以及过程在上述描述中已作阐述，在此不再赘述。如果语音信息为打断信息，该方法则执行步骤S504来输出话题确认提示并获取用户对该话题确认提示的应答信息。如果语音信息不为打断信息，该方法则执行步骤S507以继续当前交互话题。
[〇〇96]此后，在步骤S505中，该方法将判断所接收到的应答信息是否为中断应答。如果该应答信息为中断应答，该方法则在步骤S506中中断当前交互话题;如果该应答不为中断应答，该方法则在步骤S507中继续当前交互话题。
[0097]需要指出的是，该实施例可与实施例3与实施例4进行配合实现，此处不再过多赘述。
[0098]从上述描述中可以看出，本实施例所提供的方法在用户输入的交互信息同时包含动作信息和语音信息时，首先响应该动作信息，随后再根据该动作信息和语音信息判断用户是否期望中断或转换当前话题。
[〇〇99]本实施例还提供了一种基于智能机器人的交互装置，图6示出了该交互装置的结构示意图。
[0100]如图6所示，该交互装置包括:交