一种面向智能机器人的意图识别方法和系统的制作方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及智能服务技术领域，具体地说，涉及一种面向智能机器人的个性化意图识别方法和系统。
【背景技术】
[0002]意图识别是人工智能和自然语言处理领域中的一个倍受关注的研究方向，主要用于识别用户的行为意图。例如，在问答对话中，提问者每句话都带有一定的意图，应答方则根据对方的意图进行回答。
[0003]面向问答的意图识别技术可应用在搜索引擎、智能语音助手、聊天机器人、自动客月艮、和专家系统等场景下。特别是在聊天机器人中，意图识别是整个系统的重要组成部分，通过分析用户意图来了解用户想询问的具体内容，再给出相应的答案。
[0004]目前的意图识别系统虽然能在一定程度上识别用户意图并进行与该意图相符的智能交互。但是由于用户表达方式的多样性和用户意图的多重可能歧义性，尚不能准确识别用户意图。特别是随着用户对个性化的需求要求越来越强烈，对个性化意图识别的期望也随之提高。用户不仅需要得到群体化的服务，更需要得到根据用户的性格偏好、年龄性别职业和语言行为习惯等特性给出的更人性化和个性化的服务。
【发明内容】
[0005]本发明的目的之一在于解决现有的面向问答的意图识别系统尚不能准确识别用户意图的技术缺陷。
[0006]本发明的实施例首先提供一种面向智能机器人的意图识别方法，包括以下步骤:
[0007]获取待识别的输入信息；
[0008]通过领域模型对所述待识别的输入信息进行意图识别得到潜在意图，所述潜在意图至少有一个；
[0009]调用群体特征库，基于群体特征针对所述潜在意图进行排序，得到用户当前群体意图；
[0010]调用用户个性特征库，基于个性化特征针对所述用户当前群体意图以及所述潜在意图进行排序，确定用户当前意图。
[0011 ]在一个实施例中，所述获取待识别的输入信息的步骤包括:
[0012]采集用户输入的语音信息并提取用户参数；
[0013]将所述语音信息和所述用户参数转换为文本格式信息；
[0014]对所述文本格式信息进行预处理得到所述待识别的输入信息。
[0015]在一个实施例中，所述确定用户当前意图的步骤中包括:
[0016]在基于个性化特征的排序结果中存在分值最高的目标意图，且该目标意图与分值排序为第二位的个性化意图之间的分值差超出预设值的情况下，确定该目标意图为用户当前意图。
[0017]在一个实施例中，所述确定用户当前意图的步骤中还包括:
[0018]在基于个性化特征的排序结果中存在分值最高的目标意图，而该目标意图与分值排序为第二位的个性化意图之间的分值差低于预设值的情况下，利用上下文系统输出针对用户当前意图的提问信息；
[0019]接收对所述提问信息的用户反馈信息，根据该反馈信息获得用户当前意图。
[0020]在一个实施例中，还包括:
[0021 ]采集互联网数据更新群体特征库；以及/或者
[0022]从接收到的用户反馈信息中提取多数用户的当前意图，更新所述群体特征库。
[0023]在一个实施例中，还包括:积累所述用户参数以及/或者所述用户反馈信息，更新所述个性化特征库。
[0024]本发明的实施例还提供一种面向智能机器人的意图识别系统，包括:
[0025]获取模块，其配置为获取待识别的输入信息；
[0026]意图识别模块，其配置为通过领域模型对所述待识别的输入信息进行意图识别得到潜在意图，所述潜在意图至少有一个；
[0027]群体特征排序模块，其配置为调用群体特征库，基于群体特征针对所述潜在意图进行排序，得到用户当前群体意图；
[0028]个性化特征排序模块，其配置为调用用户个性特征库，基于个性化特征针对所述用户当前群体意图以及所述潜在意图进行排序，确定用户当前意图。
[0029]在一个实施例中，所述获取模块还包括:
[0030]采集子模块，其配置为采集用户输入的语音信息并提取用户参数；
[0031 ]转换子模块，其配置为将所述语音信息和所述用户参数转换为文本格式信息；
[0032]预处理子模块，其配置为对所述文本格式信息进行预处理得到所述待识别的输入
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[0033]在一个实施例中，所述个性化特征排序模块中还包括:
[0034]分值判断子模块，其配置为在基于个性化特征的排序结果中存在分值最高的目标意图，且该目标意图与分值排序为第二位的个性化意图之间的分值差超出预设值的情况下，确定该目标意图为用户当前意图。
[0035]在一个实施例中，所述个性化特征排序模块中还包括:
[0036]问题输出子模块，其配置为在基于个性化特征的排序结果中存在分值最高的目标意图，而该目标意图与分值排序为第二位的个性化意图之间的分值差低于预设值的情况下，利用上下文系统输出针对用户当前意图的提问信息；
[0037]反馈接收子模块，其配置为接收对所述提问信息的用户反馈信息，根据该反馈信息获得用户当前意图。
[0038]在一个实施例中，还包括:
[0039]第一群体特征更新模块，其配置为采集互联网数据更新群体特征库；以及/或者
[0040]第二群体特征更新模块，其配置为从接收到的用户反馈信息中提取多数用户的当前意图，更新所述群体特征库。
[0041 ] 在一个实施例中，还包括:
[0042]个性化特征更新模块，其配置为积累所述用户参数以及/或者所述用户反馈信息，更新所述个性化特征库。
[0043]本发明的实施例可以在用户与智能机器人的问答过程中基于群体特征排序获得用户的群体意图，在完成群体意图识别之后再通过个性化特征排序获得用户的个性化意图，从而识别到符合用户特征的意图，为用户提供更人性化和个性化的服务。
[0044]在不能准确确定个性化的用户意图时，智能机器人能发起提问与用户进行交互，从用户对问题的反馈中获得最终的用户意图。还能通过互联网数据和用户群体中多数的反馈信息更新群体特征库，并通过积累用户参数和用户反馈更新个性化特征库，以使得后续的意图识别过程更符合用户特征。
[0045]本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他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结构来实现和获得。
【附图说明】
[0046]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:
[0047]图1为本发明实施例一的意图识别方法的步骤流程图；
[0048]图2a为本发明实施例二的个性化特征排序方法的流程图；
[0049]图2b为本发明实施例二的个性化特征排序方法的另一种流程图；
[0050]图2c为本发明实施例二的个性化特征排序方法的又一种流程图；
[0051]图3为本发明实施例三的意图识别系统的结构图；
[0052]图4a为本发明实施例四的分值判断子模块的结构示意图；
[0053]图4b为本发明实施例四的分值判断子模块的另一种结构示意图；
[0054]图4c为本发明实施例四的分值判断子模块的又一种结构示意图。
【具体实施方式】
[0055]为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，以下结合附图对本发明作进一步地详细说明。
[0056]以下结合说明书附图对本发明的实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅