一种基于语言交互的机器人交互方法、系统、设备及介质与流程

本技术涉及机器人交互的，尤其是涉及一种基于语言交互的机器人交互方法、系统、设备及介质。

背景技术：

1、随着服务机器人技术的快速发展，人机语言交互已成为机器人应用的核心功能之一。现有的机器人交互方案通常侧重于自然语言理解的准确性或语音合成的流畅度，但在情感交互层面往往采用静态映射或简单的关键词匹配策略。然而，在实际交互过程中，机器人的预设情感表达可能与当前对话的逻辑语义不匹配，或者无法根据用户的实时情感反馈及环境场景的变化进行动态自适应调整。这种情感表达与语义逻辑、用户真实感受之间的割裂，导致机器人在复杂交互场景下容易出现情感回应生硬、错位甚至引发用户反感的情况，严重影响了人机交互的自然度与共情体验。

技术实现思路

1、为了解决上述中的至少一个技术问题，本技术提供了一种基于语言交互的机器人交互方法、系统、设备及介质。

2、第一方面，本技术提供的一种基于语言交互的机器人交互方法，采用如下的技术方案：

3、一种基于语言交互的机器人交互方法，包括：

4、采集机器人交互对象的语言信息以及预设时间段内的交互场景信息与情感交互反馈；

5、采集机器人根据所述语言信息将要回复的语言答复信息与附属情感信息；

6、根据预设因果关联记忆图谱库确定与所述语言信息相对应的因果答复信息；

7、对所述因果答复信息、所述语言答复信息、所述情感交互反馈以及所述附属情感信息进行综合校准分析，并根据分析结果对所述附属情感信息进行校准调整，得到调整后的附属情感信息；

8、根据所述调整后的附属情感信息以及所述语言答复信息生成语言交互指令，控制所述机器人与所述机器人交互对象进行语言交互。

9、本技术在一较佳示例中可以进一步配置为：所述对所述因果答复信息、所述语言答复信息、所述情感交互反馈以及所述附属情感信息进行综合校准分析，并根据分析结果对所述附属情感信息进行校准调整，得到调整后的附属情感信息，包括：

10、判断所述因果答复信息的语义是否与所述语言答复信息的语义相一致，若一致，则根据所述交互场景信息以及所述情感交互反馈确定所述机器人交互对象所对应的真实情感信息，并将所述附属情感信息以及所述真实情感信息分别输入至情感表达标准中进行情感值检测，得到与所述附属情感信息相对应的第一情感值以及与所述真实情感信息相对应的第二情感值；

11、判断所述第一情感值与所述第二情感值是否一致，若不一致，则确定所述第一情感值与所述第二情感值之间的情感差值，并基于情感差值对所述第一情感值进行情感度调整，得到调整后的附属情感信息。

12、本技术在一较佳示例中可以进一步配置为：所述判断所述因果答复信息的语义是否与所述语言答复信息的语义相一致，包括：

13、若所述因果答复信息的语义与所述语言答复信息的语义不一致，则根据所述因果答复信息对所述语言答复信息进行答复更新，得到更新后的语言答复信息；

14、检测历史时间段内是否存在因果答复信息的语义与所述语言答复信息的语义不一致的异常情况，若存在，则确定异常情况次数，并判断所述异常情况次数是否大于等于预设最大异常次数，若大于，则生成检修信息，并将所述检修信息发送至预设终端进行显示输出。

15、本技术在一较佳示例中可以进一步配置为：所述根据所述调整后的附属情感信息以及所述语言答复信息生成语言交互指令，控制所述机器人与所述机器人交互对象进行语言交互，之后还包括：

16、获取历史时间段第一情感值与所述第二情感值存在不一致的情感校准数据以及与所述情感校准数据相对应的交互场景信息；

17、将所述情感校准数据以及所述交互场景信息按照时间线进行情感异常分析，得到不同时间节点下每个场景干扰信息的情感偏差走势；

18、获取当前机器人在所述交互场景信息下的情感界定标准，并根据所述情感界定标准确定所述机器人在每个场景干扰信息下的情感输出值；

19、基于所述情感偏差走势对所述情感输出值进行校准更新，得到校准更新后的情感输出值；

20、根据所述校准更新后的情感输出值对所述情感界定标准进行更新，得到更新后的情感界定标准。

21、本技术在一较佳示例中可以进一步配置为：所述将所述情感校准数据以及所述交互场景信息按照时间线进行情感异常分析，得到不同时间节点下每个场景干扰信息的情感偏差走势，包括：

22、根据所述情感校准数据以及所述交互场景信息确定在不同交互场景下的首次交互异常的第一情感数据以及非首次交互异常的第二情感数据；

23、根据所述第一情感数据确定在不同交互场景的初级真实情感值与初级输出情感值，所述初级真实情感值为机器人交互对象 在与交互机器人交互后所反馈的交互异常情感值，所述初级输出情感值为交互机器人为机器人交互对象所提供的交互情感值；

24、根据所述第二情感数据确定在不同交互场景的次级真实情感值与次级输出情感值，所述次级真实情感值为机器人交互对象在与交互机器人交互后所反馈的交互异常情感值，所述次级真实情感值为交互机器人为机器人交互对象所提供的交互情感值；

25、分别将所述初级真实情感值与所述初级输出情感值、所述次级真实情感值与所述次级输出情感值按照交互场景进行数据整理，得到与所述初级真实情感值对应的第一情感信息以及与所述次级真实情感值对应的第二情感信息；

26、将所述第一情感信息与所述第二情感信息按照交互场景进行整合计算分析，得到不同交互场景下的场景干扰信息以及与所述场景干扰信息相对应的情感偏差数据；

27、将所述场景干扰信息以及所述情感偏差数据按照时间线进行整理分析，得到未来时间节点下每个场景干扰信息的情感情感偏差走势。

28、本技术在一较佳示例中可以进一步配置为：所述将所述第一情感信息与所述第二情感信息按照交互场景进行整合计算分析，得到不同交互场景下的场景干扰信息以及与所述场景干扰信息相对应的情感偏差数据，包括：

29、构建第一情感坐标系，所述第一情感坐标系的x轴为不同时间节点，所述第一情感坐标系的y轴为不同单位的情感数据，所述第一情感坐标系的z轴为不同交互场景参数；

30、将所述第一情感信息以及所述第二情感信息中的情感数据按照所述交互场景及时间线导入至所述第一情感坐标系中，得到与所述第一情感信息相对应的第一三维曲线以及与所述第二情感信息相对应的第二三维曲线；

31、分别筛选所述第一三维曲线中存在不重合的第一异常曲线以及所述第二三维曲线中存在不重合的第二异常曲线；

32、对所述第一异常曲线以及所述第二异常曲线进行场景获取分析，确定所述第一异常曲线所对应的第一场景干扰信息以及所述第二异常曲线所对应的第二场景干扰信息；

33、计算所述第一异常曲线所对应的第一情感偏差数据、所述第二异常曲线所对应的第二情感偏差数据；

34、分别对所述第一情感偏差数据与所述第一场景干扰信息、所述第二情感偏差数据与所述第二场景干扰信息进行整理，得到不同交互场景下的场景干扰信息以及与所述场景干扰信息相对应的情感偏差数据。

35、本技术在一较佳示例中可以进一步配置为：所述将所述场景干扰信息以及所述情感偏差数据按照时间线进行整理分析，得到未来时间节点下每个场景干扰信息的情感情感偏差走势，包括：

36、构建第二情感坐标系，所述第二情感坐标系的x轴为不同时间节点，所述第二情感坐标系的y轴为不同单位的情感偏差数据，所述第二情感坐标系的z轴为不同交互场景参数；

37、将所述场景干扰信息中的场景参数以及所述情感偏差数据按照时间线导入至所述第二情感坐标系中，得到第三三维曲线；

38、计算所述第三三维曲线在不同时间段内的曲线动态斜率，并对所述曲线动态斜率进行周期性变化分析，得到斜率变动周期；

39、根据所述斜率变动周期对所述第三三维曲线进行趋势预测，得到未来时间节点下每个场景干扰信息的情感情感偏差走势。

40、第二方面，本技术提供一种基于语言交互的机器人交互系统，采用如下的技术方案：

41、一种基于语言交互的机器人交互系统，包括：

42、第一采集模块，用于采集机器人交互对象的语言信息以及预设时间段内的交互场景信息与情感交互反馈；

43、第二采集模块，用于采集机器人根据所述语言信息将要回复的语言答复信息与附属情感信息；

44、答复确定模块，用于根据预设因果关联记忆图谱库确定与所述语言信息相对应的因果答复信息；

45、校准分析模块，用于对所述因果答复信息、所述语言答复信息、所述情感交互反馈以及所述附属情感信息进行综合校准分析，并根据分析结果对所述附属情感信息进行校准调整，得到调整后的附属情感信息；

46、交互控制模块，用于根据所述调整后的附属情感信息以及所述语言答复信息生成语言交互指令，控制所述机器人与所述机器人交互对象进行语言交互。

47、在一种可能的实现方式中，所述校准分析模块在对所述因果答复信息、所述语言答复信息、所述情感交互反馈以及所述附属情感信息进行综合校准分析，并根据分析结果对所述附属情感信息进行校准调整，得到调整后的附属情感信息时，具体用于：

48、判断所述因果答复信息的语义是否与所述语言答复信息的语义相一致，若一致，则根据所述交互场景信息以及所述情感交互反馈确定所述机器人交互对象所对应的真实情感信息，并将所述附属情感信息以及所述真实情感信息分别输入至情感表达标准中进行情感值检测，得到与所述附属情感信息相对应的第一情感值以及与所述真实情感信息相对应的第二情感值；

49、判断所述第一情感值与所述第二情感值是否一致，若不一致，则确定所述第一情感值与所述第二情感值之间的情感差值，并基于情感差值对所述第一情感值进行情感度调整，得到调整后的附属情感信息。

50、在另一种可能的实现方式中，所述校准分析模块在判断所述因果答复信息的语义是否与所述语言答复信息的语义相一致时，具体用于：

51、若所述因果答复信息的语义与所述语言答复信息的语义不一致，则根据所述因果答复信息对所述语言答复信息进行答复更新，得到更新后的语言答复信息；

52、检测历史时间段内是否存在因果答复信息的语义与所述语言答复信息的语义不一致的异常情况，若存在，则确定异常情况次数，并判断所述异常情况次数是否大于等于预设最大异常次数，若大于，则生成检修信息，并将所述检修信息发送至预设终端进行显示输出。

53、在另一种可能的实现方式中，所述系统还包括：信息获取模块、异常分析模块、输出确定模块、输出更新模块以及标准更新模块，其中，

54、所述信息获取模块，用于获取历史时间段第一情感值与所述第二情感值存在不一致的情感校准数据以及与所述情感校准数据相对应的交互场景信息；

55、所述异常分析模块，用于将所述情感校准数据以及所述交互场景信息按照时间线进行情感异常分析，得到不同时间节点下每个场景干扰信息的情感偏差走势；

56、所述输出确定模块，用于获取当前机器人在所述交互场景信息下的情感界定标准，并根据所述情感界定标准确定所述机器人在每个场景干扰信息下的情感输出值；

57、所述输出更新模块，用于基于所述情感偏差走势对所述情感输出值进行校准更新，得到校准更新后的情感输出值；

58、所述标准更新模块，用于根据所述校准更新后的情感输出值对所述情感界定标准进行更新，得到更新后的情感界定标准。

59、在另一种可能的实现方式中，所述异常分析模块在将所述情感校准数据以及所述交互场景信息按照时间线进行情感异常分析，得到不同时间节点下每个场景干扰信息的情感偏差走势时，具体用于：

60、根据所述情感校准数据以及所述交互场景信息确定在不同交互场景下的首次交互异常的第一情感数据以及非首次交互异常的第二情感数据；

61、根据所述第一情感数据确定在不同交互场景的初级真实情感值与初级输出情感值，所述初级真实情感值为机器人交互对象 在与交互机器人交互后所反馈的交互异常情感值，所述初级输出情感值为交互机器人为机器人交互对象所提供的交互情感值；

62、根据所述第二情感数据确定在不同交互场景的次级真实情感值与次级输出情感值，所述次级真实情感值为机器人交互对象在与交互机器人交互后所反馈的交互异常情感值，所述次级真实情感值为交互机器人为机器人交互对象所提供的交互情感值；

63、分别将所述初级真实情感值与所述初级输出情感值、所述次级真实情感值与所述次级输出情感值按照交互场景进行数据整理，得到与所述初级真实情感值对应的第一情感信息以及与所述次级真实情感值对应的第二情感信息；

64、将所述第一情感信息与所述第二情感信息按照交互场景进行整合计算分析，得到不同交互场景下的场景干扰信息以及与所述场景干扰信息相对应的情感偏差数据；

65、将所述场景干扰信息以及所述情感偏差数据按照时间线进行整理分析，得到未来时间节点下每个场景干扰信息的情感情感偏差走势。

66、在另一种可能的实现方式中，所述异常分析模块在将所述第一情感信息与所述第二情感信息按照交互场景进行整合计算分析，得到不同交互场景下的场景干扰信息以及与所述场景干扰信息相对应的情感偏差数据时，具体用于：

67、构建第一情感坐标系，所述第一情感坐标系的x轴为不同时间节点，所述第一情感坐标系的y轴为不同单位的情感数据，所述第一情感坐标系的z轴为不同交互场景参数；

68、将所述第一情感信息以及所述第二情感信息中的情感数据按照所述交互场景及时间线导入至所述第一情感坐标系中，得到与所述第一情感信息相对应的第一三维曲线以及与所述第二情感信息相对应的第二三维曲线；

69、分别筛选所述第一三维曲线中存在不重合的第一异常曲线以及所述第二三维曲线中存在不重合的第二异常曲线；

70、对所述第一异常曲线以及所述第二异常曲线进行场景获取分析，确定所述第一异常曲线所对应的第一场景干扰信息以及所述第二异常曲线所对应的第二场景干扰信息；

71、计算所述第一异常曲线所对应的第一情感偏差数据、所述第二异常曲线所对应的第二情感偏差数据；

72、分别对所述第一情感偏差数据与所述第一场景干扰信息、所述第二情感偏差数据与所述第二场景干扰信息进行整理，得到不同交互场景下的场景干扰信息以及与所述场景干扰信息相对应的情感偏差数据。

73、在另一种可能的实现方式中，所述异常分析模块在将所述场景干扰信息以及所述情感偏差数据按照时间线进行整理分析，得到未来时间节点下每个场景干扰信息的情感情感偏差走势时，具体用于：

74、构建第二情感坐标系，所述第二情感坐标系的x轴为不同时间节点，所述第二情感坐标系的y轴为不同单位的情感偏差数据，所述第二情感坐标系的z轴为不同交互场景参数；

75、将所述场景干扰信息中的场景参数以及所述情感偏差数据按照时间线导入至所述第二情感坐标系中，得到第三三维曲线；

76、计算所述第三三维曲线在不同时间段内的曲线动态斜率，并对所述曲线动态斜率进行周期性变化分析，得到斜率变动周期；

77、根据所述斜率变动周期对所述第三三维曲线进行趋势预测，得到未来时间节点下每个场景干扰信息的情感情感偏差走势。

78、第三方面，本技术提供一种电子设备，采用如下技术方案：

79、一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述的一种基于语言交互的机器人交互方法的步骤。

80、第四方面，本技术是提供计算机存储介质，如下技术方案：

81、一种计算机可读存储介质，所述一种计算机可读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实现上述一种基于语言交互的机器人交互方法的步骤。

82、综上所述，本技术具有以下有益技术效果：

83、通过构建包含因果关联记忆图谱库的综合校准机制，将机器人的语言答复与其内在因果逻辑、用户的实时情感反馈及环境场景信息进行深度融合分析。该方法不仅解决了传统交互中情感表达与语义逻辑脱节的问题，还通过量化情感差值实现了附属情感信息的精准动态调整。进一步地，本技术利用历史交互数据构建三维情感坐标系，分析场景干扰下的情感偏差走势与周期性规律，并据此自适应更新情感界定标准。这种“实时校准+长期进化”的双重机制，显著提升了机器人在复杂多变场景下情感交互的准确性、自然度与环境适应性，有效增强了人机交互的共情体验与智能化水平。