【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能，更具体地，本专利技术涉及一种基于人工智能的交互系统和方法。
技术介绍
1、在人工智能领域，随着技术的发展，人机交互变得越来越频繁和重要。现有的交互系统大多依赖于预设的规则或者简单的模式匹配技术，这些方法在处理复杂和多变的用户意图时往往力不从心。此外，这些系统在处理自然语言输入时，常常无法准确理解用户的真正需求，导致交互效率低下。在决策过程中，传统的算法可能无法充分利用上下文信息和历史交互数据，从而影响决策的准确性和个性化程度。内容生成方面，现有的系统往往缺乏灵活性和创造性，难以生成符合用户期望的交互内容。最后，大多数系统缺乏有效的反馈机制，无法根据用户的反馈进行自我优化和学习，以提升交互质量。
2、在实现本专利技术实施例过程中，专利技术人发现现有技术中至少存在如下问题或缺陷：用户意图识别的准确性不足，特征提取和利用不够充分，决策算法的智能化程度有限，内容生成的个性化和创造性不足，以及系统反馈优化机制的缺失。
技术实现思路
1、本专利技术提供了一种基于人工智能的交互系统和方法。
2、在本专利技术的第一方面中，提供了一种基于人工智能的交互系统，包括：
3、用户意图识别模块：用于解析用户输入内容，识别用户意图。
4、历史数据存储模块：存储过往人机交互的历史数据，为后续分析提供数据基础。
5、特征提取模块：从用户输入及相关数据中提取关键特征，用于算法分析。
6、智能决策模块：采用改进的决策树算法
7、内容生成模块：根据智能决策模块的决策结果，生成相应的交互内容。
8、反馈优化模块：收集用户对交互内容的反馈，优化系统性能。
9、进一步地，所述用户意图识别模块包括以下步骤：
10、步骤一：对用户输入的文本进行分词处理，得到词序列，其中为词的数量，表示词序列中的第个词。
11、步骤二：利用预训练的词向量模型，将词序列中的每个词映射为词向量，得到词向量序列。
12、步骤三：将词向量序列输入到意图分类神经网络模型中，通过公式
13、
14、计算属于各个意图类别的概率，其中表示在给定词向量序列的情况下属于意图类别的概率，是意图分类神经网络模型输出的对应意图类别的得分，是意图类别总数，最终确定概率最大的意图类别为识别出的用户意图。
15、进一步地，所述历史数据存储模块存储每次交互的记录
16、
17、其中，表示交互次数，为第次交互的用户输入，为第次交互识别出的用户意图，为第次交互系统的输出。
18、进一步地，所述特征提取模块包括以下步骤：
19、步骤一：从用户输入文本中提取词频特征，词频计算公式为
20、
21、其中，表示词在用户输入文本中的词频，是词在文本中出现的次数，是文本中所有词出现的总次数。
22、步骤二：结合历史数据存储模块中的数据，计算用户输入与历史输入的相似度特征，相似度计算公式为
23、
24、其中，表示用户输入与历史输入的相似度，和分别为词在用户输入和历史输入中的词频。
25、进一步地，所述智能决策模块的改进决策树算法包括以下步骤：
26、步骤一：初始化决策树，将所有特征作为候选分裂特征。
27、步骤二：对于每个候选分裂特征，根据信息增益率选择最优分裂点，信息增益率计算公式为
28、
29、其中，是特征对数据集的信息增益率
30、
31、为信息增益
32、
33、是数据集的信息熵是数据集中类别数，是数据集中属于第类的数据子集，是数据集的样本数量，是数据集中特征取值为的样本子集
34、
35、是特征的固有值，是特征的所有可能取值。
36、步骤三：根据最优分裂点对数据集进行分裂，生成子节点。
37、步骤四：递归地对每个子节点重复步骤二和步骤三，直到满足停止条件，停止条件包括节点数据属于同一类别或达到最大深度。
38、步骤五：基于生成的决策树，对提取的特征进行决策，得到交互决策结果。
39、进一步地，所述内容生成模块包括以下步骤：
40、步骤一：根据智能决策模块的决策结果，确定要生成的交互内容类型，交互内容类型包括文本、图像。
41、步骤二：若为文本类型，从预定义的文本模板库中选择合适的模板，结合用户输入中的关键信息，通过文本填充算法生成具体文本内容，文本填充公式为，其中表示文本填充函数，用于将关键信息填充到模板中生成具体文本内容。
42、进一步地，所述反馈优化模块包括以下步骤：
43、步骤一：收集用户对交互内容的反馈信息，反馈信息包括用户满意度评分，用户满意度评分的取值范围为，以及文本反馈内容。
44、步骤二：根据反馈信息，若用户满意度评分低于设定阈值，设定阈值为，对相关的决策树模型参数进行调整，调整公式为
45、
46、其中，是调整后的参数，是调整前的参数，是学习率，是基于反馈信息计算得到的损失函数对参数的梯度。
47、进一步地，在意图分类神经网络模型训练过程中，采用交叉熵损失函数，损失函数公式为
48、
49、其中，为交叉熵损失值，是训练样本数量，是意图类别总数，是样本属于意图类别的真实标签，若样本属于意图类别则为，否则为，是模型预测样本属于意图类别的概率，是样本对应的词向量序列。
50、进一步地，在决策树生成过程中，采用预剪枝策略，当节点的信息增益率小于设定阈值时，停止对该节点的分裂。
51、在本专利技术的第二方面中，提供了一种基于人工智能的交互方法，包括：
52、解析用户输入内容，识别用户意图；
53、从用户输入及相关数据中提取关键特征；
54、采用改进的决策树算法，依据提取的特征做出交互决策；
55、根据智能决策模块的决策结果，生成相应的交互内容；
56、收集用户对交互内容的反馈，优化系统性能。
57、根据本专利技术的上述实施例至少具有以下有益效果：本专利技术的人工智能交互系统通过集成用户意图识别模块、历史数据存储模块、特征提取模块、智能决策模块、内容生成模块和反馈优化模块，可以提高人机交互的准确性和效率。系统利用预训练的词向量模型和意图分类神经网络模型对用户输入进行深入分析，准确识别用户意图，并通过改进的决策树算法进行智能决策，生成符合用户需求的交互内容。同时，系统能够收集用户反馈，动态优化决策树模型参数，进一步提升系统性能。
58、此外，该系统的特征提取模块能够从用户输入中提取关键特征，并结合历史交互数据计算输入相似度，为智能决策提供丰富的上下文信息。内容生成模块能够根据决策结果，从预定义模板库中选择合本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于人工智能的交互系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的交互系统，其特征在于，所述历史数据存储模块存储每次交互的记录为：
3.根据权利要求2所述的基于人工智能的交互系统，其特征在于，所述特征提取模块包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的基于人工智能的交互系统，其特征在于，所述智能决策模块的改进决策树算法包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的基于人工智能的交互系统，其特征在于，所述内容生成模块包括以下步骤：
6.根据权利要求5所述的基于人工智能的交互系统，其特征在于，所述反馈优化模块包括以下步骤：
7.根据权利要求6所述的基于人工智能的交互系统，其特征在于，在意图分类神经网络模型训练过程中，采用交叉熵损失函数，损失函数公式为：
8.根据权利要求7所述的基于人工智能的交互系统，其特征在于，在决策树生成过程中，采用预剪枝策略，当节点的信息增益率小于设定阈值时，停止对该节点的分裂。
9.一种基于人工智能的交互方法，其特征在于，包括：
【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的交互系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的交互系统，其特征在于，所述历史数据存储模块存储每次交互的记录为：
3.根据权利要求2所述的基于人工智能的交互系统，其特征在于，所述特征提取模块包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的基于人工智能的交互系统，其特征在于，所述智能决策模块的改进决策树算法包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的基于人工智能的交互系统，其特征在于，所述内容生成模块包括以...
【专利技术属性】
技术研发人员：邹迁，
申请(专利权)人：北京算盘工业科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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