本發(fā)明涉及通信技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種應用于新媒體的信息交互方法和裝置。

背景技術(shù)：

隨著通信技術(shù)的不斷發(fā)展，新媒體成為很多用戶的新的信息獲取渠道，與此同時，大數(shù)據(jù)、AI等技術(shù)也在不斷的發(fā)展，智能應答系統(tǒng)層出不窮。相關(guān)技術(shù)中，用戶在使用新媒體應答系統(tǒng)(例如，微信公眾號)進行交互時，應答系統(tǒng)通過識別用戶輸入的信息進行自動應答。

這種方式下，由于用戶輸入的可能是寒暄類信息，而不是精準的檢索詞，導致新媒體的應答系統(tǒng)返回的自動應答消息不精準。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明旨在至少在一定程度上解決相關(guān)技術(shù)中的技術(shù)問題之一。

為此，本發(fā)明的一個目的在于提出一種應用于新媒體的信息交互方法，能夠有效提高新媒體自動應答的準確率，提高自動應答效果，提升用戶體驗。

本發(fā)明的另一個目的在于提出一種應用于新媒體的信息交互裝置。

為達到上述目的，本發(fā)明第一方面實施例提出的應用于新媒體的信息交互方法，包括：接收用戶輸入的信息；判斷所述信息所屬的信息類別，得到判斷結(jié)果；獲取與所述判斷結(jié)果對應的自動應答消息，并將所述自動應答消息顯示給所述用戶，以使所述用戶與所述新媒體進行信息交互。

本發(fā)明第一方面實施例提出的應用于新媒體的信息交互方法，通過根據(jù)用戶輸入的信息所屬的信息類別獲取對應的自動應答消息，并將自動應答消息顯示給用戶，以使用戶與新媒體進行信息交互，能夠有效提高新媒體自動應答的準確率，提高自動應答效果，提升用戶體驗。

為達到上述目的，本發(fā)明第二方面實施例提出的應用于新媒體的信息交互裝置，包括：接收模塊，用于接收用戶輸入的信息；判斷模塊，用于判斷所述信息所屬的信息類別，得到判斷結(jié)果；第一獲取模塊，用于獲取與所述判斷結(jié)果對應的自動應答消息，并將所述自動應答消息顯示給所述用戶，以使所述用戶與所述新媒體進行信息交互。

本發(fā)明第二方面實施例提出的應用于新媒體的信息交互裝置，通過根據(jù)用戶輸入的信息所屬的信息類別獲取對應的自動應答消息，并將自動應答消息顯示給用戶，以使用戶與新媒體進行信息交互，能夠有效提高新媒體自動應答的準確率，提高自動應答效果，提升用戶體驗。

本發(fā)明附加的方面和優(yōu)點將在下面的描述中部分給出，部分將從下面的描述中變得明顯，或通過本發(fā)明的實踐了解到。

附圖說明

本發(fā)明上述的和/或附加的方面和優(yōu)點從下面結(jié)合附圖對實施例的描述中將變得明顯和容易理解，其中：

圖1是本發(fā)明一實施例提出的應用于新媒體的信息交互方法的流程示意圖；

圖2是相關(guān)技術(shù)中新媒體應答系統(tǒng)聊天界面示意圖；

圖3是本發(fā)明實施例中節(jié)目指南信息示意圖；

圖4是本發(fā)明另一實施例提出的應用于新媒體的信息交互方法的流程示意圖；

圖5是本發(fā)明實施例中一用戶與新媒體應答系統(tǒng)交互示意圖；

圖6是本發(fā)明實施例中另一用戶與新媒體應答系統(tǒng)交互示意圖；

圖7是本發(fā)明一實施例提出的應用于新媒體的信息交互裝置的結(jié)構(gòu)示意圖；

圖8是本發(fā)明另一實施例提出的應用于新媒體的信息交互裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。

具體實施方式

下面詳細描述本發(fā)明的實施例，所述實施例的示例在附圖中示出，其中自始至終相同或類似的標號表示相同或類似的元件或具有相同或類似功能的元件。下面通過參考附圖描述的實施例是示例性的，僅用于解釋本發(fā)明，而不能理解為對本發(fā)明的限制。相反，本發(fā)明的實施例包括落入所附加權(quán)利要求書的精神和內(nèi)涵范圍內(nèi)的所有變化、修改和等同物。

圖1是本發(fā)明一實施例提出的應用于新媒體的信息交互方法的流程示意圖。本實施例以該應用于新媒體的信息交互方法被配置為應用于新媒體的信息交互裝置中來舉例說明。

進一步的，該應用于新媒體的信息交互裝置可以配置在新媒體應答系統(tǒng)中，例如，微信公眾號。

參見圖1，該應用于新媒體的信息交互方法包括：

S11：接收用戶輸入的信息。

其中，用戶可以在新媒體應答系統(tǒng)的聊天界面中輸入文本，該文本被稱為用戶輸入的信息，以觸發(fā)與新媒體應答系統(tǒng)的交互。

參見圖2，圖2為相關(guān)技術(shù)中新媒體應答系統(tǒng)聊天界面示意圖，相關(guān)技術(shù)中，用戶在使用新媒體應答系統(tǒng)進行交互時，應答系統(tǒng)通過對用戶輸入的信息進行識別獲取自動應答消息，由于用戶輸入的可能是聊天類信息，而不是精準的檢索詞，導致新媒體的應答系統(tǒng)返回的自動應答消息不精準，例如，參見圖2，用戶在新媒體應答系統(tǒng)聊天界面輸入信息“hi”，此時，用戶需求的自動應答消息是聊天類的自動應答消息，但是通過相關(guān)技術(shù)中的新媒體應答系統(tǒng)模糊匹配后，獲取到的是與信息“hi”并不匹配的節(jié)目“Fashion精選”的自動應答消息，新媒體自動應答的準確率不高。

在本發(fā)明的實施例中，在接收用戶輸入的信息之前，可以采集與信息類別關(guān)聯(lián)的信息，并根據(jù)關(guān)聯(lián)的信息建立預設(shè)語料庫。

其中，信息類別包括用于觸發(fā)聊天交互的第一類別和/或用于觸發(fā)檢索預設(shè)信息的第二類別。

其中，預設(shè)信息例如為電子節(jié)目指南信息，主要包含頻道名稱、節(jié)目名稱，節(jié)目播出日期，以及節(jié)目開始時間。

作為一種示例，參見圖3，圖3是本發(fā)明實施例中節(jié)目指南信息示意圖，包括：頻道名稱31、節(jié)目名稱32、節(jié)目播出日期33，以及節(jié)目開始時間24。

可以通過與有限公司、電視臺合作獲取信息類別關(guān)聯(lián)的信息，并根據(jù)所述關(guān)聯(lián)的信息建立所述預設(shè)語料庫，其中，關(guān)聯(lián)的信息例如為電子節(jié)目指南信息等，對此不作限制。

進一步的，可以對上述關(guān)聯(lián)的信息進行分詞、分類、聚類等機器學習相關(guān)的人工智能技術(shù)，生成自動應答消息，以建立所述預設(shè)語料庫。

通過預先建立預設(shè)語料庫，以從預設(shè)語料庫中讀取與用戶輸入的信息的信息類別對應的自動應答消息，可以獲取多樣化信息類別的自動應答消息，提升自動應答效果。

例如，可以將采集的電子節(jié)目指南信息作為自動應答消息，并進行歸類，以進行存儲，如，若電子節(jié)目指南信息為足球比賽的時間和地點，則將該電子節(jié)目指南信息作為自動應答消息，歸類為體育類，而后，通過互聯(lián)網(wǎng)采集常用的聊天信息，并從該聊天信息中抽取多個引導詞(引導詞用于，自動匹配用戶輸入的用于觸發(fā)聊天交互的聊天類信息，以引導出聊天類自動應答消息)，將該聊天信息作為自動應答消息，歸類為聊天類，對獲取的自動應答消息以及信息類別進行分詞、聚類以及機器學習，形成針對不同自動應答消息的信息類別，信息類別例如，聊天類、體育類、娛樂節(jié)目類、新聞類等，并將信息類別以及每個信息類別對應的自動應答消息對應存儲在預設(shè)語料庫中。

S12：判斷信息所屬的信息類別，得到判斷結(jié)果。

其中，所述信息類別包括用于觸發(fā)聊天交互的第一類別和用于觸發(fā)檢索預設(shè)信息的第二類別。

第一類別例如為聊天類，第二類別例如為體育類、娛樂節(jié)目類、新聞類等，對此不作限制。

可選地，在預先建立預設(shè)語料庫時，通過互聯(lián)網(wǎng)采集常用的聊天信息，并從該聊天信息中抽取多個引導詞(引導詞用于，自動匹配用戶輸入的用于觸發(fā)聊天交互的聊天類信息，以引導出聊天類自動應答消息)，將該聊天信息作為自動應答消息，歸類為聊天類，而后，預設(shè)語料庫可以將抽取出的引導詞存儲在新媒體應答系統(tǒng)的后臺服務器中，以對用戶輸入的信息的所屬的信息類別進行判斷時，在信息與引導詞匹配成功后，判斷該信息所屬的信息類別為聊天類，對于第二類別的判斷可以與上述一致，在此不作限制。

S13：獲取與判斷結(jié)果對應的自動應答消息，并將自動應答消息顯示給用戶，以使用戶與新媒體進行信息交互。

在本發(fā)明的實施例中，新媒體應答系統(tǒng)的后臺服務器可以從預設(shè)語料庫中獲取與判斷結(jié)果對應的自動應答消息?？蛇x地，在判斷結(jié)果為信息屬于用于觸發(fā)聊天交互的第一類別時，從預設(shè)語料庫中獲取與第一類別對應的聊天類的自動應答消息；在判斷結(jié)果為信息屬于用于觸發(fā)檢索預設(shè)信息的第二類別時，從預設(shè)語料庫中獲取與預設(shè)信息對應的檢索結(jié)果類的自動應答消息。

本實施例中，通過根據(jù)用戶輸入的信息所屬的信息類別獲取對應的自動應答消息，并將自動應答消息顯示給用戶，以使用戶與新媒體進行信息交互，能夠有效提高新媒體自動應答的準確率，提高自動應答效果，提升用戶體驗。

圖4是本發(fā)明另一實施例提出的應用于新媒體的信息交互方法的流程示意圖。本實施例以該應用于新媒體的信息交互方法被配置為應用于新媒體的信息交互裝置中來舉例說明。

參見圖4，該應用于新媒體的信息交互方法包括：

S41：采集與信息類別關(guān)聯(lián)的信息，并根據(jù)關(guān)聯(lián)的信息建立預設(shè)語料庫。

其中，信息類別包括用于觸發(fā)聊天交互的第一類別和/或用于觸發(fā)檢索預設(shè)信息的第二類別。

其中，預設(shè)信息例如為電子節(jié)目指南信息，主要包含頻道名稱、節(jié)目名稱，節(jié)目播出日期，以及節(jié)目開始時間。

作為一種示例，參見圖3，圖3是本發(fā)明實施例中節(jié)目指南信息示意圖，包括：頻道名稱31、節(jié)目名稱32、節(jié)目播出日期33，以及節(jié)目開始時間34。

可以通過與有限公司、電視臺合作獲取信息類別關(guān)聯(lián)的信息，并根據(jù)所述關(guān)聯(lián)的信息建立所述預設(shè)語料庫，其中，關(guān)聯(lián)的信息例如為電子節(jié)目指南信息等，對此不作限制。

進一步的，可以對上述關(guān)聯(lián)的信息進行分詞、分類、聚類等機器學習相關(guān)的人工智能技術(shù)，生成自動應答消息，以建立所述預設(shè)語料庫。

通過預先建立預設(shè)語料庫，以從預設(shè)語料庫中讀取與用戶輸入的信息的信息類別對應的自動應答消息，可以獲取多樣化信息類別的自動應答消息，提升自動應答效果。

例如，可以將采集的電子節(jié)目指南信息作為自動應答消息，并進行歸類，以進行存儲，如，若電子節(jié)目指南信息為足球比賽的時間和地點，則將該電子節(jié)目指南信息作為自動應答消息，歸類為體育類，而后，通過互聯(lián)網(wǎng)采集常用的聊天信息，并從該聊天信息中抽取多個引導詞(引導詞用于，自動匹配用戶輸入的用于觸發(fā)聊天交互的聊天類信息，以引導出聊天類自動應答消息)，將該聊天信息作為自動應答消息，歸類為聊天類，對獲取的自動應答消息以及信息類別進行分詞、聚類以及機器學習，形成針對不同自動應答消息的信息類別，信息類別例如，聊天類、體育類、娛樂節(jié)目類、新聞類等，并將信息類別以及每個信息類別對應的自動應答消息對應存儲在預設(shè)語料庫中。

S42：接收用戶輸入的信息。

其中，用戶可以在新媒體應答系統(tǒng)的聊天界面中輸入文本，該文本被稱為用戶輸入的信息，以觸發(fā)與新媒體應答系統(tǒng)的交互。

參見圖2，圖2為相關(guān)技術(shù)中新媒體應答系統(tǒng)聊天界面示意圖，相關(guān)技術(shù)中，用戶在使用新媒體應答系統(tǒng)進行交互時，應答系統(tǒng)通過對用戶輸入的信息進行識別獲取自動應答消息，由于用戶輸入的可能是聊天類信息，而不是精準的檢索詞，導致新媒體的應答系統(tǒng)返回的自動應答消息不精準，例如，參見圖2，用戶在新媒體應答系統(tǒng)聊天界面輸入信息“hi”，此時，用戶需求的自動應答消息是聊天類的自動應答消息，但是通過相關(guān)技術(shù)中的新媒體應答系統(tǒng)模糊匹配后，獲取到的是與信息“hi”并不匹配的節(jié)目“Fashion精選”的自動應答消息，新媒體自動應答的準確率不高。

S43：判斷信息所屬的信息類別，得到判斷結(jié)果。

其中，所述信息類別包括用于觸發(fā)聊天交互的第一類別和用于觸發(fā)檢索預設(shè)信息的第二類別。

第一類別例如為聊天類，第二類別例如為體育類、娛樂節(jié)目類、新聞類等，對此不作限制。

可選地，在預先建立預設(shè)語料庫時，通過互聯(lián)網(wǎng)采集常用的聊天信息，并從該聊天信息中抽取多個引導詞(引導詞用于，自動匹配用戶輸入的用于觸發(fā)聊天交互的聊天類信息，以引導出聊天類自動應答消息)，將該聊天信息作為自動應答消息，歸類為聊天類，而后，預設(shè)語料庫可以將抽取出的引導詞存儲在新媒體應答系統(tǒng)的后臺服務器中，以對用戶輸入的信息的所屬的信息類別進行判斷時，在信息與引導詞匹配成功后，判斷該信息所屬的信息類別為聊天類，對于第二類別的判斷可以與上述一致，在此不作限制。

S44：在判斷結(jié)果為信息屬于用于觸發(fā)聊天交互的第一類別時，從預設(shè)語料庫中獲取與第一類別對應的聊天類的自動應答消息。

參見圖5，圖5是本發(fā)明實施例中一用戶與新媒體應答系統(tǒng)交互示意圖，用戶通過向新媒體應答系統(tǒng)輸入信息“hi”等，新媒體應答系統(tǒng)的后臺服務器會判斷出該信息的信息類別為聊天類，此時，后臺服務器從預設(shè)語料庫中讀取與信息“hi”匹配的引導詞，并根據(jù)該引導詞讀取對應的聊天類自動應答消息。

S45：在判斷結(jié)果為信息屬于用于觸發(fā)檢索預設(shè)信息的第二類別時，從預設(shè)語料庫中獲取與預設(shè)信息對應的檢索結(jié)果類的自動應答消息。

可以理解的是，用戶通過向新媒體應答系統(tǒng)輸入信息“籃球”，新媒體應答系統(tǒng)通過對用戶輸入的信息進行識別獲取自動應答消息，新媒體應答系統(tǒng)的后臺服務器會判斷出該信息的信息類別為體育類，此時，后臺服務器從預設(shè)語料庫中讀取與信息“籃球”匹配的引導詞，并根據(jù)該引導詞讀取對應的體育類自動應答消息，例如為籃球大本營或者中國男子籃球聯(lián)賽總決賽。如果用戶通過向新媒體應答系統(tǒng)輸入信息“科比”，參見圖6，圖6是本發(fā)明實施例中另一用戶與新媒體應答系統(tǒng)交互示意圖，相關(guān)技術(shù)中新媒體應答系統(tǒng)可能無檢索結(jié)果，但是根據(jù)機器學習與分類處理后，知道“科比”屬于體育-籃球類，則后臺服務器從預設(shè)語料庫中讀取體育-籃球類自動應答消息。

S46：將自動應答消息顯示給用戶，以使用戶與新媒體進行信息交互。

可選地，新媒體應答系統(tǒng)可以將對應的自動應答消息顯示給用戶，以觸發(fā)用戶與新媒體進行信息交互，增強用戶與新媒體應答系統(tǒng)的互動性。

S47：獲取用戶與新媒體的交互信息，并根據(jù)交互信息對預設(shè)語料庫進行補充。

可選地，新媒體應答系統(tǒng)的后臺服務器可以獲取用戶與新媒體的交互信息，并根據(jù)交互信息對預設(shè)語料庫進行補充，能夠有效提高預設(shè)語料庫的匹配效果，提升新媒體的自動應答的效率，提升用戶體驗。

本實施例中，通過預先建立預設(shè)語料庫，以從預設(shè)語料庫中讀取與用戶輸入的信息的信息類別對應的自動應答消息，可以獲取多樣化信息類別的自動應答消息，提升自動應答效果。通過根據(jù)用戶輸入的信息所屬的信息類別獲取對應的自動應答消息，并將自動應答消息顯示給用戶，以使用戶與新媒體進行信息交互，能夠有效提高新媒體自動應答的準確率，提高自動應答效果，提升用戶體驗。通過將對應的自動應答消息顯示給用戶，以觸發(fā)戶與新媒體進行信息交互，增強用戶與新媒體應答系統(tǒng)的互動性。通過獲取用戶與新媒體的交互信息，并根據(jù)交互信息對預設(shè)語料庫進行補充，能夠有效提高預設(shè)語料庫的匹配效果，提升新媒體的自動應答的效率，提升用戶體驗。

圖7是本發(fā)明一實施例提出的應用于新媒體的信息交互裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。該應用于新媒體的信息交互裝置700可以通過軟件、硬件或者兩者的結(jié)合實現(xiàn)。

參見圖7，該應用于新媒體的信息交互裝置700可以包括：接收模塊710、判斷模塊720，以及第一獲取模塊730。其中，

接收模塊710，用于接收用戶輸入的信息。

判斷模塊720，用于判斷信息所屬的信息類別，得到判斷結(jié)果。

第一獲取模塊730，用于獲取與判斷結(jié)果對應的自動應答消息，并將自動應答消息顯示給用戶，以使用戶與新媒體進行信息交互。

一些實施例中，參見圖8，該應用于新媒體的信息交互裝置700還可以包括：

可選地，第一獲取模塊730還用于：從預設(shè)語料庫中獲取與判斷結(jié)果對應的自動應答消息。

可選地，信息類別包括用于觸發(fā)聊天交互的第一類別，第一獲取模塊730還用于：在判斷結(jié)果為信息屬于第一類別時，從預設(shè)語料庫中獲取與第一類別對應的聊天類的自動應答消息。

可選地，信息類別包括用于觸發(fā)檢索預設(shè)信息的第二類別，第一獲取模塊730還用于：在判斷結(jié)果為信息屬于第二類別時，從預設(shè)語料庫中獲取與預設(shè)信息對應的檢索結(jié)果類的自動應答消息。

可選地，預設(shè)信息為電子節(jié)目指南信息。

采集模塊740，用于采集與信息類別關(guān)聯(lián)的信息，并根據(jù)關(guān)聯(lián)的信息建立預設(shè)語料庫。

第二獲取模塊750，用于獲取用戶與新媒體的交互信息，并根據(jù)交互信息對預設(shè)語料庫進行補充。

需要說明的是，前述圖1-圖4實施例中對應用于新媒體的信息交互方法實施例的解釋說明也適用于該應用于新媒體的信息交互裝置，其實現(xiàn)原理類似，此處不再贅述。

本實施例中，通過根據(jù)用戶輸入的信息所屬的信息類別獲取對應的自動應答消息，并將自動應答消息顯示給用戶，以使用戶與新媒體進行信息交互，能夠有效提高新媒體自動應答的準確率，提高自動應答效果，提升用戶體驗。

需要說明的是，在本發(fā)明的描述中，術(shù)語“第一”、“第二”等僅用于描述目的，而不能理解為指示或暗示相對重要性。此外，在本發(fā)明的描述中，除非另有說明，“多個”的含義是兩個或兩個以上。

流程圖中或在此以其他方式描述的任何過程或方法描述可以被理解為，表示包括一個或更多個用于實現(xiàn)特定邏輯功能或過程的步驟的可執(zhí)行指令的代碼的模塊、片段或部分，并且本發(fā)明的優(yōu)選實施方式的范圍包括另外的實現(xiàn)，其中可以不按所示出或討論的順序，包括根據(jù)所涉及的功能按基本同時的方式或按相反的順序，來執(zhí)行功能，這應被本發(fā)明的實施例所屬技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)人員所理解。

應當理解，本發(fā)明的各部分可以用硬件、軟件、固件或它們的組合來實現(xiàn)。在上述實施方式中，多個步驟或方法可以用存儲在存儲器中且由合適的指令執(zhí)行系統(tǒng)執(zhí)行的軟件或固件來實現(xiàn)。例如，如果用硬件來實現(xiàn)，和在另一實施方式中一樣，可用本領(lǐng)域公知的下列技術(shù)中的任一項或他們的組合來實現(xiàn)：具有用于對數(shù)據(jù)信號實現(xiàn)邏輯功能的邏輯門電路的離散邏輯電路，具有合適的組合邏輯門電路的專用集成電路，可編程門陣列(PGA)，現(xiàn)場可編程門陣列(FPGA)等。

本技術(shù)領(lǐng)域的普通技術(shù)人員可以理解實現(xiàn)上述實施例方法攜帶的全部或部分步驟是可以通過程序來指令相關(guān)的硬件完成，所述的程序可以存儲于一種計算機可讀存儲介質(zhì)中，該程序在執(zhí)行時，包括方法實施例的步驟之一或其組合。

此外，在本發(fā)明各個實施例中的各功能單元可以集成在一個處理模塊中，也可以是各個單元單獨物理存在，也可以兩個或兩個以上單元集成在一個模塊中。上述集成的模塊既可以采用硬件的形式實現(xiàn)，也可以采用軟件功能模塊的形式實現(xiàn)。所述集成的模塊如果以軟件功能模塊的形式實現(xiàn)并作為獨立的產(chǎn)品銷售或使用時，也可以存儲在一個計算機可讀取存儲介質(zhì)中。

上述提到的存儲介質(zhì)可以是只讀存儲器，磁盤或光盤等。

在本說明書的描述中，參考術(shù)語“一個實施例”、“一些實施例”、“示例”、“具體示例”、或“一些示例”等的描述意指結(jié)合該實施例或示例描述的具體特征、結(jié)構(gòu)、材料或者特點包含于本發(fā)明的至少一個實施例或示例中。在本說明書中，對上述術(shù)語的示意性表述不一定指的是相同的實施例或示例。而且，描述的具體特征、結(jié)構(gòu)、材料或者特點可以在任何的一個或多個實施例或示例中以合適的方式結(jié)合。

盡管上面已經(jīng)示出和描述了本發(fā)明的實施例，可以理解的是，上述實施例是示例性的，不能理解為對本發(fā)明的限制，本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員在本發(fā)明的范圍內(nèi)可以對上述實施例進行變化、修改、替換和變型。