[发明专利]基于人机对话的用户画像自动提取方法及装置

说明书

技术领域

本发明涉及人工智能对话系统，尤其涉及一种基于人机对话的用户画像自动提取方法及装置。

背景技术

在现有的人工智能对话系统中，通常采用基于规则、机器学习方法来从对话中抽取用户的个人信息，据此创建用户画像。但是不同的用户信息，往往需要采用不同方法来处理，没有统一的易扩展的处理框架，使人机对话过程中，人工智能对话系统无法通用地自动提取用户信息、进而创建用户画像。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于人机对话的用户画像自动提取方法及装置，旨在解决现有的人机智能对话系统在人机对话过程中无法通用地自动提取用户信息，进而创建用户画像的问题。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

一种基于人机对话的用户画像自动提取方法，其特征在于，包括：

根据用户的输入信息，获取输入信号；所述输入信号包括语句类型信号；

根据信息类型分类器，对所述输入信号的信息类型进行分类，获取分类后的输入信号；

从所述分类后的输入信号中提取三元组信息；

根据所述语句类型信号，获取对用户画像的操作类型；

根据所述对用户画像的操作类型，利用所述三元组信息，对用户画像进行操作。

在上述实施例的基础上，进一步地，所述从所述分类后的输入信号中提取三元组信息的步骤，具体为：

根据主语判定器，从所述分类后的输入信号中提取主语信息；

根据关系判定器，从所述分类后的输入信号中提取关系信息；

根据实体判定器，从所述分类后的输入信号中提取实体信息；

将所述主语信息、所述关系信息、所述实体信息合并为三元组信息。

在上述任意实施例的基础上，进一步地，所述输入信号还包括句子话题信号、情绪信号、语言行为信号、语义角色标准信号、人称信号中的一种或多种。

在上述任意实施例的基础上，进一步地，所述信息类型分类器包括基于话题的分类器、基于情绪的分类器、基于语言行为的分类器和基于语义角色标准的分类器。

一种基于人机对话的用户画像自动提取装置，包括：

输入信号获取模块，用于根据用户的输入信息，获取输入信号；所述输入信号包括语句类型信号；

分类模块，用于根据信息类型分类器，对所述输入信号的信息类型进行分类，获取分类后的输入信号；

提取模块，用于从所述分类后的输入信号中提取三元组信息；

操作类型获取模块，用于根据所述语句类型信号，获取对用户画像的操作类型；

操作模块，用于根据所述对用户画像的操作类型，利用所述三元组信息，对用户画像进行操作。

在上述实施例的基础上，进一步地，所述提取模块用于：

根据主语判定器，从所述分类后的输入信号中提取主语信息；

根据关系判定器，从所述分类后的输入信号中提取关系信息；

根据实体判定器，从所述分类后的输入信号中提取实体信息；

将所述主语信息、所述关系信息、所述实体信息合并为三元组信息。

在上述任意实施例的基础上，进一步地，所述输入信号还包括句子话题信号、情绪信号、语言行为信号、语义角色标准信号、人称信号中的一种或多种。

在上述任意实施例的基础上，进一步地，所述信息类型分类器包括基于话题的分类器、基于情绪的分类器、基于语言行为的分类器和基于语义角色标准的分类器。

本发明的有益效果是：

本发明提供了一种基于人机对话的用户画像自动提取方法及装置，接收用户的输入信息，通过信息类型分类器对输入信息中获取的输入信号进行分类，再利用各种判定器，从分类后的输入信号中提取三元组信息，根据三元组信息和语句类型对用户画像进行操作。本发明采用基于语句的多种信号自动提取的方式，充分挖掘了用户输入语句中的各类信息，并将这些信息转化成多种输入信号，再将这些输入信号作为公共资源应用于后续多种用户信息提取中，实现了对用户信息的自动提取；同时，应用多种判定器来提取三元组信息，以此作为对用户画像进一步操作的基础，从而创建并更新人物画像，这就将用户画像的自动抽取问题简化为多种公共信号的组合利用问题；另一方面，本发明基于统一的处理框架，易于扩展到其它方面用户信息的提取。

附图说明

下面结合附图和实施例对本发明进一步说明。

图1示出了本发明实施例提供的一种基于人机对话的用户画像自动提取方法的流程示意图；