一种答案输出方法与流程

1.本发明涉及到信息处理技术领域，尤其涉及到一种答案输出方法。


背景技术：

2.智能机器人系统最重要的一个特点就是智能机器人能与用户以自然语言对话的形式互动。通过复杂的语义分析，智能机器人能适应语义的变化，根据话题的转变而转变，利用上下文来推出答案。它还能提供给用户额外的信息，为用户提供建议或引导用户。
3.现有的服务平台内的智能机器人系统没有设置全文联系措施、模糊问答、敏感过滤、简称识别等功能，或是功能过于简单导致分析的正答率过低，进而无法分析出对应的结论。并且还需要解决用户错别字输入、引导用户进行输入等问题。
4.智能机器人系统要通过语义联想方法来解决用户问题，还需要配备对应领域的管理措施、分析系统、日志系统等。并且需要进行自我学习、升级。
5.用户在与智能机器人交互的过程中是会带着一定的情感、态度，而现有的系统在输出用户答案时并没有考虑到根据用户的态度、情感状态去回答用户的问题。
6.因此，亟需一种能够解决以上一种或多种问题的答案输出方法。


技术实现要素：

7.为解决现有技术中存在的一种或多种问题，本发明提供了一种答案输出方法。本发明为解决上述问题采用的技术方案是：一种答案输出方法，包括：服务引擎，服务引擎用于处理分析数据；后台管理平台，所述后台管路平台的功能至少包括：服务管理、渠道管理、系统管理、运维管理和知识管理；
8.知识库，所述知识库内设置有若干个知识条目，所述知识库至少包括：通用语言知识库、专业语音知识库和专业业务知识库；
9.情感识别模块，所述情感识别模块包括：情感分类单元、情感倾向分析单元，所述情感识别模块通过服务引擎对文本进行分析、处理、归纳和推理并标记出当前文本情感的种类；
10.语音合成模块，所述语音合成模块通过服务引擎对语音信号进行预处理、特征提取，并进行声学模型和模式匹配，再配合语言模型和语言处理将语音转换为文本；
11.语义联想处理平台，所述语义联想处理平台包括：
12.s010，文本处理单元，所述文本处理单元用于中文分词、词性标注和命名实体识别；
13.s020，过滤单元，所述过滤单元用于过滤非法词、停词、前后缀；s030，纠错单元，所述纠错单元用于拼音纠错、英文纠错；
14.s040，词法分析单元，所述词法分析单元用于确定句子中相对通用的语义信息并输出词义分析结果；
15.s050，句子匹配单元，所述句子匹配单元内设置有若干个语义匹配模板，所述句子
匹配单元内设置有向量空间相似度计算方程式，所述词义匹配模板和所述向量空间相似度计算方程式使用所述词义分析结果进行处理并从所述知识库中备选一条或多条知识条目。
16.进一步地，所述后台管理平台的知识管理功能提供：知识库管理、本体类管理、词类管理、高级功能管理、知识点统计管理、知识实例管理；
17.所述知识实例管理的内容至少包括：实例名称、属性名称、标准问题、答案、维度、有效时间起止、信息查询、编辑维护、信息导入和信息导出。
18.进一步地，所述语义联想处理平台还包括：
19.s041，模糊问答单元，所述模糊问答单元内设置有引导单元，所述词法分析单元判断用户的输入问题为模糊或只有单个字词时，所述引导单元通过服务引擎进行分析处理并输出最相关的所述知识条目；
20.s042，反问单元，当所述模糊问答单元输出多个所述知识条目时，所述反问单元通过所述服务引擎对多个所述知识条目进行分析处理并对用户提出反问；
21.s043，敏感过滤单元，所述敏感过滤单元内设置有敏感词汇识别模块，所述敏感过滤单元通过服务引擎对用户输入的非法词汇进行识别并输出预设回答口径。
22.进一步地，所述语义联想处理平台还包括：
23.s060，上下文关联单元，所述上下文关联单元内设置有用户上文记忆单元，所述上下文关联单元通过使用服务引擎解析出答案。
24.进一步地，所述语义联想处理平台还包括：
25.s070，场景识别单元，所述场景识别单元通过服务引擎识别会话场景并确实备选的所述知识库。
26.进一步地，所述语义联想处理平台还包括：
27.s080，地域识别单元，所述地域识别单元用于识别当前用户的地理位置并通过服务引擎确定备选的所述知识库。
28.进一步地，所述语义联想处理平台还包括：
29.s090，语义规则定义模板，所述语义规则定义模块用于配合所述词法分析单元、所述句子匹配单元通过服务引擎进行数据处理，所述语义规则定义模块由管理者进行制定、修改和增添。
30.进一步地，所述词法分析单元还包括：词类模块、文本分类单元、特征抽取单元、自动推理单元；
31.所述词类模块至少能够进行同义词分析、近义词分析、意愿词分析、范围词分析、集合词分析、全简称识别。
32.本发明取得的有益效果是：本发明通过服务引擎、所述后台管理平台和所述语义联想处理平台之间的配合和协调，实现对用户的文本、语音输入进行处理分析，识别用户需求、情感并做出对应的回答，在解决用户问题的同时安抚用户或鼓励用户等，进而提高用户使用体验；所述后台管理平台用于对接和协调所述语义联想处理平台的答案输出，所述语义联想处理平台再通过使用服务引擎去处理分析各个单元的数据，进而从所述知识库中选择出对应的知识条目，实现识别文字、联想文字的功能；巧妙地设置所述文本处理单元、所述过滤单元、所述纠错单元、所述词法分析单元、所述句子匹配单元以及其他单元、模块，配合实现高准确率地识别、分析用户的来意并进行对用户的引导，进而使得用户能够准确、快
速地找到需要寻找的知识条目(内容)；部分对自己需要寻找的知识条目不是非常清楚的用户，在经过设置的所述上下文关联单元、所述模糊问答单元、所述反问单元后，能够协助用户回忆起或寻找到自己需要找的知识条目，同时对于恶意用户通过非法词汇进行访问时，能够快速识别、反应。以上极大地提高了本发明的实用价值。
附图说明
33.图1为本发明一种答案输出方法的示意图；
34.图2为本发明一种答案输出方法的语义联想处理平台的示意框图i；
35.图3为本发明一种答案输出方法的语义联想处理平台的示意框图ii。
具体实施方式
36.为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加浅显易懂，下面结合附图对本发明的具体实施方式做详细的说明。在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明。但是本发明能够以很多不同于此描述的其他方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似改进，因此本发明不受下面公开的具体实施例限制。
37.如图1-图3所示，本发明公开了一种答案输出方法，包括：服务引擎t04，服务引擎t04用于处理分析数据，服务引擎t04包括了asr语音引擎，asr语音引擎用于语音识别；后台管理平台t03，所述后台管路平台t03的功能至少包括：服务管理、渠道管理、系统管理、运维管理和知识管理；
38.知识库，所述知识库内设置有若干个知识条目，所述知识库至少包括：通用语言知识库、专业语音知识库和专业业务知识库；
39.情感识别模块t05，所述情感识别模块t05包括：情感分类单元、情感倾向分析单元，所述情感识别模块t05通过服务引擎t04对文本进行分析、处理、归纳和推理并标记出当前文本情感的种类；
40.语音合成模块t06，所述语音合成模块t06通过服务引擎t04对语音信号进行预处理、特征提取，并进行声学模型和模式匹配，再配合语言模型和语言处理将语音转换为文本；
41.语义联想处理平台t02，所述语义联想处理平台t02包括：
42.s010，文本处理单元，所述文本处理单元用于中文分词、词性标注和命名实体识别；
43.s020，过滤单元，所述过滤单元用于过滤非法词、停词、前后缀；s030，纠错单元，所述纠错单元用于拼音纠错、英文纠错；
44.s040，词法分析单元，所述词法分析单元用于确定句子中相对通用的语义信息并输出词义分析结果；
45.s050，句子匹配单元，所述句子匹配单元内设置有若干个语义匹配模板，所述句子匹配单元内设置有向量空间相似度计算方程式，所述词义匹配模板和所述向量空间相似度计算方程式使用所述词义分析结果进行处理并从所述知识库中备选一条或多条知识条目。
46.本发明在应用时，客户通过网站或电话接入智能机器人，机器人根据客户信息(ip、号码归属地等)优先判定并抽取相对应知识库分类，并且引导客户回答必要查询条件，
通过服务引擎t04计算，初次回复相关商品列表，再次引导客户输入下一步筛选条件，对初次回复的相关商品再次筛选后回复客户，客户如有后续意向，则通过接口将相关信息推送平台，亦可通过机器人直接进行下单操作，并将相关订单信息推送平台。机器人也可提供售后相关信息查询机器人通过客户输入相关查询信息，推送至平台，平台即时查询并且返回相关信息，机器人则通过客户输入方式(在线、电话)反馈。如客户输入相关产品图片，则机器人通过图像识别等相关技术收取相应信息，实时反馈图片对应平台内商品。
47.需要指出的是，还包括质量分析工具，质量分析工具用于帮助回答如下问题：智能机器人回答用户问题的正确率是多少；错误率是多少；成功解决用户的问题；没有解决用户就离开；用户最关注的问题；某时间段内用户问的最多的热点问题。
48.为了改善智能机器人，质量分析工具能帮助平台回答以下回答：用户问的最频繁的问题是什么；哪些问题是用户问的最频繁的，但机器人无法回答；哪些问题是机器人容易误解的。
49.具体地，所述后台管路平台t03的服务管理功能提供：系统服务管理、服务参数管理、特殊欢迎语配置、对话预处理管理、签名活动管理、调查投票管理、动态菜单管理、热点问题管理。所述后台管路平台t03的知识管理功能提供：知识库管理、本体类管理、词类管理、高级功能管理、知识点统计管理、知识实例管理；所述知识实例管理的内容至少包括：实例名称、属性名称、标准问题、答案、维度、有效时间起止、信息查询、编辑维护、信息导入和信息导出。
50.需要说明的是，所述知识实施例管路中的维度功能为：使知识可以按照不同的逻辑和视角进行组织分类，如按照业务类型、部门组织、时间、地域等进行分类。一条知识可以录入到多个知识维度中，并在相应维度中可以查看到，当知识进行更新时即所有维度中的知识即时更新。支持进行多维度的分类，可以无限级向下延伸，知识分类可以自由的调整顺序及父子关系。通过知识的维度管理实现企业业务知识在全渠道针对性内容展现、为全客户提供差异化服务体验。从业务上知识的角度可以划分成基础业务、活动类、数据类、信息类等各种业务知识，并可分地域分别维护加载。
51.具体地，所述后台管路平台t03的知识管理功能提供：知识库管理、本体类管理、词类管理、高级功能管理、知识点统计管理、知识实例管理；所述知识实例管理的内容至少包括：实例名称、属性名称、标准问题、答案、维度、有效时间起止、信息查询、编辑维护、信息导入和信息导出。所述后台管路平台t03的运维管理功能提供：日志管理和统计分析管理；所述日志管理的内容包括：人机交互日志、自动问答明细和操作日志管理。
52.需要说明的是，统计分析报表是所述后台管路平台t03的重要组成部分，是服务效果和网上客服功能的评价基础。所有操作做到可以定义和批量处理，为不断完善系统和决策支持系统提供充分可量化的直观数据和统计报表，并可根据需要定制。所述系统管理的内容包括：授权管路(包括用户管理、角色管理、权限管理和资源管理，可增删改查平台用户及其角色，设置各个功能模块的资源路径)；接口权限管路(设置接口服务的类型和允许访问ip的规则)；系统参数管理(可设置项目id、项目名称和系统名称等参数)。
53.需要说明的是，服务引擎t04具有密集的算法和密集的数据，可以是现有常用的数据分析引擎之一并且能够通过人工智能进行自我升级、学习，如：tensorflow、hadoop、apache spark等。所述知识库为多个业务知识库，可以是现有的知识库，也可以是管理者撰
写的知识库，所述知识库的内容一般为不同专业名词及其内容，如：通用语言知识库、专业语音知识库和专业业务知识库，通过这些知识库来提供服务之余辅助系统进行文字识别、分析、输出。需要指出的是不同的单元一般为执行软件内的不同主函数或功能模块。一般来说，服务引擎t04内包括了文字联想后的输出模块、用于进行咨询的基本咨询问答模块，所述基本咨询问答模块可包括：中文自然语言、基本业务信息、业务产品信息和活动信息咨询等。
54.具体地，如图2所示，还包括：s060，上下文关联单元，所述上下文关联单元内设置有用户上文记忆单元，所述上下文关联单元通过使用服务引擎t04解析出答案。当用户的问题缺少一些关键信息时，所述上下文关联单元配合服务引擎t04，将问题与用户的上下文结合起来进行分析，再给出最合适的答案。服务引擎t04是模拟人的思维和用户进行交互的，一些特定知识点之间存在着关联关系，引擎具有“记忆用户上文”的能力，并能和新的问题结合在一起进行解析并给出答案，体现了机器人问答过程的流畅性。
55.s070，场景识别单元，所述场景识别单元通过服务引擎识别会话场景(话题类型)并确实备选的所述知识库；
56.以及s080，地域识别单元，所述地域识别单元用于识别当前用户的地理位置并通过服务引擎t04确定备选的所述知识库；
57.s090，语义规则定义模板，所述语义规则定义模块用于配合所述词法分析单元、所述句子匹配单元通过服务引擎t04进行数据处理，所述语义规则定义模块由管理者进行制定、修改和增添。通过所述地域识别单元、所述语义规则定义模板根据业务的发展情况方便未来的扩展维护。
58.具体地，如图3所示，还包括：s041，模糊问答单元，所述模糊问答单元内设置有引导单元，所述词法分析单元判断用户的输入问题为模糊或只有单个字词时，所述引导单元通过服务引擎t04进行分析处理并输出最相关的所述知识条目，进而提高系统输出的正确率。
59.s042，反问单元，当所述模糊问答单元输出多个所述知识条目时，所述反问单元通过所述服务引擎t04对多个所述知识条目进行分析处理并对用户提出反问，辅助系统获取更多用户信息以便于分析用户来意。
60.s043，敏感过滤单元，所述敏感过滤单元内设置有敏感词汇识别模块，所述敏感过滤单元通过服务引擎t04对用户输入的非法词汇进行识别并输出预设回答口径。
61.具体地，所述词法分析单元还包括：词类模块；所述词类模块至少能够进行同义词分析、近义词分析、意愿词分析、范围词分析、集合词分析、全简称识别；所述词法分析单元至少还包括：文本分类单元、特征抽取单元、自动推理单元；进而实现词汇理解、联想。
62.本发明通过服务引擎t04、所述后台管理平台t03和所述语义联想处理平台t0之间的配合和协调，实现对用户的文本、语音输入进行处理分析，识别用户需求、情感并做出对应的回答，在解决用户问题的同时安抚用户或鼓励用户等，进而提高用户使用体验；所述后台管理平台用于对接和协调所述语义联想处理平台的答案输出，所述语义联想处理平台再通过使用服务引擎去处理分析各个单元的数据，进而从所述知识库中选择出对应的知识条目，实现识别文字、联想文字的功能；巧妙地设置所述文本处理单元、所述过滤单元、所述纠错单元、所述词法分析单元、所述句子匹配单元以及其他单元、模块，配合实现高准确率地
识别、分析用户的来意并进行对用户的引导，进而使得用户能够准确、快速地找到需要寻找的知识条目(内容)；部分对自己需要寻找的知识条目不是非常清楚的用户，在经过设置的所述上下文关联单元、所述模糊问答单元、所述反问单元后，能够协助用户回忆起或寻找到自己需要找的知识条目，同时对于恶意用户通过非法词汇进行访问时，能够快速识别、反应。以上极大地提高了本发明的实用价值。
63.以上所述的实施例仅表达了本发明的一种或多种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此理解为对本发明专利的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明的构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明的保护范围应以所附权利要求为准。