CN109948155B - 一种多意图的选择方法及装置、终端设备 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种多意图的选择方法及装置、终端设备，涉及终端设备领域，该多意图的选择方法包括以下步骤：获取用户的语料；对语料进行语义解析，提取表征用户意图的关键词；根据关键词匹配对应的意图；当关键词对应多个意图时，从多个意图中选择获取语料时停留的应用程序对应的意图作为目标意图。本发明的终端设备根据用户的语料匹配出多个意图时，可根据用户输入语料时停留的应用程序进行目标意图的选择，根据使用场景提高目标意图的准确度，进而提高用户的满意度和使用体验。

Description

一种多意图的选择方法及装置、终端设备

技术领域

本发明涉及终端设备领域，尤其涉及一种多意图的选择方法及装置、终端设备。

背景技术

随着语音识别技术的飞速发展，终端设备（例如：手机、平板电脑、家教学习机等）的控制方式除了传统的触屏、按键等手动控制，还增加了语音控制，例如：苹果iOS系统中通过与Siri对话，打开地图应用程序等。

当前的终端设备只能针对用户的语音指令根据正则定义的规则给出一个对应的结果，例如：若用户说“我想看时间”，终端设备一般会调出时钟的界面给用户查看时间。

但是，在特定的应用场景下，用户说的语料可能对应的是其他应用程序的内容，例如：在用户使用终端设备阅读课文的场景下，“我想看时间”对应的可能是一篇课文名称，但是现有的终端设备目前无法给出合适的意图判断结果，匹配的准确度较低。

发明内容

本发明的目的是提供一种多意图的选择方法及装置、终端设备，当根据用户的语料匹配出多个意图时，选择可能性最高的意图，提高用户的使用体验和满意度。

本发明提供的技术方案如下：

一种多意图的选择方法，包括以下步骤：获取用户的语料；对所述语料进行语义解析，提取表征用户意图的关键词；根据所述关键词匹配对应的意图；当所述关键词对应多个意图时，从多个所述意图中选择获取所述语料时停留的应用程序对应的意图作为目标意图。

在上述技术方案中，终端设备根据用户的语料匹配出多个意图时，可根据用户输入语料时停留的应用程序进行目标意图的选择，根据使用场景提高目标意图的准确度，进而提高用户的满意度和使用体验。

进一步，还包括以下步骤：当所述关键词对应多个意图、且已选择出所述目标意图后，将剩下的各意图根据用户的应用使用习惯数据进行排序并展示。

在上述技术方案中，除了目标意图外的其他意图可根据用户平时的应用使用习惯数据进行排序后展示出来，若目标意图不是用户真正想要的，展示出来的其他意图能够供用户进行切换，操作简单、方便、快捷，进一步提高了用户的使用体验和满意度。

进一步，所述应用使用习惯数据是指用户使用各应用程序的使用时长和使用频率。

在上述技术方案中，使用时长和使用频率能够明确地反应用户的使用习惯，提高意图匹配的精度。

进一步，所述的对所述语料进行语义解析，提取表征用户意图的关键词包括：通过正则表达式和语义解析模型对所述语料进行语义解析，提取表征用户意图的关键词。

在上述技术方案中，通过正则表达式和语义解析模型对语料进行语义解析，两者的结合使用，提高语义解析的成功率。

进一步，所述的通过正则表达式和语义解析模型对所述语料进行语义解析，提取表征用户意图的关键词具体为：使用正则表达式对所述语料进行匹配，当匹配度大于预设值时，语义解析成功，提取出所述关键词；当匹配度不大于预设值时，使用所述语义解析模型对所述语料进行解析，提取出所述关键词。

在上述技术方案中，先通过正则表达式进行解析，不成功再通过语义解析模型进行解析，可提高语义解析的速度。

本发明还提供一种多意图的选择装置，包括：语料获取模块，用于获取用户的语料；语义解析模块，用于对所述语料进行语义解析，提取表征用户意图的关键词；意图匹配模块，用于根据所述关键词匹配对应的意图；意图选择模块，用于当所述关键词对应多个意图时，从多个所述意图中选择获取所述语料时停留的应用程序对应的意图作为目标意图。

在上述技术方案中，终端设备根据用户的语料匹配出多个意图时，可根据用户输入语料时停留的应用程序进行目标意图的选择，根据使用场景提高目标意图的准确度，进而提高用户的满意度和使用体验。

进一步，还包括：意图排序模块，用于当所述关键词对应多个意图、且已选择出所述目标意图后，将剩下的各意图根据用户的应用使用习惯数据进行排序并展示。

进一步，所述语义解析模块，用于对所述语料进行语义解析，提取表征用户意图的关键词包括：所述语义解析模块，通过正则表达式和语义解析模型对所述语料进行语义解析，提取表征用户意图的关键词。

进一步，所述语义解析模块，通过正则表达式和语义解析模型对所述语料进行语义解析，提取表征用户意图的关键词具体为：正则子模块，用于使用正则表达式对所述语料进行匹配，当匹配度大于预设值时，语义解析成功，提取出所述关键词；模型子模块，用于当匹配度不大于预设值时，使用所述语义解析模型对所述语料进行解析，提取出所述关键词。

本发明还提供一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器运行所述计算机程序时实现如上述任一所述多意图的选择方法的步骤。

与现有技术相比，本发明多意图的选择方法及装置、终端设备的有益效果在于：

本发明的终端设备根据用户的语料匹配出多个意图时，可根据用户输入语料时停留的应用程序进行目标意图的选择，根据使用场景提高目标意图的准确度，进而提高用户的满意度和使用体验。

附图说明

下面将以明确易懂的方式，结合附图说明优选实施方式，对一种多意图的选择方法及装置、终端设备的上述特性、技术特征、优点及其实现方式予以进一步说明。

图1是本发明多意图的选择方法一个实施例的流程图；

图2是本发明多意图的选择方法另一个实施例的流程图；

图3是本发明多意图的选择方法又一个实施例的流程图；

图4是本发明多意图的选择装置一个实施例的结构示意图；

图5是本发明终端设备一个实施例的结构示意图；

图6是本发明多意图的选择装置另一个实施例的结构示意图。

附图标号说明：

4.多意图的选择装置，41.语料获取模块，42.语义解析模块，421.正则子模块，422.模型子模块，43.意图匹配模块，44.意图选择模块，45.意图排序模块，5. 终端设备，51.存储器，52.计算机程序，53.处理器。

具体实施方式

以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本申请实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其他实施例中也可以实现本申请。在其他情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本申请的描述。

应当理解，当在本说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”指示所述描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其他特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或集合的存在或添加。

为使图面简洁，各图中只示意性地表示出了与本发明相关的部分，它们并不代表其作为产品的实际结构。另外，以使图面简洁便于理解，在有些图中具有相同结构或功能的部件，仅示意性地绘出了其中的一个，或仅标出了其中的一个。在本文中，“一个”不仅表示“仅此一个”，也可以表示“多于一个”的情形。

还应当进一步理解，在本申请说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。

具体实现中，本申请实施例中描述的终端设备包括但不限于诸如具有触摸敏感表面（例如，触摸屏显示器和/或触摸板）的移动电话、膝上型计算机、家教学习机或平板计算机之类的其他便携式设备。还应当理解的是，在某些实施例中，所述终端设备并非便携式通信设备，而是具有触摸敏感表面（例如：触摸屏显示器和/或触摸板）的台式计算机。

在接下来的讨论中，描述了包括显示器和触摸敏感表面的终端设备。然而，应当理解的是，终端设备可以包括诸如物理键盘、鼠标和/或控制杆的一个或多个其他物理用户接口设备。

终端设备支持各种应用程序，例如以下中的一个或多个：绘图应用程序、演示应用程序、网络创建应用程序、文字处理应用程序、盘刻录应用程序、电子表格应用程序、游戏应用程序、电话应用程序、视频会议应用程序、电子邮件应用程序、即时消息收发应用程序、锻炼支持应用程序、照片管理应用程序、数码相机应用程序、数字摄像机应用程序、Web浏览应用程序、数字音乐播放器应用程序和/或数字视频播放器应用程序。

可以在终端设备上执行的各种应用程序可以使用诸如触摸敏感表面的至少一个公共物理用户接口设备。可以在应用程序之间和/或相应应用程序内调整和/或改变触摸敏感表面的一个或多个功能以及终端上显示的相应信息。这样，终端的公共物理架构（例如，触摸敏感表面）可以支持具有对用户而言直观且透明的用户界面的各种应用程序。

另外，在本申请的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对照附图说明本发明的具体实施方式。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图，并获得其他的实施方式。

图1示出了本发明的一个多意图的选择方法的实现流程图，该多意图的选择方法可以应用于终端设备（例如：平板计算机、家教学习机等，本实施例中为方便理解，都以家教学习机作为主语解释，但本领域的技术人员均明白该多意图的选择方法也可应用于其他终端设备，只要能实现相应功能即可），所述多意图的选择方法包括以下步骤：

S101获取用户的语料。

具体的，语料即语言材料，通俗理解就是用户所说的话。例如：用户对他的终端设备说“打电话给小红”这一句话，这句话的内容就是用户的语料。

终端设备上都会配备有麦克风，可以内置，也可以外置，根据实际的产品设计和实际使用情况决定。通过麦克风获取用户的语料，供终端设备进行后续的语义解析、意图选择。

S102对所述语料进行语义解析，提取表征用户意图的关键词。

具体的，语义可以理解为语言所蕴含的意义，对语料进行语义解析就是理解语料的内容，解析出其想表达的意思。

本实施例中对语料进行语义解析可采用现有的语义解析方式来提取关键词。例如：使用正则表达式对语料进行语义解析等。

S103根据所述关键词匹配对应的意图。

具体的，终端设备在提取出关键字后，会与自己数据库中的各应用程序及其内容进行匹配，从而得到关键词对应的意图。

例如：用户说“一加一等于几”，提取出的关键词如果也是“一加一等于几”，终端设备上有关于做作业的应用程序A，也有关于小笑话的应用程序B，而这个关键词既对应了1）应用程序A中的数学题，又对应了2）应用程序B中的一个小笑话，因此，关键词匹配对应的意图为上述这两个。

S104当所述关键词对应多个意图时，从多个所述意图中选择获取所述语料时停留的应用程序对应的意图作为目标意图。

具体的，如果关键词仅匹配出来一个意图，那么这个意图就是目标意图。如果出现关键词对应多个意图的情况，需要选择一个用户最可能想要的意图展示给客户。

将获取语料时停留时的界面对应的应用程序考虑在内，是考虑到用户常规使用终端设备时，其发出的语料大概率与当前正在使用的应用程序有关，因此，将其对应的意图作为优选的意图，更容易贴近用户的实际需求，提高其满意度。

例如：用户说“一加一等于几”时终端设备停留在关于小笑话的应用程序B的界面，在获取语料、提取出关键词“一加一等于几”后，终端设备匹配出这个关键词对应的两个意图，分别为：1）应用程序A中的数学题，2）应用程序B中的一个小笑话，因为终端设备获取语料时停留在应用程序B的界面，用户想听小笑话的概率更高，因此，将应用程序B中“一加一等于几”的这个小笑话作为目标意图。

选择出目标意图后，会展示给用户，展示的方式有多种，例如：文字和/或图片的显示；文字和/或图片的显示，并加上语音播报等。若语料中用户明确了具体的展示方式，则以用户的意愿为主。

例如：用户说“打电话给小明”，提取出的关键词为“打电话”和“小明”，仅匹配出来一个意图，即“打电话”对应的应用程序为关于电话的应用程序C，“小明”匹配出来叫“小明”的电话号码，则意图展示时，终端设备直接跳到应用程序C，给“小明”拨号等待其接通的界面。

可选地，本实施例中多意图的选择方法还包括以下步骤：

S105当所述关键词对应多个意图、且已选择出所述目标意图后，将剩下的各意图根据用户的应用使用习惯数据进行排序并展示。

具体的，考虑到终端设备选择出来的目标意图可能并不是用户真正想要的，终端设备可以将匹配出来的其他意图展示出来供用户自行选择。

排序后的其他意图的展示方式有多种，并不限制具体的展示方式，只要能够提示用户除了目标意图外还有其他的意图即可。

排序后的意图展示的例子如下：在展示目标意图的界面的角落根据排序显示其他意图的图标，用户可通过点击相关图标进行意图切换；也可以在展示目标意图的界面的角落显示感叹号，用户点击感叹号后，显示经过排序后的其他意图的文字或图标，用户点击相关的文字或图标后，终端设备进行意图的切换等。

应用使用习惯数据是指用户使用各应用程序的使用时长和使用频率。终端设备会在用户使用各应用程序时，实时更新每个应用程序对应的使用时长和使用频率，供意图排序时使用。

在优先级判断时，可根据需求设置使用时长与使用频率之间的优先级，例如：使用时长的优先级高于使用频率的优先级，或者，使用频率的优先级高于使用时长的优先级。

例如：终端设备获取的用户的语料为“我想听太阳”，经过语义解析后提取的表征用户意图的关键词为“听”“太阳”，终端设备经过匹配后发现其对应3个意图，即1）《太阳》是一首新诗，用户想在关于诗歌的应用程序D中听这首诗；2）《太阳》是一首歌曲，用户想在关于音乐播放的应用程序E中听这首歌；3）太阳的介绍，用户想在关于常识的应用程序F中听太阳的介绍。应用程序D、E、F的使用时长和使用频率数据如下表一，假设获取用户语料时终端设备停留在应用程序D的界面，因此，1）用户想在关于诗歌的应用程序D中听《太阳》这首诗作为目标意图；本例子中使用时长的优先级高于使用频率，因此，意图2）的优先级大于意图3）的优先级。

终端设备在应用程序D中播放《太阳》这首诗时，在这个界面的左上角显示应用程序E和应用程序F的小图标，两者上下排列，应用程序E排在上面，应用程序F排在应用程序E的下面。

表一

本实施例中，终端设备根据用户的语料匹配出多个意图时，可根据用户输入语料时停留的应用程序进行目标意图的选择，根据使用场景提高目标意图的准确度，进而提高用户的满意度和使用体验。

另外，除了目标意图外的其他意图可根据用户平时的应用使用习惯数据进行排序后展示出来，若目标意图不是用户真正想要的，展示出来的其他意图能够供用户进行切换，操作简单、方便、快捷，进一步提高了用户的使用体验和满意度。

图2示出了本发明另一个多意图的选择方法的实现流程图，该多意图的选择方法可以应用于终端设备（例如：平板计算机、家教学习机等，本实施例中为方便理解，都以家教学习机作为主语解释，但本领域的技术人员均明白该多意图的选择方法也可应用于其他终端设备，只要能实现相应功能即可），所述多意图的选择方法包括以下步骤：

S201获取用户的语料。

S202对所述语料进行语义解析，提取表征用户意图的关键词包括：S212通过正则表达式和语义解析模型对所述语料进行语义解析，提取表征用户意图的关键词。

具体的，正则表达式可以理解为：通过获取大量的语料信息，然后根据获取的大量语料信息生成大量的正则表达式，正则表达式是指用来描述或者匹配一系列符合某个句法规则的字符串。

例如，当前语料信息为“鲸鱼为什么会喷水”，提取出的句式主体为“鲸鱼喷水”，“鲸鱼”为主语，“喷水”为谓语。将句式主体的字词转换为对应的语义槽，语义槽可为该字词对应的词性的所有词语，也可以为与该字词语义相同的词语。例如，句式主体为“鲸鱼喷水”，其中，“鲸鱼”为名词，“喷水”为动词，“鲸鱼”对应的语义槽为名词库，“喷水”对应的语义槽为动词库。

得到句式主体和句式主体的字词对应的语义槽后，即可根据句式主体、语义槽和当前语料信息中剩余的非主体部分生成当前语料信息对应的正则表达式。

示例性地，当前语料信息为“鲸鱼为什么会喷水”，提取出的句式主体为“鲸鱼喷水”，“鲸鱼”对应的语义槽为名词库，“喷水”对应的语义槽为动词库，剩余的非主体部分为“为什么会”，根据得到的上述信息生成的正则表达式为“##名词库##[为什么][会]##动词库##”。

语义解析模型是指通过一些开源的模型算法和权重设置，把一些特征不明显的句子、不能转换正则表达式的句子（这种句子可能是用户表达不清楚、语序逻辑颠倒错乱，或者，输入语料时还在说其他的事情等情况导致的），丢进模型进行训练和矫正，得到语义解析模型，模型训练过程需要根据采用的开源算法决定，训练方法为现有技术，在此不再赘述。

特征不明显的句子、不能转换正则表达式的句子例子如下：

1、小布十五年是什么部首查字法应该查什么部；

2、加法在传中括号里的在上中括号里的除法最后再计算中括号外的乘法的。

语义解析模型训练的例子如下：通过机器学习算法对大量不能用正则表达式解析的语料进行训练而成的语义解析模型。

通过正则表达式和语义解析模型对语料进行语义解析，两者的结合使用，提高语义解析的成功率。

优选地，S212通过正则表达式和语义解析模型对所述语料进行语义解析，提取表征用户意图的关键词具体为：

S2121使用正则表达式对所述语料进行匹配，当匹配度大于预设值时，语义解析成功，提取出所述关键词；

S2122当匹配度不大于预设值时，使用所述语义解析模型对所述语料进行解析，提取出所述关键词。

具体的，在对语料进行语义解析时，先用正则表达式进行匹配，也可以理解为将语料去匹配对应的正则表达式，相当于句型匹配，根据两者的匹配度（也可理解为相似度）来确认使用正则表达式是否匹配成功，或者说，是否解析成功。

预设值可根据匹配精度的需求进行设置，例如：50%，60%等。

例如：用户说“我想看时间”，其与正则表达式“##名词库##[想]##动词库####名词库##”匹配度为100%，这句语料用正则表达式解析成功，提取出关键词为“看”“时间”。

再比如：用户说“明天会你是天气为什么晴天”，这句语料的逻辑顺序明显存在错误，语句不通，和各正则表达式进行匹配时，匹配度都在20-30%，若预设值为50%，则说明无法用正则表达式解析成功，因此，将此语料输入训练出来的语义解析模型中进行语义解析，提取出关键词“明天”“天气”“晴天”“是”。需要注意的是，此例子仅是示例性地解释使用语义解析模型提取出的关键词，实际训练出来的语义解析模型其提取的关键词可能与本例子不同。

S203根据所述关键词匹配对应的意图。

S204当所述关键词对应多个意图时，从多个所述意图中选择获取所述语料时停留的应用程序对应的意图作为目标意图。

具体的，如果关键词仅匹配出来一个意图，那么这个意图就是目标意图。如果出现关键词对应多个意图的情况，需要选择一个用户最可能想要的意图展示给客户。

将获取语料时停留时的界面对应的应用程序考虑在内，是考虑到用户常规使用终端设备时，其发出的语料大概率与当前正在使用的应用程序有关，因此，将其对应的意图作为优选的意图，更容易贴近用户的实际需求，提高其满意度。

选择出目标意图后，会展示给用户，展示的方式有多种，例如：文字和/或图片的显示；文字和/或图片的显示，并加上语音播报等。若语料中用户明确了具体的展示方式，则以用户的意愿为主。

可选地，本实施例中多意图的选择方法还包括以下步骤：

S205当所述关键词对应多个意图、且已选择出所述目标意图后，将剩下的各意图根据用户的应用使用习惯数据进行排序并展示。

具体的，考虑到终端设备选择出来的目标意图可能并不是用户真正想要的，终端设备可以将匹配出来的意图展示出来供用户自行选择。

排序后的其他意图的展示方式有多种，只要能够提示用户除了目标意图外还有其他的意图即可。

应用使用习惯数据是指用户使用各应用程序的使用时长和使用频率。终端设备会在用户使用各应用程序时，实时更新每个应用程序对应的使用时长和使用频率，供意图排序时使用。

在优先级判断时，可根据需求设置使用时长与使用频率之间的优先级。例如：使用时长的优先级高于使用频率的优先级，或者，使用频率的优先级高于使用时长的优先级。

本实施例中，终端设备在提取关键词时使用正则表达式和语义解析模型的结合，提高语义解析的成功率，用户使用语言控制终端设备时更灵活、多变，提高用户的使用体验。

图3示出了本发明的又一个多意图的选择方法的实现流程图，该多意图的选择方法可以应用于终端设备（例如：平板计算机、家教学习机等，本实施例中为方便理解，都以家教学习机作为主语解释，但本领域的技术人员均明白该多意图的选择方法也可应用于其他终端设备，只要能实现相应功能即可），所述多意图的选择方法包括以下步骤：

S301获取用户的语料；

S302对所述语料进行语义解析，提取表征用户意图的关键词；

S303根据所述关键词匹配对应的意图；

S304当所述关键词对应多个意图、且所对应的意图中没有与获取所述语料时停留的应用程序有关的意图，将各意图根据用户的应用使用习惯数据按优先级进行排序，将优先级最高的意图作为目标意图；

S305当所述关键词对应多个意图时，从多个所述意图中选择获取所述语料时停留的应用程序对应的意图作为目标意图。

具体的，本实施例中针对匹配出多意图的情况进行了全面的考虑，保证本发明中的多意图的选择方法在各个场景下适用，提高此方法的普通适用性。如果关键词仅匹配出来一个意图，那么这个意图就是目标意图。

应用使用习惯数据是指用户使用各应用程序的使用时长和使用频率。将各意图根据用户的应用使用习惯数据按优先级进行排序时，是根据使用时长和使用频率的优先级进行排序。可根据需求设置使用时长与使用频率之间的优先级。

例如：关键词匹配出来3个意图，3个意图分别对应3个应用程序D、E、F，这3个应用程序的使用时长和使用频率如表一所示，获取用户语料时终端设备停留在应用程序A的界面，本例子中使用频率的优先级高于使用时长，排序出来的优先级为：应用程序E＞应用程序F＞应用程序D，因此，应用程序E对应的意图为目标意图。

选择出目标意图后，会展示给用户，展示的方式有多种，例如：文字和/或图片的显示；文字和/或图片的显示，并加上语音播报等。若语料中用户明确了具体的展示方式，则以用户的意愿为主。

可选地，本实施例中多意图的选择方法还包括以下步骤：

S306当所述关键词对应多个意图、且已选择出所述目标意图后，将剩下的各意图根据用户的应用使用习惯数据进行排序并展示。

具体的，考虑到终端设备选择出来的目标意图可能并不是用户真正想要的，终端设备可以将匹配出来的其他意图展示出来供用户自行选择。

排序后的其他意图的展示方式有多种，只要能够提示用户除了目标意图外还有其他的意图即可。

在其他实施例中，若目标意图是根据将各意图排序选出来的，则剩下的其他意图沿用之前排序的顺序即可，可以不用重新再排序一次，提高处理速度。

可选地，S302对所述语料进行语义解析，提取表征用户意图的关键词包括：S312通过正则表达式和语义解析模型对所述语料进行语义解析，提取表征用户意图的关键词。

优选地，S312通过正则表达式和语义解析模型对所述语料进行语义解析，提取表征用户意图的关键词具体为：

S3121使用正则表达式对所述语料进行匹配，当匹配度大于预设值时，语义解析成功，提取出所述关键词；

S3122当匹配度不大于预设值时，使用所述语义解析模型对所述语料进行解析，提取出所述关键词。

本实施例中与上述各实施例相同的部分不再重复解释，请参见对应的各实施例。

本实施例中考虑了匹配到多意图的各种情况，针对各种情况给出了对应的处理方式，提高了多意图的选择方法的普适性，进一步提高了用户的使用体验和满意度。

应理解，在上述实施例中，各步骤序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各步骤的执行顺序应以功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。

图4是本申请提供的多意图的选择装置4的示意图，为了便于说明，仅示出了与本申请实施例相关的部分。

该多意图的选择装置4可以是内置于终端设备内的软件单元、硬件单元或者软硬结合的单元，也可以作为独立的挂件集成到终端设备中。

该多意图的选择装置4，包括：

语料获取模块41，用于获取用户的语料。

具体的，语料即语言材料，通俗理解就是用户所说的话。例如：用户对他的终端设备说“打电话给小红”这一句话，这句话的内容就是用户的语料。

终端设备上都会配备有麦克风，可以内置，也可以外置，根据实际的产品设计和实际使用情况决定。通过麦克风获取用户的语料，供终端设备进行后续的语义解析、意图选择。

语义解析模块42，用于对所述语料进行语义解析，提取表征用户意图的关键词。

具体的，语义可以理解为语言所蕴含的意义，对语料进行语义解析就是理解语料的内容，解析出其想表达的意思。

本实施例中对语料进行语义解析可采用现有的语义解析方式来提取关键词。例如：使用正则表达式对语料进行语义解析等。

意图匹配模块43，用于根据所述关键词匹配对应的意图。

具体的，多意图的选择装置在提取出关键字后，会与自己数据库中的各应用程序及其内容进行匹配，从而得到关键词对应的意图。

例如：用户说“一加一等于几”，提取出的关键词如果也是“一加一等于几”，终端设备上有关于做作业的应用程序A，也有关于小笑话的应用程序B，而这个关键词既对应了1）应用程序A中的数学题，又对应了2）应用程序B中的一个小笑话，因此，关键词匹配对应的意图为上述这两个。

意图选择模块44，用于当所述关键词对应多个意图时，从多个所述意图中选择获取所述语料时停留的应用程序对应的意图作为目标意图。

具体的，如果关键词仅匹配出来一个意图，那么这个意图就是目标意图。如果出现关键词对应多个意图的情况，需要选择一个用户最可能想要的意图展示给客户。

将获取语料时停留时的界面对应的应用程序考虑在内，是考虑到用户常规使用终端设备时，其发出的语料大概率与当前正在使用的应用程序有关，因此，将其对应的意图作为优选的意图，更容易贴近用户的实际需求，提高其满意度。

例如：用户说“一加一等于几”时终端设备停留在关于小笑话的应用程序B的界面，在获取语料、提取出关键词“一加一等于几”后，终端设备匹配出这个关键词对应的两个意图，分别为：1）应用程序A中的数学题，2）应用程序B中的一个小笑话，因为终端设备获取语料时停留在应用程序B的界面，用户想听小笑话的概率更高，因此，将应用程序B中“一加一等于几”的这个小笑话作为目标意图。

选择出目标意图后，会展示给用户，展示的方式有多种，例如：文字和/或图片的显示；文字和/或图片的显示，并加上语音播报等。若语料中用户明确了具体的展示方式，则以用户的意愿为主。

例如：用户说“打电话给小明”，提取出的关键词为“打电话”和“小明”，仅匹配出来一个意图，即“打电话”对应的应用程序为关于电话的应用程序C，“小明”匹配出来叫“小明”的电话号码，则意图展示时，终端设备直接跳到应用程序C，给“小明”拨号等待其接通的界面。

可选地，本实施例中多意图的选择装置4还包括：意图排序模块45，用于当所述关键词对应多个意图、且已选择出所述目标意图后，将剩下的各意图根据用户的应用使用习惯数据进行排序并展示。

具体的，考虑到多意图的选择装置选择出来的目标意图可能并不是用户真正想要的，多意图的选择装置可以将匹配出来的其他意图展示出来供用户自行选择。

排序后的其他意图的展示方式有多种，并不限制具体的展示方式，只要能够提示用户除了目标意图外还有其他的意图即可。

排序后的意图展示的例子如下：在展示目标意图的界面的角落根据排序显示其他意图的图标，用户可通过点击相关图标进行意图切换；也可以在展示目标意图的界面的角落显示感叹号，用户点击感叹号后，显示经过排序后的其他意图的文字或图标，用户点击相关的文字或图标后，终端设备进行意图的切换等。

应用使用习惯数据是指用户使用各应用程序的使用时长和使用频率。终端设备会在用户使用各应用程序时，实时更新每个应用程序对应的使用时长和使用频率，供意图排序时使用。

在优先级判断时，可根据需求设置使用时长与使用频率之间的优先级，例如：使用时长的优先级高于使用频率的优先级，或者，使用频率的优先级高于使用时长的优先级。具体的例子可参见对应的方法实施例，在此不再赘述。

本实施例中，多意图的选择装置根据用户的语料匹配出多个意图时，可根据用户输入语料时停留的应用程序进行目标意图的选择，根据使用场景提高目标意图的准确度，进而提高用户的满意度和使用体验。

另外，除了目标意图外的其他意图可根据用户平时的应用使用习惯数据进行排序后展示出来，若目标意图不是用户真正想要的，展示出来的其他意图能够供用户进行切换，操作简单、方便、快捷，进一步提高了用户的使用体验和满意度。

图6是本申请提供的多意图的选择装置4另一个示意图，为了便于说明，仅示出了与本申请实施例相关的部分。该多意图的选择装置4可以是内置于终端设备内的软件单元、硬件单元或者软硬结合的单元，也可以作为独立的挂件集成到终端设备中。

该多意图的选择装置4包括：

语料获取模块41，用于获取用户的语料。

语义解析模块42，用于对所述语料进行语义解析，提取表征用户意图的关键词包括：语义解析模块42，通过正则表达式和语义解析模型对所述语料进行语义解析，提取表征用户意图的关键词。

具体的，正则表达式可以理解为：通过获取大量的语料信息，然后根据获取的大量语料信息生成大量的正则表达式，正则表达式是指用来描述或者匹配一系列符合某个句法规则的字符串。

例如，当前语料信息为“鲸鱼为什么会喷水”，提取出的句式主体为“鲸鱼喷水”，“鲸鱼”为主语，“喷水”为谓语。将句式主体的字词转换为对应的语义槽，语义槽可为该字词对应的词性的所有词语，也可以为与该字词语义相同的词语。例如，句式主体为“鲸鱼喷水”，其中，“鲸鱼”为名词，“喷水”为动词，“鲸鱼”对应的语义槽为名词库，“喷水”对应的语义槽为动词库。

得到句式主体和句式主体的字词对应的语义槽后，即可根据句式主体、语义槽和当前语料信息中剩余的非主体部分生成当前语料信息对应的正则表达式。

示例性地，当前语料信息为“鲸鱼为什么会喷水”，提取出的句式主体为“鲸鱼喷水”，“鲸鱼”对应的语义槽为名词库，“喷水”对应的语义槽为动词库，剩余的非主体部分为“为什么会”，根据得到的上述信息生成的正则表达式为“##名词库##[为什么][会]##动词库##”。

语义解析模型是指通过一些开源的模型算法和权重设置，把一些特征不明显的句子、不能转换正则表达式的句子（这种句子可能是用户表达不清楚、语序逻辑颠倒错乱，或者，输入语料时还在说其他的事情等情况导致的），丢进模型进行训练和矫正，得到语义解析模型，模型训练过程需要根据采用的开源算法决定，训练方法为现有技术，在此不再赘述。

特征不明显的句子、不能转换正则表达式的句子例子如下：

1、小布十五年是什么部首查字法应该查什么部；

2、加法在传中括号里的在上中括号里的除法最后再计算中括号外的乘法的。

语义解析模型训练的例子如下：通过机器学习算法对大量不能用正则表达式解析的语料进行训练而成的语义解析模型。

通过正则表达式和语义解析模型对语料进行语义解析，两者的结合使用，提高语义解析的成功率。

优选地，语义解析模块42，通过正则表达式和语义解析模型对所述语料进行语义解析，提取表征用户意图的关键词具体为：

正则子模块421，用于使用正则表达式对所述语料进行匹配，当匹配度大于预设值时，语义解析成功，提取出所述关键词；

模型子模块422，用于当匹配度不大于预设值时，使用所述语义解析模型对所述语料进行解析，提取出所述关键词。

具体的，在对语料进行语义解析时，先用正则表达式进行匹配，也可以理解为将语料去匹配对应的正则表达式，相当于句型匹配，根据两者的匹配度（也可理解为相似度）来确认使用正则表达式是否匹配成功，或者说，是否解析成功。

预设值可根据匹配精度的需求进行设置，例如：50%，60%等。

例如：用户说“我想看时间”，其与正则表达式“##名词库##[想]##动词库####名词库##”匹配度为100%，这句语料用正则表达式解析成功，提取出关键词为“看”“时间”。

再比如：用户说“明天会你是天气为什么晴天”，这句语料的逻辑顺序明显存在错误，语句不通，和各正则表达式进行匹配时，匹配度都在20-30%，若预设值为50%，则说明无法用正则表达式解析成功，因此，将此语料输入训练出来的语义解析模型中进行语义解析，提取出关键词“明天”“天气”“晴天”“是”。需要注意的是，此例子仅是示例性地解释使用语义解析模型提取出的关键词，实际训练出来的语义解析模型其提取的关键词可能与本例子不同。

意图匹配模块43，用于根据所述关键词匹配对应的意图。

意图选择模块44，用于当所述关键词对应多个意图时，从多个所述意图中选择获取所述语料时停留的应用程序对应的意图作为目标意图。

具体的，如果关键词仅匹配出来一个意图，那么这个意图就是目标意图。如果出现关键词对应多个意图的情况，需要选择一个用户最可能想要的意图展示给客户。

将获取语料时停留时的界面对应的应用程序考虑在内，是考虑到用户常规使用终端设备时，其发出的语料大概率与当前正在使用的应用程序有关，因此，将其对应的意图作为优选的意图，更容易贴近用户的实际需求，提高其满意度。

选择出目标意图后，会展示给用户，展示的方式有多种，例如：文字和/或图片的显示；文字和/或图片的显示，并加上语音播报等。若语料中用户明确了具体的展示方式，则以用户的意愿为主。

可选地，本实施例中多意图的选择装置4还包括：意图排序模块45，用于当所述关键词对应多个意图、且已选择出所述目标意图后，将剩下的各意图根据用户的应用使用习惯数据进行排序并展示。

具体的，考虑到多意图的选择装置选择出来的目标意图可能并不是用户真正想要的，多意图的选择装置可以将匹配出来的其他意图展示出来供用户自行选择。

排序后的其他意图的展示方式有多种，并不限制具体的展示方式，只要能够提示用户除了目标意图外还有其他的意图即可。

应用使用习惯数据是指用户使用各应用程序的使用时长和使用频率。终端设备会在用户使用各应用程序时，实时更新每个应用程序对应的使用时长和使用频率，供意图排序时使用。

在优先级判断时，可根据需求设置使用时长与使用频率之间的优先级，例如：使用时长的优先级高于使用频率的优先级，或者，使用频率的优先级高于使用时长的优先级。

本实施例中，多意图的选择装置在提取关键词时使用正则表达式和语义解析模型的结合，提高语义解析的成功率，用户使用语言控制终端设备时更灵活、多变，提高用户的使用体验。

在本发明的又一个多意图的选择装置4的实施例中，该多意图的选择装置4包括：

语料获取模块41，用于获取用户的语料。

语义解析模块42，用于对所述语料进行语义解析，提取表征用户意图的关键词。

意图匹配模块43，用于根据所述关键词匹配对应的意图。

意图选择模块44，用于当所述关键词对应多个意图时，从多个所述意图中选择获取所述语料时停留的应用程序对应的意图作为目标意图；以及，当所述关键词对应多个意图、且所对应的意图中没有与获取所述语料时停留的应用程序有关的意图，将各意图根据用户的应用使用习惯数据按优先级进行排序，将优先级最高的意图作为目标意图。

具体的，本实施例中针对匹配出多意图的情况进行了全面的考虑，保证本发明中的多意图的选择方法在各个场景下适用，提高此方法的普通适用性。如果关键词仅匹配出来一个意图，那么这个意图就是目标意图。

应用使用习惯数据是指用户使用各应用程序的使用时长和使用频率。将各意图根据用户的应用使用习惯数据按优先级进行排序时，是根据使用时长和使用频率的优先级进行排序。可根据需求设置使用时长与使用频率之间的优先级。具体的例子与对应的方法实施例相同，请参见对应的方法实施例，在此不再赘述。

选择出目标意图后，会展示给用户，展示的方式有多种，例如：文字和/或图片的显示；文字和/或图片的显示，并加上语音播报等。若语料中用户明确了具体的展示方式，则以用户的意愿为主。

可选地，本实施例中的多意图的选择装置4还包括：意图排序模块45，用于当所述关键词对应多个意图、且已选择出所述目标意图后，将剩下的各意图根据用户的应用使用习惯数据进行排序并展示。

具体的，考虑到多意图的选择装置选择出来的目标意图可能并不是用户真正想要的，多意图的选择装置可以将匹配出来的其他意图展示出来供用户自行选择。

排序后的其他意图的展示方式有多种，只要能够提示用户除了目标意图外还有其他的意图即可。

在其他实施例中，若目标意图是根据将各意图排序选出来的，则剩下的其他意图沿用之前排序的顺序即可，可以不用重新再排序一次，提高处理速度。

可选地，语义解析模块42，用于对所述语料进行语义解析，提取表征用户意图的关键词包括：语义解析模块42，通过正则表达式和语义解析模型对所述语料进行语义解析，提取表征用户意图的关键词。

优选地，语义解析模块42，通过正则表达式和语义解析模型对所述语料进行语义解析，提取表征用户意图的关键词具体为：

正则子模块421，用于使用正则表达式对所述语料进行匹配，当匹配度大于预设值时，语义解析成功，提取出所述关键词；

模型子模块422，用于当匹配度不大于预设值时，使用所述语义解析模型对所述语料进行解析，提取出所述关键词。

本实施例中与上述各装置实施例相同的部分不再重复解释，请参见对应的各装置实施例。

本实施例中考虑了匹配到多意图的各种情况，针对各种情况给出了对应的处理方式，提高了多意图的选择装置的普适性，进一步提高了用户的使用体验和满意度。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各程序模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的程序模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的程序单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各程序模块可以集成在一个处理单元中，也可是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个处理单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件程序单元的形式实现。另外，各程序模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。

图5是本发明一个实施例中提供的终端设备5的结构示意图。如图5所示，本实施例的终端设备5包括：处理器53、存储器51以及存储在所述存储器51中并可在所述处理器53上运行的计算机程序52，例如：多意图的选择程序。所述处理器53执行所述计算机程序52时实现上述各个多意图的选择方法实施例中的步骤，或者，所述处理器53执行所述计算机程序52时实现上述各多意图的选择装置实施例中各模块的功能。

所述终端设备5可以为桌上型计算机、笔记本、掌上电脑、平板型计算机、手机、家教学习机等设备。所述终端设备5可包括，但不仅限于，处理器53、存储器51。本领域技术人员可以理解，图5仅仅是终端设备的示例，并不构成对终端设备5的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如：终端设备还可以包括输入输出设备、显示设备、网络接入设备、总线等。

所述处理器53可以是中央处理单元（Central Processing Unit, CPU），还可以是其他通用处理器、数字信号处理器（Digital Signal Processor, DSP）、专用集成电路（Application Specific Integrated Circuit, ASIC）、现场可编程门阵列（Field-Programmable Gate Array, FPGA）或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

所述存储器51可以是所述终端设备5的内部存储单元，例如：终端设备的硬盘或内存。所述存储器也可以是所述终端设备的外部存储设备，例如：所述终端设备上配备的插接式硬盘，智能存储卡（Smart Media Card, SMC），安全数字（Secure Digital, SD）卡，闪存卡（Flash Card）等。进一步地，所述存储器51还可以既包括所述终端设备5的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器51用于存储所述计算机程序52以及所述终端设备5所需要的其他程序和数据。所述存储器还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详细描述或记载的部分，可以参见其他实施例的相关描述。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。

在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置/终端设备和方法，可以通过其他的方式实现。例如，以上所描述的装置/终端设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如，多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性、机械或其他的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可能集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

所述集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读存储介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序发送指令给相关的硬件完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括：计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读存储介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器（ROM, Read-Only Memory）、随机存取存储器（RAM, Random Access Memory）、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读存储介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如：在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。

应当说明的是，上述实施例均可根据需要自由组合。以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (6)

1.一种多意图的选择方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取用户的语料；

对所述语料进行语义解析，提取表征用户意图的关键词；

根据所述关键词匹配对应的意图；

当所述关键词对应多个意图时，从多个所述意图中选择获取所述语料时停留的应用程序对应的意图作为目标意图；

所述的对所述语料进行语义解析，提取表征用户意图的关键词包括：

通过正则表达式和语义解析模型对所述语料进行语义解析，提取表征用户意图的关键词；

所述的通过正则表达式和语义解析模型对所述语料进行语义解析，提取表征用户意图的关键词具体为：

使用正则表达式对所述语料进行匹配，当匹配度大于预设值时，语义解析成功，提取出所述关键词；

当匹配度不大于预设值时，使用所述语义解析模型对所述语料进行解析，提取出所述关键词。

2.如权利要求1所述的多意图的选择方法，其特征在于，还包括以下步骤：

当所述关键词对应多个意图、且已选择出所述目标意图后，将剩下的各意图根据用户的应用使用习惯数据进行排序并展示。

3.如权利要求2所述的多意图的选择方法，其特征在于，所述应用使用习惯数据是指用户使用各应用程序的使用时长和使用频率。

4.一种多意图的选择装置，其特征在于，包括：

语料获取模块，用于获取用户的语料；

语义解析模块，用于对所述语料进行语义解析，提取表征用户意图的关键词；

意图匹配模块，用于根据所述关键词匹配对应的意图；

意图选择模块，用于当所述关键词对应多个意图时，从多个所述意图中选择获取所述语料时停留的应用程序对应的意图作为目标意图；

所述语义解析模块，用于对所述语料进行语义解析，提取表征用户意图的关键词包括：

所述语义解析模块，通过正则表达式和语义解析模型对所述语料进行语义解析，提取表征用户意图的关键词；

所述语义解析模块，通过正则表达式和语义解析模型对所述语料进行语义解析，提取表征用户意图的关键词具体为：

正则子模块，用于使用正则表达式对所述语料进行匹配，当匹配度大于预设值时，语义解析成功，提取出所述关键词；

模型子模块，用于当匹配度不大于预设值时，使用所述语义解析模型对所述语料进行解析，提取出所述关键词。

5.如权利要求4所述的多意图的选择装置，其特征在于，还包括：

意图排序模块，用于当所述关键词对应多个意图、且已选择出所述目标意图后，将剩下的各意图根据用户的应用使用习惯数据进行排序并展示。

6.一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器运行所述计算机程序时实现如权利要求1-3中任一项所述多意图的选择方法的步骤。

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