CN111651615B - 一种基于知识图谱进行人机交互的方法和系统 - Google Patents
一种基于知识图谱进行人机交互的方法和系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN111651615B CN111651615B CN202010720792.5A CN202010720792A CN111651615B CN 111651615 B CN111651615 B CN 111651615B CN 202010720792 A CN202010720792 A CN 202010720792A CN 111651615 B CN111651615 B CN 111651615B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- information
- dialogue
- graph
- knowledge
- flow
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 83
- 230000003993 interaction Effects 0.000 title claims abstract description 66
- 230000004044 response Effects 0.000 claims abstract description 44
- 238000010586 diagram Methods 0.000 claims description 32
- 238000010276 construction Methods 0.000 claims description 6
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 68
- 230000008569 process Effects 0.000 description 27
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 7
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 4
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 4
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 3
- 244000007853 Sarothamnus scoparius Species 0.000 description 2
- 238000013524 data verification Methods 0.000 description 2
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 2
- 230000003321 amplification Effects 0.000 description 1
- 230000003416 augmentation Effects 0.000 description 1
- 230000003190 augmentative effect Effects 0.000 description 1
- 238000012217 deletion Methods 0.000 description 1
- 230000037430 deletion Effects 0.000 description 1
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 1
- 230000004927 fusion Effects 0.000 description 1
- 238000003199 nucleic acid amplification method Methods 0.000 description 1
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 1
- 238000013441 quality evaluation Methods 0.000 description 1
- 238000010408 sweeping Methods 0.000 description 1
- 239000008675 zhuhuang Substances 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/30—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of unstructured textual data
- G06F16/36—Creation of semantic tools, e.g. ontology or thesauri
- G06F16/367—Ontology
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/30—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of unstructured textual data
- G06F16/33—Querying
- G06F16/332—Query formulation
- G06F16/3329—Natural language query formulation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/60—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of audio data
- G06F16/68—Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Library & Information Science (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
Abstract
本申请涉及一种基于知识图谱进行人机交互的方法和系统,其中,该方法包括:对话管理模块从第一语音数据中获取第一信息,其中,第一信息包括第一实体、第一属性;知识图谱服务生成与第一信息相对应的第一检索指令;知识图谱数据库获取与第一检索指令相对应的第二信息,其中,第二信息包括第二实体、第二属性;对话管理模型获取与第一信息相对应的第一对话流程;对话管理模块获取第二对话流程,其中,第一对话流程包括第二对话流程;根据第二对话流程,对话应答模块生成与第一语音数据相对应的第二语音数据。通过本申请,解决了智能机器人只能进行任务式对话而影响人机交互体验以及拟人化差的问题,提高了人机交互的流畅度。
Description
技术领域
本申请涉及人机交互领域,特别是涉及一种基于知识图谱进行人机交互的方法和系统。
背景技术
目前在进行人机交互的情况下,一般是根据预先设计好的对话流程进行人机交互。在智能机器人接收到用户意图的情况下,将用户意图作为槽值填充到预设的对话流程中的槽位中,若用户意图作为槽值与对话流程中的槽位相匹配,此时智能机器人根据预设的对话应答流程生成与用户意图相对应的应答话术;但是由于对话流程一般是预先设计好的,所以用户的对话场景的边界需要清晰、意图定义需要准确以及对话场景范围也需要适中,从而防止智能机器人不能准确识别出用户意图。
相关技术中,在进行人机交互的情况下,一般只能通过用户主动发起交互,然后智能机器人按照预设的对话流程进行应答,只能进行简单的任务式对话,智能机器人并不能进行主动的发起对话;在用户与智能机器人在进行人机交互的情况下,也无法实现跨领域、跨交互形式进行多轮对话;且如果用户意图作为槽值与对话流程中的槽位不匹配的情况下,也会造成答非所问、交互生硬的问题。
目前针对相关技术中智能机器人只能进行简单的任务式对话而造成的人机交互体验差以及智能机器人拟人化差的问题,尚未提出有效的解决方案。
发明内容
本申请实施例提供了一种基于知识图谱进行人机交互的方法和系统,以至少解决相关技术中智能机器人只能进行简单的任务式对话而造成的人机交互体验差以及智能机器人拟人化差的问题。
本发明的第一个方面,提供了一种基于知识图谱进行人机交互的方法,包括:
对话管理模块从第一语音数据中获取第一信息,其中,所述第一信息包括第一实体、第一属性;
知识图谱服务生成与所述第一信息相对应的第一检索指令;
知识图谱数据库获取与所述第一检索指令相对应的第二信息,其中,所述第二信息包括第二实体、第二属性;
对话管理模型获取与所述第一信息相对应的第一对话流程;
所述对话管理模块获取与所述第一信息、所述第二信息以及所述第一对话流程相对应的第二对话流程,其中,所述第一对话流程包括所述第二对话流程;
根据所述第二对话流程,对话应答模块生成与所述第一语音数据相对应的第二语音数据。
进一步地,在所述对话管理模块从第一语音数据中获取第一信息之前,所述方法还包括:
获取第一知识图谱的第一图数据;
所述知识图谱服务将所述第一图数据转换成第一结构化数据;
根据所述第一结构化数据,所述对话管理模型生成第三对话流程,其中,所述第三对话流程包括所述第一对话流程。
进一步地,在所述对话管理模型生成第三对话流程之后,所述方法还包括:
更新所述第一知识图谱,以获得第二知识图谱;
获取所述第二知识图谱的第二图数据;
所述知识图谱服务将所述第二图数据转换成第二结构化数据;
根据所述第二结构化数据,所述对话管理模型对所述第三对话流程进行动态更新。
进一步地,根据所述第二对话流程,对话应答模块获取与所述第一语音数据相对应的第二语音数据包括:
构建对话应答规则;
所述对话应答模块根据所述对话应答规则,调整所述第二语音数据。
进一步地,在知识图谱数据库获取与所述第一检索指令相对应的第二信息之后,所述方法还包括:
所述知识图谱服务判断所述第二信息与所述第一信息是否匹配;
在所述第二信息与所述第一信息不匹配的情况下,所述知识图谱服务生成与所述第一信息相对应的第二检索指令;
所述知识图谱数据库获取与所述第二检索指令相对应的第三信息,其中,所述第三信息包括第三实体、第三属性。
本发明的第二个方面,提供了一种基于知识图谱进行人机交互的系统,包括:
对话管理模块,用于从第一语音数据中获取第一信息;
知识图谱服务,用于获取所述第一信息,并生成与所述第一信息相对应的第一检索指令;
知识图谱数据库,用于获取所述第一检索指令以及与所述第一检索指令相对应的第二信息;
对话管理模型,用于获取所述第一信息以及与所述第一信息相对应的第一对话流程;
所述对话管理模块还用于获取所述第二信息、所述第一对话流程,并根据所述第一信息、所述第二信息以及所述第一对话流程获取第二对话流程,其中,所述第一对话流程包括所述第二对话流程;
对话应答模块,用于获取所述第二对话流程,并根据所述第二对话流程生成与所述第一语音数据相对应的第二语音数据。
进一步地,还包括:
图数据获取模块,用于获取第一知识图谱的第一图数据;
所述知识图谱服务还用于将所述第一图数据转换为第一结构化数据;
所述对话管理模型还用于根据所述第一结构化数据生成第三对话流程,其中,所述第三对话流程包括所述第一对话流程。
进一步地,还包括;
更新单元,用于更新所述第一知识图谱,以获得第二知识图谱;
所述图数据获取模块还用于获取所述第二知识图谱的第二图数据;
所述知识图谱服务还用于将所述第二图数据转换成第二结构化数据;
所述对话管理模型还用于根据所述第二结构化数据对所述第三对话流程进行动态更新。
进一步地,还包括:
规则构建模块,用于构建对话应答规则;
所述对话应答模块还用于根据所述对话应答规则,调整所述第二语音数据。
进一步地,所述知识图谱服务包括:
判断单元,用于判断所述第二信息与所述第一信息是否匹配;
所述知识图谱服务还用于在所述第二信息与所述第一信息不匹配的情况下,生成与所述第一信息相对应的第二检索指令;
所述知识图谱数据库还用于获取与所述第二检索指令相对应的第三信息,其中,所述第三信息包括第三实体、第三属性。
相比于相关技术,本申请实施例提供的一种基于知识图谱进行人机交互的方法,通过对话管理模块从第一语音数据中获取第一信息,其中,第一信息包括第一实体、第一属性;知识图谱服务生成与第一信息相对应的第一检索指令;知识图谱数据库获取与第一检索指令相对应的第二信息,其中,第二信息包括第二实体、第二属性;对话管理模型获取与第一信息相对应的第一对话流程;对话管理模块获取第二对话流程,其中,第一对话流程包括第二对话流程;根据第二对话流程,对话应答模块生成与第一语音数据相对应的第二语音数据。解决了智能机器人只能进行简单的任务式对话而造成的人机交互体验差以及智能机器人拟人化差的问题,实现了用户与智能机器人的流畅对话。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解,构成本申请的一部分,本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请,并不构成对本申请的不当限定。在附图中:
图1是根据本发明实施例的基于知识图谱进行人机交互的方法的流程图一;
图2是本发明实施例的一种基于知识图谱进行人机交互的方法的对话流程示意图一;
图3是本发明实施例的一种基于知识图谱进行人机交互的方法的对话流程示意图二;
图4是本发明实施例的一种基于知识图谱进行人机交互的方法的对话流程示意图三;
图5是根据本发明实施例的基于知识图谱进行人机交互的方法的流程图二;
图6是本发明实施例的一种基于知识图谱进行人机交互的方法的对话流程示意图四;
图7是本发明实施例的一种基于知识图谱进行人机交互的方法的对话流程示意图五;
图8是本发明实施例的一种基于知识图谱进行人机交互的方法的对话流程示意图六
图9是根据本发明实施例的基于知识图谱进行人机交互的方法的流程图三;
图10是根据本发明实施例的基于知识图谱进行人机交互的方法的流程图四;
图11是根据本发明实施例的基于知识图谱进行人机交互的方法的流程图五
图12是根据本发明实施例的基于知识图谱进行人机交互的系统的结构框图一;
图13是根据本发明实施例的基于知识图谱进行人机交互的系统的结构框图二;
图14是根据本发明实施例的基于知识图谱进行人机交互的系统的结构框图三;
图15是根据本发明实施例的基于知识图谱进行人机交互的系统的结构框图四;
图16是根据本发明实施例的基于知识图谱进行人机交互的系统的结构框图五。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本申请进行描述和说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本申请,并不用于限定本申请。基于本申请提供的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例,都属于本申请保护的范围。
显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本申请的一些示例或实施例,对于本领域的普通技术人员而言,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图将本申请应用于其他类似情景。此外,还可以理解的是,虽然这种开发过程中所作出的努力可能是复杂并且冗长的,然而对于与本申请公开的内容相关的本领域的普通技术人员而言,在本申请揭露的技术内容的基础上进行的一些设计,制造或者生产等变更只是常规的技术手段,不应当理解为本申请公开的内容不充分。
在本申请中提及“实施例”意味着,结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例,也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域普通技术人员显式地和隐式地理解的是,本申请所描述的实施例在不冲突的情况下,可以与其它实施例相结合。
除非另作定义,本申请所涉及的技术术语或者科学术语应当为本申请所属技术领域内具有一般技能的人士所理解的通常意义。本申请所涉及的“一”、“一个”、“一种”、“该”等类似词语并不表示数量限制,可表示单数或复数。本申请所涉及的术语“包括”、“包含”、“具有”以及它们任何变形,意图在于覆盖不排他的包含;例如包含了一系列步骤或模块(单元)的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元,而是可以还包括没有列出的步骤或单元,或可以还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。本申请所涉及的“连接”、“相连”、“耦接”等类似的词语并非限定于物理的或者机械的连接,而是可以包括电气的连接,不管是直接的还是间接的。本申请所涉及的“多个”是指两个或两个以上。“和/或”描述关联对象的关联关系,表示可以存在三种关系,例如,“A和/或B”可以表示:单独存在A,同时存在A和B,单独存在B这三种情况。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。本申请所涉及的术语“第一”、“第二”、“第三”等仅仅是区别类似的对象,不代表针对对象的特定排序。
本发明提供的一种基于知识图谱进行人机交互的方法和系统,可以应用于智能设备的人机交互,如智能机器人、智能音箱以及智能手机。
图1是根据本发明实施例的一种基于知识图谱进行人机交互的方法,请参见图1,该方法包括:
步骤S102,对话管理模块从第一语音数据中获取第一信息,其中,第一信息包括第一实体、第一属性;
步骤S104,知识图谱服务生成与第一信息相对应的第一检索指令;
步骤S106,知识图谱数据库获取与第一检索指令相对应的第二信息,其中,第二信息包括第二实体、第二属性;
步骤S108,对话管理模型获取与第一信息相对应的第一对话流程;
步骤S110,对话管理模块获取与第一信息、第二信息以及第一对话流程相对应第二对话流程,其中,第一对话流程包括第二对话流程;
步骤S112,根据第二对话流程,对话应答模块生成与第一语音数据相对应的第二语音数据。
其中,第一对话流程包括第二对话流程,第二对话流程为第一对话流程的一部分。具体地,图2是本发明实施例的一种基于知识图谱进行人机交互的方法的对话流程示意图一,请参见图2,在第一对话流程无子第一对话流程的情况下,第二对话流程可以是第一对话流程的一部分;图3是本发明实施例的一种基于知识图谱进行人机交互的方法的对话流程示意图二,请参见图3,在第一对话流程包括若干子第一对话流程的情况下,第二对话流程可以是第一对话流程的部分子第一对话流程,图4是本发明实施例的一种基于知识图谱进行人机交互的方法的对话流程示意图三,请参见图4,第二对话流程也可以是一子第一对话流程的一部分。其中,上述对话流程示意图为树状图。
其中,在对话管理模块获取到第一信息的情况下,将该第一信息发送到对话管理模型,以使对话管理模型能够根据第一信息获取第一对话流程。
其中,在知识图谱数据库获取与第一检索指令相对应的第二信息的情况下,知识图谱数据库将该第二信息发送到知识图谱服务,知识图谱服务将该第二信息发送到对话管理模块。
其中,对话管理模块从第一语音数据中获取第一信息的第一实体和第一属性。具体地,在第一语音数据是“秦始皇的儿子是谁”的情况下,此时第一信息包括“秦始皇”、“秦始皇的儿子”以及“是谁”,其中,第一实体为“秦始皇”,第一属性为“秦始皇的儿子”。
在一些实施例中,对话管理模块可以从第一语音数据中只获取第一信息的第一实体,且知识图谱服务生成与第一实体相对应的第一检索指令,知识图谱数据库也可以从第一语音数据中获取若干个与第一检索指令相对应的第二信息。
例如,在第一语音数据为“秦始皇很伟大”的情况下,此时对话管理模块获取第一信息的第一实体“秦始皇”,然后知识图谱服务根据第一实体“秦始皇”生成相对应的第一检索指令,根据第一检索指令,知识图谱数据库可以获取的第二信息为“秦始皇统一了六国”或“秦始皇的儿子是胡亥”或“秦始皇在位37年”。
在一些实施例中,对话管理模块可以从第一语音数据中同时获取第一实体和第一属性,知识图谱服务生成与第一实体、第一属性相对应的第一检索指令,知识图谱数据库获取与第一检索指令相对应的第二信息,并将该第二信息发送到知识图谱服务。
例如,在第一语音数据为“秦始皇的儿子是谁”的情况下,此时知识图谱服务获取第一信息的第一实体“秦始皇”、第一属性“秦始皇的儿子”,然后知识图谱服务根据第一实体“秦始皇”以及第一属性“秦始皇的儿子”生成相对应的第一检索指令,根据第一检索指令,知识图谱数据库获取与第一检索指令相对应的第二信息“胡亥”,并将该第二信息发送到知识图谱服务。
其中,在知识图谱服务获取与第一检索指令相对应的第二信息的情况下,第二信息可以只包括第二实体,也可以包括第二实体和第二属性。
在一些实施例中,知识图谱服务获取与第一检索指令相对应的第二信息的情况下,第二信息可以只包括第二实体。
例如,在第一语音数据为“秦始皇的儿子是谁”的情况下,若第一信息中的第一实体为“秦始皇”、第一属性为“秦始皇的儿子”,此时知识图谱服务根据第一信息生成第一检索指令,并根据第一检索指令从知识图谱数据库获取第二信息的第二实体“胡亥”,知识图谱服务向对话管理模块发送第二信息的第二实体,对话管理模块根据第一信息、第二信息的第二实体以及第一对话流程获取第二对话流程,对话应答模块根据第二对话流程生成第二语音数据“胡亥”。
在一些实施例中,在知识图谱服务获取与第一检索指令相对应的第二信息的情况下,第二信息可以包括第二实体和第二属性。
例如,在第一语音数据为“秦始皇的儿子是谁”的情况下,对话管理模块获取第一信息的第一实体为“秦始皇”、第一属性为“秦始皇的儿子”,此时知识图谱服务根据第一信息生成第一检索指令,并根据第一检索指令从知识图谱数据库获取第二信息的第二实体“胡亥”、第二属性“胡亥在位三年”,知识图谱服务向对话管理模块发送第二信息的第二实体、第二属性;对话管理模块根据第一信息、第二信息的第二实体、第二属性以及第一对话流程生成第二对话流程,对话应答模块根据第二对话流程生成第二语音数据“秦始皇的儿子是胡亥,且胡亥在位三年”。
在一些实施例中,第一信息可以包括若干个第一实体。例如,在对话管理模块接收到的第一语音数据为“秦始皇是中国第一位男皇帝”的情况下,对话管理模块获取若干第一实体分别为“秦始皇”、“中国”以及“男皇帝”。
在一些实施例中,知识图谱数据库可以获取与第一检索指令相对应的不同领域的第二信息,然后将该第二信息发送到知识图谱服务。
例如,在对话管理模块接收的第一语音数据为“秦始皇是中国第一位男皇帝”的情况下,对话管理模块获取第一信息的第一实体为“秦始皇”、“中国”、“男皇帝”、第一属性为“第一位男皇帝”,此时知识图谱服务生成与第一信息相对应的第一检索指令,根据第一检索指令,知识图谱服务数据库获取与第一检索指令相对应的不同领域的第二信息“武则天是中国的第一女皇帝”,并将该第二信息发送到知识图谱服务。
通过步骤S102至步骤S112,解决了相关技术中的智能机器人只能进行简单的任务式对话而造成的人机交互体验差以及智能机器人拟人化差的问题。
图5是根据本发明实施例的一种基于知识图谱进行人机交互的方法的流程图二,请参见图5,在对话管理模块从第一语音数据中获取第一信息之前,方法还包括:
步骤S202,获取第一知识图谱的第一图数据;
步骤S204,知识图谱服务将第一图数据转换成第一结构化数据;
步骤S206,根据第一结构化数据,对话管理模型生成第三对话流程,其中,第三对话流程包括第一对话流程。
其中,知识图谱服务可以获取结构化、半结构以及非结构化数据,通过信息抽取、知识融合、知识加工以及质量评估等办法构建知识图谱。
其中,图6是本发明实施例的一种基于知识图谱进行人机交互的方法的对话流程示意图四,请参见图6,在根据第一知识图谱创建第三对话流程的情况下,可以根据第一知识图谱的本体创建若干个子第三对话流程。例如,在以秦始皇为本体创建第一知识图谱的情况下,可以以秦始皇的在位时间创建一子第三对话流程,也可以以秦始皇的家庭关系创建一子第三对话流程,还可以以秦始皇扫灭六国的时间顺序创建一子第三对话流程。其中,该对话流程示意图为树状图。
在一些实施例中,第三对话流程包括第一对话流程。具体地,第一对话流程可以为一子第三对话流程,也可以为若干子第三对话流程以及还可以是一子第三对话流程的一部分。
在一些实施例中,图7是本发明实施例的一种基于知识图谱进行人机交互的方法的对话流程示意图五,请参见图7,在对话管理模型获取与第一信息相对应的第一对话流程的情况下,对话管理模型可以根据第一信息获取第三对话流程中的一子第三对话流程的部分对话流程作为第一对话流程。其中,该对话流程示意图为树状图。
例如,在以秦始皇为本体创建知识图谱且以秦始皇的家庭关系创建一子第三对话流程的情况下,若第一信息为秦始皇,则此时对话管理模型可以选择以秦始皇的家庭关系创建的该第三对话流程的一部分作为第一对话流程。
在一些实施例中,在对话管理模型获取与第一信息相对应的第一对话流程的情况下,对话管理模型可以根据第一信息获取第三对话流程中的一子第三对话流程作为第一对话流程。
例如,在以秦始皇为本体创建多个子第三对话流程的情况下,若该若干子第三对话流程包括以“秦始皇的家庭关系”、“秦始皇的在位时间”以及“秦始皇扫灭六国的顺序”建立3个子第三对话流程,对话管理模型可以根据第一信息“秦始皇”选择一子对话流程作为第一对话流程,如,可以选择以“秦始皇的家庭关系”建立的子第三对话流程作为第一对话流程。
在一些实施例中,图8是本发明实施例的一种基于知识图谱进行人机交互的方法的对话流程示意图六,请参见图8,在对话管理模型获取与第一信息相对应的第一对话流程的情况下,对话管理模型可以根据第一信息获取第三对话流程中的若干子对话流程作为第一对话流程。其中,该对话流程示意图为树状图。
例如,在以秦始皇为本体创建多个子第三对话流程的情况下,若该若干子第三对话流程包括以“秦始皇的家庭关系”、“秦始皇的在位时间”以及“秦始皇扫灭六国的顺序”建立3个子第三对话流程,可以根据第一信息“秦始皇”选择以“秦始皇的在位时间”以及“秦始皇扫灭六国的顺序”所创建的两个子第三对话流程作为第一对话流程。
通过步骤S202至步骤S206,解决了相关技术中的智能机器人只能进行简单的任务式对话而影响用户人机交互体验的问题,提高了智能机器人的拟人化水平。
图9是根据本发明实施例的一种基于知识图谱进行人机交互的方法的流程图三,请参见图9,在对话管理模型生成第三对话流程之后,方法还包括:
步骤S302,更新第一知识图谱,以获得第二知识图谱;
步骤S304,获取第二知识图谱的第二图数据;
步骤S306,知识图谱服务将第二图数据转换成第二结构化数据;
步骤S308,根据第二结构化数据,对话管理模型对第三对话流程进行动态更新。
其中,对第一知识图谱进行更新包括对第一知识图谱进行扩充和/或修改。
在一些实施例中,在对第一知识图谱进行扩充以获得第二知识图谱的情况下,可以根据扩充内容对第三对话流程进行动态更新。例如,在以秦始皇为本体创建第一知识图谱,且第一知识图谱中没有收录秦始皇的其中一个儿子是扶苏的情况下,此时可以对第一知识图谱进行扩充,将扶苏是秦始皇的儿子这一信息添加到第一知识图谱中,以获得第二知识图谱,此时根据第二知识图谱获取第二图数据,并将第二图数据转换成第二结构化数据,根据第二结构化数据,对话管理模型对第三对话流程进行动态更新。
在一些实施例中,在对第一知识图谱进行修改以获得第二知识图谱的情况下,可以根据修改内容对第一知识图谱进行动态更新。例如,在以秦始皇为本体创建第一知识图谱,且第一知识图谱将秦始皇的儿子扶苏记录为复苏的情况下,此时可以将复苏修改为扶苏,并根据修改内容生成第二知识图谱,根据第二知识图谱获取第二图数据,并将第二图数据转换成第二结构化数据,根据第二结构化数据,对话管理模型对第三对话流程进行动态更新。
通过步骤S302至步骤S308,能够根据对知识图谱的扩充或修改,以实现对第三对话流程进行动态更新,防止智能机器人出现答非所问或答案不明确的问题,提高了用户的人机交互体验。
图10是根据本发明实施例的一种基于知识图谱进行人机交互的方法的流程图四,请参见图10,根据第三对话流程,对话应答模块获取与第一语音数据相对应的第二语音数据包括:
步骤S402,构建对话应答规则;
步骤S404,对话应答模块根据对话应答规则,调整第二语音数据。
其中,可以依据业务场景由外部系统构建对话应答规则,以使对话应答模块根据不同的业务场景调整第二语音数据。例如,在第一语音数据为“中国第一位皇帝是谁”的情况下,若对话应答模块根据第二对话流程所要生成的第二语音数据为“秦始皇”,此时对话应答模块检测到用户为女士的情况下,此时根据对话应答规则调整第二语音数据,可以将第二语音数据调整为“中国第一位男皇帝是秦始皇,中国第一位女皇帝是谁呢?”。
通过步骤S402至步骤S404,解决了相关技术中智能机器人只能进行简单的任务式对话而影响用户体验的问题,提高了智能机器人的拟人化水平。
图11是根据本发明实施例的基于知识图谱进行人机交互的方法的流程图五,请参见图11,在知识图谱数据库获取与第一检索指令相对应的第二信息之后,方法还包括:
步骤S502,知识图谱服务判断第二信息与第一信息是否匹配;
步骤S504,在第二信息与第一信息不匹配的情况下,知识图谱服务生成与第一信息相对应的第二检索指令;
步骤S506,知识图谱数据库获取与第二检索指令相对应的第三信息,其中,第三信息包括第三实体、第三属性;
其中,知识图谱服务判断第二信息和第一信息是否匹配,可以判断第二信息中的第二实体与第一信息中的第一实体以及第一属性是否匹配。例如,在第一实体为“秦始皇”,第一属性为“秦始皇的儿子”的情况下,若第二信息中的第二实体为“刘备”,则第二信息的第二实体与第一信息的第一实体以及第一属性均不匹配;若第二信息中的第二实体为“胡亥”,则第二信息和第一信息匹配。
在一些实施例中,在知识图谱服务判断第二信息和第一信息匹配的情况下,知识图谱服务向对话管理模块发送第二信息,对话管理模块根据第一信息、第二信息以及第一对话流程生成第二对话流程。例如,在第一实体为“秦始皇”、第一属性为“秦始皇的儿子”以及第二实体为“胡亥”的情况下,此时第一信息和第二信息匹配,知识图谱服务向对话管理模块发送第二信息,对话管理模块根据第一信息、第二信息以及第一对话流程获取第二对话流程。
在一些实施例中,在知识图谱服务判断第二信息和第一信息不匹配的情况下,知识图谱服务生成第二检索指令以获取第三信息。例如,在第一信息中的第一实体为“秦始皇”、第一属性为“秦始皇的儿子”以及第二信息中的第二实体为“刘备”的情况下,此时第一信息与第二信息不匹配,知识图谱服务生成与第一信息相对应的第二检索指令,根据第二检索指令,知识图谱数据库获取第三信息“胡亥”,并向知识图谱服务发送该第三信息“胡亥”,此时在知识图谱服务判断到第三信息和第一信息匹配的情况下,知识图谱服务向对话管理模块发送第三信息,对话管理模块根据根据第一信息、第三信息以及第一对话流程生成第三对话流程。
通过步骤S502至步骤S506,解决了相关技术中智能机器人答非所问、答案不明确的问题,进一步提高了用户的人机交互体验。
对应于上述基于知识图谱进行人机交互的方法,本发明实施例还提供一种基于知识图谱进行人机交互的系统,用于实现上述实施例以及优选实施例,已经进行过说明的不在赘述。
图12是根据本发明实施例的一种基于知识图谱进行人机交互的系统的结构框图一,请参见图12,该系统600包括:
对话管理模块610,用于从第一语音数据中获取第一信息,以及用于获取第二信息和第一对话流程,并根据第一信息、第二信息以及第一对话流程获取第二对话流程,其中,第一对话流程包括第二对话流程;
知识图谱服务620,用于获取第一信息,并生成与第一信息相对应的第一检索指令;
知识图谱数据库630,用于获取第一检索指令以及与第一检索指令相对应的第二信息;
对话管理模型640,用于获取第一信息以及与第一信息相对应的第一对话流程;
对话应答模块650,用于获取第二对话流程,并根据第二对话流程生成与第一语音数据相对应的第二语音数据。
其中,知识图谱服务620还用于从知识图谱数据库630中获取知识,并提供对话管理模型640的生成接口和对话管理模块610的数据校验接口。知识图谱服务620可以通过生成接口辅助生成对话管理模型640,对话管理模块610可以通过数据校验接口判断第二信息与第一信息是否匹配。
知识图谱服务620还能够提供实体/属性查询接口,在知识图谱服务620接收到第一检索指令的情况下,知识图谱服务620可以通过查询接口向知识图谱数据库630发送查询指令,以获取与第一检索指令相对应的第二信息。
通过对话管理模块610、知识图谱服务620、知识图谱数据库630、对话管理模型640以及对话应答模块650组成的系统,解决了相关技术中智能机器人只能进行简单的任务式对话而影响用户人机交互体验的问题,提高了智能机器人的拟人化水平。
图13是根据本发明实施例的基于知识图谱进行人机交互的系统的结构框图二,请参见图13,该系统600还包括:
图数据获取模块660,用于获取第一知识图谱的第一图数据;
知识图谱服务620还用于将第一图数据转换为第一结构化数据;
对话管理模型640还用于根据第一结构化数据生成第三对话流程,其中,第三对话流程包括第一对话流程。
其中,由于对话管理模型640并不能直接获取第一图数据,也不能根据第一图数据生成第三对话流程,所以需要将第一图数据转换为第一结构化数据,并根据第一结构化数据生成第三对话流程。
其中,图数据获取模块660在获取第一知识图谱的第一图数据的情况下,图数据获取模块660可以一次获取所有的第一知识图谱的第一图数据,也可以分批次获取第一知识图谱的第一图数据。
优选地,图数据获取模块660分批次获取第一知识图谱的第一图数据符,防止系统在一次性获取过多第一图数据的情况下,造成系统卡顿或占用过多的运行内存。
通过图数据获取模块660、知识图谱服务620以及对话管理模型640,使智能机器人能够依据知识图谱生成对话流程,解决了现有技术中只能进行简单的任务式对话的问题,提高了用户的人机交互体验。
图14是根据本发明实施例的基于知识图谱进行人机交互的系统的结构框图三,请参见图14,该系统600还包括:
更新模块670,用于更新第一知识图谱,以获得第二知识图谱。
图数据获取模块660还用于获取第二知识图谱的第二图数据;
知识图谱服务620还用于将第二图数据转换成第二结构化数据;
对话管理模型640还用于根据第二结构化数据对第三对话流程进行动态更新。
其中,更新模块670能够根据第一知识图谱的扩增、修改以及删减获得第二知识图谱。通过更新模块670、图数据获取模块660、知识图谱服务620以及对话管理模型640,解决了相关技术中智能机器人答非所问,答案不明确的问题,提高了用户的人机交互体验。
图15是根据本发明实施例的基于知识图谱进行人机交互的系统的结构框图四,请参见图15,该系统600还包括:
规则构建模块680,用于构建对话应答规则;
对话应答模块650还用于根据对话应答规则调整第二语音数据。
其中,规则构建模块680由外部系统构建,并与对话应答模块650进行网络连接。规则构建模块680用于根据不同的业务场景构建对话应答规则,以使对话应答模块650可以根据用户所处的不同业务场景进行对话。且对话应答模块650还能够根据对话应答规则主动向用户发起对话,进一步提高人机交互体验。
通过规则构建模块680构建对话应答规则,解决了现有技术中智能机器人拟人化程度低的问题,提高了人机交互体验。
图16是根据本发明实施例的基于知识图谱进行人机交互的系统的结构框图五,请参见图16,知识图谱服务620包括:
判断单元621,用于判断第二信息与第一信息是否匹配;
知识图谱服务620还用于在第二信息与第一信息不匹配的情况下,生成与第一信息相对应的第二检索指令;
知识图谱数据库630还用于获取与第二检索指令相对应的第三信息,其中,第三信息包括第三实体、第三属性。
其中,通过判断单元621判断第一信息和第二信息是否匹配,在不匹配的情况下,从新获取与第一信息匹配的第三信息,能够防止对话管理模型640根据第一信息获取错误的第一对话流程,从而解决了智能机器人会产生答非所问或答案不明确的问题。
以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合,为使描述简洁,未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述,然而,只要这些技术特征的组合不存在矛盾,都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式,其描述较为具体和详细,但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是,对于本领域的普通技术人员来说,在不脱离本申请构思的前提下,还可以做出若干变形和改进,这些都属于本申请的保护范围。因此,本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (10)
1.一种基于知识图谱进行人机交互的方法,其特征在于,包括:
对话管理模块从第一语音数据中获取第一信息,其中,所述第一信息包括第一实体、第一属性;
知识图谱服务生成与所述第一信息相对应的第一检索指令;
知识图谱数据库获取与所述第一检索指令相对应的第二信息,其中,所述第二信息包括第二实体、第二属性;
对话管理模型获取与所述第一信息相对应的第一对话流程;
所述对话管理模块获取与所述第一信息、所述第二信息以及所述第一对话流程相对应的第二对话流程,其中,所述第一对话流程包括所述第二对话流程;
根据所述第二对话流程,对话应答模块生成与所述第一语音数据相对应的第二语音数据。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在所述对话管理模块从第一语音数据中获取第一信息之前,所述方法还包括:
获取第一知识图谱的第一图数据;
所述知识图谱服务将所述第一图数据转换成第一结构化数据;
根据所述第一结构化数据,所述对话管理模型生成第三对话流程,其中,所述第三对话流程包括所述第一对话流程。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,在所述对话管理模型生成第三对话流程之后,所述方法还包括:
更新所述第一知识图谱,以获得第二知识图谱;
获取所述第二知识图谱的第二图数据;
所述知识图谱服务将所述第二图数据转换成第二结构化数据;
根据所述第二结构化数据,所述对话管理模型对所述第三对话流程进行动态更新。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,根据所述第二对话流程,对话应答模块获取与所述第一语音数据相对应的第二语音数据包括:
构建对话应答规则;
所述对话应答模块根据所述对话应答规则,调整所述第二语音数据。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在知识图谱数据库获取与所述第一检索指令相对应的第二信息之后,所述方法还包括:
所述知识图谱服务判断所述第二信息与所述第一信息是否匹配;
在所述第二信息与所述第一信息不匹配的情况下,所述知识图谱服务生成与所述第一信息相对应的第二检索指令;
所述知识图谱数据库获取与所述第二检索指令相对应的第三信息,其中,所述第三信息包括第三实体、第三属性。
6.一种基于知识图谱进行人机交互的系统,其特征在于,包括:
对话管理模块,用于从第一语音数据中获取第一信息;
知识图谱服务,用于获取所述第一信息,并生成与所述第一信息相对应的第一检索指令;
知识图谱数据库,用于获取所述第一检索指令以及与所述第一检索指令相对应的第二信息;
对话管理模型,用于获取所述第一信息以及与所述第一信息相对应的第一对话流程;
所述对话管理模块还用于获取所述第二信息、所述第一对话流程,并根据所述第一信息、所述第二信息以及所述第一对话流程获取第二对话流程,其中,所述第一对话流程包括所述第二对话流程;
对话应答模块,用于获取所述第二对话流程,并根据所述第二对话流程生成与所述第一语音数据相对应的第二语音数据。
7.根据权利要求6所述的系统,其特征在于,还包括:
图数据获取模块,用于获取第一知识图谱的第一图数据;
所述知识图谱服务还用于将所述第一图数据转换为第一结构化数据;
所述对话管理模型还用于根据所述第一结构化数据生成第三对话流程,其中,所述第三对话流程包括所述第一对话流程。
8.根据权利要求7所述的系统,其特征在于,还包括;
更新单元,用于更新所述第一知识图谱,以获得第二知识图谱;
所述图数据获取模块还用于获取所述第二知识图谱的第二图数据;
所述知识图谱服务还用于将所述第二图数据转换成第二结构化数据;
所述对话管理模型还用于根据所述第二结构化数据对所述第三对话流程进行动态更新。
9.根据权利要求6所述的系统,其特征在于,还包括:
规则构建模块,用于构建对话应答规则;
所述对话应答模块还用于根据所述对话应答规则,调整所述第二语音数据。
10.根据权利要求6所述的系统,其特征在于,所述知识图谱服务包括:
判断单元,用于判断所述第二信息与所述第一信息是否匹配;
所述知识图谱服务还用于在所述第二信息与所述第一信息不匹配的情况下,生成与所述第一信息相对应的第二检索指令;
所述知识图谱数据库还用于获取与所述第二检索指令相对应的第三信息,其中,所述第三信息包括第三实体、第三属性。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010720792.5A CN111651615B (zh) | 2020-07-24 | 2020-07-24 | 一种基于知识图谱进行人机交互的方法和系统 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010720792.5A CN111651615B (zh) | 2020-07-24 | 2020-07-24 | 一种基于知识图谱进行人机交互的方法和系统 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN111651615A CN111651615A (zh) | 2020-09-11 |
CN111651615B true CN111651615B (zh) | 2023-06-13 |
Family
ID=72348840
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202010720792.5A Active CN111651615B (zh) | 2020-07-24 | 2020-07-24 | 一种基于知识图谱进行人机交互的方法和系统 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN111651615B (zh) |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2015195729A1 (en) * | 2014-06-18 | 2015-12-23 | Microsoft Technology Licensing, Llc | Session context modeling for conversational understanding systems |
CN108959627A (zh) * | 2018-07-23 | 2018-12-07 | 北京光年无限科技有限公司 | 基于智能机器人的问答交互方法及系统 |
CN109616108A (zh) * | 2018-11-29 | 2019-04-12 | 北京羽扇智信息科技有限公司 | 多轮对话交互处理方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN111026886A (zh) * | 2019-12-26 | 2020-04-17 | 成都航天科工大数据研究院有限公司 | 一种针对专业场景的多轮对话处理方法 |
-
2020
- 2020-07-24 CN CN202010720792.5A patent/CN111651615B/zh active Active
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2015195729A1 (en) * | 2014-06-18 | 2015-12-23 | Microsoft Technology Licensing, Llc | Session context modeling for conversational understanding systems |
CN108959627A (zh) * | 2018-07-23 | 2018-12-07 | 北京光年无限科技有限公司 | 基于智能机器人的问答交互方法及系统 |
CN109616108A (zh) * | 2018-11-29 | 2019-04-12 | 北京羽扇智信息科技有限公司 | 多轮对话交互处理方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN111026886A (zh) * | 2019-12-26 | 2020-04-17 | 成都航天科工大数据研究院有限公司 | 一种针对专业场景的多轮对话处理方法 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
赵西林;王占峰;马维峰.人工智能技术在信息服务中的应用.电子技术与软件工程.2020,(05),全文. * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN111651615A (zh) | 2020-09-11 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN107644638B (zh) | 语音识别方法、装置、终端和计算机可读存储介质 | |
CN106297789B (zh) | 智能机器人的个性化交互方法及交互系统 | |
US10079013B2 (en) | Sharing intents to provide virtual assistance in a multi-person dialog | |
US20210160130A1 (en) | Method and Apparatus for Determining Target Object, Storage Medium, and Electronic Device | |
CN107229684A (zh) | 语句分类方法、系统、电子设备、冰箱及存储介质 | |
CN113139036B (zh) | 一种信息交互方法及设备 | |
CN107580237A (zh) | 电视的操作方法、装置、系统和存储介质 | |
CN105512228A (zh) | 一种基于智能机器人的双向问答数据处理方法和系统 | |
CN116483980A (zh) | 人机交互方法、装置及系统 | |
CN105100360A (zh) | 用于语音通话的通话辅助方法和装置 | |
US9424344B2 (en) | Method and apparatus for natural language search for variables | |
CN116701601A (zh) | 人机交互的方法 | |
CN104078045A (zh) | 一种识别的方法及电子设备 | |
CN105632495A (zh) | 语音识别方法和装置 | |
WO2022142823A1 (zh) | 人机对话方法、装置、计算机设备及可读存储介质 | |
CN117424956A (zh) | 设置项处理方法、装置、电子设备及存储介质 | |
CN112182188A (zh) | 一种基于知识图谱的问答方法及装置、存储介质 | |
CN116737883A (zh) | 人机交互方法、装置、设备及存储介质 | |
CN106874452A (zh) | 一种获取会话回复内容的方法 | |
CN111651615B (zh) | 一种基于知识图谱进行人机交互的方法和系统 | |
US20140129228A1 (en) | Method, System, and Relevant Devices for Playing Sent Message | |
CN106356056A (zh) | 语音识别方法和装置 | |
CN112614490B (zh) | 生成语音指令的方法、装置、介质、设备、系统及车辆 | |
CN106874451A (zh) | 一种自动建立个人专属语料库的方法 | |
CN107331396A (zh) | 输出数字的方法及装置 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |