本發(fā)明涉及智能機器技術領域，具體涉及一種基于追問問題與反饋信息的意圖識別方法、系統(tǒng)。

背景技術：

目前，現(xiàn)有的人工智能對話系統(tǒng)多是基于用戶主動提供的語句來判斷用戶講話，給出最佳的回話機制。但是，在實際應用過程中，多數(shù)用戶不會主動提出足夠多的資訊，導致用戶意圖識別錯誤，對話系統(tǒng)誤判的情況。

如何精準、有效地識別用戶意圖，降低用戶意圖誤判率，是本領域技術人員亟需解決的問題。

技術實現(xiàn)要素：

針對現(xiàn)有技術中的缺陷，本發(fā)明提供一種基于追問問題與反饋信息的意圖識別方法、系統(tǒng)，能夠精準、有效地識別用戶意圖，降低用戶意圖誤判率。

第一方面，本發(fā)明提供一種基于追問問題與反饋信息的意圖識別方法，該方法包括信息獲取步驟S1，獲取用戶的文本信息、用戶歷史信息和外部信息；

信息識別步驟S2，對文本信息進行信息識別，獲取特征信息；

文本意圖特征值確定步驟S3，根據(jù)特征信息、用戶歷史信息和外部信息中的至少一個，對文本信息進行意圖識別，獲取文本意圖特征值；

意圖生成步驟S4，將文本意圖特征值與閾值比較，并記錄比較次數(shù)：

若文本意圖特征值大于閾值，則生成文本信息的意圖，

若文本意圖特征值小于等于閾值，則：

根據(jù)文本信息和文本意圖特征值，獲取追問問題，

接收該用戶的反饋信息，獲取反饋信息文本意圖特征值，并將反饋信息文本意圖特征值與閾值比較，若反饋信息文本意圖特征值大于閾值，則生成文本信息的意圖，若反饋信息文本意圖特征值小于等于閾值，則重復獲取追問問題，直至生成文本信息的意圖，或比較次數(shù)達到預設值。

進一步地，根據(jù)文本信息和文本意圖特征值，獲取追問問題，具體包括：根據(jù)文本信息和文本意圖特征值，查詢與文本信息匹配的目標追問響應，并將目標追問響應設為追問問題，或

根據(jù)文本信息和文本意圖特征值，生成追問問題。

基于上述任意基于追問問題與反饋信息的意圖識別方法實施例，進一步地，在根據(jù)文本信息和文本意圖特征值，獲取追問問題之后，該方法還包括：將文本信息、文本意圖特征值和追問問題，更新至用戶歷史信息。

進一步地，對文本信息進行信息識別，獲取特征信息，具體包括：

對文本信息進行情感識別，獲取當前情感狀態(tài)信息；

對文本信息進行話題識別，獲取當前話題信息，特征信息包括當前情感狀態(tài)信息和當前話題信息。

基于上述任意基于追問問題與反饋信息的意圖識別方法實施例，進一步地，對文本信息進行意圖識別，獲取文本意圖特征值，具體包括：對文本信息進行意圖理解，獲取文本文意；

根據(jù)文本文意，抽取文本信息的關鍵詞；

將關鍵詞作為文本意圖特征值。

第二方面，本發(fā)明提供一種基于追問問題與反饋信息的意圖識別系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括信息獲取子系統(tǒng)、信息識別子系統(tǒng)、文本意圖特征值確定子系統(tǒng)和意圖生成子系統(tǒng)，信息獲取子系統(tǒng)用于獲取用戶的文本信息、用戶歷史信息和外部信息；信息識別子系統(tǒng)用于對文本信息進行信息識別，獲取特征信息；文本意圖特征值確定子系統(tǒng)用于根據(jù)特征信息、用戶歷史信息和外部信息中的至少一個，對文本信息進行意圖識別，獲取文本意圖特征值；意圖生成子系統(tǒng)用于將文本意圖特征值與閾值比較，并記錄比較次數(shù)：若文本意圖特征值大于閾值，則生成文本信息的意圖，若文本意圖特征值小于等于閾值，則根據(jù)文本信息和文本意圖特征值，獲取追問問題，接收該用戶的反饋信息，獲取反饋信息文本意圖特征值，并將反饋信息文本意圖特征值與閾值比較，若反饋信息文本意圖特征值大于閾值，則生成文本信息的意圖，若反饋信息文本意圖特征值小于等于閾值，則重復獲取追問問題，直至生成文本信息的意圖，或比較次數(shù)達到預設值。

進一步地，意圖生成子系統(tǒng)在根據(jù)文本信息和文本意圖特征值，獲取追問問題時，具體用于：根據(jù)文本信息和文本意圖特征值，查詢與文本信息匹配的目標追問響應，并將目標追問響應設為追問問題，或根據(jù)文本信息和文本意圖特征值，生成追問問題。

基于上述任意基于追問問題與反饋信息的意圖識別系統(tǒng)實施例，進一步地，該系統(tǒng)還包括用戶歷史信息更新子系統(tǒng)：用于將文本信息、文本意圖特征值和追問問題，更新至用戶歷史信息。

進一步地，信息識別子系統(tǒng)具體用于：對文本信息進行情感識別，獲取當前情感狀態(tài)信息；對文本信息進行話題識別，獲取當前話題信息，特征信息包括當前情感狀態(tài)信息和當前話題信息。

基于上述任意基于追問問題與反饋信息的意圖識別系統(tǒng)實施例，進一步地，文本意圖特征值確定子系統(tǒng)具體用于：對文本信息進行意圖理解，獲取文本文意；根據(jù)文本文意，抽取文本信息的關鍵詞；將關鍵詞作為文本意圖特征值。

由上述技術方案可知，本發(fā)明基于追問問題與反饋信息的意圖識別方法、系統(tǒng)，能夠結(jié)合多方面的信息，如特征信息、用戶歷史信息和外部信息，確定文本意圖特征值，準確、可靠，貼近用戶的個性化使用狀況。同時，該方法還能夠采用追問機制，基于文本意圖特征值，形成追問問題，并根據(jù)用戶的反饋信息，進行意圖識別，以了解用戶更深層次的意圖，也有助于明確用戶的意圖，提高人機對話過程中的溝通效率和用戶體驗。

因此，本發(fā)明基于追問問題與反饋信息的意圖識別方法、系統(tǒng)，能夠精準、有效地識別用戶意圖，降低用戶意圖誤判率，有助于提高溝通效率。

附圖說明

為了更清楚地說明本發(fā)明具體實施方式或現(xiàn)有技術中的技術方案，下面將對具體實施方式或現(xiàn)有技術描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹。在所有附圖中，類似的元件或部分一般由類似的附圖標記標識。附圖中，各元件或部分并不一定按照實際的比例繪制。

圖1示出了本發(fā)明實施例所提供的一種基于追問問題與反饋信息的意圖識別方法流程圖；

圖2示出了本發(fā)明實施例所提供的一種基于追問問題與反饋信息的意圖識別系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖；

圖3示出了本發(fā)明實施例所提供的另一種基于追問問題與反饋信息的意圖識別系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖。

具體實施方式

下面將結(jié)合附圖對本發(fā)明技術方案的實施例進行詳細的描述。以下實施例僅用于更加清楚地說明本發(fā)明的技術方案，因此只是作為示例，而不能以此來限制本發(fā)明的保護范圍。

需要注意的是，除非另有說明，本申請使用的技術術語或者科學術語應當為本發(fā)明所屬領域技術人員所理解的通常意義。

第一方面，本發(fā)明實施例提供一種基于追問問題與反饋信息的意圖識別方法，結(jié)合圖1，該方法包括：

信息獲取步驟S1，獲取用戶的文本信息、用戶歷史信息和外部信息，在此，文本信息可以是用戶編輯的文本語句或語音信息，用戶歷史信息為用戶的習慣、偏好、操作記錄等，如用戶歷史情感狀態(tài)信息、用戶歷史主要話題信息、用戶歷史次要話題信息、歷史文本意圖特征值、歷史追問問題、和歷史文本信息等，外部信息為時間信息、地點信息等；

信息識別步驟S2，對文本信息進行信息識別，獲取特征信息；

文本意圖特征值確定步驟S3，根據(jù)特征信息、用戶歷史信息和外部信息中的至少一個，對文本信息進行意圖識別，獲取文本意圖特征值，在此，該方法能夠根據(jù)特征信息、用戶歷史信息和外部信息三者中的任意一個，或者根據(jù)三者中的任意組合，均可對文本意圖特征值進行評定，并且，在文本意圖特征值確定過程中，該方法采用機器學習等相關算法實現(xiàn)；

意圖生成步驟S4，將文本意圖特征值與閾值比較，并記錄比較次數(shù)：

若文本意圖特征值大于閾值，則生成文本信息的意圖，在此，文本意圖特征值大于閾值，即表明文本信息的意圖明確；

若文本意圖特征值小于等于閾值，則：

根據(jù)文本信息和文本意圖特征值，獲取追問問題，在此，追問問題可以是針對文本信息中意圖不明確部分進行提問的問題，以了解用戶更深層次的意圖；

用戶針對追問問題進行回饋，形成反饋信息；

接收該用戶的反饋信息，獲取反饋信息文本意圖特征值，并將反饋信息文本意圖特征值與閾值比較，若反饋信息文本意圖特征值大于閾值，則生成文本信息的意圖，若反饋信息文本意圖特征值小于等于閾值，則重復獲取追問問題，直至生成文本信息的意圖，或比較次數(shù)達到預設值。

由上述技術方案可知，本實施例基于追問問題與反饋信息的意圖識別方法，能夠結(jié)合多方面的信息，如特征信息、用戶歷史信息和外部信息，確定文本意圖特征值，準確、可靠，貼近用戶的個性化使用狀況。同時，該方法還能夠采用追問機制，基于文本意圖特征值，形成追問問題，并根據(jù)用戶的反饋信息，進行意圖識別，以了解用戶更深層次的意圖，也有助于明確用戶的意圖，提高人機對話過程中的溝通效率和用戶體驗。

因此，本實施例基于追問問題與反饋信息的意圖識別方法，能夠精準、有效地識別用戶意圖，降低用戶意圖誤判率，有助于提高溝通效率。

為了進一步提高本實施例基于追問問題與反饋信息的意圖識別方法的準確性和處理效率，具體地，在獲取追問問題時，該方法具體實現(xiàn)過程如下：根據(jù)文本信息和文本意圖特征值，查詢與文本信息匹配的目標追問響應，并將目標追問響應設為追問問題，或根據(jù)文本信息和文本意圖特征值，生成追問問題。在此，本實施例基于追問問題與反饋信息的意圖識別方法能夠采用查找方式，獲得追問問題，有利于提高該方法的處理效率，并且，該方法還能夠生成追問問題，有利于提高該方法的準確性，拓寬該方法的使用場景，滿足用戶需求。

具體地，在根據(jù)文本信息和文本意圖特征值，獲取追問問題之后，該方法還包括：將文本信息、文本意圖特征值和追問問題，更新至用戶歷史信息。在此，本實施例基于追問問題與反饋信息的意圖識別方法能夠?qū)崟r更新用戶歷史信息，以作為文本意圖特征值的判斷信息來源，并且，貼近用戶的個性化使用狀況，有利于提高用戶意圖識別的準確性。

具體地，在獲取特征信息時，該方法的實現(xiàn)過程如下：

對文本信息進行情感識別，獲取當前情感狀態(tài)信息；

對文本信息進行話題識別，獲取當前話題信息，如當前主要話題、當前次要話題，特征信息包括當前情感狀態(tài)信息和當前話題信息。在此，該方法能夠獲取用戶的情感狀態(tài)、話題信息，以確定文本意圖特征值，有利于提高文本意圖特征值的準確性。并且，在確定文本意圖特征值時，該方法能夠根據(jù)當前情感狀態(tài)信息、當前話題信息、用戶歷史信息和外部信息四者中的任意一個，或者根據(jù)四者中的任意組合，均可對文本意圖特征值進行評定。

具體地，確定文本意圖特征值評定時，本實施例基于追問問題與反饋信息的意圖識別方法的實現(xiàn)過程如下：對文本信息進行意圖理解，獲取文本文意；根據(jù)文本文意，抽取文本信息的關鍵詞；將關鍵詞作為文本意圖特征值。在此，該方法能夠結(jié)合文本信息的文本文意，提取關鍵詞，貼近用戶的原始文意，有利于形成精準、有效的文本意圖特征值。

第二方面，本發(fā)明實施例提供一種基于追問問題與反饋信息的意圖識別系統(tǒng)，結(jié)合圖2或圖3，該系統(tǒng)包括信息獲取子系統(tǒng)1、信息識別子系統(tǒng)2、文本意圖特征值確定子系統(tǒng)3和意圖生成子系統(tǒng)4，信息獲取子系統(tǒng)1用于獲取用戶的文本信息、用戶歷史信息和外部信息，信息識別子系統(tǒng)2用于對文本信息進行信息識別，獲取特征信息，文本意圖特征值確定子系統(tǒng)3用于根據(jù)特征信息、用戶歷史信息和外部信息中的至少一個，對文本信息進行意圖識別，獲取文本意圖特征值，意圖生成子系統(tǒng)4用于將文本意圖特征值與閾值比較，并記錄比較次數(shù)：若文本意圖特征值大于閾值，則生成文本信息的意圖，若文本意圖特征值小于等于閾值，則根據(jù)文本信息和文本意圖特征值，獲取追問問題，接收該用戶的反饋信息，獲取反饋信息文本意圖特征值，并將反饋信息文本意圖特征值與閾值比較，若反饋信息文本意圖特征值大于閾值，則生成文本信息的意圖，若反饋信息文本意圖特征值小于等于閾值，則重復獲取追問問題，直至生成文本信息的意圖，或比較次數(shù)達到預設值，在此，結(jié)合圖3，意圖生成子系統(tǒng)4包括比較模塊、意圖生成模塊和問題追問模塊，其中，比較模塊用于將文本意圖特征值與閾值比較，并記錄比較次數(shù)，意圖生成模塊用于在文本意圖特征值大于閾值時，生成文本信息的意圖，問題追問模塊用于在文本意圖特征值小于等于閾值時，根據(jù)文本信息和文本意圖特征值，獲取追問問題。

由上述技術方案可知，本實施例基于追問問題與反饋信息的意圖識別系統(tǒng)，能夠結(jié)合多方面的信息，如特征信息、用戶歷史信息和外部信息，確定文本意圖特征值，準確、可靠，貼近用戶的個性化使用狀況。同時，該系統(tǒng)還能夠采用追問機制，基于文本意圖特征值，形成追問問題，并根據(jù)用戶的反饋信息，進行意圖識別，以了解用戶更深層次的意圖，也有助于明確用戶的意圖，提高人機對話過程中的溝通效率和用戶體驗。

因此，本實施例基于追問問題與反饋信息的意圖識別系統(tǒng)，能夠精準、有效地識別用戶意圖，降低用戶意圖誤判率，有助于提高溝通效率。

具體地，結(jié)合圖3，意圖生成子系統(tǒng)4在根據(jù)文本信息和文本意圖特征值，獲取追問問題時，采用問題追問模塊實現(xiàn)，問題追問模塊用于：根據(jù)文本信息和文本意圖特征值，查詢與文本信息匹配的目標追問響應，并將目標追問響應設為追問問題，或根據(jù)文本信息和文本意圖特征值，生成追問問題。在此，意圖生成子系統(tǒng)4能夠采用查找方式，獲得追問問題，有利于提高系統(tǒng)的處理效率，并且，意圖生成子系統(tǒng)4還能夠生成追問問題，有利于提高系統(tǒng)的準確性，拓寬該系統(tǒng)的使用場景，滿足用戶需求。

具體地，本實施例基于追問問題與反饋信息的意圖識別系統(tǒng)還包括用戶歷史信息更新子系統(tǒng)：用于將文本信息、文本意圖特征值和追問問題，更新至用戶歷史信息。在此，用戶歷史信息更新子系統(tǒng)能夠?qū)崟r更新用戶歷史信息，以作為文本意圖特征值的判斷信息來源，并且，貼近用戶的個性化使用狀況，有利于提高用戶意圖識別的準確性。

具體地，結(jié)合圖3，信息識別子系統(tǒng)2包括情感識別模塊和話題識別模塊，其中，情感識別模塊用于對文本信息進行情感識別，獲取當前情感狀態(tài)信息；話題識別模塊用于對文本信息進行話題識別，獲取當前話題信息，特征信息包括當前情感狀態(tài)信息和當前話題信息。在此，該系統(tǒng)能夠獲取用戶的情感狀態(tài)、話題信息，以確定文本意圖特征值，有利于提高文本意圖特征值的準確性。并且，在確定文本意圖特征值時，該系統(tǒng)能夠根據(jù)當前情感狀態(tài)信息、當前話題信息、用戶歷史信息和外部信息四者中的任意一個，或者根據(jù)四者中的任意組合，均可對文本意圖特征值進行評定。

具體地，文本意圖特征值確定子系統(tǒng)3用于：對文本信息進行意圖理解，獲取文本文意，根據(jù)文本文意，抽取文本信息的關鍵詞，將關鍵詞作為文本意圖特征值。在此，文本意圖特征值確定子系統(tǒng)3能夠結(jié)合文本信息的文本文意，提取關鍵詞，貼近用戶的原始文意，有利于形成精準、有效的文本意圖特征值。

最后應說明的是：以上各實施例僅用以說明本發(fā)明的技術方案，而非對其限制；盡管參照前述各實施例對本發(fā)明進行了詳細的說明，本領域的普通技術人員應當理解：其依然可以對前述各實施例所記載的技術方案進行修改，或者對其中部分或者全部技術特征進行等同替換；而這些修改或者替換，并不使相應技術方案的本質(zhì)脫離本發(fā)明各實施例技術方案的范圍，其均應涵蓋在本發(fā)明的權利要求和說明書的范圍當中。