人机交互意图分析方法、装置、计算机设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了人机交互意图分析方法、装置、计算机设备及存储介质。方法包括：拾取语义交互语音，转换为语义文本；进行句法依存分析，以得到分析结果；判断分析结果内是否存在标点符号；若存在，则根据第一个标点符号所在的位置对分析结果进行截断，以得到两个分句；确定核心关系以及核心关系所在分句的状语与中心词间的关系；确定语义文本是否包含有效信息；若不存在，则判断语义文本的结尾是否是虚词；若是，则删除语义文本的结尾的虚词；若不是，则检索核心关系；结合核心关系的下标长度判断语义文本是否包含有效信息。通过实施本发明专利技术实施例的方法实现解决当前语义服务无法准确判断用户的真实意图问题，使得语义服务理解更加准确。更加准确。更加准确。

【技术实现步骤摘要】
人机交互意图分析方法、装置、计算机设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及机器人，更具体地说是指人机交互意图分析方法、装置、计算机设备及存储介质。

技术介绍

[0002]当前特定场景人机语音交互中，当用户说“我不要去深圳湾公园，要去北大医院”或类似语句时，语义服务大概率会判定起点为深圳湾公园，终点为北大医院，即当前特定场景的语义服务无法准确判断用户的真实意图，不利于语义服务触发相关业务；现有的语义交互意图分析算法中，一般是将用户语音直接转成文本时，无论语音文本长短，转换得到的文本都是没有标点标点符号的，即没有断句。针对这种拾音结果，语义服务分析效率较低，无法准确判断用户的真实意图。
[0003]因此，有必要设计一种新的方法，实现解决当前语义服务无法准确判断用户的真实意图问题，使得语义服务理解更加准确。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于克服现有技术的缺陷，提供人机交互意图分析方法、装置、计算机设备及存储介质。
[0005]为实现上述目的，本专利技术采用以下技术方案：人机交互意图分析方法，包括：
[0006]拾取语义交互语音，并将所述语音转换为语义文本；
[0007]对所述语义文本进行句法依存分析，以得到分析结果；
[0008]判断所述分析结果内是否存在标点符号；
[0009]若所述分析结果内存在标点符号，则根据第一个所述标点符号所在的位置对分析结果进行截断，以得到两个分句；
[0010]确定核心关系以及所述核心关系所在分句的状语与中心词间的关系；
[0011]根据分句是否存在否定词的规则确定语义文本是否包含有效信息，且当语义文本包含有效信息时，根据不存在否定词的分句确定实体，并对所述实体进行校验；
[0012]若所述分析结果内不存在标点符号，则判断所述语义文本的结尾是否是虚词；
[0013]若所述语义文本的结尾是虚词，则删除所述语义文本的结尾的所述虚词，重新确定所述语义文本的结尾，并执行所述判断所述语义文本的结尾是否是虚词；
[0014]若所述语义文本的结尾不是虚词，则检索核心关系；
[0015]结合所述核心关系的下标长度判断语义文本是否包含有效信息，且当语义文本包含有效信息时，根据不存在否定词的分句确定实体，并对所述实体进行校验。
[0016]本专利技术还提供了人机交互意图分析装置，包括：
[0017]拾取单元，用于拾取语义交互语音，并将所述语音转换为语义文本；
[0018]句法依存分析单元，用于对所述语义文本进行句法依存分析，以得到分析结果；
[0019]标点符号判断单元，用于判断所述分析结果内是否存在标点符号；
[0020]截断单元，用于若所述分析结果内存在标点符号，则根据第一个所述标点符号所在的位置对分析结果进行截断，以得到两个分句；
[0021]关系确定单元，用于确定核心关系以及所述核心关系所在分句的状语与中心词间的关系；
[0022]实体获取单元，用于根据分句是否存在否定词的规则确定语义文本是否包含有效信息，且当语义文本包含有效信息时，根据不存在否定词的分句确定实体，并对所述实体进行校验；
[0023]结尾判断单元，用于若所述分析结果内不存在标点符号，则判断所述语义文本的结尾是否是虚词；
[0024]删除单元，用于若所述语义文本的结尾是虚词，则删除所述语义文本的结尾的所述虚词，重新确定所述语义文本的结尾，并执行所述判断所述语义文本的结尾是否是虚词；
[0025]检索单元，用于若所述语义文本的结尾不是虚词，则检索核心关系；
[0026]结合判断单元，用于结合所述核心关系的下标长度判断语义文本是否包含有效信息，且当语义文本包含有效信息时，根据不存在否定词的分句确定实体，并对所述实体进行校验。
[0027]本专利技术还提供了一种计算机设备，所述计算机设备包括存储器及处理器，所述存储器上存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述的方法。
[0028]本专利技术还提供了一种存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时可实现上述的方法。
[0029]本专利技术与现有技术相比的有益效果是：本专利技术通过拾取语义交互语音后，将其转换为语义文本，采用句法依存分析技术对语义文本进行分析后，在分析的基础上进行标点符号判断，以确定分句的方式，再对两个分句进行否定词的判定，以确定语义文本是否包含有效信息，当语义文本包含有效信息时，根据不存在否定词的分句确定实体，并对所述实体进行校验，且增加了边界条件，有效提高了意图实体提取的准确率；实现解决当前语义服务无法准确判断用户的真实意图问题，使得语义服务理解更加准确。
[0030]下面结合附图和具体实施例对本专利技术作进一步描述。
附图说明
[0031]为了更清楚地说明本专利技术实施例技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0032]图1为本专利技术实施例提供的人机交互意图分析方法的应用场景示意图；
[0033]图2为本专利技术实施例提供的人机交互意图分析方法的流程示意图；
[0034]图3为本专利技术实施例提供的人机交互意图分析方法的子流程示意图；
[0035]图4为本专利技术实施例提供的人机交互意图分析方法的子流程示意图；
[0036]图5为本专利技术实施例提供的人机交互意图分析方法的子流程示意图；
[0037]图6为本专利技术实施例提供的人机交互意图分析装置的示意性框图；
[0038]图7为本专利技术实施例提供的人机交互意图分析装置的实体获取单元的示意性框图；
[0039]图8为本专利技术实施例提供的人机交互意图分析装置的校验子单元的示意性框图；
[0040]图9为本专利技术实施例提供的人机交互意图分析装置的结合判断单元的示意性框图；
[0041]图10为本专利技术实施例提供的计算机设备的示意性框图。
具体实施方式
[0042]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0043]应当理解，当在本说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”和“包含”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
[0044]还应当理解，在此本专利技术说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本专利技术。如在本专利技术说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.人机交互意图分析方法，其特征在于，包括：拾取语义交互语音，并将所述语音转换为语义文本；对所述语义文本进行句法依存分析，以得到分析结果；判断所述分析结果内是否存在标点符号；若所述分析结果内存在标点符号，则根据第一个所述标点符号所在的位置对分析结果进行截断，以得到两个分句；确定核心关系以及所述核心关系所在分句的状语与中心词间的关系；根据分句是否存在否定词的规则确定语义文本是否包含有效信息，且当语义文本包含有效信息时，根据不存在否定词的分句确定实体，并对所述实体进行校验；若所述分析结果内不存在标点符号，则判断所述语义文本的结尾是否是虚词；若所述语义文本的结尾是虚词，则删除所述语义文本的结尾的所述虚词，重新确定所述语义文本的结尾，并执行所述判断所述语义文本的结尾是否是虚词；若所述语义文本的结尾不是虚词，则检索核心关系；结合所述核心关系的下标长度判断语义文本是否包含有效信息，且当语义文本包含有效信息时，根据不存在否定词的分句确定实体，并对所述实体进行校验。2.根据权利要求1所述的人机交互意图分析方法，其特征在于，所述根据分句是否存在否定词的规则确定语义文本是否包含有效信息，且当语义文本包含有效信息时，根据不存在否定词的分句确定实体，并对所述实体进行校验，包括：判断所述核心关系所在分句的状语与中心词间的关系对应的切词是否存在否定词；若所述核心关系所在分句的状语与中心词间的关系对应的切词存在否定词，则检索另一个分句中起始的动宾关系，并检索距离所述动宾关系左侧距离最近的状语与中心词间的关系；判断距离所述动宾关系左侧距离最近的状语与中心词间的关系对应的切词是否存在否定词；若距离所述动宾关系左侧距离最近的状语与中心词间的关系对应的切词存在否定词，则确定所述语义文本不包含有效信息；若距离所述动宾关系左侧距离最近的状语与中心词间的关系对应的切词不存在否定词，则确定所述语义文本包含有效信息，获取所述动宾关系对应切词作为实体；校验所述实体。3.根据权利要求2所述的人机交互意图分析方法，其特征在于，所述判断所述核心关系所在分句的状语与中心词间的关系对应的切词是否存在否定词之后，还包括；若所述核心关系所在分句的状语与中心词间的关系对应的切词不存在否定词，则确定所述语义文本包含有效信息，获取所述核心关系所在分居的最后一个动宾关系对应的切词作为实体，并执行所述校验所述实体。4.根据权利要求2所述的人机交互意图分析方法，其特征在于，所述校验所述实体，包括：判断所述实体是否符合对应任务型对话相关实体的类型；若所述实体符合对应任务型对话相关实体的类型，则将所述实体放入对应的槽位；若所述实体不符合对应任务型对话相关实体的类型，则抛弃所述实体。
5.根据权利要求1所述的人机交互意图分析方法，其特征在于，所述结合所述核心关系的下标长度判断语义文本是否包含有效信息，且当语义文本包含有效信息时，根据不存在否定词的分句确定实体，并对所述实体进行校验，包括：判断所述核心关系的下标长度是否大于切词长度的二分之一；若所述核心关系的下标长度不大于切词长度的二分之一，则在所述核心关系的左侧检索与所述核心关系距离最短的状语与中心词间的关系；检索状语与中心词间的关系右侧的动宾关系，以得到待处理动宾关系；判断所述待处理动宾关系的后面是否存在连续的动宾关系；若所述待处理动宾关系的后面存在连续的动宾关系，则获取最后一个动宾关系，以得到目标动宾关系；若所述待处理动宾关系的后面不存在连续的动宾关系，则获取状语与中心词间的关系之后的动宾关系，以得到目标动宾关系；当状语与中心词间的关系不存在否定词，则确定所述目标动宾关系对应的切词，当状语与中心词间的关系存在否定词，则在所述目标动宾关系的右侧检索距离句尾最远的动宾关系，并确定距离句尾最远的动宾关系左侧最近的状语与中心词间的关系；判断距离句尾最远的动宾关系左侧最近的状语与中心词间的关系是否包含否定词；若距离句尾最远的动宾关系左侧最近的状语与中心词间的关系包含否定...

【专利技术属性】
技术研发人员：金磊，赵康，王一科，贾林，涂静一，
申请(专利权)人：深圳科卫机器人科技有限公司，
类型：发明
国别省市：