一种具有中间服务器的语义处理系统的制作方法

本实用新型涉及语义处理技术领域，特别涉及一种具有中间服务器的语义处理系统。

背景技术：

科技的不断发展，信息化时代的高速推进，高速自动化的社会生活方式已经逐步实现，计算机技术的迅猛发展加快了人类社会前进的步伐。智能机器人的出现也逐渐出现在日常生活当中，例如；餐厅，商场中运用智能机器人进行服务和疏导等，不仅解放了人工，而且为科技的发展注入了新的活力。

目前，在智能机器人的不断推进过程中，智能机器人语义识别采用传统的有机器人客户端直接发送请求的两层模式，这就容易经常出现停机、服务不稳定现象，而且日志记录不完整，不利于持续推进语义服务改进的现象。

技术实现要素：

本实用新型实施例提供一种具有中间服务器的语义处理系统，旨在解决现有技术中机器人语义识别系统经常出现停机、服务不稳定和日志记录不完整等问题。

为了解决以上问题，本实用新型实施例公开了如下技术方一种具有中间服务器的语义处理系统，其特征在于，包括：机器人客户端模块、NLP中间服务器模块和第三方服务器模块；所述机器人客户端模块包括：获取单元，用于获取机器人客户端的语音信息；语义转换单元，用于将语音信息转化为文字信息；所述NLP中间服务器模块包括：语义验证单元，用于验证语音信息的有效性；算法单元，用于语音信息的语义服务和配对；接收发送单元，用于转发语义信息至第三方服务器模块并接收第三方服务配对结果；记录单元，用于记录第三方服务器配对结果。

进一步地，本实用新型所述的一种具有中间服务器的语义处理系统，其特征在于，所述获取单元为语音处理芯片。

进一步地，本实用新型所述的一种具有中间服务器的语义处理系统，其特征在于，所述语义转换单元为智能语音芯片。

进一步地，本实用新型所述的一种具有中间服务器的语义处理系统，其特征在于，所述语义验证单元为BIOS。

进一步地，本实用新型所述的一种具有中间服务器的语义处理系统，其特征在于，所述算法单元为核心处理芯片。

进一步地，本实用新型所述的一种具有中间服务器的语义处理系统，其特征在于，所述接收发送单元为网卡。

进一步地，本实用新型所述的一种具有中间服务器的语义处理系统，其特征在于，所述第三方服务器模块为电脑服务器。

本实用新型实施例中，通过增加NLP中间服务器和第三方服务器对语音进行识别和配对，加强了智能机器人的语义识别能力，使语义识别系统能够稳定的运行，另外中间服务器还设置有算法单元，担负了机器人的运算工作，这样就使智能机器人在工作过程中不易出现卡顿、死机等现象，使智能机器人的反应更加迅速；而且在NLP中间服务器有日志记录单元，能够对每次语义识别服务结果进行记录为之后对智能机器人的语义服务维护和改进提供数据支持。

附图说明

图1为本实用新型所述具有中间服务器的语义处理系统的流程图；

图2为本实用新型所述具有中间服务器的语义处理系统结构图。

具体实施方式

为了使本实用新型实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本实用新型实施例中的附图，对本实用新型实施例中的技术方案进行清楚地描述，显然，所描述的实施例是本实用新型一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本实用新型中的实施例，本领域普通的技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本实用新型保护的范围。

为了解决现有智能机器人语义识别系统经常出现停机、服务不稳定和日志记录不完整等问题，本实用新型提供过一种具有中间服务器的语义处理方法及系统。如图2所示为本实用新型所涉及的一种具有中间服务器的处理系统200。包括：机器人客户端模块201、NLP中间服务器模块202和第三方服务器模块203。

机器人客户端模块201又包括：获取单元2011，语义转换单元2012；获取单元2011用于获取机器人客户端的语音信息，语义转换单元2012用于将语音信息转化为文字信息。

NLP中间服务器模块202又包括:语义验证单元2021，算法单元2022，接收发送单元2023和记录单元2024；语义验证单元2021，用于验证语音信息的有效性，算法单元2022用于语音信息的语义服务和配对，收发送单元2023，用于转发语义信息至第三方服务器模块并接收第三方服务器配对结果，记录单元2024，用于记录第三方服务器配对结果。

机械人客户端模块201中的获取单元2011在接收到语音信息后，将信息传递给语义转换单元2012，语义转换单元2012将语音信息转换为文字信息并上传至服务器请求语义服务，本实施例中，获取单元2011可以为语音处理芯片，语义转换单元2012可以为智能语音芯片。

NLP中间服务器模块202在接收到语义服务请求后首先通过语义验证单元2021进行语义的有效性和安全性的验证，若满足要求则将语音信息传递给算法单元2022，算法单元2022进行语义信息配对，配对成功则将配对结果发送至机器人客户端201结束整个语义服务，如配对不成功，则算法单元2022将语音信息传递给接收发送单元2023，接收发送单元2023将语音信息发送给第三方服务器203，本实施例中，语义验证单元2021可以为BIOS，算法单元2022可以为核心处理芯片，接收发送单元2023可以为网卡。

第三方服务器模块203根据接收到的语音信息进行语义服务，将配对成功的语音信息发送回至NLP中间服务器模块202的接收发送单元2023，接收发送单元2023将配对成功信息传递给记录单元2024，然后记录单元2024将语义服务配对信息发送给机械人客户端，至此完成语义服务，本实施例中，第三方服务器模块203可以为电脑服务器。通过NLP中间服务器202和第三方服务器模块203增加了机械人客户端201语义服务的稳定性，承担了智能机器人语义算法的工作，这样就使智能机器人在工作过程中不易出现卡顿、死机等现象，使智能机器人的反应更加迅速，另一方面增加有记录单元，在机器人后续的维护和改进过程中能够通过记录单元数据信息提供一定的技术支撑。

如图1所示，为本实用新型所述一种具有中间服务器的语义处理方法流程图，包括以下步骤：

步骤S101：机器人客户端获取语音识别信息。

具体地，机器人客户端用于接收机器人收取到的语音信息；机器人接收到语音请求后向机器人客户端发送语音请求，从而调动语义处理器开始处于工作状态。

步骤S102：NLP中间服务器结合大数据语义算法尝试进行语义服务并配对。

具体地，NLP中间服务器独立于机器人客户端服务器，为独立的中间架构服务器，其可以结合本身服务器内部的大数据语义算法进行语义的辨识从而进行语义符合和配对。

进一步地，在步骤S102之前还包括：机器人客户端将接收到的语音识别信息转化为文字信息，将所述的文字信息上传至机器人客户端服务器申请语义服务。

进一步地，在上述申请语义服务步骤后还包括：NLP中间服务器验证机器人客户端获取信息的有效性和合法性。

通过以上步骤可以辨识到语义服务的合法性，以使后续语义的辨识稳定，使整个机器人客户端语义系统不易出现死机现象。

步骤S103：若成功完成语义配对则回复语义配对至机器人客户端，完成服务，若不成功则将语义服务发送至第三方服务器，由第三方服务器进行语义服务并配对；

具体地，NLP中间服务器会根据接收到的语音信息，判断语音信息是否属于有效的合法性的语音申请，如果语音信息无效或者不合法则NLP中间服务器不会产生应答，如果语音信息有效且合法则会运用大数据语义算法进行语义服务，为语义信息进行配对，若配对成功则将语义信息发回至机器人客户端，则完成语义服务。如果配对不成功，则将语义申请发送至第三方服务器，由第三方服务器进行语义服务，给接收到的语义信息进行配对。

步骤S104：第三方服务器将配对结果发回至NLP中间服务器。

第三方服务器根据接收到的语义信息，进行语义信息配对，这样NLP中间服务器将无法进行配对的语义信息传递给第三方服务器，这样就不会导致机器人出现死机等异常现象。在第三方服务器进行配对成功后将配对结果发回至NLP中间服务器。

更进一步地，NLP中间服务器将配对结果发送至机器人客户端，并将配对结果记录至日志，这样就保证了每次成功配对信息的保存，在之后对机器人客户端进行维护和改进的时候能够提供数据支持。

综上为本实用新型的具体实施例，显然，本领域的技术人员可以对本实用新型进行各种改动和变型而不脱离本实用新型的精神和范围。这样，倘若本实用新型的这些修改和变型属于本实用新型权利要求及其等同技术的范围之内，则本实用新型也意图包含这些改动和变型在内。