车辆信息问题解答方法、装置、设备、车辆以及介质与流程

1.本公开涉及车辆技术领域，尤其涉及一种车辆信息问题解答方法、装置、设备、车辆以及介质。


背景技术：

2.随着人车交互技术的不断发展，用户在日常用车过程中，可以就遇到的一些车辆信息问题向车辆问答系统进行提问，从而获得车辆信息问题的解答，车辆问答系统对于提高用户的用车体验起到了很大的作用。
3.目前，用户在用车过程中会碰到一些与车辆当前状态有关的问题，而传统的车辆问答系统在对用户的这些问题进行解答时无法根据车辆当前的状态进行解答，进而会出现解答不准确或者无法解答的情况，使用户用车体验不佳。


技术实现要素：

4.为了解决上述技术问题，本公开提供了一种车辆信息问题解答方法、装置、设备、车辆以及介质，可以结合车辆的当前状态信息准确高效有温度地解答用户提问的问题，提升用户用车体验。
5.第一方面，本公开提供了一种车辆信息问题解答方法，包括：
6.获取对象语音提问的文本信息和车辆状态信息；
7.对所述文本信息进行语义分析处理，得到所述对象提问的问题；
8.基于所述车辆状态信息和所述问题，从预设的问答数据库中查找与所述问题和所述车辆状态信息对应的答案；
9.将所述答案反馈给所述对象。
10.在一些实施例中，所述对所述文本信息进行语义分析处理，得到所述对象提问的问题，包括：
11.对所述文本信息进行字面召回处理和语义召回处理，得到至少一个召回问题；
12.对所述至少一个召回问题进行打分，将打分最高的召回问题作为所述对象提问的问题。
13.在一些实施例中，所述对所述至少一个召回问题进行打分，包括：
14.将所述至少一个召回问题和所述文本信息输入预设的匹配模型，基于所述匹配模型对所述至少一个召回问题进行打分。
15.在一些实施例中，所述对所述至少一个召回问题进行打分，包括：
16.确定所述至少一个召回问题与所述文本信息之间的相似度；
17.基于所述相似度对所述至少一个召回问题进行打分；
18.其中所述相似度与所述打分正相关。
19.在一些实施例中，所述将所述答案反馈给所述对象，包括：
20.对所述文本信息进行情感识别处理，得到所述文本信息包含的第一情感；
21.基于所述第一情感对应的答复模板，将所述答案添加到所述答复模板上，生成所述问题的答复；
22.将所述答复反馈给所述对象。
23.在一些实施例中，所述将所述答案反馈给所述对象之后，所述方法还包括：
24.接收所述对象的回复语句；
25.基于所述回复语句识别得到所述回复语句中包含的第二情感；
26.响应于所述第二情感为预设的负面情感，则将所述对象提问的所述问题以及所述问题的答案发送给预设的数据分析平台，以使所述数据分析平台对所述问题的答案进行调整。
27.第二方面，本公开提供了一种车辆信息问题解答装置，包括：
28.获取单元，用于获取对象语音提问的文本信息和车辆状态信息；
29.处理单元，用于对所述文本信息进行语义分析处理，得到所述对象提问的问题；
30.查找单元，用于基于所述车辆状态信息和所述问题，从预设的问答数据库中查找与所述问题和所述车辆状态信息对应的答案；
31.反馈单元，用于将所述答案反馈给所述对象。
32.在一些实施例中，所述处理单元包括：
33.处理子单元，用于对所述文本信息进行字面召回处理和语义召回处理，得到至少一个召回问题；
34.打分子单元，用于对所述至少一个召回问题进行打分，将打分最高的召回问题作为所述对象提问的问题。
35.在一些实施例中，所述反馈单元包括：
36.识别子单元，用于对所述文本信息进行情感识别处理，得到所述文本信息包含的第一情感；
37.反馈子单元，用于基于所述第一情感对应的答复模板，将所述答案反馈给所述对象。
38.第三方面，本公开提供了一种车辆系统，包括：
39.处理器和存储器；
40.所述处理器通过调用所述存储器存储的程序或指令，用于执行如第一方面任一项所述的车辆信息问题解答方法的步骤。
41.第四方面，本公开提供了一种车辆，包括如第三方面所述的车载设备。
42.第五方面，本公开提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储程序或指令，所述程序或指令使计算机执行如第一方面任一项所述方法的步骤。
43.本公开实施例提供的技术方案与现有技术相比具有如下优点：
44.本公开实施例提供一种车辆信息问题解答方法、装置、设备、车辆以及介质，在获取到对象语音提问的文本信息和车辆状态信息的前提下，对文本信息进行语义分析处理，从而得到对象提问的问题，根据车辆状态信息和问题，从预设的问答数据库中查找与问题和车辆状态信息对应的答案，最后将答案反馈给对象。由此，可以结合车辆的当前状态信息准确高效地解答用户提问的车辆信息问题，提升用户用车体验。
附图说明
45.此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。
46.为了更清楚地说明本公开实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
47.图1为本公开实施例提供的一种车辆信息问题解答方法的流程图；
48.图2为本公开实施例提供的一种车辆信息问题解答装置的结构框图；
49.图3为本公开提供的车载设备的硬件结构示意图。
具体实施方式
50.为了能够更清楚地理解本公开的上述目的、特征和优点，下面将对本公开的方案进行进一步描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本公开的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
51.在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本公开，但本公开还可以采用其他不同于在此描述的方式来实施；显然，说明书中的实施例只是本公开的一部分实施例，而不是全部的实施例。
52.图1为本公开提供的一种车辆信息问题解答方法的流程图。本方法适用于为用户的用车问题提供解答的情况，可应用于车辆等具有语音交互能力的设备。本方法可以示例性的由车辆中的车机来执行。如图1所示，该方法包括以下步骤：
53.s110、获取对象语音提问的文本信息和车辆状态信息。
54.其中，对象可以包括用户。
55.对象语音提问的文本信息可以理解为对用户提问的语音信息进行转换处理得到的文本信息，在本公开实施例中即为用户与车机进行车辆信息相关的问询时用户的语音信息通过车机转换得到的文本信息。
56.车辆状态信息为车辆当前各功能机构的状态信息以及车辆各个零部件配置信息。
57.具体地，在用户与车机进行车辆信息相关的问询时，车机将用户的语音信息转换为文本信息，获取该文本信息，同时，车机获取当前的车辆状态信息。由此，车机可以根据当前的车辆状态信息对用户提出的车辆信息问题进行解答，使解答更加准确，提高用户的用车体验。
58.s120、对文本信息进行语义分析处理，得到对象提问的问题。
59.其中，语义分析处理为对文本信息所表达的含义的分析处理。
60.具体地，在车机获取到用户车辆信息问题的文本信息后，对文本信息所表达的含义进行分析，获取与该文本信息含义一致的问题。由此，车机可以准确地理解用户提出的车辆信息问题，获取用户提出的车辆信息问题。
61.在一些实施例中，对文本信息进行语义分析处理，得到对象提问的问题，包括：
62.对文本信息进行字面召回处理和语义召回处理，得到至少一个召回问题；
63.对至少一个召回问题进行打分，将打分最高的召回问题作为对象提问的问题。
64.其中，字面召回为对车机获得文本信息进行分词，利用特定算法对分词结果进行
召回，在本公开实施例中利用bm2.5算法对分词结果进行召回。
65.在其它实施例中，对文本信息进行字面召回可以采用其它特定算法，在此不限定。
66.语义召回为根据文本信息的语义来进行召回，在本公开实施例中采用向量召回的方法，即将文本信息转换为向量，从向量数据库中查找与文本信息向量相似度最高的提问文本。
67.具体地，在对获取的文本信息进行语义分析处理时，可以对文本信息进行字面召回处理和语义召回处理，得到至少一个召回问题，将得到的召回问题进行打分，继而将打分最高的召回问题看做对象提问的问题。
68.由此，在用户提出车辆信息问题时，采用字面召回可以快速地召回问题，采用语义召回可以准确地召回问题，从而可以快速准确地对用户的问题进行语义分析处理，进而能够最大化地召回匹配用户提出的车辆信息问题的问题，再在这些召回的问题中进行选择。
69.在一些实施例中，对至少一个召回问题进行打分，包括：
70.将至少一个召回问题和文本信息输入预设的匹配模型，基于匹配模型对至少一个召回问题进行打分。
71.其中，匹配模型示例性的可以被具体为深度语义匹配模型，但不局限于语义匹配模型。
72.具体地，在车机得到至少一个召回问题之后，可以将召回问题与文本信息输入预设的匹配模型，匹配模型会对召回问题进行打分。
73.由此，车机可以将召回问题进行筛选，对用户提出的车辆信息问题进行最适的匹配。
74.在一些实施例中，对至少一个召回问题进行打分，包括：
75.确定至少一个召回问题与文本信息之间的相似度；
76.基于相似度对至少一个召回问题进行打分；
77.其中相似度与打分正相关。
78.其中，相似度可以为召回问题与文本信息特征向量的相同程度。
79.具体地，车机基于前述的匹配模型确定至少一个召回问题与文本信息的相似度时，可以基于相似度对至少一个召回问题打分，示例性地，分数取值可以取在0到1之间，分数越高代表召回问题与文本信息相似度越高，在本公开实施例中可以根据分值进行降序排列，排列到第一的召回问题如果它的分数大于0.9，则认为召回问题与文本信息非常相关，车机可以直接将召回问题看做用户提问的车辆信息问题，而如果排列到第一的召回问题它的分数在0.2到0.9之间，则认为召回问题与文本信息比较相关，车机可以将召回问题作为推荐返回给用户，若排列到第一的召回问题它的分数在0.2以下，则车机无法解答用户车辆信息问题。
80.由此，可以在召回多个问题的情况下，选取与文本信息的含义最接近的召回问题，从而车机可以较为准确地理解用户提出的车辆信息问题。
81.s130、基于车辆状态信息和问题，从预设的问答数据库中查找与问题和车辆状态信息对应的答案。
82.其中，预设的问答数据库可以包括专家对车辆信息问题的解答汇总。在本公开实施例中，专家对车辆信息问题的解答汇总可以是线下进行汇总的，具体地，汽车4s售后服务
和客服中心将用户车辆信息问题提取形成书面的问题，由运营人员将问题录入问答数据库，然后根据车辆维修领域的专家对这些问题总结的答案，生成答案数据，将这些车辆信息问题与其对应的答案组成映射关系。
83.在一些实施例中，预设的问答数据库可以包括历史用户问答数据，即每次用户与车机进行车辆信息问题的问答时问答数据库可以记录并存储每次的问答数据。其中问答数据库记录并存储的问答数据可以是用户采纳程度较高的问答数据，而用户采纳程度不高的问答数据不进行记录和存储。
84.具体地，在车机准确地理解了用户提出的车辆信息问题之后，可以根据召回的问题与获取的车辆状态信息，从预设的问答数据库中查找与召回的问题以及车辆的状态信息对应的答案。
85.示例性地，用户对车机提出不能使用弹射模式的疑问，而车辆使用弹射模式的前提条件与车辆的油量或车辆的电量有关，此时，车机在预设的问答数据库中查找用户问题的答案时能够根据经过精确排序的召回的问题以及即时获取的车辆的油量或电量来得到对应的答案。
86.由此，车机可以根据对车辆状态的实时诊断以及召回的问题来得到对应的答案，提高答案的准确度。
87.s140、将答案反馈给对象。
88.现在传统的车辆问答系统在对用户的车辆信息问题进行解答时，句式千篇一律，语句生硬，无法体现系统的一些温度，解答的效果较差，使用户人车交互体验较差。
89.在一些实施例中，将答案反馈给对象，包括：
90.对文本信息进行情感识别处理，得到文本信息包含的第一情感；
91.基于第一情感对应的答复模板，将答案添加到答复模板上，生成问题的答复；
92.将答复反馈给对象。
93.其中，情感识别处理可以采用基于情感词典的方法，或者采用基于机器学习算法的方法。
94.第一情感可以为愤怒、平静以及高兴。
95.答复模板可以是特定模型根据第一情感而生成的模板。
96.具体地，车机对文本信息进行情感识别处理时，获取到文本信息包含的第一情感，根据第一情感选取答复模板，根据选取的答复模板生成用户车辆信息问题的答复，将生成的答复反馈给用户。
97.由此，车机可以有温度地为用户的车辆信息问题进行解答，避免语句生硬，导致用户体验较差。
98.目前，用户在解决车辆信息问题时，往往采用的是线下门店与线上客服电话的方式，而这些方式存在解答问题不准确的问题，以及在高峰时期这些方式有时不能够做到即时回复，导致用户体验差，满意度低。
99.本公开提供的一种车辆信息问题解答方法，车机初始获取到用户提出的车辆信息问题的文本信息与车辆状态信息的情况下，对文本信息进行了语义分析处理，从而能够得到用户的具体地车辆信息问题，而在获取到车辆状态信息与用户的具体车辆信息问题的基础上，可以从预设的问答数据库中查找与前述的车辆信息问题和车辆状态信息对应的答
案，将生成的答案反馈给用户。
100.由此，车机可以准确地分析用户提出的车辆信息问题，根据车辆当前的状态信息对用户的问题进行精确的解答，并且用户可以避免线上或线下车辆信息问题解答的长时间的等待，随时能够通过车机进行车辆信息问题的问答。
101.在本公开另一种实施方式中，为使预设的问答数据库解答用户车辆信息问题的有效程度提高，可以通过对用户的回复语句进行情感的分析收集，将用户满意度低的问答汇总，从而对问答进行调整。
102.在本公开实施例中，将答案反馈给对象之后，方法还包括：
103.接收对象的回复语句；
104.基于回复语句识别得到回复语句中包含的第二情感；
105.响应于第二情感为预设的负面情感，则将对象提问的问题以及问题的答案发送给预设的数据分析平台，以使数据分析平台对问题的答案进行调整。
106.其中，回复语句为用户在与车机进行车辆信息问题的问答之后的回复。
107.预设的负面情感可以为沮丧、悲观或愤怒。
108.具体地，在车机接受到用户对于车辆信息问题问答的回复以后，可以对此回复进行情感的识别，即第二情感的识别，在识别到第二情感属于预设的负面情感后，可以将用户的提出的车辆信息问题与车机的解答发送到预设的数据分析平台，预设的数据分析平台依此来调整用户提出的车辆信息问题的答案。示例性地，在数据分析平台接受到用户的提出的车辆信息问题与车机的解答之后，可以组织相关的专家对该问题进行解答，进而将专家的对于用户提出的车辆信息问题的解答调整到问答数据库中。
109.由此，在车机对用户的车辆信息问题进行解答的过程中可以对用户提出的不同问题进行答案的有效的调整，当用户遇到这些答案经过调整后的问题，可以通过车机得到满意的解答。
110.对应于本公开实施例提供的车辆信息问题解答方法，本公开实施例还提供了一种车辆信息问题解答装置。图2为本公开实施例提供的一种车辆信息问题解答装置的结构框图，如图2所示，该车辆信息问题解答装置包括：
111.获取单元21，用于获取对象语音提问的文本信息和车辆状态信息；
112.处理单元22，用于对所述文本信息进行语义分析处理，得到所述对象提问的问题；
113.查找单元23，用于基于所述车辆状态信息和所述问题，从预设的问答数据库中查找与所述问题和所述车辆状态信息对应的答案；
114.反馈单元24，用于将所述答案反馈给所述对象。在一些实施例中，处理单元包括：
115.处理子单元，用于对文本信息进行字面召回处理和语义召回处理，得到至少一个召回问题；
116.打分子单元，用于对至少一个召回问题进行打分，将打分最高的召回问题作为对象提问的问题。
117.在一些实施例中，打分子单元具体用于：
118.将至少一个召回问题和文本信息输入预设的匹配模型，基于匹配模型对至少一个召回问题进行打分。
119.在一些实施例中，反馈单元包括：
120.识别子单元，用于对文本信息进行情感识别处理，得到文本信息包含的第一情感；
121.反馈子单元，用于基于第一情感对应的答复模板，将答案反馈给对象。
122.在一些实施例中，车辆信息问题解答装置还包括：
123.接收单元，用于接收对象的回复语句；
124.识别单元，用于基于回复语句识别得到回复语句中包含的第二情感；
125.发送单元，用于响应于第二情感为预设的负面情感，则将对象提问的问题以及问题的答案发送给预设的数据分析平台，以使数据分析平台对问题的答案进行调整。
126.以上实施例公开的车辆信息问题解答装置能够执行以上各实施例公开的车辆信息问题解答方法，具有相同或相应的有益效果，为避免重复，在此不再赘述。
127.本公开还提供了一种车载设备，包括：一个或多个处理器；存储器，用于存储一个或多个程序或指令；处理器通过调用存储器存储的程序或指令，用于执行上述任一种方法的步骤，实现对应的有益效果。
128.图3为本公开提供的车载设备的硬件结构示意图。如图3所示，车载设备包括一个或多个处理器301和存储器302。
129.处理器301可以是中央处理单元(cpu)或者具有数据处理能力和/或指令执行能力的其他形式的处理单元，并且可以控制车载设备中的其他组件以执行期望的功能。
130.存储器302可以包括一个或多个计算机程序产品，所述计算机程序产品可以包括各种形式的计算机可读存储介质，例如易失性存储器和/或非易失性存储器。所述易失性存储器例如可以包括随机存取存储器(ram)和/或高速缓冲存储器(cache)等。所述非易失性存储器例如可以包括只读存储器(rom)、硬盘、闪存等。在所述计算机可读存储介质上可以存储一个或多个计算机程序指令，处理器301可以运行所述程序指令，以实现上文所述的本公开的实施例的健康状况监测方法，和/或者其他期望的功能。在所述计算机可读存储介质中还可以存储诸如输入信号、信号分量、噪声分量等各种内容。
131.在一个示例中，车载设备还可以包括：输入装置303和输出装置304，这些组件通过总线系统和/或其他形式的连接机构(未示出)互连。
132.此外，该输入装置303还可以包括例如键盘、鼠标等等。
133.该输出装置304可以向外部输出各种信息，包括确定出的距离信息、方向信息等。该输出装置304可以包括例如显示器、扬声器、打印机、以及通信网络及其所连接的远程输出设备等等。
134.当然，为了简化，图3中仅示出了该车载设备中与本公开有关的组件中的一些，省略了诸如总线、输入/输出接口等等的组件。除此之外，根据具体应用情况，车载设备还可以包括任何其他适当的组件。
135.在上述实施方式的基础上，本公开实施例还提供了一种车辆，包括如上述实施例中的车载设备，具有对应的有益效果，可参照上文理解，在此不赘述。
136.本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，计算机程序指令在被处理器运行时使得处理器执行本发明各实施例所提供的车辆信息问答解答方法。
137.该计算机可读存储介质可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以包括但不限于电、磁、光、电磁、
红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。
138.上述计算机可读介质可以是上述电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。
139.在本发明实施例中，可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本发明的操作的程序代码，上述程序设计语言包括但不限于面向对象的程序设计语言—诸如java、smalltalk、c++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“c”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(lan)或广域网(wan)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。需要说明的是，在本文中，诸如“第一”和“第二”等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
140.以上所述仅是本公开的具体实施方式，使本领域技术人员能够理解或实现本公开。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本公开的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本公开将不会被限制于本文所述的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。