对话服务中的实体级澄清制造技术

一种用于对话服务中实体级澄清的系统，包括其中具有指令的存储器。该系统还包括与存储器通信的至少一个处理器。至少一个处理器被配置为执行指令以接收对话服务训练示例集，使用对话服务训练示例集构建实体使用图，接收用户话语，并且响应于接收到用户话语，使用实体使用图生成澄清响应。至少一个处理器还被配置为执行指令以向用户提供澄清响应。

【技术实现步骤摘要】
对话服务中的实体级澄清
本公开总体上涉及认知数字助理(cognitivedigitalassistant，CDA)系统。
技术介绍
今天的CDA，诸如苹果的和亚马逊的通常是用人工智能(artificialintelligence，AI)、机器学习和语音识别技术编程的。一些CDA的AI变成已包括了用于从用户输入中学习并且在预测用户需求方面变得更好的复杂算法。然而，在CDA中实施的故障模式通常是非常高级的，而不是细粒度的。一些CDA可能会响应于远离主题的输入产生同样的“我不明白”，就像它们在响应于那些调用与他们已被训练来提供的能力接近得多但与其也不完全相同的能力的命令所做的那样。
技术实现思路
公开了一种用于对话服务中实体级澄清的方法。该方法包括接收对话服务训练示例集，使用对话服务训练示例集构建实体使用图(usagemap)，接收用户话语，以及响应于接收到用户话语，使用实体使用图生成澄清响应。该方法还包括向用户提供澄清响应。公开了一种用于对话服务中实体级澄清的系统。该系统包括其中具有指令的存储器。该系统还包括与存储器通信的至少一个处理器。该至少一个处理器被配置为执行指令以接收对话服务训练示例集，使用对话服务训练示例集构建实体使用图，接收用户话语，并且响应于接收到用户话语，使用实体使用图生成澄清响应。至少一个处理器还被配置为执行指令以向用户提供澄清响应。公开了一种用于对话服务中实体级澄清的计算机程序产品。计算机程序产品包括具有与其一起实现的程序指令的计算机可读存储介质。程序指令可由至少一个处理器执行，以使得至少一个处理器接收对话服务训练示例集，使用对话服务训练示例集构建实体使用图，接收用户话语，并且响应于接收到用户话语，使用实体使用图生成澄清响应。程序指令也可由至少一个处理器执行，以使至少一个处理器向用户提供澄清响应。附图说明为了更完整地理解本公开，现在结合附图和具体实施方式，参考以下简要描述，其中相同的附图标记表示相同的部分。图1是示出根据本公开各方面的聊天机器人系统的框图。图2是示出根据本公开各方面的数据处理系统的硬件体系结构的框图。图3A-图3D是示出根据本公开各方面的用于对话服务中实体级澄清的计算机实现方法的流程图。图示的附图仅仅是示例性的，并不旨在断言或暗示对可以在其中实施不同实施例的环境、体系结构、设计或过程的任何限制。具体实施方式首先应该理解，尽管下面提供了一个或多个实施例的说明性实施方式，但是所公开的系统、计算机程序产品和/或方法可以使用任何数量的技术(无论是当前已知的还是存在的)来实施。本公开决不应限于下面示出的示例性实施方式、附图和技术，包括本文示出和描述的示例性设计和实施方式，而是可以在所附权利要求及其等同物的全部范围内进行修改。如在书面公开和权利要求中所使用的，术语“包括”和“包含”以开放式的方式使用，并且因此应该被解释为意味着“包括但不限于”。除非另有说明，如本文档通篇使用的那样，“或”不要求相互排他性，并且单数形式“一”、“一个”和“该”也包括复数形式，除非上下文另有明确说明。本文引用的模块或单元可以包括一个或多个硬件或电子组件，诸如电路、处理器和存储器，它们可以被专门配置为执行特定功能。存储器可以是存储数据的易失性存储器或非易失性存储器，该数据例如但不限于计算机可执行指令、机器代码和其他各种形式的数据。模块或单元可以被配置成使用数据来执行一个或多个指令以执行一个或多个任务。在某些情况下，模块还可以指被配置为执行特定任务的特定功能、软件指令或电路集。例如，模块可以由软件组件(诸如但不限于数据访问对象、服务组件、用户界面组件、应用编程接口(API)组件)、硬件组件(诸如电路、处理器和存储器；和/或它们的组合)组成。如本文所引用的，计算机可执行指令可以是任何形式，包括但不限于机器代码、汇编代码和以任何编程语言编写的高级编程代码。此外，如本文所使用的，术语“通信”意味着通过通信链路发送和/或接收数据。通信链路可以包括有线和无线链路两者，并且可以是直接链路，或者可以包括通过一个或多个通信网络或网络设备(诸如但不限于路由器、防火墙、服务器和交换机)的多条链路。通信网络可以是任何类型的有线或无线网络。网络可以包括专用网络和/或公共网络，诸如互联网。另外，在一些实施例中，术语通信还可以包括系统的各种组件之间的内部通信和/或与诸如键盘或显示设备的外部输入/输出设备的内部通信。聊天机器人(也称为说话机器人、谈话机器人、机器人、即时消息(instantmessaging，IM)机器人、交互代理或人工对话实体)是一种能够经由听觉或文本方法与用户进行对话的CDA。典型聊天机器人可以被设置(即，“训练”)以使用服务API或文档语料库来响应可听用户话语和/或文本用户话语(本文称为“用户话语”、“话语”、“问题”、“查询”、“请求”或“命令”)。这种训练通常需要开发人员或用户将一个或多个API功能或文档段落映射到聊天机器人可能被要求采取行动或以其他方式响应的多个对话意图中的每一个。对话意图(本文称为“意图”)表示用户话语和聊天机器人的期望的响应动作(本文称为“响应”或“回答”)之间的映射。对话实体(本文称为“实体”)表示用户话语中的术语或对象，其为特定意图提供澄清或特定上下文。意图可以被认为是动词(即用户想要做的事情)，而实体可以被认为是名词(诸如动作的对象或上下文)。实体使得单个意图与多个特定动作相关联成为可能。例如，实体“我”、“航班”、“预订”和“餐馆”可以使得意图“获得”被用于进行旅行安排(例如，“帮我获得航班预订”)和/或制定晚餐计划(例如，“帮我获得餐馆预订”)成为可能。实体还可以定义对象的类和/或子类，其中特定值表示类和/或子类中的可能对象。例如，“火车”、“公共汽车”和“出租车”全部可以是“公共”子类或“交通”类别类型中的特定值或实例。本公开的各方面响应于聊天机器人不能理解或没有被专门训练来行动的话语，提示聊天机器人用户进行澄清。图1是示出根据本公开各方面的聊天机器人系统100的框图。此外，应该理解的是，助手和其他对话服务提供用于为聊天机器人构建良好的自然语言理解(naturallanguageunderstanding，NLU)组件的工具。根据本公开的各方面，聊天机器人系统100被配置为响应于通过网络136从一个或多个用户设备148接收的一个或多个用户话语。网络136可以是使聊天机器人系统100能够与一个或多个用户设备148以及诸如网络设备144的其他设备通信的任何类型的网络。网络设备144可以是向聊天机器人系统100提供一个或多个服务的其他服务器、数据库或应用。例如，网络136可以包括各种网络，这些网络包括有线和无线网络，诸如但不限于一个或多个无线网络(例如，蜂窝网络或移动网络)、局域网(localareanetwork，LAN)、广域网(wideareanetwork，WAN)和城域网(metropolitanareanetwork，MAN)等。网络136也可以包括专用网络和公共网本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于对话服务中实体级澄清的方法，所述方法包括：/n接收对话服务训练示例集；/n使用所述对话服务训练示例集构建实体使用图；/n接收用户话语；/n响应于接收到所述用户话语，使用所述实体使用图生成澄清响应；以及/n向用户提供所述澄清响应。/n

【技术特征摘要】
20190110 US 16/245,0511.一种用于对话服务中实体级澄清的方法，所述方法包括：
接收对话服务训练示例集；
使用所述对话服务训练示例集构建实体使用图；
接收用户话语；
响应于接收到所述用户话语，使用所述实体使用图生成澄清响应；以及
向用户提供所述澄清响应。


2.根据权利要求1所述的方法，其中，使用所述实体使用图生成所述澄清响应包括使用所述实体使用图确定意图类别候选，并且使用所述实体使用图生成所述澄清响应包括将所述意图类别候选包括在所述澄清响应中。


3.根据权利要求2所述的方法，其中使用所述实体使用图生成所述澄清响应包括识别所述用户话语中的实体，并且使用所述实体使用图确定所述意图类别候选排除使用所述实体使用图确定所述意图类别候选对所识别的实体的依赖。


4.根据权利要求3所述的方法，其中，使用所述实体使用图生成所述澄清响应包括使用所述实体使用图确定与所识别的实体相关联的实体相关联候选，并且使用所述实体使用图生成所述澄清响应包括将所述实体相关联候选包括在所述澄清响应中。


5.根据权利要求4所述的方法，其中，使用所述实体使用图生成所述澄清响应包括使用所述实体使用图确定与所识别的实体相关联的实体类别候选，并且使用所述实体使用图生成所述澄清响应包括将所述实体类别候选包括在所述澄清响应中。


6.根据权利要求1所述的方法，其中，使用所述实体使用图生成所述澄清响应包括识别所述用户话语的意图，使用所述实体使用图生成所述澄清响应包括使用所述实体使用图确定与所识别的意图相关联的实体类别候选，并且使用所述实体使用图生成所述澄清响应包括将所述实体类别候选和所识别的意图包括在所述澄清响应中。


7.根据权利要求1所述的方法，进一步包括：
未能识别所述用户话语中的任何实体；和
未能识别所述用户话语中的任何实体的同时未能识别所述用户话语的任何意图，
其中，响应于在未能识别所述用户话语中的任何实体的情况下未能识别所述用户话语的任何意图，使用所述实体使用图生成所述澄清响应包括使用所述实体使用图和从由所述用户话语的孤立术语、互联网、用户的电子日历和用户的电子联系人信息组成的群组中选择的资源来确定从由实体相关联候选和实体类别候选组成的群组中选择的候选。


8.一种用于对话服务中实体级澄清的系统，所述系统包括：
其中具有指令的存储器；和
与所述存储器通信的至少一个处理器，其中所述至少一个处理器被配置成执行指令以：
接收对话服务训练示例集，
使用对话服务训练示例集构建实体使用图，
接收用户话语，
响应于所述用户话语的接收，使用所述实体使用图生成澄清响应，以及
向用户提供所述澄清响应。


9.根据权利要求8所述的系统，其中，所述至少一个处理器还被配置为执行所述指令，以使用所述实体使用图来确定意图类别候选，并将所述意图类别候选包括在所述澄清响应中。


10.根据权利要求9所述的系统，其中，所述至少一个处理器还被配置为执行所述指令以识别所述用户话语中的实体，并且排除所述意图类别候选的确定对所识别的实体的依赖。


11.根据权利要求10所述的系统，其中，所述至少一个处理器还被配置为执行所述指令，以使用所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：CM迪马西奥，DK拜伦，BL约翰森，F皮纳尔，
申请(专利权)人：国际商业机器公司，
类型：发明
国别省市：美国;US