一种用于机器人的交互输出方法以及机器人与流程

本发明涉及机器人领域，具体涉及一种用于机器人的交互输出方法以及机器人。

背景技术：

当前人们在面对生活中经常遇到的健康问题(比如体重是否超标、通过什么锻炼方式能快速缓解身体的不适、吃什么有助于消除感冒等)时，通常不会直接去医院看医生，而是自行查找获取这些健康问题的解决方式(咨询家人朋友)。

随着互联网的不断普及，人们获取日常常见的健康问题的解决方式是越来越多的偏向于使用搜索引擎在互联网上搜索获取对应健康问题的健康建议。但是，在现有技术环境下，在互联网上搜索获取的健康建议一般是严格匹配用户所述输入的健康问题的。由于用户输入的健康问题通常只包含基本的问题描述，这就使得最终获取的健康建议其实并不能很好的匹配用户的实际情况，也就并不能很好的解决用户实际上的健康问题。尤其的，由于用户并非健康领域的专业人士，在输入健康问题时常常会出现表述不清的情况，这就使得健康建议的有效性进一步降低。

技术实现要素：

本发明提供了一种用于机器人的交互输出方法，所述方法包括：

采集多模态输入信息并解析，获取当前用户的健康建议交互需求；

获取与所述健康建议交互需求关联的所述当前用户的个人信息；

基于所述健康建议交互需求以及所述个人信息搜索知识库，生成针对所述健康建议交互需求的健康建议，其中，所述健康建议与所述个人信息匹配；

多模态输出所述健康建议。

在一实施例中，采集多模态输入信息并解析，其中，对用户语音和/或用户行为进行解析。

在一实施例中，采集多模态输入信息并解析，其中：

确定所述当前用户是否存在获取健康建议的意图；

根据所述当前用户的状态确定所述当前用户是否需要接受健康建议。

在一实施例中，获取与所述健康建议交互需求关联的所述当前用户的个人信息，其中：

从已保存的个人信息中提取所述个人信息；

和/或，

向所述当前用户发起询问，获取所述个人信息。

在一实施例中，所述方法还包括：

在人机交互过程中采集用户的个人信息并保存，其中：

解析与用户相关的多模态交互输入，提取所述多模态交互输入中包含的与健康相关的个人信息；

和/或，

主动向用户发起针对所述个人信息的询问，根据所述用户的应答获取所述与健康相关的个人信息。

本发明还提出了一种机器人，所述机器人包括：

需求确认模块，其配置为采集多模态输入信息并解析，获取当前用户的健康建议交互需求；

个人信息提取模块，其配置为获取与所述健康建议交互需求关联的所述当前用户的个人信息；

健康建议获取模块，其配置为基于所述健康建议交互需求以及所述个人信息搜索知识库，生成针对所述健康建议交互需求的健康建议，其中，所述健康建议与所述个人信息匹配；

输出模块，其配置为多模态输出所述健康建议。

在一实施例中，所述需求确认模块包含：

语音解析单元，其配置为对用户语音进行解析；

和/或，

行为解析单元，其配置为对用户行为进行解析。

在一实施例中，所述需求确认模块包含：

交互意图确认单元，其配置为确定所述当前用户是否存在获取健康建议的意图；

个人状态确认单元，其配置为根据所述当前用户的状态确定所述当前用户是否需要接受健康建议。

在一实施例中，所述个人信息提取模块配置为：

从已保存的个人信息中提取所述个人信息；

和/或，

向所述当前用户发起询问，获取所述个人信息。

在一实施例中，所述机器人还包括个人信息采集模块，其配置为在人机交互过程中采集用户的个人信息并保存，其中：

解析与用户相关的多模态交互输入，提取所述多模态交互输入中包含的与健康相关的个人信息；

和/或，

主动向用户发起针对所述个人信息的询问，根据所述用户的应答获取所述与健康相关的个人信息。

根据本发明的方法，机器人可以输出用户所需的、对应用户个人特征的健康建议，不仅扩展了机器人的应用范围，而且相对于传统的网络健康咨询方式，通过机器人进行健康咨询，给出的建议更贴近用户需求，符合用户的个体状况，保证了健康建议的有效性，大大提高了机器人的用户体验。

本发明的其它特征或优点将在随后的说明书中阐述。并且，本发明的部分特征或优点将通过说明书而变得显而易见，或者通过实施本发明而被了解。本发明的目的和部分优点可通过在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的步骤来实现或获得。

附图说明

附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例共同用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：

图1是根据本发明一实施例的方法流程图；

图2～图4是根据本发明实施例的方法的部分流程图；

图5和图8是根据本发明实施例的机器人系统结构简图；

图6和图7是根据本发明实施例的机器人系统部分结构简图。

具体实施方式

以下将结合附图及实施例来详细说明本发明的实施方式，借此本发明的实施人员可以充分理解本发明如何应用技术手段来解决技术问题，并达成技术效果的实现过程并依据上述实现过程具体实施本发明。需要说明的是，只要不构成冲突，本发明中的各个实施例以及各实施例中的各个特征可以相互结合，所形成的技术方案均在本发明的保护范围之内。

当前人们在面对生活中经常遇到的健康问题(比如体重是否超标、通过什么锻炼方式能快速缓解身体的不适、吃什么有助于消除感冒等)时，通常不会直接去医院看医生，而是自行查找获取这些健康问题的解决方式(咨询家人朋友)。

随着互联网的不断普及，人们获取日常常见的健康问题的解决方式是越来越多的偏向于使用搜索引擎在互联网上搜索获取对应健康问题的健康建议。但是，在现有技术环境下，在互联网上搜索获取的健康建议一般是严格匹配用户所述输入的健康问题的。由于用户输入的健康问题通常只包含基本的问题描述，这就使得最终获取的健康建议其实并不能很好的匹配用户的实际情况，也就并不能很好的解决用户实际上的健康问题。尤其的，由于用户并非健康领域的专业人士，在输入健康问题时常常会出现表述不清的情况，这就使得健康建议的有效性进一步降低。

针对上述问题，本发明提出了一种用于机器人的交互输出方法。在本发明一实施例中，当用户有健康建议交互需求(需要机器人向用户输出健康建议)时，机器人通过搜索知识库获取针对用户的健康建议交互需求的健康建议。在搜索的过程中，机器人并不是仅仅根据用户的健康建议交互需求进行匹配搜索，而且还参照该用户个人的用户信息对健康建议进行匹配。这样，就能使得最终向用户输出的健康建议尽可能的适合该用户，从而保证健康建议的有效性。

接下来基于附图详细描述根据本发明实施例的方法的详细流程，附图的流程图中示出的步骤可以在包含诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行。虽然在流程图中示出了各步骤的逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。

如图1所示，在一实施例中，机器人采集多模态输入信息(步骤s100)并解析(步骤s110)，从而获取当前用户的健康建议交互需求(步骤s120)；接下来获取当前用户的个人信息(步骤s130)；然后基于健康建议交互需求以及个人信息搜索知识库，生成针对健康建议交互需求的健康建议(步骤s140)；最后多模态输出健康建议(步骤s150)。

根据本发明的方法，机器人可以输出用户所需的、对应用户个人特征的健康建议，不仅扩展了机器人的应用范围，而且保证了健康建议的有效性，大大提高了机器人的用户体验。

上述步骤的关键点之一在于步骤s140。在该步骤中，由于基于健康建议交互需求以及个人信息搜索知识库而生成健康建议，这就使得健康建议与个人信息匹配，从而保证了健康建议尽可能的匹配当前用户的个人情况，进而保证了健康建议的有效性。

进一步的，为了进一步提高健康建议的有效性，避免向用户输出不必要的信息，在一实施例中，在步骤s130中并不是获取针对当前用户的已保存的所有个人信息，而是提取个人信息中与当前的健康建议交互需求有关联的个人信息。这样就可以有效提高步骤s140中搜索操作的针对性，提高搜索效率，保证搜索结果的有效性。

进一步的，在通常的交互场景中，交互需求通常是一个较大的方向性概念，为了进一步提高步骤s140中搜索操作的针对性，提高搜索效率，在一实施例中，在确定了当前用户的健康建议交互需求后，还对该健康建议交互需求作进一步解析，从中提取可以直接进行知识库搜索的健康问题请求。此步骤的本质是将用户的健康建议交互需求具体化、实体化，尽可能的缩小步骤s140中搜索对象范围，从而提高健康建议的生成效率以及保证健康建议的有效性。

如图2所示，在一实施例中，机器人采集多模态输入信息(步骤s200)并解析(步骤s210)，根据解析结果判断当前用户是否存在健康建议交互需求(步骤s220)；如果不存在，则采用其他的交互策略与用户进行交互(步骤s240)；如果用户存在健康建议交互需求，则通过进一步的解析确定用户的健康交互需求所对应的健康问题(s230)，并接下来基于健康问题进行用户个人信息的获取以及之后的健康建议的生成。

在人与人的交互场景中，a向b提供健康建议一般基于两种原因，其一是b主动向a表示，自己需要健康建议。例如b主动向a提出“请告诉我怎么减肥”。另一种原因是a观察到b的状态不佳，需要接受健康建议，于是主动向b提供健康建议。例如，a发现b最近体重暴增，于是主动向b提出“你最近太胖了，我告诉你一个减肥的方法”。

在本发明一实施例中，为了尽可能的提高机器人的用户体验，因此令机器人的交互策略尽可能的模拟人与人的交互习惯。具体的，将机器人替换为上述场景的a，基于两方面的分析来确认当前用户是否存在健康建议交互需求。

(1)确定当前用户是否存在获取健康建议的意图。具体的，通过对与用户相关的输入数据(用户的多模态交互输入数据以及用户其他相关属性数据)进行分析，确定用户当前是否有主动获取健康建议的意图。

进一步的，在通常的交互场景中，一般存在两种情况：

一是用户直接向机器人索求健康建议。例如，当用户直接询问“感冒了怎么办”。

二是用户并没有直接向机器人搜求健康建议，而是通过其他途径获取健康建议。例如，用户没有询问机器人，而是在网络上自行搜索“感冒了怎么办”。

针对上述两种情况，在本发明一实施例中，机器人通过两种途径确定当前用户是否存在获取健康建议的意图。首先，机器人通过解析用户针对机器人的多模态输入数据来确定当前用户是否存在获取健康建议的意图。其次，机器人采集并分析用户行为，确认用户当前是否存在征求健康建议的行为。

(2)根据当前用户的状态确定所述当前用户是否需要接受健康建议。具体的，通过对与用户相关的输入数据(用户的多模态交互输入数据以及用户其他相关属性数据)进行分析，确定用户的当前状态，然后进一步分析针对用户当前的状态是否有必要主动提供健康建议。

例如，机器人采集到用户咳嗽、流鼻涕，经过解析确认用户生病并很有可能是感冒。从而确定需要向用户主动输出有关治疗感冒的健康建议。

综上，在一实施例中，机器人确认当前用户是否存在健康建议交互需求的过程如图3所示。机器人采集多模态输入信息(步骤s300)并解析(步骤s310)，获取用户当前的意图(步骤s320)。具体的，用户的意图包括用户针对当前机器人的交互意图以及用户并不是针对机器人的其他行为活动的行为意图。

然后判断用户的意图是否包含获取健康建议的意图(用户是否意图获取健康建议)(步骤s330)。当用户意图获取健康建议时，确定用户所想要获取的健康建议对应的健康问题(获取健康建议交互需求)(步骤s370)并接下来基于健康问题进行用户个人信息的获取以及之后的健康建议的生成。

当用户没有获取健康建议的意图时，确认用户的状态(例如健康状态)(步骤s340)；根据用户的状态判断用户是否需要接收健康建议(当前是否需要机器人主动向用户发起健康建议)(步骤s350)；如果用户需要接受健康建议，确定用户所想要获取的健康建议对应的健康问题(获取健康建议交互需求)(步骤s370)并接下来基于健康问题进行用户个人信息的获取以及之后的健康建议的生成。如果用户不需要健康建议，则采取其他的交互策略与用户进行交互。

进一步的，在本发明一实施例中，机器人采集多模态输入信息并解析，从而获取健康建议交互需求。具体的，机器人对用户语音和/或用户行为进行解析，基于解析结果确认用户的健康建议交互需求。

进一步的，在图1所示的步骤s130中，机器人获取与健康建议交互需求关联的当前用户的个人信息。具体的，在本发明一实施例中，机器人从已保存的个人信息中提取匹配的个人信息。

但是，在某些时候，机器人可能并没有保存有对应关联当前用户的健康建议交互需求个人信息。针对这种情况，在本发明另一实施例中，采用询问的方法来获取个人信息。即向当前用户发起针对个人信息的询问，根据用户的回答个人信息。

具体的，如图4所示，在一实施例中，当机器人获取到当前用户的健康建议交互需求后，首先判断当前是否保存有当前用户的关联上述健康建议交互需求的个人信息(步骤s400)，如果有，则提取该个人信息(步骤s410)。如果没有，则向用户发起询问(步骤s430)，基于用户的回答获取个人信息(步骤s430)。

进一步的，在一实施例中，为了降低匹配搜索个人信息的数据处理量，图4所示的步骤s400分几个阶段进行，首先是确定是否保存有对应当前用户的个人信息，如果没有，则直接进入步骤s420。如果存在对应当前用户的个人信息，则确定个人信息中是否存在与当前用户的健康建议交互需求相关联的个人信息，如果没有，则进入步骤s420，如果有，则进入步骤s410。

进一步的，在一实施例中，当存在与当前用户的健康建议交互需求相关联的个人信息时，机器人还判断该个人信息是否足够生成健康建议(是否可以通过获取进一步的信息来进一步缩小生成健康建议时的匹配搜索范围)。如果机器人判断需要获取更多的个人信息，则在提取已保存的个人信息的同时向用户发起询问，获取更加详尽的个人信息。

在上述实施例中，机器人直接提取个人信息(并非通过询问用户获取)的前提是机器人端已保存有该用户的个人信息。为实现这一功能，在本发明一实施例中，还提出了采集记录用户个人信息的步骤流程。具体的，在机器人与用户进行人家交互的过程中在人机交互过程中采集用户的个人信息并保存，从而使得在之后生成健康建议的过程中可以提取个人信息。

进一步的，在一实施例中，采取及时交互记录的方式获取个人信息。具体的，在机器人的日常应用过程中，解析与用户相关的多模态交互输入，提取并积累多模态交互输入中包含的与健康相关的个人信息。即：

(1)机器人基于其他话题与用户进行人机交互，当用户输出的交互内容包含用户的健康类个人信息时，机器人将其记录保存。例如，用户告诉机器人“我对甜点制作很感兴趣，因为我很爱吃甜食，几乎甜食不离嘴”。那么虽然当前的交互内容是针对用户喜好这一话题的，但是经常吃甜食可以这一饮食喜好却可以关联到用户的健康问题，因此机器人将用户经常吃甜食记录在用户的个人信息中。

(2)机器人采集用户的行为信息、外观信息等数据，从中解析出用户的健康类个人信息。例如，机器人采集用户每天的上床时间、起床时间，从中解析用户的睡眠习惯并记录。

由于机器人的个人信息采集行为是在执行其他交互行为的过程中附带实施的，因此机器人的个人信息采集行为不会影响用户的其他活动。但是这种采集方式的缺点是需要较长时间进行数据积累分析，并且，在数据不足或者数据采集失误时很容易记录下错误的个人信息。

针对上述问题，在一实施例中，采用询问记录的方式获取个人信息。具体的，主动向用户发起针对个人信息的询问，根据用户的应答获取与健康相关的个人信息。

基于本发明提出的方法，本发明还提出了一种机器人。如图5所示，在一实施例中，机器人包括：

需求确认模块500，其配置为采集多模态输入信息并解析，获取当前用户的健康建议交互需求；

个人信息提取模块510，其配置为获取与健康建议交互需求关联的当前用户的个人信息；

健康建议获取模块520，其配置为基于健康建议交互需求以及个人信息搜索知识库，生成针对健康建议交互需求的健康建议，其中，健康建议与个人信息匹配；

输出模块530，其配置为多模态输出健康建议。

进一步的，在一实施例中，如图6所示，机器人的需求确认模块600包含语音解析单元611以及行为解析单元612，其中：

语音解析单元611配置为对用户语音进行解析；

行为解析单元612配置为对用户行为进行解析。

多模态输入信息根据不同的数据类别输入到语音解析单元611或行为解析单元612进行解析。例如用户的语音输入数据发送到语音解析单元611，用户的行为数据(用户行为图像采集数据)发送到行为解析单元612。

进一步的，在其他实施例中，需求确认模块中可以仅构造语音解析单元和行为解析单元中的一个。

进一步的，在一实施例中，如图7所示，需求确认模块700包含：

交互意图确认单元711，其配置为确定当前用户是否存在获取健康建议的意图；

个人状态确认单元712，其配置为根据当前用户的状态确定当前用户是否需要接受健康建议。

进一步的，在一实施例中，语音解析单元和/或行为解析单元与交互意图确认单元以及个人状态确认单元是相互结合的。即，语音解析单元和/或行为解析单元均具备交互意图确认单元以及个人状态确认单元的功能，或者说，交互意图确认单元以及个人状态确认单元采用了语音解析单元和/或行为解析单元的数据解析处理方式。

进一步的，在一实施例中，个人信息提取模块配置为：

从已保存的个人信息中提取个人信息；

和/或，

向当前用户发起询问，获取个人信息。

具体的，如图8所示，在一实施例中，需求确认模块500采集多模态输入信息并解析，获取当前用户的健康建议交互需求；个人信息提取模块510的搜索提取单元811获取来自需求确认模块500的健康建议交互需求，从个人信息存储单元812中提取与健康建议交互需求关联的当前用户的个人信息并输出到健康建议获取模块520。

当个人信息存储单元812不存在与健康建议交互需求关联的当前用户的个人信息时，搜索提取单元811指示询问单元813向用户发起相关询问；个人信息获取单元814接收并解析用户回答，获取对应的个人信息，并将个人信息输出到健康建议获取模块520。进一步的，个人信息获取单元814在输出个人信息到健康建议获取模块520的同时还将个人信息输出到个人信息存储单元812中保存。

健康建议获取模块520基于来自搜索提取单元811或个人信息获取单元814的个人信息以及来自需求确认模块500的健康建议交互需求搜索知识库，生成针对健康建议交互需求的健康建议；最后输出模块530多模态输出健康建议。

进一步的，在一实施例中，机器人还包括个人信息采集模块，其配置为在人机交互过程中采集用户的个人信息并保存，其中人信息采集模块采用以下方式获取个人信息：

解析与用户相关的多模态交互输入，提取多模态交互输入中包含的与健康相关的个人信息；

和/或，

主动向用户发起针对个人信息的询问，根据用户的应答获取与健康相关的个人信息。

虽然本发明所公开的实施方式如上，但所述的内容只是为了便于理解本发明而采用的实施方式，并非用以限定本发明。本发明所述的方法还可有其他多种实施例。在不背离本发明实质的情况下，熟悉本领域的技术人员当可根据本发明做出各种相应的改变或变形，但这些相应的改变或变形都应属于本发明的权利要求的保护范围。