一种AI识别用户通过自然语言输入的动作指令方法与流程

本发明涉及动作指令，具体为一种ai识别用户通过自然语言输入的动作指令方法。

背景技术：

1、程序动作指令是计算机程序中的一种指令类型，用于指示计算机执行特定的动作或操作。这些指令可以是输入操作或输出操作、算术运算、逻辑运算、控制流程等。在计算机程序中，动作指令通常是由编程语言编写的，并且通过编译器或解释器转换成机器语言，以便计算机能够理解和执行。不同的编程语言提供了不同的动作指令集，用于实现各种不同的功能和操作，并且随着时代的进布ai技术也随之而飞跃的发展，ai，即人工智能，是一种模拟人类智能的技术。它涉及到计算机科学、数学、控制论、语言学、心理学等多个领域，旨在开发和应用能够模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统。人工智能的应用范围非常广泛，包括但不限于机器人、自然语言处理、语音和图像识别、专家系统等。

2、现有技术中，针对于某种特点程序的动作指令，往往只能够特定的动作指令才能够使程序响应相对应的操作，但是这种动作指令常常十分繁琐，在日常使用过程中往往不具备良好的使用效果，如使用者需要进行一系列的操作，往往需要输入相对应的动作指令，若无法准确输入相对应的动作指令，则无法使其进行相对应的操作，还需查找准确的动作指令，这样则存在有适用性不佳的问题。

3、经检索，如中国专利文献公开了一种自然语言信息的处理方法及装置(公开号：cn103309846b)，本发明公开了一种自然语言信息的处理方法及装置，所述自然语言信息的处理方法在接收到用户输入的自然语言信息后，会对该自然语言信息进行任务分类，并根据预存的任务类型与解析方式关系表查找所述自然语言信息的解析方式，进而根据查找到的解析方式解析自然语言信息。该方法由于对自然语言信息够进行分类解析处理，从而能够更专业的、深层次针对性的解析出自然语言信息的真实动作意图，并生成对应的指令，进而可以通过指令的执行完成人机交互。该方法使得用户通过比较轻松自然的语言信息就可以准确操控电子设备，大大提升了用户的人机交互体验感，但是还存在以下缺陷：

4、上述自然语言信息的处理方法及装置虽然实现了用户通过比较轻松自然的语言信息就可以准确操控电子设备，大大提升了用户的人机交互体验感，但是其还存在有一般的程序或电子设备所涉及的动作指令较多，并且用户的使用习惯自然语言的习惯均不相同，这样还是存在有适用性不足的问题。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种ai识别用户通过自然语言输入的动作指令方法，解决了背景技术中现有技术中，针对于某种特点程序的动作指令，往往只能够特定的动作指令才能够使程序响应相对应的操作，但是这种动作指令常常十分繁琐，在日常使用过程中往往不具备良好的使用效果，如使用者需要进行一系列的操作，往往需要输入相对应的动作指令，若无法准确输入相对应的动作指令，则无法使其进行相对应的操作，还需查找准确的动作指令，这样则存在有适用性不佳的问题，使其在针对某一程序使用过程中，可以根据使用者的使用需求以及自身习惯通过自然语言实现对程序或电子设备下达相对应的动作指令，使其进行相对应的操作。

2、为了解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：

3、一种ai识别用户通过自然语言输入的动作指令方法，包括以下步骤：

4、s1：通过ai自然语言输入控制系统中的采集模块采集程序或电子设备所有动作指令的输入代码；

5、s2：通过ai自然语言输入控制系统中的采集模块采集程序中的分析模块对所有通过采集模块所采集动作指令进行拆分，并根据动作指令的任务类型划分；

6、s3：将划分后的动作指令存储至交互数据库中，并建立相匹配的自然语言指令参数，同时将自然语言指令参数存储至交互数据库中；

7、s4：通过ai自然语言输入控制系统中的采集模块采集程序中的输入模块，输入一个至若干个自然语言指令；

8、s5：再根据所输入的一个至若干个自然语言指令的特征点通过输入模块电性连接的匹配模块提交至交互数据库中进行查找符合特征点的动作指令；

9、s6：确定所输入的一个至若干个自然语言指令所匹配的动作指令，完成交互；

10、s7：当用户通过输入模块以自然语言描述一个或者多个动作指令时，通过ai自然语言输入控制系统中的agent模块对用户的自然语言进行监测；

11、s7.1：当匹配模块对用户的语句检索得到交互数据库中所匹配的一个或若干个动作指令，对操作者发送最终确认选项；

12、s7.1.1：操作者完成确认后，进行对程序或电子设备进行相对应的操作；

13、s7.1.2：操作者未完成确认，则通过ai自然语言输入控制系统中的学习模块对用户输入的自然语言进行学习；

14、s7.2：当匹配模块对用户的语句为未检索出所匹配的动作指令，则通过ai自然语言输入控制系统中的适配模块，对用户输入的一个至若干个自然语言进行标准化处理；

15、s7.2.1：将标准化处理后的一个至若干个自然语言通过更新模块提交至交互数据库中进行查找符合特征点的动作指令，并对其自然语音参数数据进行补充或更新；

16、s7.2.2：确定输入的一个至若干个自然语言指令所匹配的动作指令，建立交互；

17、s8：最后用户通过自然语言或标准动作指令语言对程序或电子设备完成指令后，询问用户是否继续输入指令。

18、优选的，所述ai自然语言输入控制系统包括采集模块、分析模块、交互数据库、输入模块、匹配模块、agent模块、学习模块和适配模块；

19、所述交互数据库包括写入模块、检测模块和更新模块。

20、优选的，在所述s1中，所述ai自然语言输入控制系统中的采集模块的作用，将控制该程序或电子设备的动作指令所需输入的代码采集，并根据所采集的代码与控制该程序或电子设备的动作指令进行关联匹配，同时在对其进行关联匹配过程中，通过请求指令对采集的代码逐一验证。

21、优选的，在所述s2中，所述ai自然语言输入控制系统中的分析模块的作用是，将所匹配验证后的动作指令参数数据以动作指令的功能进行拆分，将拆分后的同功能的动作指令以任务类型划分；

22、所述任务类型以该程序或电子设备所执行的任务类型，任务类型至少包括启动任务类型、活动任务类型、结束任务类型和监测任务类型等。

23、优选的，在所述s3中，所述交互数据库的作用对至少一个至若干个程序或电子设备的划分后的动作指令以及自然语言指令参数信息进行存储，且交互数据库写入方式如下：

24、s3.1：设置写入次数阈值numax和时间阈值timax；

25、s3.2：交互数据库通过电性连接的写入模块进行预写入；

26、s3.3：当写入模块进行预写入接收到满足次数阈值numax时对写入数据进行写入；

27、s3.4：当写入模块进行预写入接收达到时间阈值timax后直接对写入数据进行写入。

28、优选的，所述写入模块的作用是通过预写入的方式将动作指令参数数据以及自然语言参数数据根据所设置的次数阈值numax和时间阈值timax进行写入作业，(从而通过所设置的写入模块，这样可以极大的减少因频繁写入数据所导致的交互数据库负荷过大)；

29、所述检测模块的作用是，以使用者所设置的检测时间阈值，当达到检测时间阈值后，通过检测模块对交互数据库中的所有程序或电子设备的动作指令参数数据以及自然语言参数数据进行检测；

30、所述更新模块的作用是，根据使用者更新的自然语言参数数据以及程序或电子设备自更新后的动作指令参数数据进行更新。

31、优选的，在所述s5中，所述匹配模块具体根据所输入的一个至若干个自然语言指令的特征点具体步骤如下：

32、s5.1：首先匹配模块接收输入模块所提取的一个至若干个自然语言指令中的特征点；

33、s5.2：对所接收的一个至若干个自然语言指令中的特征点进行分割，形成任务类型特征点和任务数据特征点；

34、s5.3：根据一个至若干个自然语言指令中的任务类型特征点确认任务类型；

35、s5.4：再通过一个至若干个自然语言指令中的特征点的任务类型与交互数据库中所存储的各任务类型参数数据进行匹配；

36、s5.5：确定相匹配的任务类型，再将一个至若干个自然语言指令中的任务数据特征点，进行匹配所设置的浮动阈值内的动作指令；

37、s5.6.1：匹配到若干个动作指令，提交至终端对操作者发送最终确认选项；

38、s5.6.2：未匹配到至少一个动作指令，提交至终端供使用者修改自然语言。

39、优选的，在所述s7中，所述ai自然语言输入控制系统中的agent模块的作用是，当用户每次通过输入模块，输入一个至若干个自然语言指令时，对其进行监测并进行学习，在监测过程中存在有以下可能：

40、(1)用户每次通过输入模块输入一个至若干个自然语言指令时均匹配到所需求的动作指令时，学习模块结束监测；

41、(2)用户每次通过输入模块输入一个至若干个自然语言指令时存在有为匹配的需求动作指令时，对其修改后的自然语言参数数据、查找对应冬至指令时所输入的所有自然语言参数数据进行提取，并加以学习；

42、(3)用户每次通过输入模块输入一个至若干个自然语言指令时均匹配到相关动作指令时，但用户并未确定与该动作指令进行交互，对其修改后的自然语言参数数据、查找对应冬至指令时所输入的所有自然语言参数数据进行提取，并加以学习。

43、优选的，在所述7.2中所述适配模块的作用是，当匹配模块对用户的语句为未检索出所匹配的动作指令，而提交至终端供使用者修改自然语言，用户修改后的自然语言通过匹配模块，匹配到一个至若干个动作指令参数数据后，同时以匹配到一个至若干个动作指令参数数据确定所需求的动作指令参数数据，适配模块提取最终确定需求的动作指令参数数据、修改后的自然语言参数数据和未匹配到动作指令参数数据的自然语言参数数据，并通过修改后的自然语言参数数据和未匹配到动作指令参数数据的自然语言参数数据中通过输入模块输入的一个至若干个自然语言指令的特征点建立匹配模型，若匹配模型所匹配的相似度大于70％则生成学习指标，反之不生成学习指标。

44、优选的，所述学习模块以所生成的学习指标构建学习模型，根据学习模型所得到的参数数据对交互数据库中自然语言参数数据和动作指令参数据所建立的交互连接进行更新或补充，则对交互连接进行更新或补充需满足学习模块特征，所述学习模型中所采用训练集的数据用于计算损失函数对参数的梯度，具体表达式如下：

45、υ＝υ-β·δl(θ)

46、公式中υ表示为需要进行学习的模型参数，β表示为当前的学习率，δl(θ)表示在模型参数υ在损失函数上的偏导数；

47、在计算得到损失函数对参数的梯度后，对学习率进行调整，计算公式如下：

48、

49、公式中g表示为对角矩阵，每个对角线的数据对应υ参数从第一次至第n次的训练梯度值，η表示为平滑项；

50、最后得到优化模型中的梯度更新公式，具体公式如下：

51、

52、公式中t表示为优化模型中的训练集宽度，v表示为优化模型中的训练集长度。

53、与现有技术相比，本发明所达到的有益效果是：

54、1、通过本发明可以对一些动作指令所需输入的代码进行优化，从而使使用者在对程序或电子设备进行操作作业的过程中，可以更易上手，无需输入相对应的代码，避免了针对于某种特点程序的动作指令，往往只能够特定的动作指令才能够使程序响应相对应的操作，但是这种动作指令常常十分繁琐，在日常使用过程中往往不具备良好的使用效果的问题。

55、2、通过设置的学习模块，这样在日常使用过程中可以对使用者日常使用效果等，采集学习指标，并以学习指标建立学习模型，通过学习模型的验算确认最终的学习指标，从而对自然语言输入动作指令这一操作进行优化和补充，这样可以使在使用过程中更为智能，且更能够提高程序或电子设备的适用性。