br>[0056]图10为解析设备端对所述自然语言信号进行解析的具体处理过程的流程图；
[0057]附图中相同或相似的附图标记代表相同或相似的部件。
【具体实施方式】
[0058]下面结合附图对本申请作进一步详细描述。
[0059]在本申请一个典型的配置中，终端、服务网络的设备和可信方均包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。
[0060]内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。
[0061]计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括非暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。
[0062]图1示出了本申请实施例提供的一种用于自然语言交互的系统的结构示意图，该系统100采用无介架构，即源设备和目标设备之间直接进行交互，而不通过媒介设备进行统一协调，具体包括:源设备110、目标设备120和解析设备130。所述源设备110用于接收基于自然语言的输入信号，并根据所述输入信号向所述目标设备发送自然语言信号;所述目标设备120用于由所述源设备接收自然语言信号，向所述解析设备发送所述自然语言信号，并由所述解析设备接收根据所述自然语言信号反馈的、至少包含执行内容和目标信息的解析结果，以及在所述目标信息与所述目标设备匹配时，根据所述执行内容执行相应操作;所述解析设备130用于由所述目标设备接收自然语言信，对所述自然语言信号进行解析，获取所述自然语言信号的解析结果，以及向所述目标设备发送所述解析结果。
[0063]源设备和目标设备之间以自然语言信号进行通讯，无需依赖源设备或目标设备中的任意一种交互协议，由解析设备统一处理自然语言信号，对其进行解析，得到用于控制目标设备的解析结果，从而实现源设备和目标设备之间的交互，由此，使得第三方厂商或者普通用户能够方便、高效的实现不同交互协议的设备之间的交互，尤其适用于智能家居领域中不同智能设备之间的交互。
[0064]在上述两种实现方案中，源设备和目标设备之间或者源设备和媒介设备之间以自然语言信号进行通讯，无需依赖源设备或目标设备中的任意一种交互协议，由解析设备统一处理自然语言信号，对其进行解析，得到用于控制目标设备的解析结果，从而实现源设备和目标设备之间的交互，由此，使得第三方厂商或者普通用户能够方便、高效的实现不同交互协议的设备之间的交互，尤其适用于智能家居领域中不同智能设备之间的交互。
[0065]在此，所述源设备和目标设备是指整个系统中进行交互的两个设备，能够传输自然语言信号，以智能家居系统为例，进行交互的设备可以包括音响、空调、手机、电视机、台灯、路由器等。用户可以将任意一个设备作为源设备对另一个设备(即目标设备)进行控制，实现设备之间的交互，例如通过台灯控制音响播放某一歌手的歌曲、通过手机控制空调打开等，其中台灯和手机即为源设备，音响和空调即为目标设备。所述解析设备可以包括但不限于如网络主机、单个网络服务器、多个网络服务器集或基于云计算的计算机集合等实现。在此，云由基于云计算(Cloud Computing)的大量主机或网络服务器构成，其中，云计算是分布式计算的一种，由一群松散耦合的计算机集组成的一个虚拟计算机。
[0066]所述源设备所接收基于自然语言的输入信号可以是任意形式输入的自然语言信息，例如文本形式输入或者语音形式输入等。根据相应的所述输入信号，源设备会发送相应的自然语言信号给目标设备或者媒介设备，例如一条文本信息或者一段语音信息等。
[0067]由于无需考虑源设备或者目标设备的交互协议，用户可以方便地在系统中增加进行交互的源设备或者目标设备的数量，也可以选择任意一个的设备作为源设备对任意一个其它的设备进行控制，系统规模较为灵活，实现较为方便。
[0068]进一步地，所述系统100中的目标设备120和解析设备130的具体结构如图2所示。其中，所述目标设备120包括接收装置121、发送装置122和执行处理装置123，而所述解析设备130包括接收装置131、解析处理装置132和发送装置133。
[0069]所述目标设备120中，所述接收装置121用于由源设备接收自然语言信号，以及由所述解析设备接收根据所述自然语言信号反馈的解析结果，其中，所述解析结果至少包含执行内容和目标信息。所述发送装置122用于向所述解析设备发送所述自然语言信号。所述执行处理装置123用于在所述目标信息与所述目标设备匹配时，根据所述执行内容执行相应操作。
[0070]所述解析设备130中，所述接收装置131用于由目标设备接收自然语言信号，其中，所述自然语言信号由源设备发送至所述目标设备。所述解析处理装置132用于对所述自然语言信号进行解析，获取所述自然语言信号的解析结果，其中，所述解析结果至少包含执行内容和目标信息，用于控制与所述目标信息匹配的目标设备根据所述执行内容执行相应操作。所述发送装置133用于向所述目标设备发送所述解析结果。
[0071]以智能家居系统的一次交互处理为例，在该智能家居系统中各个设备之间可以通过wifi(Wireless Fidelity，无线保真)网络、蓝牙网络等进行连接，在该次处理中用户通过手机控制客厅的空调进行某一操作。在本实施例中，手机即为源设备，客厅的空调即为目标设备，用户可以通过语音输入的方式向手机输入“帮我把客厅空调开到26度”，手机在获取到该输入的语音信号后，可以直接将该语音信号作为自然语言信号发送给空调，也可以将该语音信号转化为本文信息，以作为发送给空调的自然语言信号。空调会将“帮我把客厅空调开到26度”的自然语言信号直接发给解析设备，由解析设备的解析处理装置进行解析。
[0072]其中，所述解析处理装置132的具体结构如图3所示，包括分类模块132a、语义解析模块132b和关键信息提取模块132c。
[0073]具体地，所述分类模块132a用于对所述自然语言信号进行分类，确定所述自然语言信号的意图信息。在实际应用中，对所述自然语言信号进行分类的方式可以使用分类器或者检索排序器，其中所述分类器是利用统计方法计算自然语言信号的特征的概率，确定其类别，得到对应的意图信息，而检索排序器主要是查找自然语言信号的特征与类别之间的匹配度，由此确定其类别，得到对应的意图信息。实际应用中，所述分类器的算法可以采用朴素贝叶斯、支持向量机、神经网络等，所述检索排序器的算法可以采用倒排索引、学习排序等。以前述“帮我把客厅空调开到26度”的自然语言信号为例，假设根据其分类结果可以确定其意图信息为“家电控制”。
[0074]语义解析模块132b用于根据所述意图信息所对应的领域的关键字字典数据对所述自然语言信号进行语义解析，获取所述自然语言信号中的关键字的语义。每种意图信息各自对应一个或者多个与其相关的领域，例如“家电控制”对应的领域可以为“家居”、“家用电器”、“电气控制”等，每个领域均预设了一组关键字字典数据来对自然语言信号进行语义解析，以标注关键字的语义。接上例，上述领域的关键字字典数据包括“客厅\位置”、“空调\家电名称”、“开\操作”、“26度\温度”，根据这些关键字字典数据对“帮我把客厅空调开到26度”进行语义解析后，可以获取自然语言信号中的关键字的语义。
[