[发明专利]交互数据有效性识别方法和装置

说明书

本发明提出一种交互数据有效性识别方法和装置，其中，方法包括：获取多个交互样本数据；提取多个交互样本数据中的每个交互样本数据的多组交互因子；根据多组交互因子中的每组交互因子计算对应的交互特征；根据与多组交互因子对应的多个交互特征训练生成交互识别模型，以便于根据交互识别模型的识别结果确定交互数据的有效性。由此，实现了对交互数据的有效性的精确识别，提高了人工智能技术的智能化程度，解决了现有技术中，对场景中的所有语音信息响应导致智能化程度不高的技术问题。

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种交互数据有效性识别方法和装置。

背景技术

随着人工智能技术的进步，人工智能应用在智能机器人上已经成为一种主流趋势，智能机器人基于采集到的用户语音数据，执行对应的指令。

相关技术中，机器人采用拾音设备采集周围的语音信息，基于采集到的语音信息识别控制指令，然而，拾音设备采集到的语音信息无法对语音信息进行筛选，采集到的语音信息即包含噪音信息，也包含不是对机器人发送的语音信息，因此，导致机器人的误执行，影响人工智能的智能化程度。

发明内容

本发明提出一种交互数据有效性识别方法和装置，以解决现有技术中，对场景中的所有语音信息响应导致智能化程度不高的技术问题。

本发明一方面实施例提出了一种交互数据有效性识别方法，包括以下步骤：获取多个交互样本数据；提取所述多个交互样本数据中的每个交互样本数据的多组交互因子；根据所述多组交互因子中的每组交互因子计算对应的交互特征；根据与所述多组交互因子对应的多个交互特征训练生成交互识别模型，以便于根据所述交互识别模型的识别结果确定交互数据的有效性。

另外，本发明实施例的交互数据有效性识别方法，还包括如下附加的技术特征：

在本发明的一种可能的实现方式中，所述根据与所述多组交互因子对应的多个交互特征训练生成交互识别模型，包括：确定所述多个交互样本数据中的多个训练交互样本数据和多个验证交互样本数据；根据所述多个训练交互样本数据和所述多个验证交互样本数据对应的交互特征，训练生成所述交互识别模型。

在本发明的一种可能的实现方式中，所述根据所述多个训练交互样本数据和所述多个验证交互样本数据对应的交互特征，训练生成所述交互识别模型，包括：根据所述多个训练交互样本数据中的部分训练交互样本数据对应的交互特征，训练生成初始交互识别模型；将所述多个验证交互样本数据中的至少部分验证交互样本数据对应的交互特征，输入所述初始交互识别模型获取识别结果；将所述识别结果与所述至少部分验证交互样本数据对应的标注识别结果匹配，判断所述匹配度是否大于预设阈值；若所述匹配度小于等于所述预设阈值，则在所述多个训练交互样本数据中的剩余部分训练交互样本数据中确定至少部分训练交互样本数据；根据所述至少部分训练交互样本数据对应的交互特征训练所述初始交互识别模型，直至所述匹配度大于所述预设阈值则将训练生成的所述初始交互识别模型作为所述交互识别模型。

在本发明的一种可能的实现方式中，所述根据所述多个训练交互样本数据和所述多个验证交互样本数据对应的交互特征，训练生成所述交互识别模型，包括：根据所述多个训练交互样本数据的交互特征对初始交互识别模型进行多轮训练，并在对所述初始交互识别模型进行多轮训练时，将所述多个验证交互样本数据的交互特征输入每一轮训练生成的候选交互识别模型；获取所述每一轮训练生成的候选交互识别模型的识别结果与所述多个验证交互样本数据对应的标注识别结果的匹配度；从第二轮训练开始，将所述每一轮训练生成的候选交互识别模型对应的匹配度与上一轮训练生成的候选交互识别模型对应的匹配度比较；当所述每一轮训练生成的候选交互识别模型对应的匹配度小于所述上一轮训练生成的候选交互识别模型对应的匹配度时，将所述上一轮训练生成的候选交互识别模型确定为所述交互识别模型。

在本发明的一种可能的实现方式中，所述多个交互特征包括：交互数据本身特征、包含所述交互数据的多轮对话特征、音频特征中的多种。