[发明专利]一种单轮对话和多轮对话的融合方法

说明书

本发明公开一种单轮对话和多轮对话的融合方法，所述方法能自动适应判定对话业务类型并自动调用相应的对话模式，在误差允许的范围内减少对话轮数，解决用户特殊需求以及临时性需求。将单轮对话和多轮对话融合起来，根据用户对话的真实意图实时给出符合用户意图的答案或者引导性问题，避免由于场景模型灵活性不足导致某个话题的对话论数过多，严重影响用户体验；同时在用户的特殊需求出现以及需求临时性变更时，能在不影响稳定需求问答的情况下，快速解决用户可变需求。

技术领域

本发明涉及一种单轮对话和多轮对话的融合方法，属于人工智能交互领域。

背景技术

智能人机交互系统需要具备单轮对话能力和多轮对话能力，单轮对话用于解决非业务类简单问答咨询问题；多轮对话解决深层复杂的业务问题。但是多数的人机交互系统单轮对话系统和多轮对话系统往往隔离开来，往往出现单轮对话不够智能而多轮对话有时过于复杂现象。在现实情景中往往出现用户在单轮对话过程中无法进行同一场景问题拓展性问答，同理在多轮对话过程中用户突然决定结束对话或者想尽快获取意见或建议，但多轮对话在对话模型信息不完整时，系统会多次进行引导性问答和提示，无法或者不便于灵活地进行对话流程的调整。上述情况严重影响了智能人机交互系统的用户体验。

用户有可能就原本属于单轮对话内容的进行延拓性问答，此时需要多轮对话技术进行技术支撑，同时用户在多轮对话过程中突然结束对话或在准确度允许的范围内尽快结束对话，需要单轮对话机制进行支撑。智能人机交互系统单轮对话和多轮对话的有机融合可以有效的解决上述问题。

现在常见的人机交互系统往往将研究重点放在多轮对话，获取到用户问题后进行自然语言处理获取内在信息以及隐含信息，同时利用上下文信息进行对话场景建模，根据对话过程中已提供的信息以及预设模型中缺少的信息进行针对性的问答。只要预设模型中的信息收集工作没有完成，系统会不断生成引导性问句返回给用户。由于场景模型灵活性不足可能导致某个话题的对话论数过多，严重影响用户体验。同时用户的特殊需求出现以及需求临时性变更均要求人机交互系统具有弹性机制，在不影响稳定需求问答的情况下，能够快速解决用户可变需求。

发明内容

针对现有技术的缺陷，本发明提供一种单轮对话和多轮对话的融合方法，能自动适应判定对话业务类型并自动调用相应的对话模式，在误差允许的范围内减少对话轮数，解决用户特殊需求以及临时性需求。

为了解决所述技术问题，本发明采用的技术方案是：一种单轮对话和多轮对话的融合方法，包括以下步骤：S01)、获取用户输入的多模态输入信息；S02）、对输入信息进行实体信息的抽取和结构化切片处理，获得结构化文本信息；S03）、基于结构化文本信息抽取用户意图；S04）、基于历史信息、结构化文本信息以及用户意图，融合单轮对话系统和多轮对话系统，自适应判断生成符合用户真实意图的对话模式；S05）、基于用户意图和对话模式，构建对话场景，获得结构化引导性问题或者答案；S06）、基于结构化引导性问题或者答案生成对应的自然语言问题或者答案。

本发明所述单轮对话和多轮对话的融合方法，步骤S04中，通过缓存机制完成单轮对话和多轮对话的融合，缓存机制缓存多轮对话的概要历史信息和单轮对话的关键信息。

本发明所述单轮对话和多轮对话的融合方法，用户由单轮对话转为多轮对话时，首先缓存单轮对话的关键信息，然后再基于用户的多轮对话信息进行用户意图的再判断，通过意图判决算法发现前后对话为统一场景，将其拓展为多轮对话，给出符合用户真实意图的合理性推荐；如果前后对话为非统一场景，则直接开启新一轮对话。

本发明所述单轮对话和多轮对话的融合方法，用户由多轮对话转为单轮对话时，立即结束多轮对话，将多轮对话转换为单轮对话并清空缓存信息。

本发明所述单轮对话和多轮对话的融合方法，多模态输入信息包括语音、文本和触摸动作。