基于人工智能的会话方法、装置、可读存储介质及机器人与流程

1.本发明属于人工智能技术领域，尤其涉及一种基于人工智能的会话方法、装置、计算机可读存储介质及机器人。


背景技术：

2.随着人工智能技术的不断发展，具有与客户进行自然语言交流功能的会话机器人在企业客服中得到了广泛的应用，这些会话机器人使用自然语言处理(natural language processing,nlp)技术，可以依据事先制定好的话术策略与客户进行沟通，为客户提供相应的服务，极大提高了客服工作的效率。
3.但是，客户在与会话机器人的沟通过程中，其会话中往往会包括丰富的信息量，而现有的会话机器人往往仅能从中提取部分的信息，而大量的有效信息被浪费。例如，会话中往往存在很多与时间有关的信息，这些时间信息被淹没在会话中，而不能有效地指导会话机器人提供更加精准贴切的服务。因此，如何进一步提高会话机器人对时间信息的利用率成为了一个亟待解决的技术问题。


技术实现要素：

4.有鉴于此，本发明实施例提供了一种基于人工智能的会话方法、装置、计算机可读存储介质及机器人，以解决现有的会话方法对时间信息的利用率较低的问题。
5.本发明实施例的第一方面提供了一种基于人工智能的会话方法，可以包括：
6.接收终端设备发送的客户会话请求信息，并提取所述客户会话请求信息中的目标客户标识；
7.在预设的客户数据库中查找候选时间信息集合；所述候选时间信息集合为由与所述目标客户标识对应的各条时间信息组成的集合；
8.根据所述候选时间信息集合生成第一会话语句，并向所述终端设备发送所述第一会话语句；所述第一会话语句中包括所述候选时间信息集合中的各条时间信息；
9.接收所述终端设备基于所述第一会话语句反馈的第二会话语句，并提取所述第二会话语句中的时间信息；
10.在所述候选时间信息集合中查找目标时间信息；所述目标时间信息为与所述第二会话语句中的时间信息匹配的时间信息；
11.在预设的话术策略库中查找优选话术策略，并根据所述优选话术策略进行会话；所述优选话术策略为与所述目标时间信息对应的话术策略。
12.在第一方面的一种具体实现方式中，所述在预设的客户数据库中查找候选时间信息集合，包括：
13.确定与所述目标客户标识对应的客户类型；
14.在所述客户数据库中查找目标子库；所述目标子库为与确定的所述客户类型对应的子库；
15.在所述目标子库中查找与所述目标客户标识对应的客户信息；
16.从查找到的所述客户信息中提取各条时间信息，组成所述候选时间信息集合。
17.在第一方面的一种具体实现方式中，所述在所述候选时间信息集合中查找目标时间信息，包括：
18.分别计算所述第二会话语句中的时间信息与所述候选时间信息集合中的各条时间信息之间的时间差值；
19.根据所述第二会话语句中的时间信息与所述候选时间信息集合中的各条时间信息之间的时间差值，在所述候选时间信息集合中查找所述目标时间信息。
20.在第一方面的一种具体实现方式中，所述分别计算所述第二会话语句中的时间信息与所述候选时间信息集合中的各条时间信息之间的时间差值，包括：
21.根据下式分别计算所述第二会话语句中的时间信息与所述候选时间信息集合中的各条时间信息之间的时间差值：
22.timegapm＝abs(custimeinfo－candtimeinfom)
23.其中，custimeinfo为所述第二会话语句中的时间信息，m为所述候选时间信息集合中的各条时间信息的序号，1≤m≤m，m为所述候选时间信息集合中的时间信息的总条数，candtimeinfom为所述候选时间信息集合中的第m条时间信息，abs为求绝对值函数，timegapm为所述第二会话语句中的时间信息与所述候选时间信息集合中的第m条时间信息之间的时间差值。
24.在第一方面的一种具体实现方式中，所述根据所述第二会话语句中的时间信息与所述候选时间信息集合中的各条时间信息之间的时间差值，在所述候选时间信息集合中查找所述目标时间信息，包括：
25.根据下式确定所述目标时间信息：
26.tgttimeinfo＝argmin(timegap1、timegap2、
…
、timegapm、
…
、timegapm)
27.其中，m为所述候选时间信息集合中的各条时间信息的序号，1≤m≤m，m为所述候选时间信息集合中的时间信息的总条数，timegapm为所述第二会话语句中的时间信息与所述候选时间信息集合中的第m条时间信息之间的时间差值，argmin为最小自变量函数，tgttimeinfo为所述目标时间信息在所述候选时间信息集合中的序号。
28.在第一方面的一种具体实现方式中，所述根据所述候选时间信息集合生成第一会话语句，并向所述终端设备发送所述第一会话语句，包括：
29.若会话为文本形式，则直接将生成的所述第一会话语句以文本形式发送至所述终端设备；
30.若会话为语音形式，则采用预设的从文本到语音技术将所述第一会话语句由文本转换为语音，并将所述第一会话语句以语音形式发送至所述终端设备。
31.在第一方面的一种具体实现方式中，所述接收所述终端设备基于所述第一会话语句反馈的第二会话语句，并提取所述第二会话语句中的时间信息，包括：
32.若会话为文本形式，则直接提取所述第二会话语句中的时间信息；
33.若会话为语音形式，则采用预设的自动语音识别技术将所述第二会话语句由语音转换为文本，并提取所述第二会话语句中的时间信息。
34.本发明实施例的第二方面提供了一种基于人工智能的会话装置，可以包括：
35.会话请求接收模块，用于接收终端设备发送的客户会话请求信息，并提取所述客户会话请求信息中的目标客户标识；
36.候选时间信息查找模块，用于在预设的客户数据库中查找候选时间信息集合；所述候选时间信息集合为由与所述目标客户标识对应的各条时间信息组成的集合；
37.第一会话语句发送模块，用于根据所述候选时间信息集合生成第一会话语句，并向所述终端设备发送所述第一会话语句；所述第一会话语句中包括所述候选时间信息集合中的各条时间信息；
38.第二会话语句接收模块，用于接收所述终端设备基于所述第一会话语句反馈的第二会话语句，并提取所述第二会话语句中的时间信息；
39.目标时间信息查找模块，用于在所述候选时间信息集合中查找目标时间信息；所述目标时间信息为与所述第二会话语句中的时间信息匹配的时间信息；
40.优选话术策略查找模块，用于在预设的话术策略库中查找优选话术策略，并根据所述优选话术策略进行会话；所述优选话术策略为与所述目标时间信息对应的话术策略。
41.在第二方面的一种具体实现方式中，所述候选时间信息查找模块可以包括：
42.客户类型确定单元，用于确定与所述目标客户标识对应的客户类型；
43.目标子库查找单元，用于在所述客户数据库中查找目标子库；所述目标子库为与确定的所述客户类型对应的子库；
44.客户信息查找单元，用于在所述目标子库中查找与所述目标客户标识对应的客户信息；
45.时间信息提取单元，用于从查找到的所述客户信息中提取各条时间信息，组成所述候选时间信息集合。
46.在第二方面的一种具体实现方式中，所述目标时间信息查找模块可以包括：
47.时间差值计算单元，用于分别计算所述第二会话语句中的时间信息与所述候选时间信息集合中的各条时间信息之间的时间差值；
48.目标时间信息查找单元，用于根据所述第二会话语句中的时间信息与所述候选时间信息集合中的各条时间信息之间的时间差值，在所述候选时间信息集合中查找所述目标时间信息。
49.在第二方面的一种具体实现方式中，所述时间差值计算单元可以具体用于根据下式分别计算所述第二会话语句中的时间信息与所述候选时间信息集合中的各条时间信息之间的时间差值：
50.timegapm＝abs(custimeinfo－candtimeinfom)
51.其中，custimeinfo为所述第二会话语句中的时间信息，m为所述候选时间信息集合中的各条时间信息的序号，1≤m≤m，m为所述候选时间信息集合中的时间信息的总条数，candtimeinfom为所述候选时间信息集合中的第m条时间信息，abs为求绝对值函数，timegapm为所述第二会话语句中的时间信息与所述候选时间信息集合中的第m条时间信息之间的时间差值。
52.在第二方面的一种具体实现方式中，所述目标时间信息查找单元可以具体用于根据下式确定所述目标时间信息：
53.tgttimeinfo＝argmin(timegap1、timegap2、
…
、timegapm、
…
、timegapm)
54.其中，m为所述候选时间信息集合中的各条时间信息的序号，1≤m≤m，m为所述候选时间信息集合中的时间信息的总条数，timegapm为所述第二会话语句中的时间信息与所述候选时间信息集合中的第m条时间信息之间的时间差值，argmin为最小自变量函数，tgttimeinfo为所述目标时间信息在所述候选时间信息集合中的序号。
55.在第二方面的一种具体实现方式中，所述第一会话语句发送模块可以包括：
56.第一处理单元，用于若会话为文本形式，则直接将生成的所述第一会话语句以文本形式发送至所述终端设备；
57.第二处理单元，用于若会话为语音形式，则采用预设的从文本到语音技术将所述第一会话语句由文本转换为语音，并将所述第一会话语句以语音形式发送至所述终端设备。
58.在第二方面的一种具体实现方式中，所述第二会话语句接收模块可以包括：
59.第三处理单元，用于若会话为文本形式，则直接提取所述第二会话语句中的时间信息；
60.第四处理单元，用于若会话为语音形式，则采用预设的自动语音识别技术将所述第二会话语句由语音转换为文本，并提取所述第二会话语句中的时间信息。
61.本发明实施例的第三方面提供了一种计算机可读存储介质，所述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任一种基于人工智能的会话方法的步骤。
62.本发明实施例的第四方面提供了一种机器人，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任一种基于人工智能的会话方法的步骤。
63.本发明实施例的第五方面提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在机器人上运行时，使得机器人执行上述任一种基于人工智能的会话方法的步骤。
64.本发明实施例与现有技术相比存在的有益效果是：本发明实施例接收终端设备发送的客户会话请求信息，并提取所述客户会话请求信息中的目标客户标识；在预设的客户数据库中查找候选时间信息集合；所述候选时间信息集合为由与所述目标客户标识对应的各条时间信息组成的集合；根据所述候选时间信息集合生成第一会话语句，并向所述终端设备发送所述第一会话语句；所述第一会话语句中包括所述候选时间信息集合中的各条时间信息；接收所述终端设备基于所述第一会话语句反馈的第二会话语句，并提取所述第二会话语句中的时间信息；在所述候选时间信息集合中查找目标时间信息；所述目标时间信息为与所述第二会话语句中的时间信息匹配的时间信息；在预设的话术策略库中查找优选话术策略，并根据所述优选话术策略进行会话；所述优选话术策略为与所述目标时间信息对应的话术策略。通过本发明实施例，可以提取会话中的时间信息，并据此选取相应的话术策略，从而可以提高会话机器人对时间信息的利用率，为客户提供更加精准贴切的服务。
附图说明
65.为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些
附图获得其它的附图。
66.图1为本发明实施例中一种基于人工智能的会话方法的一个实施例流程图；
67.图2为本发明实施例中一种基于人工智能的会话装置的一个实施例结构图；
68.图3为本发明实施例中一种机器人的示意框图。
具体实施方式
69.为使得本发明的发明目的、特征、优点能够更加的明显和易懂，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，下面所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而非全部的实施例。基于本发明中的实施例，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它实施例，都属于本发明保护的范围。
70.本发明实施例可以基于人工智能技术对相关的数据进行获取和处理。其中，人工智能(artificial intelligence，ai)是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。
71.人工智能基础技术一般包括如传感器、专用人工智能芯片、云计算、分布式存储、大数据处理技术、操作/交互系统、机电一体化等技术。人工智能软件技术主要包括计算机视觉技术、机器人技术、生物识别技术、语音处理技术、自然语言处理技术以及机器学习/深度学习等几大方向。
72.本发明实施例的执行主体可以为基于人工智能的会话机器人，用于执行本发明实施例中的基于人工智能的会话方法。所述会话机器人可以部署在预设的服务器中，所述服务器可以是独立的服务器，也可以是提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、内容分发网络(content delivery network，cdn)、以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器。
73.请参阅图1，本发明实施例中一种基于人工智能的会话方法的一个实施例可以包括：
74.步骤s101、接收终端设备发送的客户会话请求信息，并提取所述客户会话请求信息中的目标客户标识。
75.所述终端设备为客户所使用的手机、平板、电脑等可以与所述机器人建立通信连接并进行会话的设备。所述客户与所述机器人之间的会话可以基于预设的即时通讯(instant messaging，im)客户端进行，也可以基于预设的会话初始协议(session initiation protocol，sip)进行。会话可以是文本的形式，也可以是语音的形式。
76.当所述客户需要与所述机器人进行会话时，可以通过所述终端设备向所述机器人发送客户会话请求信息，在该信息中携带了所述客户的客户标识(id)。所述机器人在接收到所述客户会话请求信息之后，可以从中提取客户标识，将其作为目标客户标识。
77.步骤s102、在预设的客户数据库中查找候选时间信息集合。
78.所述候选时间信息集合为由与所述目标客户标识对应的各条时间信息组成的集合。
79.所述客户数据库为存储各个客户的客户信息的数据库，客户信息中可以包括客户
标识、姓名、年龄、性别等各条基础信息，还可以包括客户的保险到期日、专属会员日等各条时间信息。
80.在本发明实施例的一种具体实现中，可以依次遍历所述客户数据库中的所有客户信息，直至查找到包含所述目标客户标识的客户信息，然后提取其中的各条时间信息，组成所述候选时间信息集合。
81.在本发明实施例的另一种具体实现中，为了加快查找速度，还可以将所述客户数据库按照客户类型划分为不同的子库，各个子库之间彼此独立，互不相关。
82.客户类型可以根据实际情况进行设置，例如，可以将客户划分为车险客户、寿险客户等类型，或者，可以将客户划分为普通客户、贵宾客户等类型，当然，也可以按照其它的规则进行客户类型的划分，本发明实施例对此不作具体限定。
83.客户类型与子库之间的对应关系可以根据实际情况进行动态配置，当有新的客户类型时，可以在数据库中未使用的空间中为该客户类型分配对应的使用空间，也即与该客户类型对应的子库；当有客户类型不再需要时，可以解除客户类型与子库之间的对应关系，并释放掉与该客户类型对应的子库所使用的数据库空间；当客户类型对应的子库空间不足时，可以为其进行子库扩容，在数据库中未使用的空间中为该客户类型分配新增的使用空间。本技术中的子库是一个逻辑上的概念，而非物理上的概念，某一客户类型所对应的子库不必是一段连续的物理存储空间，而可以是由多段不连续的物理存储空间所组成的集合。假设该子库共由n段不连续的物理存储空间组成，分别记为存储空间段1、存储空间段2、
…
、存储空间段n，则在存储空间段1的段尾存储了指向存储空间段2的段头的指针，在存储空间段2的段尾存储了指向存储空间段3的段头的指针，
…
，以此类推，从而形成一个在逻辑上连续的子库。
84.在这种情况下，若要在所述客户数据库中查找候选时间信息集合，首先可以确定与所述目标客户标识对应的客户类型，然后在所述客户数据库中查找目标子库，所述目标子库为与确定的所述客户类型对应的子库，最后，可以仅在所述目标子库中查找与所述目标客户标识对应的客户信息，从查找到的所述客户信息中提取各条时间信息，组成所述候选时间信息集合。
85.步骤s103、根据所述候选时间信息集合生成第一会话语句，并向所述终端设备发送所述第一会话语句。
86.所述第一会话语句中包括所述候选时间信息集合中的各条时间信息。
87.例如，若所述候选时间信息集合中共有两条时间信息，第一条时间信息为：车险到期日8月5日；第二条时间信息为：专属会员日7月10日。
88.则所述第一会话语句可以为“尊敬的客户您好，您的爱车的保险即将在8月5日到期，7月10日是您的专属会员日，我来给您播报一下您的专属优惠吧。”89.需要注意的是，以上第一会话语句仅为示例，也可以根据实际情况生成其它类似的第一会话语句，本发明实施例对此不作具体限定。
90.若会话是以文本的形式进行的，则可以直接将生成的所述第一会话语句以文本的形式发送至所述终端设备。
91.若会话是以语音的形式进行的，则可以采用从文本到语音(text to speech，tts)技术将所述第一会话语句由文本转换为语音。本发明实施例所使用的tts系统可以包括文
本分析、语音合成以及语音评价等几部分，其中，文本分析是指对输入文本进行语言学分析，逐句进行词汇的、语法的和语义的分析，以确定句子的低层结构和每个字的音素的组成，包括文本的断句、字词切分、多音字的处理、数字的处理、缩略语的处理等。语音合成是指把处理好的文本所对应的单字或短语从语音合成库中提取，把语言学描述转化成言语波形。语音评价是指对输出的语音从清晰度、自然度和连贯性等方面进行主观评价。清晰度是正确听辨有意义词语的百分率；自然度用来评价合成语音音质是否接近人说话的声音，合成词语的语调是否自然；连贯性用来评价合成语句是否流畅。
92.在完成文本到语音的转换之后，则可以将所述第一会话语句以语音的形式发送至所述终端设备。
93.步骤s104、接收所述终端设备基于所述第一会话语句反馈的第二会话语句，并提取所述第二会话语句中的时间信息。
94.所述客户在接收到所述第一会话语句之后，可以通过所述终端设备以第二会话语句进行回应。所述机器人在接收到所述第二会话语句之后，可以提取其中的时间信息。例如，所述第二回合语句若为“我准备8月份才买。”，则可以从中提取“8月”这一时间信息。
95.若会话是以文本的形式进行的，则可以直接提取所述第二会话语句中的时间信息。
96.若会话是以语音的形式进行的，则可以采用自动语音识别技术(automatic speech recognition，asr)技术将所述第二会话语句由语音转换为文本。本发明实施例中所使用的asr系统可以包含特征提取、声学模型，语言模型以及字典与解码四大部分，此外为了更有效地提取特征还可以对语音进行滤波、分帧等音频数据预处理工作，将需要分析的音频信号从原始信号中合适地提取出来；特征提取工作将语音从时域转换到频域，为声学模型提供合适的特征向量；声学模型中再根据声学特性计算每一个特征向量在声学特征上的得分；而语言模型则根据语言学相关的理论，计算该语音对应可能词组序列的概率；最后根据已有的字典，对词组序列进行解码，得到最后可能的文本。在完成语音到文本的转换之后，再提取所述第二会话语句中的时间信息。
97.步骤s105、在所述候选时间信息集合中查找目标时间信息。
98.所述目标时间信息为与所述第二会话语句中的时间信息匹配的时间信息。
99.在本发明实施例中，可以将所述目标时间信息分别与所述候选时间信息集合中的各条时间信息进行比较，将其中与所述目标时间信息最为接近的时间信息作为所述目标时间信息。
100.具体地，将所述第二会话语句中的时间信息记为custimeinfo，将所述候选时间信息集合中的各条时间信息分别记为candtimeinfo1、candtimeinfo2、
…
、candtimeinfom、
…
、candtimeinfom，其中，m为所述候选时间信息集合中的各条时间信息的序号，1≤m≤m，m为所述候选时间信息集合中的时间信息的总条数，candtimeinfom为所述候选时间信息集合中的第m条时间信息。
101.分别计算所述第二会话语句中的时间信息与所述候选时间信息集合中的各条时间信息之间的时间差值，即：
102.timegapm＝abs(custimeinfo－candtimeinfom)
103.其中，abs为求绝对值函数，timegapm为所述第二会话语句中的时间信息与所述候
选时间信息集合中的第m条时间信息之间的时间差值。
104.然后，根据所述第二会话语句中的时间信息与所述候选时间信息集合中的各条时间信息之间的时间差值，在所述候选时间信息集合中查找所述目标时间信息。
105.具体地，可以将所述候选时间信息集合中与所述目标时间信息之间的时间差值最小的时间信息作为所述目标时间信息，即：
106.tgttimeinfo＝argmin(timegap1、timegap2、
…
、timegapm、
…
、timegapm)
107.其中，argmin为最小自变量函数，tgttimeinfo为所述目标时间信息在所述候选时间信息集合中的序号。
108.需要注意的是，如果所述第二会话语句中的时间信息只有月份，而没有具体的日期，则与所述候选时间信息集合中的各条时间信息也只进行月份的比较。例如，若所述候选时间信息集合中共有两条时间信息，第一条时间信息为：车险到期日8月5日；第二条时间信息为：专属会员日7月10日。所述第二会话语句中的时间信息为8月，与第一条时间信息更为接近，则将第一条时间信息(即车险到期日8月5日)作为目标时间信息。
109.步骤s106、在预设的话术策略库中查找优选话术策略，并根据所述优选话术策略进行会话。
110.所述优选话术策略为与所述目标时间信息对应的话术策略。
111.在本发明实施例的一种具体实现中，可以预先建立一个话术策略库，在所述话术策略库中包括了各种话术策略，其中，每种话术策略均对应于某一时间信息，例如，话术策略1是针对保险到期日的话术策略，话术策略2是针对专属会员日的话术策略，等等。
112.在确定所述目标时间信息之后，则可在所述话术策略库中查找与所述目标时间信息对应的话术策略，将其作为所述优选话术策略，并根据所述优选话术策略进行会话。
113.综上所述，本发明实施例接收终端设备发送的客户会话请求信息，并提取所述客户会话请求信息中的目标客户标识；在预设的客户数据库中查找候选时间信息集合；所述候选时间信息集合为由与所述目标客户标识对应的各条时间信息组成的集合；根据所述候选时间信息集合生成第一会话语句，并向所述终端设备发送所述第一会话语句；所述第一会话语句中包括所述候选时间信息集合中的各条时间信息；接收所述终端设备基于所述第一会话语句反馈的第二会话语句，并提取所述第二会话语句中的时间信息；在所述候选时间信息集合中查找目标时间信息；所述目标时间信息为与所述第二会话语句中的时间信息匹配的时间信息；在预设的话术策略库中查找优选话术策略，并根据所述优选话术策略进行会话；所述优选话术策略为与所述目标时间信息对应的话术策略。通过本发明实施例，可以提取会话中的时间信息，并据此选取相应的话术策略，从而可以提高会话机器人对时间信息的利用率，为客户提供更加精准贴切的服务。
114.应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。
115.对应于上文实施例所述的一种基于人工智能的会话方法，图2示出了本发明实施例提供的一种基于人工智能的会话装置的一个实施例结构图。
116.本实施例中，一种基于人工智能的会话装置可以包括：
117.会话请求接收模块201，用于接收终端设备发送的客户会话请求信息，并提取所述
客户会话请求信息中的目标客户标识；
118.候选时间信息查找模块202，用于在预设的客户数据库中查找候选时间信息集合；所述候选时间信息集合为由与所述目标客户标识对应的各条时间信息组成的集合；
119.第一会话语句发送模块203，用于根据所述候选时间信息集合生成第一会话语句，并向所述终端设备发送所述第一会话语句；所述第一会话语句中包括所述候选时间信息集合中的各条时间信息；
120.第二会话语句接收模块204，用于接收所述终端设备基于所述第一会话语句反馈的第二会话语句，并提取所述第二会话语句中的时间信息；
121.目标时间信息查找模块205，用于在所述候选时间信息集合中查找目标时间信息；所述目标时间信息为与所述第二会话语句中的时间信息匹配的时间信息；
122.优选话术策略查找模块206，用于在预设的话术策略库中查找优选话术策略，并根据所述优选话术策略进行会话；所述优选话术策略为与所述目标时间信息对应的话术策略。
123.在本发明实施例的一种具体实现方式中，所述候选时间信息查找模块可以包括：
124.客户类型确定单元，用于确定与所述目标客户标识对应的客户类型；
125.目标子库查找单元，用于在所述客户数据库中查找目标子库；所述目标子库为与确定的所述客户类型对应的子库；
126.客户信息查找单元，用于在所述目标子库中查找与所述目标客户标识对应的客户信息；
127.时间信息提取单元，用于从查找到的所述客户信息中提取各条时间信息，组成所述候选时间信息集合。
128.在本发明实施例的一种具体实现方式中，所述目标时间信息查找模块可以包括：
129.时间差值计算单元，用于分别计算所述第二会话语句中的时间信息与所述候选时间信息集合中的各条时间信息之间的时间差值；
130.目标时间信息查找单元，用于根据所述第二会话语句中的时间信息与所述候选时间信息集合中的各条时间信息之间的时间差值，在所述候选时间信息集合中查找所述目标时间信息。
131.在本发明实施例的一种具体实现方式中，所述时间差值计算单元可以具体用于根据下式分别计算所述第二会话语句中的时间信息与所述候选时间信息集合中的各条时间信息之间的时间差值：
132.timegapm＝abs(custimeinfo－candtimeinfom)
133.其中，custimeinfo为所述第二会话语句中的时间信息，m为所述候选时间信息集合中的各条时间信息的序号，1≤m≤m，m为所述候选时间信息集合中的时间信息的总条数，candtimeinfom为所述候选时间信息集合中的第m条时间信息，abs为求绝对值函数，timegapm为所述第二会话语句中的时间信息与所述候选时间信息集合中的第m条时间信息之间的时间差值。
134.在本发明实施例的一种具体实现方式中，所述目标时间信息查找单元可以具体用于根据下式确定所述目标时间信息：
135.tgttimeinfo＝argmin(timegap1、timegap2、
…
、timegapm、
…
、timegapm)
136.其中，m为所述候选时间信息集合中的各条时间信息的序号，1≤m≤m，m为所述候选时间信息集合中的时间信息的总条数，timegapm为所述第二会话语句中的时间信息与所述候选时间信息集合中的第m条时间信息之间的时间差值，argmin为最小自变量函数，tgttimeinfo为所述目标时间信息在所述候选时间信息集合中的序号。
137.在本发明实施例的一种具体实现方式中，所述第一会话语句发送模块可以包括：
138.第一处理单元，用于若会话为文本形式，则直接将生成的所述第一会话语句以文本形式发送至所述终端设备；
139.第二处理单元，用于若会话为语音形式，则采用预设的从文本到语音技术将所述第一会话语句由文本转换为语音，并将所述第一会话语句以语音形式发送至所述终端设备。
140.在本发明实施例的一种具体实现方式中，所述第二会话语句接收模块可以包括：
141.第三处理单元，用于若会话为文本形式，则直接提取所述第二会话语句中的时间信息；
142.第四处理单元，用于若会话为语音形式，则采用预设的自动语音识别技术将所述第二会话语句由语音转换为文本，并提取所述第二会话语句中的时间信息。
143.所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的装置，模块和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
144.在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
145.图3示出了本发明实施例提供的一种机器人的示意框图，为了便于说明，仅示出了与本发明实施例相关的部分。
146.该机器人3可包括：处理器30、存储器31以及存储在所述存储器31中并可在所述处理器30上运行的计算机可读指令32，例如执行上述的基于人工智能的会话方法的计算机可读指令。所述处理器30执行所述计算机可读指令32时实现上述各个基于人工智能的会话方法实施例中的步骤，例如图1所示的步骤s101至s106。或者，所述处理器30执行所述计算机可读指令32时实现上述各装置实施例中各模块/单元的功能，例如图2所示模块201至206的功能。
147.示例性的，所述计算机程序32可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器31中，并由所述处理器30执行，以完成本技术。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序32在所述机器人3中的执行过程。
148.本领域技术人员可以理解，图3仅仅是机器人3的示例，并不构成对机器人3的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述机器人3还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
149.所述处理器30可以是中央处理单元(central processing unit，cpu)，还可以是其它通用处理器、数字信号处理器(digital signal processor，dsp)、专用集成电路(application specific integrated circuit，asic)、现场可编程门阵列(field-programmable gate array，fpga)或者其它可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器
等。
150.所述存储器31可以是所述机器人3的内部存储单元，例如机器人3的硬盘或内存。所述存储器31也可以是所述机器人3的外部存储设备，例如所述机器人3上配备的插接式硬盘，智能存储卡(smart media card，smc)，安全数字(secure digital，sd)卡，闪存卡(flash card)等。进一步地，所述存储器31还可以既包括所述机器人3的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器31用于存储所述计算机程序以及所述机器人3所需的其它程序和数据。所述存储器31还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
151.所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本技术的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
152.在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
153.本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本技术的范围。
154.在本技术所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置/机器人和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置/机器人实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。
155.所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
156.另外，在本技术各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
157.所述集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读存储介质中。基于这样的理解，本技术实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述
各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读存储介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、u盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(rom，read-only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读存储介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读存储介质不包括电载波信号和电信信号。
158.以上所述实施例仅用以说明本技术的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本技术进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本技术各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本技术的保护范围之内。