一种基于ABC沟通法则的人机对话方法与流程

本发明涉及人机对话技术领域。

背景技术：

传统的人机对话技术仅仅是机械地或是简单地根据对话请求去查询所需要的信息，不仅对话意图识别准确率低，而且当无法找到用户所需要的信息时，对话会马上终止，整个对话过程人性化水平很低，容易出现人与机器的沟通障碍问题。

技术实现要素：

本发明为解决上述技术问题，提供了一种基于abc沟通法则的人机对话方法，所述abc沟通法则从分析对话场景入手，深入挖掘对方的核心诉求和所要达到的目标，给出多种选择方案，在无法给出方案时通过人工讨论的方式尽可能地促进问题的解决，较好地解决了沟通过程中的障碍和低效的问题。将所述abc沟通法则应用于人机对话的交互方法中，实现深度理解用户的对话意图，把从单纯的算法实现转变为系统化地解决对话意图识别问题，多层次、分步骤引导和解决用户请求，让人与机器的交流更具有实用性。

所述方法包括，人机对话过程中，人机对话系统通过abc沟通法则理解用户的核心诉求，并解决用户问题；所述abc沟通法则包括沟通a法则、沟通b法则和沟通c法则；

所述沟通a法则为，建立和分析对话场景，从用户角度，多个角度去分析用户的对话意图；

所述沟通b法则为，在数据库中，通过多种途径寻找用户问题的解决方案，并预估各个解决方案的可靠性，根据可靠性高低排序，给出预设数量的解决方案供用户选择，即给出多种解决方案，一般为三个，针对不同的客户，其角度可能不同，提供的解决方案也可能不同。

所述沟通c法则为，当沟通b法则无法找到用户问题的解决方案时，采用多轮对话方式，而不是直接中断对话，让客户转换咨询方法或者表达方法，通过多轮沟通，让客户尽可能全面表达出自己真正的诉求，获取用户的核心诉求，再通过沟通b法则解决用户问题，如果问题还是无法解决，将客户问题推送给专家，通过人工答疑方式解决客户问题，通过人工答疑方式，用户与专家讨论问题，以此尽最大可能去帮助用户解决问题。

可选的，当进入人工答疑方式时，人机对话系统对客户问题和专家提出的对应的解决方案进行学习，并存入所述数据库中，通过不断的存入新的问题和对应的解决方案，逐渐丰富数据库。

可选的，人机对话系统根据用户对专家提出的解决方案的选择和反馈信息，得到相应的解决方案的可靠性，得到相应的解决方案的信心值，当所述信心值达到预设值时，将的问题和对应的解决方案存入所述数据库中。

可选的，对话场景包括当前对话时间、对话地点；所述用户角度包括用户基本信息、用户权限和当前用户的历史对话内容，通过所述用户角度，分析用户的性格、爱好、认知水平和最近情绪，并生成用户画像，针对不同的用户，同一个问题得到的解决方案可能不同。

可选的，所述对话意图包括信息查询、业务办理和闲聊；所述业务办理根据人机对话系统采用机构或者行业对应到该机构或者行业需求的具体业务办理。

可选的，所述数据库包括内部服务系统、舆情定向监测服务系统和第三方云服务系统。其中，所述内部服务系统包括人工建立或者人机对话系统自动生成的知识库，前期，通过人工方式将问题模板、对应的解决方案等知识点一一导入到知识库中，随后在应用过程中，根据用户的咨询过程自动生成和固化知识点，使知识库中的数据越来越丰富，当知识库中的知识点无法为用户提供相应的解决方案时，可以通过舆情定向监测服务系统或者第三方云服务系统检索，爬取出与问题模板相关的文本文件，通过人机对话系统自动分析各种格式的文本文件，从文本文件中抽取出所需要的文本信息和图像内容，再将相应的结果提供给用户查看。

可选的，人机对话系统对用户的解决方案的选择和反馈信息进行分析和学习，得到相应的解决方案的可靠性，得到相应的解决方案的信心值，并给用户提供信心值排名前三的解决方案。

可选的，所述多轮对话方式包括依次进行的请求换种说法、咨询其它相关请求和咨询深层次意图。

可选的，所述数据库包括同义词库和同义句库，以满足系统能够从多种角度，多种表达方式理解用户的对话意图。

由上述对本发明的描述可知，和现有技术相比，本发明提出的一种基于abc沟通法则的人机对话方法能够分析对话场景，通过多轮对话识别用户的对话意图，通过多角度、多层次、分步骤引导，深入挖掘对方的核心诉求，解决了传统人机对话系统的沟通障碍和低效沟通问题，让人机交流更具有实用性。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本发明的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。

其中：

图1是本发明一种基于abc沟通法则的人机对话方法实施例一的流程示意图；

图2是本发明一种基于abc沟通法则的人机对话方法实施例二的流程示意图。

具体实施方式

为了使本发明所要解决的技术问题、技术方案及有益效果更加清楚、明白，以下结合附图和实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

实施例一：一种基于abc沟通法则的人机对话方法，所述abc沟通法从分析对话场景入手，深入挖掘对方的核心诉求和所要达到的目标，给出多种选择方案，在无法给出方案时通过人工讨论的方式尽可能地促进问题的解决，较好地解决了沟通过程中的障碍和低效的问题。将所述abc沟通法应用于人机对话的交互方法中，实现深度理解用户的对话意图，把从单纯的算法实现转变为系统化地解决对话意图识别问题，多层次、分步骤引导和解决用户请求，让人与机器的交流更具有实用性。

请参阅图1，所述方法包括，人机对话过程中，人机对话系统通过abc沟通法则理解客户的核心诉求，并解决用户问题；所述abc沟通法包括沟通a法则、沟通b法则和沟通c法则：

所述沟通a法则为，用户发出对话请求后，建立和分析对话场景，从用户角度，多个角度去分析用户的对话意图，进行意图识别。所述对话场景包括当前对话时间、对话地点；所述用户角度包括用户基本信息、用户权限和当前用户的历史对话内容，通过所述用户角度，分析用户的性格、爱好、认知水平和最近情绪，并生成用户画像，针对不同的用户，同一个问题得到的解决方案可能不同。所述对话意图包括信息查询、业务办理和闲聊；所述业务办理根据人机对话系统采用机构或者行业对应到该机构或者行业需求的具体业务办理。

所述沟通b法则为，在数据库中寻找用户问题的解决方案，并预估各个解决方案的可靠性，根据可靠性高低排序，给出预设数量的解决方案供用户选择，针对不同的客户，其角度可能不同，提供的解决方案也可能不同。在其它实施例中，人机对话系统对用户的解决方案的选择和反馈信息进行分析和学习，得到相应的解决方案的可靠性，得到相应的解决方案的信心值，并给用户提供信心值排名前三的解决方案。

所述沟通c法则为，当沟通b法则无法找到用户问题的解决方案时，采用多轮对话方式，包括依次进行的请求换种说法、咨询其它相关请求和咨询深层次意图，而不是直接中断对话，让客户转换咨询方法或者表达方法，通过多轮沟通，让客户尽可能全面表达出自己真正的诉求，获取用户的核心诉求，再通过沟通b法则解决用户问题，如果问题还是无法解决，将客户问题推送给专家，通过人工答疑方式解决客户问题，通过人工答疑方式，用户与专家讨论问题，以此尽最大可能去帮助用户解决问题，当进入人工答疑方式时，人机对话系统对客户问题和专家提出的对应的解决方案进行学习，并存入所述数据库中，通过不断的存入新的问题和对应的解决方案，逐渐丰富数据库。在其他实施例中，人机对话系统对专家提出的解决方案的收藏是具有选择性的，根据用户对专家提出的解决方案的选择和反馈信息，得到相应的解决方案的可靠性，得到相应的解决方案的信心值，当所述信心值达到预设值时，将的问题和对应的解决方案存入所述数据库中。

本实施例中，所述数据库包括内部服务系统、舆情定向监测服务系统和第三方云服务系统。其中，所述内部服务系统包括人工建立或者人机对话系统自动生成的知识库，前期，通过人工方式将问题模板、对应的解决方案等知识点一一导入到知识库中，随后在应用过程中，根据用户的咨询过程自动生成和固化知识点，使知识库中的数据越来越丰富，当知识库中的知识点无法为用户提供相应的解决方案时，可以通过舆情定向监测服务系统或者第三方云服务系统检索，爬取出与问题模板相关的文本文件，通过人机对话系统自动分析各种格式的文本文件，从文本文件中抽取出所需要的文本信息和图像内容，再将相应的结果提供给用户查看。

所述内部服务系统包括同义词库和同义句库，以满足系统能够从多种角度，多种表达方式理解用户的对话意图。

实施例二：将实施例一的一种基于abc沟通法则的人机对话方法应用于具体的人机互动场景，其具体对话场景请参阅图2。

首先，用户发出对话请求，系统基于该用户的对话历史数据和用户基本信息构建对话场景，系统通过上述信息对用户的对话请求做出意图识别，当意图识别成功时，系统在数据库中通过多种途径寻找答案，当寻找到答案时，给出多个备选答案，一般是信心值前三的三个答案；当意图识别失败时，系统进入多轮对话讨论模式，通过系统不同的提问方式，或者请求客户改变表达方式，通过数据库中的同义词库和同义句库，进一步跟客户沟通，以获得客户核心诉求，然后再进行一次意图识别，当意图识别成功后，系统在数据库中寻找答案，当无法寻找到答案且已经经过多轮对话讨论模式时，将问题推送给专家，进入专家答疑模式，由专家给出答案。系统在多轮对话讨论模式和专家答疑模式中，都会自主学习新的对话方式和新的问题与答案，不断完善数据库的内容和系统的意图识别功能。

实施例三，将实施例一的一种基于abc沟通法则的人机对话方法应用于智慧企业中解决知识转移的问题。

智慧企业是以客户、供应商、政府、社会等企业发展关联方的共赢为目标，利用智慧化手段与企业价值链经营管理各环节深度融合，能够实时、精准预测市场动态，并快速、主动组织资源，更精准的提供商品或服务，从而实现多方共赢发展，创造美好生活的法人或社会经济组织。

企业智慧化管理中核心要解决的是知识转移的问题，知识转移分为人与人之间、人与机器之间、机器与机器之间三种知识转移，如何高效、无损地实现知识转移是企业管理中的难题，为此我们建立一种基于abc沟通法则的人机对话方法，系统化、智能化地实现企业中的知识转移方法，构建以大数据为基础的知识中心，利用abc沟通法则实现深度语意理解，采用人机对话的方法实现知识的传递，在人机交互的过程中沉淀企业知识，提升企业运营效率和竞争力。

在构建系统初期，通过人工将企业内部重要的和常用的知识导入到数据库，随后在应用过程中根据用户的咨询过程自动生成和固化知识，使用数据库的数据越来越丰富。

数据库有多种知识的获取渠道，包括通过http通信下载和同步更新企业内部其它信息系统中的信息，这里需要其它信息系统实现http数据请求服务、通过http通信下载舆情定向监测服务器中已监测到的信息、建立与第三方云服务的连接，如科大讯飞云服务，从第三方获取外部信息。

在企业内部利用用户画像建立专家库，并根据用户画像的分类对专家标上标签，当通过沟通b法则无法找到答案时，把问题推送给专家，让专家帮忙解答，从而促进问题的解决，并把专家的解答存储到数据库，积累和丰富数据库。

由上述对本发明的描述可知，和现有技术相比，本发明提出的一种基于abc沟通法则的人机对话方法能够分析对话场景，通过多轮对话识别用户的对话意图，通过多角度、多层次、分步骤引导，深入挖掘对方的核心诉求，解决了传统人机对话系统的沟通障碍和低效沟通问题，让人机交流更具有实用性。

上面结合附图对本发明进行了示例性描述，显然本发明具体实现并不受上述方式的限制，只要采用了本发明的方法构思和技术方案进行的各种非实质性的改进，或未经改进将本发明的构思和技术方案直接应用于其它场合的，均在本发明的保护范围之内。