本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種基于人機(jī)互動(dòng)的深度學(xué)習(xí)方法和裝置。

背景技術(shù)：

人機(jī)交互技術(shù)(human-computerinteractiontechniques)是指通過計(jì)算機(jī)輸入、輸出設(shè)備，以有效的方式實(shí)現(xiàn)人與計(jì)算機(jī)對(duì)話的技術(shù)。它包括機(jī)器通過語音輸出或顯示設(shè)備給人提供大量有關(guān)信息及提示請(qǐng)示等，人通過輸入設(shè)備給機(jī)器輸入有關(guān)信息，回答問題及提示請(qǐng)示等。而在傳統(tǒng)的人機(jī)交互系統(tǒng)中，人被認(rèn)為是操作員，只是對(duì)機(jī)器進(jìn)行操作，而無真正的交互活動(dòng)。

人機(jī)互動(dòng)對(duì)話平臺(tái)為用戶提供的一個(gè)交流平臺(tái)，用戶可以在人機(jī)互動(dòng)對(duì)話平臺(tái)提出問題，得到網(wǎng)絡(luò)云平臺(tái)的搜索幫助，同時(shí)系統(tǒng)也可以主動(dòng)提出預(yù)設(shè)的問題，得到用戶的回答。經(jīng)過統(tǒng)計(jì)和挖掘，可以獲得用戶的身份相關(guān)特征信息和他關(guān)注的領(lǐng)域信息?；谌藱C(jī)互動(dòng)對(duì)話平臺(tái)挖掘相關(guān)信息時(shí)，通常是抽取人機(jī)互動(dòng)對(duì)話平臺(tái)中對(duì)同一個(gè)話題的相關(guān)信息，然后根據(jù)用戶針對(duì)同一問題的相關(guān)回答來挖掘出相關(guān)的信息。例如，有關(guān)體育的話題，對(duì)于人機(jī)互動(dòng)對(duì)話平臺(tái)中的問題1“喜歡運(yùn)動(dòng)么...”，用戶在a時(shí)間回答：“不喜歡跑步”；用戶在b時(shí)間回答：“我喜歡看田徑比賽”。對(duì)于問題2“喜歡看那個(gè)體育比賽...”，用戶在a時(shí)間回答：“足球”；用戶在b時(shí)間回答：“每周看英超聯(lián)賽。”由此可以得知“跑步”“足球”和“英超”都是相關(guān)信息的關(guān)鍵詞。

但是，對(duì)于同一個(gè)話題，各用戶的回答可能包含有很多不相關(guān)數(shù)據(jù)或者噪聲，會(huì)導(dǎo)致人機(jī)互動(dòng)深度學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘的效率和精度較低。其中一種是由于對(duì)話數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)量往往過大，且不易量化答案的相關(guān)性，而導(dǎo)致產(chǎn)生很多不相關(guān)數(shù)據(jù)的計(jì)算，該計(jì)算并過程沒有實(shí)際價(jià)值，進(jìn)而導(dǎo)致人機(jī)互動(dòng)深度學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘的效率較低。例如，對(duì)于上述問題1，用戶可能產(chǎn)生的不相關(guān)回答有“實(shí)況比賽都在半夜看不了”、“沒法看現(xiàn)場(chǎng)比賽”等。還有一種是由于話題的不明確而導(dǎo)致回答中包含較多噪聲答案，進(jìn)而導(dǎo)致挖掘的精度下降。例如，對(duì)于問題3“晚上看什么電視...”，由于問題本身不明確，用戶可能回答“電視劇”、“點(diǎn)播看看”、“歌手”等不同信息，在人機(jī)互動(dòng)深度學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘中通過統(tǒng)計(jì)詞頻等操作后“電視劇”、“點(diǎn)播看看”、“歌手”等都會(huì)被算作是相關(guān)信息，產(chǎn)生混淆的概念，使得人機(jī)互動(dòng)深度學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果不準(zhǔn)確，數(shù)據(jù)分析效率往往偏低。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明實(shí)施例所要解決的技術(shù)問題是提供一種基于人機(jī)互動(dòng)的深度學(xué)習(xí)方法和裝置，以解決人機(jī)互動(dòng)深度學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘的效率和精度較低的問題。

相應(yīng)的，本發(fā)明實(shí)施例還提供了一種基于人機(jī)互動(dòng)的深度學(xué)習(xí)方法和裝置，用以保證上述方法的實(shí)現(xiàn)及應(yīng)用。

為了解決上述問題，本發(fā)明公開了一種基于人機(jī)互動(dòng)的深度學(xué)習(xí)方法和裝置，包括：

對(duì)從人機(jī)互動(dòng)對(duì)話平臺(tái)獲取的各對(duì)話數(shù)據(jù)分別進(jìn)行文本分析，確定各對(duì)話數(shù)據(jù)的相似度；根據(jù)所述問答平臺(tái)記錄的各項(xiàng)問題與對(duì)話數(shù)據(jù)之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系，按照所述相似度分別對(duì)各對(duì)話數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的問題進(jìn)行聚類，得到各問題簇；

分別對(duì)每個(gè)問題簇中的各項(xiàng)問題進(jìn)行文本分析，提取所述問題簇中由各問題的關(guān)鍵詞所構(gòu)成的相關(guān)詞對(duì)，其中，同一問題簇內(nèi)的各關(guān)鍵詞具有相關(guān)性。

可選的，所述對(duì)從人機(jī)互動(dòng)對(duì)話平臺(tái)獲取的各對(duì)話數(shù)據(jù)分別進(jìn)行文本分析，確定各答案數(shù)據(jù)的相似度，包括：

對(duì)從人機(jī)互動(dòng)對(duì)話平臺(tái)獲取的屬于同一預(yù)設(shè)類別的各對(duì)話數(shù)據(jù)進(jìn)行文本特征提取，獲取對(duì)話數(shù)據(jù)的特征詞匯；根據(jù)所述特征詞匯計(jì)算各對(duì)話數(shù)據(jù)之間的相似度。

可選的，所述根據(jù)所述人機(jī)互動(dòng)對(duì)話平臺(tái)記錄的各項(xiàng)問題與對(duì)話數(shù)據(jù)之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系，按照所述相似度分別對(duì)各對(duì)話數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的問題進(jìn)行聚類，包括：

根據(jù)所述人機(jī)互動(dòng)對(duì)話平臺(tái)記錄的各項(xiàng)問題與對(duì)話數(shù)據(jù)之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系，分別查找每個(gè)對(duì)話數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的問題；按照所述各答案數(shù)據(jù)之間的相似度，對(duì)預(yù)設(shè)類別內(nèi)的各項(xiàng)問題進(jìn)行聚類，獲取所述預(yù)設(shè)類別下聚類得到的各問題簇。

可選的，所述分別對(duì)每個(gè)問題簇中的各項(xiàng)問題進(jìn)行文本分析，提取所述問題簇中由各問題的關(guān)鍵詞所構(gòu)成相關(guān)詞對(duì)，包括：

按照預(yù)設(shè)的關(guān)鍵詞列表對(duì)同一問題簇的各項(xiàng)問題進(jìn)行文本匹配，提取與所述關(guān)鍵詞列表匹配的各關(guān)鍵詞構(gòu)成相關(guān)詞對(duì)。

可選的，所述提取所述問題簇中由各問題的關(guān)鍵詞所構(gòu)成的相關(guān)詞對(duì)，還包括：

統(tǒng)計(jì)問題簇中每個(gè)關(guān)鍵詞在問題和/或?qū)υ挃?shù)據(jù)中出現(xiàn)的頻次；

采用出現(xiàn)的頻次達(dá)到第一閾值的關(guān)鍵詞構(gòu)成相關(guān)詞集合；

記錄各相關(guān)詞集合，以及所述相關(guān)對(duì)話集合內(nèi)每個(gè)關(guān)鍵詞出現(xiàn)的頻次。

可選的，還包括：從所述相關(guān)詞對(duì)中查找與當(dāng)前人機(jī)對(duì)話中提取的關(guān)鍵詞具有相關(guān)性的相關(guān)詞，并在所述當(dāng)前人機(jī)對(duì)話中推送所述相關(guān)詞。

可選的，還包括：

提取當(dāng)前人機(jī)對(duì)話中的關(guān)鍵詞，以及所述關(guān)鍵詞在用戶關(guān)注度中的位置權(quán)重；

在相關(guān)詞對(duì)中查找所述當(dāng)前人機(jī)對(duì)話中每個(gè)關(guān)鍵詞所在的相關(guān)詞集合；

將所述相關(guān)詞集合內(nèi)出現(xiàn)的頻次達(dá)到第二閾值的關(guān)鍵詞作為所述關(guān)鍵詞的相關(guān)詞；

按照所述關(guān)鍵詞在用戶關(guān)注度中的位置權(quán)重和所述相關(guān)詞出現(xiàn)的頻次對(duì)所述相關(guān)詞進(jìn)行排序，按照排序結(jié)果在所述當(dāng)前人機(jī)對(duì)話中推送所述相關(guān)詞。

可選的，所述對(duì)從人機(jī)互動(dòng)對(duì)話平臺(tái)獲取的各對(duì)話數(shù)據(jù)分別進(jìn)行文本分析之前，還包括：從人機(jī)互動(dòng)對(duì)話平臺(tái)中獲取問題以及問題對(duì)應(yīng)的對(duì)話數(shù)據(jù)；對(duì)每個(gè)問題和對(duì)應(yīng)的對(duì)話數(shù)據(jù)的文本進(jìn)行特征提?。灰罁?jù)提取得到的特征對(duì)所述問題和對(duì)話數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，將所述問題和對(duì)話數(shù)據(jù)分別劃分到既定的預(yù)設(shè)類別中。

本發(fā)明實(shí)施例還公開了一種基于人機(jī)互動(dòng)的深度學(xué)習(xí)方法和裝置，包括：

分析模塊，用于對(duì)從人機(jī)互動(dòng)對(duì)話平臺(tái)獲取的各對(duì)話數(shù)據(jù)分別進(jìn)行文本分析，確定各對(duì)話數(shù)據(jù)的相似度；

聚類模塊，用于根據(jù)所述人機(jī)互動(dòng)對(duì)話平臺(tái)記錄的各項(xiàng)問題與對(duì)話數(shù)據(jù)之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系，按照所述相似度分別對(duì)各對(duì)話數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的問題進(jìn)行聚類，得到各問題簇；

生成模塊，用于分別對(duì)每個(gè)問題簇中的各項(xiàng)問題進(jìn)行文本分析，提取所述問題簇中由各問題的關(guān)鍵詞所構(gòu)成的相關(guān)詞對(duì)，其中同一問題簇內(nèi)的各關(guān)鍵詞具有相關(guān)性。

可選的，所述分析模塊，包括：

特征提取子模塊，用于對(duì)從人機(jī)互動(dòng)對(duì)話平臺(tái)獲取的屬于同一預(yù)設(shè)類別的各對(duì)話數(shù)據(jù)進(jìn)行文本特征提取，獲取對(duì)話數(shù)據(jù)的特征詞匯；

相似度計(jì)算子模塊，用于根據(jù)所述特征詞匯計(jì)算各對(duì)話數(shù)據(jù)之間的相似度。

可選的，所述聚類模塊，包括：

查找子模塊，用于根據(jù)所述人機(jī)互動(dòng)對(duì)話平臺(tái)記錄的各項(xiàng)問題與對(duì)話數(shù)據(jù)之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系，分別查找每個(gè)對(duì)話數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的問題；

聚類子模塊，用于按照所述各對(duì)話數(shù)據(jù)之間的相似度，對(duì)預(yù)設(shè)類別內(nèi)的各項(xiàng)問題進(jìn)行聚類，獲取所述預(yù)設(shè)類別下聚類得到的各問題簇。

可選的，所述生成模塊，用于按照預(yù)設(shè)的關(guān)鍵詞列表對(duì)同一問題簇的各項(xiàng)問題的文本進(jìn)行匹配，提取與所述關(guān)鍵詞列表匹配的各關(guān)鍵詞構(gòu)成相關(guān)詞對(duì)。

可選的，所述生成模塊，還用于統(tǒng)計(jì)問題簇中每個(gè)關(guān)鍵詞在問題和/或?qū)υ挃?shù)據(jù)中出現(xiàn)的頻次；采用出現(xiàn)的頻次達(dá)到第一閾值的關(guān)鍵詞構(gòu)成相關(guān)詞集合；記錄各相關(guān)詞集合，以及所述相關(guān)詞集合內(nèi)每個(gè)關(guān)鍵詞出現(xiàn)的頻次。

可選的，還包括：

推薦模塊，用于從所述相關(guān)詞對(duì)中查找與當(dāng)前人機(jī)對(duì)話中提取的關(guān)鍵詞具有相關(guān)性的相關(guān)詞，并在所述當(dāng)前人機(jī)對(duì)話中推送所述相關(guān)詞。

可選的，還包括：

提取模塊，用于提取當(dāng)前人機(jī)對(duì)話中的關(guān)鍵詞，以及所述關(guān)鍵詞在用戶關(guān)注度中的位置權(quán)重；

所述推薦模塊，用于在相關(guān)詞對(duì)中查找所述當(dāng)前人機(jī)對(duì)話中每個(gè)關(guān)鍵詞所在的相關(guān)詞集合；將所述相關(guān)詞集合內(nèi)出現(xiàn)的頻次達(dá)到第二閾值的關(guān)鍵詞作為所述關(guān)鍵詞的相關(guān)詞；按照所述關(guān)鍵詞在用戶關(guān)注度中的位置權(quán)重和所述相關(guān)詞出現(xiàn)的頻次對(duì)所述相關(guān)詞進(jìn)行排序，按照排序結(jié)果在所述當(dāng)前人機(jī)對(duì)話中推送所述相關(guān)詞。

可選的，還包括：

預(yù)處理模塊，用于從人機(jī)互動(dòng)對(duì)話平臺(tái)中獲取問題以及問題對(duì)應(yīng)的答案數(shù)據(jù)；對(duì)每個(gè)問題和對(duì)應(yīng)的對(duì)話數(shù)據(jù)的文本進(jìn)行特征提?。灰罁?jù)提取得到的特征對(duì)所述問題和對(duì)話數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，將所述問題和對(duì)話數(shù)據(jù)分別劃分到既定的預(yù)設(shè)類別中。

與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明實(shí)施例包括以下優(yōu)點(diǎn)：

通過對(duì)人機(jī)互動(dòng)對(duì)話平臺(tái)的對(duì)話數(shù)據(jù)進(jìn)行文本分析確定各對(duì)話數(shù)據(jù)的相似度，然后根據(jù)所述人機(jī)互動(dòng)對(duì)話平臺(tái)記錄的各項(xiàng)問題與對(duì)話數(shù)據(jù)之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系，按照相似度分別對(duì)各對(duì)話數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的問題進(jìn)行聚類，得到各問題簇，再分別從每個(gè)問題簇中提取具有相關(guān)性的相關(guān)詞構(gòu)成相關(guān)詞對(duì)。對(duì)由于問題不精確而導(dǎo)致對(duì)話數(shù)據(jù)中噪聲較大的情況，通過對(duì)話數(shù)據(jù)的相似度分析可以消除對(duì)話數(shù)據(jù)中的噪聲，同時(shí)減少了對(duì)對(duì)話數(shù)據(jù)中不相關(guān)數(shù)據(jù)的處理，有效地量化了問題的相似性，既提高了數(shù)據(jù)的處理效率，又提高了數(shù)據(jù)處理的精度。

附圖說明

圖1是本發(fā)明的一種基于人機(jī)互動(dòng)的深度學(xué)習(xí)方法和裝置實(shí)施例的步驟流程圖；

圖2是本發(fā)明的一種基于人機(jī)互動(dòng)的深度學(xué)習(xí)方法和裝置可選實(shí)施例的步驟流程圖；

圖3是本發(fā)明實(shí)施例提供的基于該相關(guān)詞進(jìn)行推送的方法流程圖；

圖4是本發(fā)明一種基于人機(jī)互動(dòng)的深度學(xué)習(xí)方法和裝置實(shí)施例的結(jié)構(gòu)框圖；

圖5是本發(fā)明一種基于人機(jī)互動(dòng)的深度學(xué)習(xí)方法和裝置可選實(shí)施例的結(jié)構(gòu)框圖。

具體實(shí)施方式

為使本發(fā)明的上述目的、特征和優(yōu)點(diǎn)能夠更加明顯易懂，下面結(jié)合附圖和具體實(shí)施方式對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步詳細(xì)的說明。

本發(fā)明實(shí)施例的核心構(gòu)思之一在于，提出一種基于人機(jī)互動(dòng)的深度學(xué)習(xí)方法和裝置，以解決人機(jī)互動(dòng)深度學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘的效率和精度較低的問題。通過對(duì)人機(jī)互動(dòng)對(duì)話平臺(tái)的對(duì)話數(shù)據(jù)分別進(jìn)行文本分析確定各對(duì)話數(shù)據(jù)的相似度，然后根據(jù)所述人機(jī)互動(dòng)對(duì)話平臺(tái)記錄的各項(xiàng)問題與對(duì)話數(shù)據(jù)之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系，按照相似度分別對(duì)各對(duì)話數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的問題進(jìn)行聚類，得到各問題簇，再分別從每個(gè)問題簇中提取具有相關(guān)性的相關(guān)詞構(gòu)成相關(guān)詞對(duì)。

對(duì)由于問題不精確而導(dǎo)致對(duì)話數(shù)據(jù)中噪聲較大的情況，通過對(duì)話數(shù)據(jù)的相似度分析可以消除對(duì)話數(shù)據(jù)中的噪聲，同時(shí)減少了對(duì)答案數(shù)據(jù)中不相關(guān)數(shù)據(jù)的處理，有效地量化了問題的相似性，既提高了數(shù)據(jù)的處理效率，又提高了數(shù)據(jù)處理的精度。

參照?qǐng)D1，示出了本發(fā)明的一種基于人機(jī)互動(dòng)的深度學(xué)習(xí)方法和裝置實(shí)施例的步驟流程圖，具體可以包括如下步驟：

步驟s11，對(duì)從人機(jī)互動(dòng)對(duì)話平臺(tái)獲取的各對(duì)話數(shù)據(jù)分別進(jìn)行文本分析，確定各對(duì)話數(shù)據(jù)的相似度。人機(jī)互動(dòng)對(duì)話平臺(tái)用于對(duì)對(duì)話內(nèi)容進(jìn)行處理和信息檢索，用戶可以在人機(jī)互動(dòng)對(duì)話平臺(tái)中進(jìn)行提問，系統(tǒng)也可以主動(dòng)給用戶提出預(yù)設(shè)的問題。

對(duì)于人機(jī)互動(dòng)對(duì)話平臺(tái)中數(shù)據(jù)的挖掘，可以從人機(jī)互動(dòng)對(duì)話平臺(tái)中獲取問題以及對(duì)話數(shù)據(jù)，然后對(duì)各對(duì)話數(shù)據(jù)分別進(jìn)行文本分析，即對(duì)對(duì)話數(shù)據(jù)的文本進(jìn)行分析處理，如分詞，又如確定不同對(duì)話數(shù)據(jù)中詞條的相似度等，從而通過分析處理獲取各對(duì)話數(shù)據(jù)的相似度。

步驟s12，根據(jù)所述人機(jī)互動(dòng)對(duì)話平臺(tái)記錄的各項(xiàng)問題與對(duì)話數(shù)據(jù)之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系，按照所述相似度分別對(duì)各對(duì)話數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的問題進(jìn)行聚類，得到各問題簇。

人機(jī)互動(dòng)對(duì)話平臺(tái)中各項(xiàng)問題和對(duì)話數(shù)據(jù)之間是具有對(duì)應(yīng)關(guān)系的，即對(duì)話數(shù)據(jù)往往是對(duì)某一問題的回答，因此從人機(jī)互動(dòng)對(duì)話平臺(tái)中挖掘數(shù)據(jù)時(shí)要記錄各項(xiàng)問題與對(duì)話數(shù)據(jù)之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系，然后按照該對(duì)應(yīng)關(guān)系確定對(duì)話數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的問題，再以各對(duì)話數(shù)據(jù)的之間相似度作為該對(duì)話數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)問題之間的相似度，對(duì)問題進(jìn)行聚類等到同一類別的問題簇，即彼此之間具有相似性的問題的集合。

步驟s13，分別對(duì)每個(gè)問題簇中的各項(xiàng)問題進(jìn)行文本分析，提取所述問題簇中由各問題的關(guān)鍵詞所構(gòu)成的相關(guān)詞對(duì)。提取出具有相關(guān)性的問題構(gòu)成問題簇后，對(duì)問題簇中各項(xiàng)問題的文本進(jìn)行分析，通過對(duì)文本的分詞等處理獲取其中的關(guān)鍵詞。由于同一問題簇中各項(xiàng)問題具有相關(guān)性，因此從同一問題簇的各項(xiàng)問題中提取的關(guān)鍵詞也具有相關(guān)性。

綜上所述，通過對(duì)人機(jī)互動(dòng)對(duì)話平臺(tái)的對(duì)話數(shù)據(jù)分別進(jìn)行文本分析確定各對(duì)話數(shù)據(jù)的相似度，然后根據(jù)所述人機(jī)互動(dòng)對(duì)話平臺(tái)記錄的各項(xiàng)問題與對(duì)話數(shù)據(jù)之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系，按照相似度分別對(duì)各對(duì)話數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的問題進(jìn)行聚類，得到各問題簇，再分別從每個(gè)問題簇中提取具有相關(guān)性的相關(guān)詞構(gòu)成相關(guān)詞對(duì)。

對(duì)由于問題不精確而導(dǎo)致對(duì)話數(shù)據(jù)中噪聲較大的情況，通過答案數(shù)據(jù)的相似度分析可以消除對(duì)話數(shù)據(jù)中的噪聲，同時(shí)減少了對(duì)對(duì)話數(shù)據(jù)中不相關(guān)數(shù)據(jù)的處理，有效地量化了問題數(shù)據(jù)的相似性，既提高了數(shù)據(jù)的處理效率，又提高了數(shù)據(jù)處理的精度。

實(shí)施例二在上述實(shí)施例的基礎(chǔ)上，本實(shí)施例進(jìn)一步論述對(duì)人機(jī)互動(dòng)對(duì)話平臺(tái)的人機(jī)互動(dòng)深度學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘處理過程。

參照?qǐng)D2，示出了本發(fā)明的一種基于人機(jī)互動(dòng)的深度學(xué)習(xí)方法和裝置可選實(shí)施例的步驟流程圖，具體可以包括如下步驟：

步驟s21，從人機(jī)互動(dòng)對(duì)話平臺(tái)中獲取問題以及問題對(duì)應(yīng)的對(duì)話數(shù)據(jù)。

步驟s22，對(duì)每個(gè)問題和對(duì)應(yīng)的對(duì)話數(shù)據(jù)的文本進(jìn)行特征提取。

步驟s23，依據(jù)提取得到的特征對(duì)所述問題和對(duì)話數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，將所述問題和答案數(shù)據(jù)分別劃分到既定的預(yù)設(shè)類別中。從人機(jī)互動(dòng)對(duì)話平臺(tái)中獲取問題及其對(duì)應(yīng)的對(duì)話數(shù)據(jù)，并且采用問題和問題對(duì)應(yīng)所有的答案數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)進(jìn)行存儲(chǔ)，即按照各項(xiàng)問題與對(duì)話數(shù)據(jù)之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系對(duì)應(yīng)存儲(chǔ)問題和對(duì)話數(shù)據(jù)。

本實(shí)施例中以從人機(jī)互動(dòng)對(duì)話平臺(tái)中的各項(xiàng)問題數(shù)據(jù)中提取關(guān)鍵詞為例進(jìn)行論述，為了提高推送相關(guān)詞的相關(guān)性，預(yù)先設(shè)定了人機(jī)互動(dòng)對(duì)話平臺(tái)中各項(xiàng)問題的分類類別，如愛好、旅行、行程安排等等。對(duì)獲取的每個(gè)問題及對(duì)應(yīng)的對(duì)話數(shù)據(jù)的文本進(jìn)行特征提取，如分別提取問題和答案數(shù)據(jù)中的特征詞匯，依據(jù)特征詞匯對(duì)問題和對(duì)應(yīng)對(duì)話數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，將問題和對(duì)應(yīng)答案數(shù)據(jù)分至既定的某一預(yù)設(shè)類別中。如從問題和對(duì)應(yīng)對(duì)話數(shù)據(jù)中提取出“愛好”、“旅行”、“行程安排”等特征詞匯，可以確定將其分入預(yù)設(shè)類別興趣中，并將分類后的問題和對(duì)應(yīng)答案數(shù)據(jù)存入問答數(shù)據(jù)庫中。例如，對(duì)于某一人機(jī)互動(dòng)對(duì)話平臺(tái)，系統(tǒng)首先抓取該人機(jī)互動(dòng)對(duì)話平臺(tái)的所有數(shù)據(jù)，形成問題和對(duì)應(yīng)對(duì)話數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)進(jìn)行存儲(chǔ)。

步驟s24，對(duì)從人機(jī)互動(dòng)對(duì)話平臺(tái)獲取的屬于同一預(yù)設(shè)類別的各對(duì)話數(shù)據(jù)進(jìn)行文本特征提取，獲取對(duì)話數(shù)據(jù)的特征詞匯。

步驟s25，根據(jù)所述特征詞匯計(jì)算各對(duì)話數(shù)據(jù)之間的相似度。

步驟s26，根據(jù)所述人機(jī)互動(dòng)對(duì)話平臺(tái)記錄該預(yù)設(shè)類別內(nèi)的各項(xiàng)問題與對(duì)話數(shù)據(jù)之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系，分別查找每個(gè)各對(duì)話數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的問題。

步驟s27，按照所述各對(duì)話數(shù)據(jù)之間的相似度，對(duì)預(yù)設(shè)類別內(nèi)的各項(xiàng)問題進(jìn)行聚類，獲取所述預(yù)設(shè)類別下聚類得到的各問題簇。查找提取數(shù)據(jù)時(shí)記錄的各項(xiàng)問題與對(duì)話數(shù)據(jù)之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系，查找出各對(duì)話數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的問題，利用各答案特征所計(jì)算的對(duì)話數(shù)據(jù)之間的相似度，作為對(duì)話數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)問題之間的相似度。獲取問題簇之后，可以分別對(duì)每個(gè)問題簇中的各項(xiàng)問題進(jìn)行文本分析，提取所述問題簇中由各問題的關(guān)鍵詞所構(gòu)成相關(guān)詞對(duì)。

實(shí)際上從問題簇中提取關(guān)鍵詞構(gòu)成相關(guān)詞對(duì)的方法很多。例如，對(duì)每個(gè)問題簇中的各項(xiàng)問題的文本進(jìn)行的語句進(jìn)行劃分，再對(duì)每個(gè)語句進(jìn)行分詞提取得到相應(yīng)的詞匯，然后按照各詞匯的出現(xiàn)頻率等進(jìn)行權(quán)重打分，從而通過復(fù)現(xiàn)頻率等方式判定各關(guān)鍵詞，得到相關(guān)詞對(duì)。又如采用如下述步驟s28的方法構(gòu)成相關(guān)詞對(duì)。

步驟s28，按照預(yù)設(shè)的關(guān)鍵詞列表對(duì)同一問題簇的各項(xiàng)問題進(jìn)行文本匹配，提取與所述關(guān)鍵詞列表匹配的各關(guān)鍵詞構(gòu)成相關(guān)詞對(duì)。采用該對(duì)話列表對(duì)同一問題簇內(nèi)的各項(xiàng)問題進(jìn)行文本的匹配抽取，提取與所述關(guān)鍵詞列表匹配的各關(guān)鍵詞構(gòu)成相關(guān)詞對(duì)。相關(guān)詞對(duì)為多個(gè)關(guān)鍵詞構(gòu)成的集合，其中的各關(guān)鍵詞互為相關(guān)詞，可在被調(diào)用時(shí)互為推送。

本發(fā)明一個(gè)可選實(shí)施例中，提取關(guān)鍵詞構(gòu)成相關(guān)詞對(duì)的步驟還包括：

統(tǒng)計(jì)問題簇中每個(gè)關(guān)鍵詞在問題和/或?qū)υ挃?shù)據(jù)中出現(xiàn)的頻次；

采用出現(xiàn)的頻次達(dá)到第一閾值的關(guān)鍵詞構(gòu)成相關(guān)詞集合；

記錄各相關(guān)詞集合，以及所述相關(guān)對(duì)話集合內(nèi)每個(gè)關(guān)鍵詞出現(xiàn)的頻次。統(tǒng)計(jì)問題簇中每個(gè)關(guān)鍵詞在問題的頻次，以及該關(guān)鍵詞在對(duì)話數(shù)據(jù)中出現(xiàn)的頻次，將關(guān)鍵詞在問題中出現(xiàn)的頻次，或關(guān)鍵詞在對(duì)話數(shù)據(jù)中出現(xiàn)的頻次，或關(guān)鍵詞在問題和答案中出現(xiàn)的頻次作為該關(guān)鍵詞的頻次，采用各關(guān)鍵詞的頻次與第一閾值進(jìn)行比較，將出現(xiàn)的頻次達(dá)到第一閾值的關(guān)鍵詞構(gòu)成相關(guān)詞集合。并且，在相關(guān)詞對(duì)中記錄各相關(guān)詞集合，以及所述相關(guān)詞集合內(nèi)每個(gè)關(guān)鍵詞出現(xiàn)的頻次。

通過上述處理，可以對(duì)人機(jī)互動(dòng)對(duì)話平臺(tái)中提取的關(guān)聯(lián)的問題和對(duì)話數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，通過對(duì)對(duì)話數(shù)據(jù)的文本特征提取，濾除對(duì)話數(shù)據(jù)中的噪聲，并采用特征詞匯計(jì)算各對(duì)話數(shù)據(jù)之間的相似度，減少對(duì)話數(shù)據(jù)的不相關(guān)性。通過答案的相似度量化問題的相似度，在通過答案數(shù)據(jù)間的相似度對(duì)問題進(jìn)行聚類，得到具有相關(guān)性的問題簇。通過上述人機(jī)互動(dòng)深度學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘處理步驟，可以得到基于人機(jī)互動(dòng)對(duì)話平臺(tái)而形成的相關(guān)詞對(duì)，可以將該相關(guān)詞對(duì)應(yīng)用到很多不同的領(lǐng)域中。

一個(gè)可選實(shí)施例中，從所述相關(guān)詞對(duì)中查找與用戶關(guān)注度當(dāng)前對(duì)話中提取的各關(guān)鍵詞具有相關(guān)性的相關(guān)詞，并在所述用戶關(guān)注度中進(jìn)行推送。即對(duì)當(dāng)前對(duì)話用戶關(guān)注度進(jìn)行分析，獲取其中的關(guān)鍵詞，然后在相關(guān)詞對(duì)中查找該與該關(guān)鍵詞具有相關(guān)性的相關(guān)詞，并在所述用戶關(guān)注度中推送所述相關(guān)詞。

下面采用實(shí)施例論述基于該相關(guān)詞進(jìn)行推送的步驟流程，如圖3所示。

步驟s31，提取當(dāng)前人機(jī)對(duì)話中的關(guān)鍵詞，以及所述關(guān)鍵詞在用戶關(guān)注度中的位置權(quán)重。從對(duì)話平臺(tái)中獲得用戶正在人機(jī)對(duì)話的原始內(nèi)容。獲知該用戶關(guān)注度在所有預(yù)設(shè)類別中所屬的類別。然后對(duì)該原始內(nèi)容進(jìn)行分句、分詞等操作獲取關(guān)鍵詞，又如使用該類別既有關(guān)鍵詞列表對(duì)標(biāo)題和正文進(jìn)行匹配，獲得用戶關(guān)注度中的關(guān)鍵詞，并記錄關(guān)鍵詞在文中的位置。

步驟s32，在相關(guān)詞對(duì)中查找所述當(dāng)前人機(jī)對(duì)話中每個(gè)關(guān)鍵詞所在的相關(guān)詞集合。

步驟s33，將所述相關(guān)詞集合內(nèi)出現(xiàn)的頻次達(dá)到第二閾值的關(guān)鍵詞作為所述關(guān)鍵詞的相關(guān)詞。

本實(shí)施例中從問題中提取的關(guān)鍵詞限定與輸入關(guān)鍵詞具有相同的分類，對(duì)用戶關(guān)注度中提取的每個(gè)關(guān)鍵詞，在相關(guān)詞對(duì)中查找包含該關(guān)鍵詞的各個(gè)相關(guān)詞集合。將所有相關(guān)詞集合中的各關(guān)鍵詞進(jìn)行合并，分別獲取相關(guān)詞對(duì)中存儲(chǔ)的每個(gè)關(guān)鍵詞的頻次，選取頻次較高的足夠數(shù)量的相關(guān)詞作為可能的推送候選?？梢圆捎藐P(guān)鍵詞的頻次與第二閾值進(jìn)行比較，將頻次達(dá)到第二預(yù)置的關(guān)鍵詞作為提取的關(guān)鍵詞的相關(guān)詞。

步驟s34，按照所述關(guān)鍵詞在用戶關(guān)注度中的位置權(quán)重和所述相關(guān)詞出現(xiàn)的頻次對(duì)所述相關(guān)詞進(jìn)行排序，按照排序結(jié)果在所述當(dāng)前人機(jī)對(duì)話中推送所述相關(guān)詞。選取頻次較高的足夠數(shù)量的相關(guān)詞作為可能的推送候選時(shí)，可以僅按照頻次由高到低對(duì)關(guān)鍵詞進(jìn)行排序。也可以根據(jù)關(guān)鍵詞的頻次，以及提取的關(guān)鍵詞在最終頁中出現(xiàn)的位置的重要程度對(duì)關(guān)鍵詞進(jìn)行排序。

需要說明的是，對(duì)于方法實(shí)施例，為了簡(jiǎn)單描述，故將其都表述為一系列的動(dòng)作組合，但是本領(lǐng)域技術(shù)人員應(yīng)該知悉，本發(fā)明實(shí)施例并不受所描述的動(dòng)作順序的限制，因?yàn)橐罁?jù)本發(fā)明實(shí)施例，某些步驟可以采用其他順序或者同時(shí)進(jìn)行。

其次，本領(lǐng)域技術(shù)人員也應(yīng)該知悉，說明書中所描述的實(shí)施例均屬于優(yōu)選實(shí)施例，所涉及的動(dòng)作并不一定是本發(fā)明實(shí)施例所必須的。

實(shí)施例三在上述實(shí)施例的基礎(chǔ)上，本實(shí)施例還提供了一種基于人機(jī)互動(dòng)的深度學(xué)習(xí)方法和裝置。

參照?qǐng)D4，示出了本發(fā)明一種基于人機(jī)互動(dòng)的深度學(xué)習(xí)方法和裝置實(shí)施例的結(jié)構(gòu)框圖，具體可以包括如下模塊：

分析模塊110，用于對(duì)從人機(jī)互動(dòng)對(duì)話平臺(tái)獲取的各對(duì)話數(shù)據(jù)分別進(jìn)行文本分析，確定各答案數(shù)據(jù)的相似度；

聚類模塊120，用于根據(jù)所述人機(jī)互動(dòng)對(duì)話平臺(tái)記錄的各項(xiàng)問題與對(duì)話數(shù)據(jù)之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系，按照所述相似度對(duì)分別各對(duì)話數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的問題進(jìn)行聚類，得到各問題簇；

生成模塊130，用于對(duì)每個(gè)問題簇中的各項(xiàng)問題進(jìn)行文本分析，提取所述問題簇中由各問題的關(guān)鍵詞所構(gòu)成的相關(guān)詞對(duì)，其中同一問題簇內(nèi)的各關(guān)鍵詞具有相關(guān)性。

綜上所述，通過對(duì)人機(jī)互動(dòng)對(duì)話平臺(tái)的對(duì)話數(shù)據(jù)進(jìn)行文本分析確定各對(duì)話數(shù)據(jù)的相似度，然后根據(jù)所述人機(jī)互動(dòng)對(duì)話平臺(tái)記錄的各項(xiàng)問題與對(duì)話數(shù)據(jù)之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系，按照相似度分別對(duì)各對(duì)話數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的問題進(jìn)行聚類，得到各問題簇，再分別從每個(gè)問題簇中提取具有相關(guān)性的相關(guān)詞構(gòu)成相關(guān)詞對(duì)。對(duì)由于問題不精確而導(dǎo)致對(duì)話數(shù)據(jù)中噪聲較大的情況，通過答案數(shù)據(jù)的相似度分析可以消除對(duì)話數(shù)據(jù)中的噪聲，同時(shí)減少了對(duì)對(duì)話數(shù)據(jù)中不相關(guān)數(shù)據(jù)的處理，有效地量化了問題的相似性，既提高了數(shù)據(jù)的處理效率，又提高了數(shù)據(jù)處理的精度。

參照?qǐng)D5，示出了本發(fā)明一種基于人機(jī)互動(dòng)的深度學(xué)習(xí)方法和裝置可選實(shí)施例的結(jié)構(gòu)框圖。本發(fā)明一個(gè)可選實(shí)施例中，所述分析模塊110，包括：

特征提取子模塊，用于對(duì)從人機(jī)互動(dòng)對(duì)話平臺(tái)獲取的屬于同一預(yù)設(shè)類別的各對(duì)話數(shù)據(jù)進(jìn)行文本特征提取，獲取對(duì)話數(shù)據(jù)的特征詞匯；

相似度計(jì)算子模塊，用于根據(jù)所述特征詞匯計(jì)算各對(duì)話數(shù)據(jù)之間的相似度。

本發(fā)明一個(gè)可選實(shí)施例中，所述聚類模塊120，包括：

查找子模塊，用于根據(jù)所述人機(jī)互動(dòng)對(duì)話平臺(tái)記錄的各項(xiàng)問題與對(duì)話數(shù)據(jù)之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系，分別查找所述每個(gè)對(duì)話數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的問題；聚類子模塊，用于按照所述各對(duì)話數(shù)據(jù)之間的相似度，對(duì)預(yù)設(shè)類別內(nèi)的各項(xiàng)問題進(jìn)行聚類，獲取所述預(yù)設(shè)類別下聚類得到的各問題簇。

本發(fā)明一個(gè)可選實(shí)施例中，

所述生成模塊130，用于按照預(yù)設(shè)的關(guān)鍵詞列表對(duì)同一問題簇的各項(xiàng)問題的文本進(jìn)行匹配，提取與所述關(guān)鍵詞列表匹配的各關(guān)鍵詞構(gòu)成相關(guān)詞對(duì)。

本發(fā)明一個(gè)可選實(shí)施例中，

所述生成模塊130，還用于統(tǒng)計(jì)問題簇中每個(gè)關(guān)鍵詞在問題和/或?qū)υ挃?shù)據(jù)中出現(xiàn)的頻次；采用出現(xiàn)的頻次達(dá)到第一閾值的關(guān)鍵詞構(gòu)成相關(guān)詞集合；在相關(guān)詞對(duì)中記錄各相關(guān)詞集合，以及所述相關(guān)詞集合內(nèi)每個(gè)關(guān)鍵詞出現(xiàn)的頻次。

本發(fā)明一個(gè)可選實(shí)施例中，所述的裝置還包括：

推薦模塊140，用于從所述相關(guān)詞對(duì)中查找與當(dāng)前人機(jī)對(duì)話中提取的關(guān)鍵詞具有相關(guān)性的相關(guān)詞，并在所述當(dāng)前人機(jī)對(duì)話中推送所述相關(guān)詞。

本發(fā)明一個(gè)可選實(shí)施例中，所述的裝置還包括：

提取模塊150，用于提取當(dāng)前對(duì)話用戶關(guān)注度中的關(guān)鍵詞，以及所述關(guān)鍵詞在用戶關(guān)注度中的位置權(quán)重；

所述推薦模塊140，用于在相關(guān)詞對(duì)中查找所述當(dāng)前人機(jī)對(duì)話中每個(gè)關(guān)鍵詞所在的相關(guān)詞集合；將所述相關(guān)詞集合內(nèi)出現(xiàn)的頻次達(dá)到第二閾值的關(guān)鍵詞作為所述關(guān)鍵詞的相關(guān)詞；按照所述關(guān)鍵詞在用戶關(guān)注度中的位置和所述相關(guān)詞出現(xiàn)的頻次對(duì)所述相關(guān)詞進(jìn)行排序，按照排序結(jié)果在所述當(dāng)前人機(jī)對(duì)話中推送所述相關(guān)詞。

本發(fā)明一個(gè)可選實(shí)施例中，所述的裝置還包括：

預(yù)處理模塊160，用于從人機(jī)互動(dòng)對(duì)話平臺(tái)中獲取問題以及問題對(duì)應(yīng)的對(duì)話數(shù)據(jù)；

對(duì)每個(gè)問題和對(duì)應(yīng)的對(duì)話數(shù)據(jù)的文本進(jìn)行特征提取；

依據(jù)提取得到的特征對(duì)所述問題和對(duì)話數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，將所述問題和對(duì)話數(shù)據(jù)分別劃分到既定的預(yù)設(shè)類別中。

綜上所述，通過上述人機(jī)互動(dòng)深度學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘處理步驟，可以得到基于人機(jī)互動(dòng)對(duì)話平臺(tái)而形成的相關(guān)詞對(duì)，可以將該相關(guān)詞對(duì)應(yīng)用到很多不同的領(lǐng)域中。

一個(gè)可選實(shí)施例中，從所述相關(guān)詞對(duì)中查找與用戶關(guān)注度當(dāng)前對(duì)話中提取的各關(guān)鍵詞具有相關(guān)性的相關(guān)詞，并在所述用戶關(guān)注度中推送所述相關(guān)詞。即對(duì)當(dāng)前人機(jī)對(duì)話進(jìn)行分析，獲取其中的關(guān)鍵詞，然后在相關(guān)詞對(duì)中查找該與關(guān)鍵詞具有相關(guān)性的相關(guān)詞，并在所述用戶關(guān)注度中推送所述相關(guān)詞。對(duì)于裝置實(shí)施例而言，由于其與方法實(shí)施例基本相似，所以描述的比較簡(jiǎn)單，相關(guān)之處參見方法實(shí)施例的部分說明即可。

本說明書中的各個(gè)實(shí)施例均采用遞進(jìn)的方式描述，每個(gè)實(shí)施例重點(diǎn)說明的都是與其他實(shí)施例的不同之處，各個(gè)實(shí)施例之間相同相似的部分互相參見即可。

本領(lǐng)域內(nèi)的技術(shù)人員應(yīng)明白，本發(fā)明實(shí)施例的實(shí)施例可提供為方法、裝置、或計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。因此，本發(fā)明實(shí)施例可采用完全硬件實(shí)施例、完全軟件實(shí)施例、或結(jié)合軟件和硬件方面的實(shí)施例的形式。而且，本發(fā)明實(shí)施例可采用在一個(gè)或多個(gè)其中包含有計(jì)算機(jī)可用程序代碼的計(jì)算機(jī)可用存儲(chǔ)介質(zhì)(包括但不限于磁盤存儲(chǔ)器、cd-rom、光學(xué)存儲(chǔ)器等)上實(shí)施的計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品的形式。

本發(fā)明實(shí)施例是參照根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的方法、終端設(shè)備(系統(tǒng))、和計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品的流程圖和／或方框圖來描述的。應(yīng)理解可由計(jì)算機(jī)程序指令實(shí)現(xiàn)流程圖和／或方框圖中的每一流程和／或方框、以及流程圖和／或方框圖中的流程和／或方框的結(jié)合。

可提供這些計(jì)算機(jī)程序指令到通用計(jì)算機(jī)、專用計(jì)算機(jī)、嵌入式處理機(jī)或其他可編程數(shù)據(jù)處理終端設(shè)備的處理器以產(chǎn)生一個(gè)機(jī)器，使得通過計(jì)算機(jī)或其他可編程數(shù)據(jù)處理終端設(shè)備的處理器執(zhí)行的指令產(chǎn)生用于實(shí)現(xiàn)在流程圖一個(gè)流程或多個(gè)流程和／或方框圖一個(gè)方框或多個(gè)方框中指定的功能的裝置。

這些計(jì)算機(jī)程序指令也可存儲(chǔ)在能引導(dǎo)計(jì)算機(jī)或其他可編程數(shù)據(jù)處理終端設(shè)備以特定方式工作的計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)器中，使得存儲(chǔ)在該計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)器中的指令產(chǎn)生包括指令裝置的制造品，該指令裝置實(shí)現(xiàn)在流程圖一個(gè)流程或多個(gè)流程和／或方框圖一個(gè)方框或多個(gè)方框中指定的功能。這些計(jì)算機(jī)程序指令也可裝載到計(jì)算機(jī)或其他可編程數(shù)據(jù)處理終端設(shè)備上，使得在計(jì)算機(jī)或其他可編程終端設(shè)備上執(zhí)行一系列操作步驟以產(chǎn)生計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)的處理，從而在計(jì)算機(jī)或其他可編程終端設(shè)備上執(zhí)行的指令提供用于實(shí)現(xiàn)在流程圖一個(gè)流程或多個(gè)流程和／或方框圖一個(gè)方框或多個(gè)方框中指定的功能的步驟。

盡管已描述了本發(fā)明實(shí)施例的優(yōu)選實(shí)施例，但本領(lǐng)域內(nèi)的技術(shù)人員一旦得知了基本創(chuàng)造性概念，則可對(duì)這些實(shí)施例做出另外的變更和修改。所以，所附權(quán)利要求意欲解釋為包括優(yōu)選實(shí)施例以及落入本發(fā)明實(shí)施例范圍的所有變更和修改。

最后，還需要說明的是，在本文中，諸如第一和第二等之類的關(guān)系術(shù)語僅僅用來將一個(gè)對(duì)話或者操作與另一個(gè)對(duì)話或操作區(qū)分開來，而不一定要求或者暗示這些對(duì)話或操作之間存在任何這種實(shí)際的關(guān)系或者順序。而且，術(shù)語“包括”、“包含”或者其任何其他變體意在涵蓋非排他性的包含，從而使得包括一系列要素的過程、方法、物品或者終端設(shè)備不僅包括那些要素，而且還包括沒有明確列出的其他要素，或者是還包括為這種過程、方法、物品或者終端設(shè)備所固有的要素。在沒有更多限制的情況下，由語句“包括一個(gè)……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的過程、方法、物品或者終端設(shè)備中還存在另外的相同要素。

以上對(duì)本發(fā)明所提供的一種基于人機(jī)互動(dòng)的深度學(xué)習(xí)方法和裝置和一種基于人機(jī)互動(dòng)對(duì)話平臺(tái)的數(shù)據(jù)處理裝置，進(jìn)行了詳細(xì)介紹，本文中應(yīng)用了具體個(gè)例對(duì)本發(fā)明的原理及實(shí)施方式進(jìn)行了闡述，以上實(shí)施例的說明只是用于幫助理解本發(fā)明的方法及其核心思想；同時(shí)，對(duì)于本領(lǐng)域的一般技術(shù)人員，依據(jù)本發(fā)明的思想，在具體實(shí)施方式及應(yīng)用范圍上均會(huì)有改變之處，綜上所述，本說明書內(nèi)容不應(yīng)理解為對(duì)本發(fā)明的限制。