用于智能搜索引擎的方法和系统与流程

所公开的实施方案总体上涉及聊天机器人，并且更具体地涉及针对搜索引擎的用户查询生成准确聊天机器人前端响应。

背景技术：

1、聊天机器人是自动聊天界面，用户可以在其中输入问题或另一种类的查询，并在一个模仿与另一个人交互的界面中接收到来自自动系统的答案。用户的查询有时被称为“话语”。运行聊天机器人的难点在于基于话语来解读用户的意图。运行聊天机器人的另一个难点在于编程人工智能以基于意图来针对话语选择适当的响应。聊天机器人的服务对象广泛，用户可能会询问的领域也很广，因此可能很难对用户的意图做出准确预测和预期，和/或在广泛的答案数据库中定位正确答案。因此，可能期望聊天机器人可以更准确地预测意图并基于意图进行关键词搜索。还可能期望聊天机器人知道用户是谁和/或用户使用聊天机器人进行的先前活动。

技术实现思路

1、一个或多个计算机的系统可以被配置成借助于在系统上安装在操作时使或使系统执行动作的软件、固件、硬件或其组合来执行特定操作或动作。一个或多个计算机程序可以被配置成借助于包括指令来执行特定操作或动作，所述指令在被数据处理设备执行时使所述设备执行所述动作。一个总体方面包括一种用于处理由用户进行的用户输入的方法。所述方法还包括通过用户输入界面接收所述用户输入，其中所述用户输入含有用于信息的自然语言请求。所述方法还包括对所述用户输入使用训练的自然语言处理模型，识别与所述用户输入相关联的意图，其中所述训练的自然语言处理模型可以包括变换器模型，并且其中所述训练的自然语言处理模型进一步将所述用户对聊天机器人的先前用户输入的至少一部分视为用于识别所述意图的输入。所述方法还包括使用意图，识别与所述用户输入相关联的域，其中所述域表示所述用户输入的主题焦点。所述方法还包括从与所述域相关联的缩写集中识别出所述用户输入中使用的缩写。所述方法还包括识别所述用户输入中含有的至少两个关键词，其中识别至少两个关键词可以包括考虑识别出的缩写是否是关键词。所述方法还包括在与所述域有关的潜在答案的数据库中搜索所述关键词。所述方法还包括识别与所述至少两个关键词相关联的潜在答案。所述方法还包括生成所述潜在答案的自然语言摘要。所述方法还包括将所述摘要输出到所述搜索界面，以显示给所述用户。此方面的其它实施例包括各自被配置成执行所述方法的动作的对应计算机系统、设备和记录在一个或多个计算机存储装置上的计算机程序。

2、实施方案可以包括以下特征中的一个或多个特征。在所述方法中，其中所述接收所述用户输入的步骤包括在所述用户已经结束输入所述用户输入之前，使用所述训练的自然语言处理模型执行所述用户输入的自动完成。所述接收所述用户输入的步骤包括基于已经接收到所述用户输入的一部分来使用所述自然语言处理模型生成一个或多个用于用户输入的推荐。所述训练的自然语言处理模型查询所述用户响应数据库，作为考虑所述用户对所述搜索界面的先前用户输入的至少一部分的步骤的一部分。所述方法可以包括向所述用户请求第二输入以指示所述自然语言摘要是否针对所述用户输入提供了令人满意的响应的步骤。所描述技术的实施方案可以包括硬件、方法或过程或者在计算机可访问介质上的计算机软件。

3、本技术公开了与以下带编号的条款相对应的主题：

4、（a1）一种用于通过利用机器学习的搜索界面来处理由用户进行的用户输入并生成响应的计算机实施的方法，所述计算机实施的方法包含：通过计算机网络为用户托管用户搜索界面；通过所述用户搜索界面接收所述用户输入，其中所述用户输入含有用于信息的自然语言请求；对所述用户输入使用机器学习训练的自然语言处理模型，识别与所述用户输入相关联的意图，其中所述训练的自然语言处理模型包含变换器模型，并且其中所述训练的自然语言处理模型进一步将所述用户对所述搜索界面的先前用户输入的至少一部分视为用于识别所述意图的输入；通过以下方式，基于所述意图来识别与所述用户输入相关联的域：遍历包含表示域的节点和表示所述域之间的关系的边的图数据结构，其中每个域表示选自患者记录、保险索赔和业务度量的一类特定于业务的数据，以及基于识别出的意图来从所述图数据结构中选择域节点；从存储特定于域的缩写映射的数据库中访问与所选域节点相关联的缩写定义集；通过将所述用户输入中使用的缩写用所述缩写的来自所访问的缩写定义集中的对应定义替代来扩展所述缩写；基于扩展的缩写来识别所述用户输入中含有的至少两个关键词；使用a搜索算法来搜索所述图数据结构，以：识别含有与所述所选域节点和所述至少两个关键词相关联的潜在答案的节点，并且确定通往每个识别出的答案节点的最短路径；响应于检测到域节点、缩写映射与答案节点之间的所存储的关系发生变化而更新所述图数据结构；生成将从所述答案节点中识别出的所述潜在答案组合为单个响应的自然语言摘要；以及将所述自然语言摘要输出到所述搜索界面，以显示给所述用户。

5、（a2）根据条款（a1）所述的方法，其中所述接收所述用户输入的步骤包括在所述用户已经结束输入所述用户输入之前，使用所述训练的自然语言处理模型执行所述用户输入的自动完成。

6、（a3）根据条款（a1）所述的方法，其中所述接收所述用户输入的步骤包括基于已经接收到所述用户输入的一部分来使用所述训练的自然语言处理模型生成一个或多个用于用户输入的推荐。

7、（a4）根据条款（a1）至（a3）中任一项所述的方法，其进一步包含将与有关于所述用户的数据相关联的所述用户输入保存在用户响应数据库中的步骤，其中所述训练的自然语言处理模型查询所述用户响应数据库，作为考虑所述用户对所述搜索界面的先前用户输入的至少一部分的步骤的一部分。

8、（a5）根据条款（a1）至（a4）中任一项所述的方法，其进一步包含向所述用户请求第二输入以指示所述自然语言摘要是否针对所述用户输入提供了令人满意的响应的步骤。

9、（a6）根据条款（a1）至（a5）中任一项所述的方法，其中所述训练的自然语言处理模型包含变换器模型。

10、（b1）一种计算机可读介质，其含有指令，所述指令在由处理器执行时使所述处理器执行一种用于通过利用机器学习的搜索界面来处理由用户进行的用户输入并生成响应的方法，所述方法包含：通过计算机网络为用户托管用户搜索界面；通过所述用户搜索界面接收所述用户输入，其中所述用户输入含有用于信息的自然语言请求；对所述用户输入使用机器学习训练的自然语言处理模型，识别与所述用户输入相关联的意图，其中所述训练的自然语言处理模型将所述用户对所述用户搜索界面的先前用户输入的至少一部分视为用于识别所述意图的输入；通过以下方式，基于所述意图来识别与所述用户输入相关联的域：遍历包含表示域的节点和表示所述域之间的关系的边的图数据结构，其中每个域表示选自患者记录、保险索赔和业务度量的一类特定于业务的数据，以及基于识别出的意图来从所述图数据结构中选择域节点；从存储特定于域的缩写映射的数据库中访问与所选域节点相关联的缩写定义集；通过将所述用户输入中使用的缩写用所述缩写的来自所访问的缩写定义集中的对应定义替代来扩展所述缩写；基于扩展的缩写来识别所述用户输入中含有的至少两个关键词；使用a搜索算法来搜索所述图数据结构，以：识别含有与所述所选域节点和所述至少两个关键词相关联的潜在答案的节点，并且确定通往每个识别出的答案节点的最短路径；响应于检测到域节点、缩写映射与答案节点之间的所存储的关系发生变化而更新所述图数据结构；生成将从所述答案节点中识别出的所述潜在答案组合为单个响应的自然语言摘要；以及将所述自然语言摘要输出到所述用户搜索界面，以显示给所述用户。

11、（b2）根据条款（b1）所述的介质，其中所述训练的自然语言处理模型包含变换器模型。

12、（b3）根据条款（b1）至（b2）中任一项所述的介质，其中所述识别关键词的步骤包含识别至少两个关键词，并且其中所述识别与所述关键词相关联的潜在答案的步骤包含识别与所述至少两个关键词中的两者相关联的潜在答案。

13、（b4）根据条款（b1）至（b3）中任一项所述的介质，其中所述接收所述用户输入的步骤包括在所述用户已经结束输入所述用户输入之前，使用所述训练的自然语言处理模型执行所述用户输入的自动完成。

14、（b5）根据条款（b1）至（b4）中任一项所述的介质，其中所述接收所述用户输入的步骤包括基于已经接收到所述用户输入的一部分来使用所述训练的自然语言处理模型生成一个或多个用于用户输入的推荐。

15、（b6）根据条款（b1）至（b5）中任一项所述的介质，其中所述方法进一步包含将与有关于所述用户的数据相关联的所述用户输入保存在用户响应数据库中的步骤，其中所述训练的自然语言处理模型查询所述用户响应数据库，作为考虑所述用户对所述用户搜索界面的先前用户输入的至少一部分的步骤的一部分。

16、（b7）根据条款（b1）至（b6）中任一项所述的介质，其中所述方法进一步包含向所述用户请求第二输入以指示所述自然语言摘要是否针对所述用户输入提供了令人满意的响应的步骤。

17、（c1）一种系统，其包含：非暂时性存储器；处理器，所述处理器与所述非暂时性存储器通信耦合，其中所述处理器被配置成读取指令集，以：通过计算机网络为用户托管用户搜索界面；通过所述用户搜索界面接收用户输入，其中所述用户输入含有用于信息的自然语言请求；对所述用户输入使用机器学习训练的自然语言处理模型，识别与所述用户输入相关联的意图，其中所述训练的自然语言处理模型将所述用户对所述用户搜索界面的先前用户输入的至少一部分视为用于识别所述意图的输入；通过以下方式，基于所述意图来识别与所述用户输入相关联的域：遍历包含表示域的节点和表示所述域之间的关系的边的图数据结构，其中每个域表示选自患者记录、保险索赔和业务度量的一类特定于业务的数据，以及基于识别出的意图来从所述图数据结构中选择域节点；从存储特定于域的缩写映射的数据库中访问与所选域节点相关联的缩写定义集；通过将所述用户输入中使用的缩写用所述缩写的来自所访问的缩写定义集中的对应定义替代来扩展所述缩写；基于扩展的缩写来识别所述用户输入中含有的至少两个关键词；使用a搜索算法来搜索所述图数据结构，以：识别含有与所述所选域节点和所述至少两个关键词相关联的潜在答案的节点，并且确定通往每个识别出的答案节点的最短路径；响应于检测到域节点、缩写映射与答案节点之间的所存储的关系发生变化而更新所述图数据结构；生成将从所述答案节点中识别出的所述潜在答案组合为单个响应的自然语言摘要；以及将所述自然语言摘要输出到所述用户搜索界面，以显示给所述用户。

18、（c2）根据条款（c1）所述的系统，其中所述训练的自然语言处理模型包含变换器模型。

19、（c3）根据条款（c1）至（c2）中任一项所述的系统，其中所述识别关键词的步骤包含识别至少两个关键词，并且其中所述识别与所述关键词相关联的潜在答案的步骤包含识别与所述至少两个关键词中的两者相关联的潜在答案。

20、（c4）根据条款（c1）至（c3）中任一项所述的系统，其中所述接收所述用户输入的步骤包括在所述用户已经结束输入所述用户输入之前，使用所述训练的自然语言处理模型执行所述用户输入的自动完成。

21、（c5）根据条款（c1）至（c4）中任一项所述的系统，其中所述接收所述用户输入的步骤包括基于已经接收到所述用户输入的一部分来使用所述训练的自然语言处理模型生成一个或多个用于用户输入的推荐。

22、（c6）根据条款（c1）至（c5）中任一项所述的系统，其中所述处理器被进一步配置成读取指令集，以将与有关于所述用户的数据相关联的所述用户输入保存在用户响应数据库中，其中所述训练的自然语言处理模型查询所述用户响应数据库，作为考虑所述用户对所述用户搜索界面的先前用户输入的至少一部分的步骤的一部分。

23、（c7）根据条款（c1）至（c6）中任一项所述的系统，其中所述处理器被配置成读取指令集，以向所述用户请求第二输入以指示所述自然语言摘要是否针对所述用户输入提供了令人满意的响应。