本發(fā)明涉及人機(jī)對話技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于上下文的人機(jī)對話方法。

背景技術(shù)：

目前人機(jī)對話方法為機(jī)器獲取用戶輸入的問題，然后通過自然語言理解模塊對問題進(jìn)行語義理解，根據(jù)語義給出相應(yīng)的回答。這種方法存在的一個弊端是，若用戶給出的問題信息不全，但又與之前問題相關(guān)時，只根據(jù)當(dāng)前問題的語義獲取的答案效果并不能符合預(yù)期效果，也即這樣的回答并不符合實際人與人的對話過程。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

鑒于上述技術(shù)問題，本發(fā)明提供一種基于上下文的人機(jī)對話方法，在理解用戶問題時，結(jié)合上下文來理解問題，這樣可以提升對用戶問題語義理解的準(zhǔn)確度。

本發(fā)明解決上述技術(shù)問題的主要技術(shù)方案為：

一種基于上下文的人機(jī)對話方法，其特征在于，包括：

接收客戶端發(fā)送的用戶問題，對所述用戶問題進(jìn)行分詞以得到若干分詞數(shù)據(jù)；

將所述分詞數(shù)據(jù)與預(yù)存于服務(wù)器中與上下文主題對應(yīng)的優(yōu)先查詢模板相匹配，以確定與所述用戶問題對應(yīng)的上下文主題，且所述確定的上下文主題中包含查詢所需要的關(guān)鍵項集合；

根據(jù)所述確定的上下文主題從所述分詞數(shù)據(jù)中提取查詢所需要的關(guān)鍵詞集合；若所述分詞數(shù)據(jù)中不完全包含所述關(guān)鍵詞集合中的所有關(guān)鍵詞，則從所述確定的上下文主題的關(guān)鍵項集合中提取與缺失的關(guān)鍵詞對應(yīng)的關(guān)鍵項；

根據(jù)所述確定的上下文主題、所述關(guān)鍵詞集合和所述與缺失的關(guān)鍵詞對應(yīng)的關(guān)鍵項，從服務(wù)器的數(shù)據(jù)庫中獲取相應(yīng)的答案回復(fù)至客戶端。

優(yōu)選的，上述的基于上下文的人機(jī)對話方法，其中，若所述分詞數(shù)據(jù)與所述優(yōu)先查詢模板無法匹配時：

將所述分詞數(shù)據(jù)與預(yù)存于服務(wù)器中與上下文主題對應(yīng)的問題查詢模板相匹配，以確定與所述用戶問題對應(yīng)的上下文主題；以及

繼續(xù)提取所述關(guān)鍵詞集合。

優(yōu)選的，上述的基于上下文的人機(jī)對話方法，其中，將所述關(guān)鍵詞集合替換所述關(guān)鍵項集合中對應(yīng)的關(guān)鍵項。

優(yōu)選的，上述的基于上下文的人機(jī)對話方法，其中，若所述分詞數(shù)據(jù)與所述問題查詢模板無法匹配時：

將所述分詞數(shù)據(jù)與所有的主題模板相匹配，以確定所述用戶問題的主題；以及

從所述分詞數(shù)據(jù)中提取所述用戶問題的關(guān)鍵詞，并根據(jù)所述關(guān)鍵詞和所述主題，從所述數(shù)據(jù)庫中獲取相應(yīng)的答案回復(fù)至客戶端。

優(yōu)選的，上述的基于上下文的人機(jī)對話方法，其中，將所述主題作為一新主題替換所述服務(wù)器中存儲的最早的上下文主題，并將所述用戶問題的關(guān)鍵詞作為所述新主題的關(guān)鍵項。

優(yōu)選的，上述的基于上下文的人機(jī)對話方法，其中，若所述分詞數(shù)據(jù)與所有的所述主題模板均無法匹配時：

將所述分詞數(shù)據(jù)與服務(wù)器中的預(yù)存問題相匹配，并選取匹配度最高的預(yù)存問題的答案回復(fù)至客戶端。

優(yōu)選的，上述的基于上下文的人機(jī)對話方法，其中，若所述分詞數(shù)據(jù)與服務(wù)器中的所述預(yù)存問題均無法匹配時，選取所述數(shù)據(jù)庫中預(yù)先存儲的其他無關(guān)回答作為答案回復(fù)至客戶端。

上述技術(shù)方案具有如下優(yōu)點或有益效果：

本發(fā)明將從客戶端接收到的用戶問題進(jìn)行分詞，得到組成用戶問題的各個詞匯數(shù)據(jù)，然后將這些詞匯數(shù)據(jù)與預(yù)存于服務(wù)器中的與上下文主題對應(yīng)的優(yōu)先查詢模板、問題查詢模板或者所有的主題模板相匹配；并從這些詞匯數(shù)據(jù)中提取用戶問題的關(guān)鍵詞集合，與包含于確定的上下文主題的關(guān)鍵項集合匹配對應(yīng)，根據(jù)關(guān)鍵詞和關(guān)鍵項，從數(shù)據(jù)庫中獲取相應(yīng)的答案作為回答回復(fù)至客戶端。通過這種結(jié)合上下文信息來理解用戶問題的方法，可以有效提升對于用戶問題的語義的理解準(zhǔn)確性，從而提升回答的準(zhǔn)確度。

附圖說明

參考所附附圖，以更加充分地描述本發(fā)明的實施例。然而，所附附圖僅用于說明和闡述，并不構(gòu)成對本發(fā)明范圍的限制。

圖1為本發(fā)明的基于上下文的人機(jī)對話的流程圖。

具體實施方式

在下文的描述中，給出了大量具體的細(xì)節(jié)以便提供對本發(fā)明更為徹底的理解。當(dāng)然除了這些詳細(xì)描述外，本發(fā)明還可以具有其他實施方式。

參照圖1，本發(fā)明的基于上下文的人機(jī)對話方法，包括：

第一步，接收客戶端發(fā)送的用戶問題，對用戶問題進(jìn)行分詞以得到若干分詞數(shù)據(jù)（分詞數(shù)據(jù)包括用于表示用戶問題所屬句型的句型數(shù)據(jù)和用于表示用戶問題關(guān)鍵信息的關(guān)鍵詞數(shù)據(jù)）；

第二步，將分詞數(shù)據(jù)（例如抽取其中的句型數(shù)據(jù)）與預(yù)存于服務(wù)器中與上下文主題對應(yīng)的優(yōu)先查詢模板相匹配，以確定與用戶問題對應(yīng)的上下文主題，且該確定的上下文主題中包含查詢所需要的關(guān)鍵項集合；

第三步，根據(jù)確定的上下文主題從分詞數(shù)據(jù)中提取查詢所需要的關(guān)鍵詞集合（也即代表用戶問題關(guān)鍵信息的關(guān)鍵詞數(shù)據(jù)），若分詞數(shù)據(jù)中不完全包含查詢所需要的關(guān)鍵詞集合中的所有關(guān)鍵詞，則從上一步確定的上下文主題的關(guān)鍵項集合中提取與缺失的關(guān)鍵詞對應(yīng)的關(guān)鍵項；

第四步，根據(jù)上述確定的上下文主題、關(guān)鍵詞集合和與缺失的關(guān)鍵詞對應(yīng)的關(guān)鍵項，從服務(wù)器的數(shù)據(jù)庫中獲取相應(yīng)的答案回復(fù)至客戶端。

進(jìn)一步的，在第二步中，若分詞數(shù)據(jù)與優(yōu)先查詢模板無法匹配時，再將分詞數(shù)據(jù)與預(yù)存于服務(wù)器中與上下文主題對應(yīng)的問題查詢模板相匹配，以確定與用戶問題對應(yīng)的上下文主題；并繼續(xù)后面的提取關(guān)鍵詞集合等步驟。

對應(yīng)地，確定與用戶問題匹配的上下文主題后，將用戶問題的關(guān)鍵詞集合替換該確定的上下文主題的關(guān)鍵項集合中對應(yīng)的關(guān)鍵項。

再進(jìn)一步的，在第二步中，若分詞數(shù)據(jù)與預(yù)存于服務(wù)器中與上下文主題對應(yīng)的問題查詢模板也無法匹配時，將分詞數(shù)據(jù)與所有的主題模板相匹配，以確定用戶問題的主題；并從分詞數(shù)據(jù)中提取用戶問題的關(guān)鍵詞，然后根據(jù)關(guān)鍵詞和主題，從數(shù)據(jù)庫中獲取相應(yīng)的答案回復(fù)至客戶端。

對應(yīng)地，將該匹配的主題作為一新主題替換服務(wù)器中存儲的最早的上下文主題，并將用戶問題的關(guān)鍵詞作為該新主題的關(guān)鍵項。

繼續(xù)，若分詞數(shù)據(jù)與上述所有的主題模板均無法匹配時，則將分詞數(shù)據(jù)與服務(wù)器中的預(yù)存問題相匹配，并選取匹配度最高的預(yù)存問題的答案回復(fù)至客戶端。

最后，若分詞數(shù)據(jù)與服務(wù)器中的所有的預(yù)存問題均無法匹配時，則選取數(shù)據(jù)庫中預(yù)先存儲的其他無關(guān)回答（例如詼諧的幽默的回答，以轉(zhuǎn)移話題）作為答案回復(fù)至客戶端。

需要注意的是，上述提及的關(guān)鍵詞集合指的是查詢所需要的不同字段的值的集合，例如“天氣”主題中查詢字段為“城市”、“日期”，而對應(yīng)的上下文主題中已存儲的關(guān)鍵項為“北京”、“今天”，用戶問題為“那上海呢”中的關(guān)鍵詞為“上海”，缺失的是“日期”的值，則從關(guān)鍵項中取“今天”，組成關(guān)鍵詞集合“上海”，“今天”。

下面結(jié)合三個具體的實施例詳細(xì)闡述本發(fā)明的基于上下文的人機(jī)對話方法。

實施例一：

與存儲的上下文主題對應(yīng)的優(yōu)先查詢模板相匹配的情形：

已存儲的主題中有“家庭信息”，關(guān)鍵項為：爸爸、電話。

用戶發(fā)出問題：“那媽媽呢”。

服務(wù)器接收到用戶問題“那媽媽呢”，將用戶問題分詞得到：“那”、“媽媽”、“呢”三個分詞數(shù)據(jù)；

將“那”、“媽媽”、“呢”與存儲的上下文主題對應(yīng)的優(yōu)先查詢模板“那...呢”匹配；

從用戶問題中提取模板查詢所需關(guān)鍵詞“媽媽”，從存儲的上下文主題中獲取關(guān)鍵項“電話”；

根據(jù)該上下文主題設(shè)定的語義是要獲取媽媽的電話，則從數(shù)據(jù)庫中獲取相應(yīng)的答案回復(fù)至客戶端；

并將關(guān)鍵詞“媽媽”替換已存儲的關(guān)鍵項“爸爸”。

實施例二：

與存儲的上下文主題對應(yīng)的問題查詢模板匹配的情形：

已存儲的主題中有“家庭信息”，關(guān)鍵項為：爸爸、電話。

用戶發(fā)出問題：“你能告訴我媽媽的嗎”。

服務(wù)器接收到用戶問題“你能告訴我媽媽的嗎”，將該用戶問題分詞得到：“你”、“能”、“告訴”、“我”、“媽媽”、“的”、“嗎”這幾個分詞數(shù)據(jù)；

將“你”、“能”、“告訴”、“我”、“媽媽”、“的”、“嗎”與存儲的上下文主題對應(yīng)的優(yōu)先查詢模板沒能匹配；

再將“你”、“能”、“告訴”、“我”、“媽媽”、“的”、“嗎”與存儲的上下文主題對應(yīng)的問題查詢模板“告訴我...的...”匹配；

從用戶問題中提取模板查詢所需關(guān)鍵詞“媽媽”，并從存儲的上下文主題中獲取關(guān)鍵項“電話”；

根據(jù)主題設(shè)定的語義是要獲取媽媽的電話，則從數(shù)據(jù)庫中獲取相應(yīng)的答案回復(fù)至客戶端；

并將關(guān)鍵詞“媽媽”替換已存儲的關(guān)鍵項“爸爸”。

實施例三

與所有主題模板進(jìn)行匹配的情形：

已存儲的主題中有“家庭信息”，關(guān)鍵字為：爸爸、電話。

用戶若問“北京天氣今天怎么樣”。

服務(wù)器接收用戶問題“北京天氣今天怎么樣”，將問題分詞得到：“北京”、“天氣”、“今天”、“怎么樣”幾個分詞數(shù)據(jù)；

將“北京”、“天氣”、“今天”、“怎么樣”與存儲的上下文主題對應(yīng)的優(yōu)先查詢模板沒能匹配；

再將“北京”、“天氣”、“今天”、“怎么樣”與存儲的上下文主題對應(yīng)的問題查詢模板也沒能匹配；

繼續(xù)將“北京”、“天氣”、“今天”、“怎么樣”與所有主題模板進(jìn)行匹配，發(fā)現(xiàn)與“天氣”主題中“...天氣怎么樣”可以匹配；

則從用戶問題中獲取模板查詢所需關(guān)鍵詞“北京”；

根據(jù)主題設(shè)定的語義是要“獲取北京今天的天氣預(yù)報”，則從數(shù)據(jù)庫中獲取天氣查詢鏈接，從而查詢得到答案；

最后將“家庭信息”主題刪除，存儲“天氣”主題，并將該主題的關(guān)鍵項存儲為“北京”，“今天”。

綜上所述，本發(fā)明公開的一種基于上下文的人機(jī)對話方法，將從客戶端接收到的用戶問題進(jìn)行分詞，得到組成用戶問題的各個詞匯數(shù)據(jù)，然后將這些詞匯數(shù)據(jù)與預(yù)存于服務(wù)器中的與上下文主題對應(yīng)的優(yōu)先查詢模板、問題查詢模板或者所有的主題模板相匹配；并從這些詞匯數(shù)據(jù)中提取用戶問題的關(guān)鍵詞集合，與包含于確定的上下文主題的關(guān)鍵項集合匹配對應(yīng)，根據(jù)關(guān)鍵詞和關(guān)鍵項，從數(shù)據(jù)庫中獲取相應(yīng)的答案作為回答回復(fù)至客戶端。通過這種結(jié)合上下文信息來理解用戶問題的方法，可以有效提升對于用戶問題的語義的理解準(zhǔn)確性，從而提升回答的準(zhǔn)確度。

對于本領(lǐng)域的技術(shù)人員而言，閱讀上述說明后，各種變化和修正無疑將顯而易見。因此，所附的權(quán)利要求書應(yīng)看作是涵蓋本發(fā)明的真實意圖和范圍的全部變化和修正。在權(quán)利要求書范圍內(nèi)任何和所有等價的范圍與內(nèi)容，都應(yīng)認(rèn)為仍屬本發(fā)明的意圖和范圍內(nèi)。