智能应答方法、系统、设备、介质及产品与流程

1.本技术属于互联网技术领域，尤其涉及一种智能应答方法、系统、设备、介质及产品。


背景技术：

2.随着自然语言处理技术的不断提升，智能应答系统得到了快速发展。智能应答系统是一种用于机器人与用户进行沟通、交流的系统，其主要采用人工智能(artificial intelligence，ai)技术对用户在办理业务时产生的业务疑问进行应答，以及用户与机器人之间的对话，提升了服务便利性。
3.相关技术中，智能应答系统通常仅支持单语种，例如，支持中文的智能应答系统无法对用户输入的英文进行智能应答。因此，为了实现多语种的智能应答功能，需要在支持单语种的智能应答系统的基础上，继续开发适配于其它语种的自然语言处理功能，导致智能应答系统的开发过程较繁琐，且开发成本较高。


技术实现要素：

4.本技术实施例提供一种智能应答方法、系统、设备、介质及产品，能够解决适配于多语种的智能应答系统的开发过程较繁琐，且开发成本较高的问题。
5.第一方面，本技术实施例提供一种智能应答方法，应用于智能应答系统，该智能应答方法包括：获取用户输入的第一信息；确定第一信息对应的第一语种，调用预设翻译接口将第一语种的第一信息翻译为第二语种，得到第二信息；基于与第二语种关联的自然语言处理功能，获取预设应答数据库中与第二信息匹配的应答信息，应答信息为第二语种；调用预设翻译接口将应答信息翻译为第一语种，得到目标应答信息；输出目标应答信息。
6.在第一方面的一些可实现方式中，在调用预设翻译接口将第一语种的第一信息翻译为第二语种之前，该智能应答方法还包括：接收用户对显示控件的第一输入；响应于第一输入，在显示控件与目标语种相关联的情况下，确定第一信息的第一语种为目标语种。
7.在第一方面的一些可实现方式中，在调用预设翻译接口将第一语种的第一信息翻译为第二语种之前，该智能应答方法还包括：在获取到第一信息的情况下，向预设语种识别模型输入第一信息，得到预设语音识别模型输出的第一语种。
8.在第一方面的一些可实现方式中，调用预设翻译接口将第一语种的第一信息翻译为第二语种，包括：在第一信息为语音信息的情况下，选取预设翻译接口中与语音信息匹配的语音翻译接口，调用语音翻译接口将第一信息翻译为第二语种；在第一信息为文本信息的情况下，选取预设翻译接口中与文本信息匹配的文本翻译接口，调用文本翻译接口将第一信息翻译为第二语种。
9.在第一方面的一些可实现方式中，基于与第二语种关联的自然语言处理功能，获取预设应答数据库中与第二信息匹配的应答信息，包括：在第一信息为语音信息的情况下，利用声纹识别技术获取第一信息对应的声纹信息；基于声纹信息确定用户的用户类型；基
于用户类型和自然语言处理功能，对第二信息的信息内容进行语义分析，得到第二信息对应的用户需求；获取预设应答数据库中与第二信息对应的用户需求匹配的应答信息。
10.在第一方面的一些可实现方式中，基于与第二语种关联的自然语言处理功能，获取预设应答数据库中与第二信息匹配的应答信息，包括：在第一信息为语音信息的情况下，利用声纹识别技术获取第一信息对应的声纹信息；基于声纹信息确定用户的用户类型，其中，不同用户类型关联的预设应答数据库不同；基于与第二语种关联的自然语言处理功能，获取用户类型关联的预设应答数据库中与第二信息匹配的应答信息。
11.在第一方面的一些可实现方式中，在调用预设翻译接口将应答信息翻译为第一语种，得到目标应答信息之前，该智能应答方法还包括：在第一信息为语音信息的情况下，利用声纹识别技术获取第一信息对应的声纹信息；基于声纹信息确定用户的用户类型；获取与用户类型关联的目标词汇；在不改变应答信息的语义的情况下，利用目标词汇对应答信息进行处理，得到与用户类型匹配的应答信息。
12.在第一方面的一些可实现方式中，输出目标应答信息，包括：通过与用户类型对应的音色输出目标应答信息。
13.第二方面，本技术实施例提供了一种智能应答系统，包括：获取模块，用于获取用户输入的第一信息；翻译模块，用于确定第一信息对应的第一语种，调用预设翻译接口将第一语种的第一信息翻译为第二语种，得到第二信息；获取模块，还用于基于与第二语种关联的自然语言处理功能，获取预设应答数据库中与第二信息匹配的应答信息，应答信息为第二语种；翻译模块，还用于调用预设翻译接口将应答信息翻译为第一语种，得到目标应答信息；输出模块，用于输出目标应答信息。
14.在第二方面的一些可实现方式中，该智能应答系统还包括：接收模块，用于在调用预设翻译接口将第一语种的第一信息翻译为第二语种之前，接收用户对显示控件的第一输入；确定模块，用于响应于第一输入，在显示控件与目标语种相关联的情况下，确定第一信息的第一语种为目标语种。
15.在第二方面的一些可实现方式中，该智能应答系统还包括：输入模块，用于在调用预设翻译接口将第一语种的第一信息翻译为第二语种之前，在获取到第一信息的情况下，向预设语种识别模型输入第一信息，得到预设语音识别模型输出的第一语种。
16.在第二方面的一些可实现方式中，翻译模块具体用于：在第一信息为语音信息的情况下，选取预设翻译接口中与语音信息匹配的语音翻译接口，调用语音翻译接口将第一信息翻译为第二语种；在第一信息为文本信息的情况下，选取预设翻译接口中与文本信息匹配的文本翻译接口，调用文本翻译接口将第一信息翻译为第二语种。
17.在第二方面的一些可实现方式中，获取模块包括：获取单元，用于在第一信息为语音信息的情况下，利用声纹识别技术获取第一信息对应的声纹信息；确定单元，用于基于声纹信息确定用户的用户类型；语义分析单元，用于基于用户类型和自然语言处理功能，对第二信息的信息内容进行语义分析，得到第二信息对应的用户需求；获取单元，用于获取预设应答数据库中与第二信息对应的用户需求匹配的应答信息。
18.在第二方面的一些可实现方式中，获取模块包括：获取单元，用于在第一信息为语音信息的情况下，利用声纹识别技术获取第一信息对应的声纹信息；确定单元，用于基于声纹信息确定用户的用户类型，其中，不同用户类型关联的预设应答数据库不同；获取单元，
还用于基于与第二语种关联的自然语言处理功能，获取用户类型关联的预设应答数据库中与第二信息匹配的应答信息。
19.在第二方面的一些可实现方式中，该智能应答系统还包括：获取模块，还用于在调用预设翻译接口将应答信息翻译为第一语种，得到目标应答信息之前，在第一信息为语音信息的情况下，利用声纹识别技术获取第一信息对应的声纹信息；确定模块，用于基于声纹信息确定用户的用户类型；获取模块，还用于获取与用户类型关联的目标词汇；处理模块，用于在不改变应答信息的语义的情况下，利用目标词汇对应答信息进行处理，得到与用户类型匹配的应答信息。
20.在第二方面的一些可实现方式中，输出模块具体用于：通过与用户类型对应的音色输出目标应答信息。
21.第三方面，本技术实施例提供了一种电子设备，该设备包括：处理器以及存储有计算机程序指令的存储器；所述处理器执行所述计算机程序指令时实现如第一方面的任一项实施例中所示的智能应答方法的步骤。
22.第四方面，本技术实施例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上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器执行时实现如第一方面的任一项实施例中所示的智能应答方法的步骤。
23.第五方面，本技术实施例提供了一种计算机程序产品，所述程序产品被存储在非易失的存储介质中，所述程序产品被至少一个处理器执行以实现如第一方面的任一项实施例中所示的智能应答方法的步骤。
24.本技术实施例的智能应答方法、装置、设备、介质及产品，智能应答系统可以获取用户输入的第一信息，确定第一信息对应的第一语种，无需通过适配于第一语种的自然语言处理功能，获取与第一信息匹配的应答信息，而是通过调用预设翻译接口将第一语种的第一信息翻译为第二语种，得到第二信息。基于此，智能应答系统可以直接通过与第二语种关联的自然语言处理功能，从预设应答数据库中获取与第二信息匹配的应答信息，并再次调用预设翻译接口将应答信息翻译为第一语种的目标应答信息，向用户输出该目标应答信息，实现第一语种的智能应答。如此，智能应答系统中的自然语言处理功能和预设应答数据库可以仅适配于第二语种，无需适配于其它语种，因此无需开发支持除第二语种以外的语种的自然语言处理功能和应答数据库，在能够实现多个语种的智能应答的情况下，简化开发步骤，降低开发成本。
附图说明
25.为了更清楚地说明本技术实施例的技术方案，下面将对本技术实施例中所需要使用的附图作简单的介绍，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
26.图1是本技术实施例提供的智能应答方法的流程示意图之一；
27.图2是本技术实施例提供的智能应答方法的流程示意图之二；
28.图3是本技术实施例提供的智能应答方法的流程示意图之三；
29.图4是本技术实施例提供的智能应答方法的流程示意图之四；
30.图5是本技术实施例提供的一种智能应答系统的结构示意图；
31.图6是本技术实施例提供的一种电子设备的硬件结构示意图。
具体实施方式
32.下面将详细描述本技术的各个方面的特征和示例性实施例，为了使本技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及具体实施例，对本技术进行进一步详细描述。应理解，此处所描述的具体实施例仅意在解释本技术，而不是限定本技术。对于本领域技术人员来说，本技术可以在不需要这些具体细节中的一些细节的情况下实施。下面对实施例的描述仅仅是为了通过示出本技术的示例来提供对本技术更好的理解。
33.需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
34.首先，对本技术实施例所提供技术方案所涉及的技术术语进行介绍：
35.自然语言处理(natural language processing，nlp)是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向，通过该自然语言处理功能，能够实现人与计算机之间用自然语言的有效沟通、通信，其可应用于智能问答技术领域。
36.如背景技术，为了实现多语种的智能应答功能，需要在支持单语种的智能应答系统的基础上，继续开发适配于其它语种的自然语言处理功能，导致智能应答系统的开发过程较繁琐，且开发成本较高。
37.针对相关技术中出现的问题，本技术实施例提供了一种智能应答方法，智能应答系统可以获取用户输入的第一信息，确定第一信息对应的第一语种，无需通过适配于第一语种的自然语言处理功能，获取与第一信息匹配的应答信息，而是通过调用预设翻译接口将第一语种的第一信息翻译为第二语种，得到第二信息。基于此，智能应答系统可以直接通过与第二语种关联的自然语言处理功能，从预设应答数据库中获取与第二信息匹配的应答信息，并再次调用预设翻译接口将应答信息翻译为第一语种的目标应答信息，向用户输出该目标应答信息，实现第一语种的智能应答。如此，智能应答系统中的自然语言处理功能和预设应答数据库可以仅适配于第二语种，无需适配于其它语种，因此无需开发支持除第二语种以外的语种的自然语言处理功能和应答数据库，在能够实现多个语种的智能应答的情况下，简化开发步骤，降低开发成本，解决了相关技术中适配于多语种的智能应答系统的开发过程较繁琐，且开发成本较高的问题。
38.下面结合附图，通过具体的实施例及其应用场景对本技术实施例提供的智能应答方法进行详细地说明。
39.图1是本技术实施例提供的一种智能应答方法的流程示意图，该智能应答方法的执行主体可以为智能应答系统。需要说明的是，上述执行主体并不构成对本技术的限定。
40.在这里，该智能应答系统可以包括移动电子设备和/或非移动电子设备。示例性地，移动电子设备可以为手机、平板电脑、笔记本电脑、掌上电脑、车载电子设备、可穿戴设
备、超级移动个人计算机(ultra-mobile personal computer，umpc)、上网本或者个人数字助理(personal digital assistant，pda)等，非移动电子设备可以为服务器、网络附属存储器(network attached storage，nas)、个人计算机(personal computer，pc)、电视机(television，tv)、柜员机或者自助机等，本技术实施例不作具体限定。
41.如图1所示，本技术实施例提供的智能应答方法可以包括步骤110-步骤150。
42.步骤110，获取用户输入的第一信息。
43.其中，该第一信息可以为用户输入的提问信息，该用户输入可以为手写输入、键盘输入、语音输入等可实现的输入方式。
44.步骤120，确定第一信息对应的第一语种，调用预设翻译接口将第一语种的第一信息翻译为第二语种，得到第二信息。
45.其中，第一语种可以为第一信息对应的语种，第二语种可以为该智能应答系统中自然语言处理功能所关联的语种。
46.在一个示例中，第二语种可以为中文，第一语种可以为除中文以外的外语语种，例如第一语种可以为英文、韩文或者日文。
47.在另一个示例中，第二语种可以为标准中文(即普通话)，第一语种可以为除标准中文以外的外语语种、方言，例如第一语种可以为英文、韩文、日文或者四川方言。
48.预设翻译接口可以为第三方翻译接口，通过该第三方翻译接口可以将第一语种翻译为第二语种。
49.示例性地，第二语种为中文，第一语种为英文，第一信息为“what is the effect of drinking milk before going to bed at night？”，则通过调用第三方翻译接口可以将第一信息翻译为中文，得到第二信息“晚上睡前喝牛奶有什么影响？”。
50.步骤130，基于与第二语种关联的自然语言处理功能，获取预设应答数据库中与第二信息匹配的应答信息。
51.其中，该智能应答系统提供的自然语言处理功能，以及预设应答数据库均与第二语种相关联，因此从预设应答数据库中获取到的与第二信息匹配的应答信息也为第二语种。
52.参照上述示例，当获取到用户输入的第一信息“what is the effect of drinking milk before going to bed at night？”，并将该第一信息翻译为第二信息“晚上睡前喝牛奶有什么影响？”之后，可以基于与中文关联的自然语言处理功能，从中文应答数据库中获取与第二信息匹配的中文应答信息“晚上睡觉前可以喝牛奶”。
53.步骤140，调用预设翻译接口将应答信息翻译为第一语种，得到目标应答信息。
54.继续参照上述示例，从中文应答数据库中获取到与第二信息匹配的中文应答信息“晚上睡觉前可以喝牛奶”之后，可以再次调用第三方翻译接口将中文应答信息翻译为英文，得到目标应答信息“you can drink milk before going to bed at night”。
55.步骤150，输出目标应答信息。
56.具体地，可以通过播放语音、显示文字输出、播放视频等方式输出目标问答信息，本技术对目标问答信息的输出方式不做具体限定。
57.本技术实施例的智能应答方法，智能应答系统可以获取用户输入的第一信息，确定第一信息对应的第一语种，无需通过适配于第一语种的自然语言处理功能，获取与第一
tomorrow？”。若该第一信息为用户通过语音输入的语音信息，则可以调用语音翻译接口将第一信息翻译为“明天天气怎么样？”；若该第一信息为用户通过键盘输入的文本信息，则可以调用文本翻译接口将第一信息翻译为“明天天气怎么样？”。
70.涉及步骤130，基于与第二语种关联的自然语言处理功能，获取预设应答数据库中与第二信息匹配的应答信息。
71.在本技术的一些实施例中，图2是本技术实施例提供的另一种智能应答方法的流程示意图，步骤130可以具体包括如图2所示的步骤210-步骤240。
72.步骤210，在第一信息为语音信息的情况下，利用声纹识别技术获取第一信息对应的声纹信息；
73.步骤220，基于声纹信息确定用户的用户类型；
74.步骤230，基于用户类型和自然语言处理功能，对第二信息的信息内容进行语义分析，得到第二信息对应的用户需求；
75.步骤240，获取预设应答数据库中与第二信息对应的用户需求匹配的应答信息。
76.具体地，若用户输入的第一信息为语音信息，则可以利用声纹识别技术获取该第一信息的声纹信息，并基于该声纹信息确定用户类型，例如用户性别、用户年龄段。在此基础上，可以基于用户类型和自然语言处理功能，对第二信息的信息内容进行语义分析，得到第二信息对应的更加具体化的用户需求。
77.示例性地，第一信息为“what is the effect of drinking milk before going to bed at night？”，通过调用第三方翻译接口可以将第一信息翻译为中文，得到第二信息“晚上睡前喝牛奶有什么影响？”。由于第一信息为用户通过语音输入的语音信息，因此可以识别该语音信息的声纹信息，基于该声纹信息确定用户类型，并基于该用户类型确定具体化的用户需求。
78.例如，用户类型为“年轻女性”，则可以基于用户类型“年轻女性”和自然语言处理功能，对第二信息的信息内容进行语义分析，得到第二信息对应的具体化用户需求“列举晚上睡前喝牛奶对年轻女性的影响”。基于此，可以获取与该具体化用户需求匹配的应答信息“晚上睡前喝牛奶有助于睡眠以及人体对钙的吸收，牛奶中的维生素b2可以帮女生美白哦，但建议饮用适量脱脂牛奶，不然会发胖哦”。
79.又例如，用户类型为“中老年男性”，则可以基于用户类型“老年男性”和自然语言处理功能，对第二信息的信息内容进行语义分析，得到第二信息对应的具体化用户需求“列举晚上睡前喝牛奶对中老年男性的影响”。基于此，可以获取与该具体化用户需求匹配的应答信息“睡前喝奶具有一定的安眠镇定效果，还能帮助您补钙，减少腰腿酸痛，但是老年人肠胃消化吸收慢，喝的太多或者太晚，容易引起消化问题”。
80.在本技术实施例中，通过分析用户输入的第一信息的声纹信息，可以确定用户类型，在自然语言处理功能的基础上，利用用户类型对第二信息的信息内容进行语义分析，结合用户类型进行用户需求分析，能够使得到的用户需求更加具体化、精准化。基于此，通过获取预设应答数据库中与该具体化用户需求匹配的应答信息，能够提升应答信息与用户类型的适配度，使应答信息更加符合用户真实需求，提升应答信息的准确度。
81.在本技术的另一些实施例中，图3是本技术实施例提供的再一种智能应答方法的流程示意图，步骤130可以具体包括如图3所示的步骤310-步骤340。
82.步骤310，在第一信息为语音信息的情况下，利用声纹识别技术获取第一信息对应的声纹信息；
83.步骤320，基于声纹信息确定用户的用户类型，其中，不同用户类型关联的预设应答数据库不同；
84.步骤330，基于与第二语种关联的自然语言处理功能，获取用户类型关联的预设应答数据库中与第二信息匹配的应答信息。
85.具体地，不同用户类型关联的预设应答数据库不同，因此智能应答系统可以从与用户类型关联的预设应答数据库中，获取与第二信息匹配的应答信息。
86.例如，对于同一第二信息“晚上睡前喝牛奶有什么影响？”，基于不同用户类型“年轻女性”、“中老年男性”匹配到的应答信息不同。
87.又例如，对于同一第二信息“意外跌倒怎么办？”，基于不同用户类型“青少年”、“中老年”关联的预设应答数据库不同，与“青少年”关联的数据库1中，与第二信息匹配的应答信息可以为“及时清理创面，做好消毒处理”；与“中老年”关联的数据库2中，与第二信息匹配的应答信息可以为“及时清理创面，做好消毒处理，还要检查是否存在骨折现象以及并发症”。
88.在本技术实施例中，通过分析用户输入的第一信息的声纹信息，可以确定用户类型，通过从不同用户类型关联的预设应答数据库中，获取与用户类型和第二信息匹配的应答信息，能够提升应答信息与用户类型的适配度，使应答信息更加符合用户真实需求，提升应答信息的准确度。
89.涉及步骤150，输出目标应答信息。
90.在本技术的一些实施例中，图4是本技术实施例提供的再一种智能应答方法的流程示意图，如图4所示，在步骤140之前，该智能应答方法还包括步骤410-步骤440。
91.步骤410，在第一信息为语音信息的情况下，利用声纹识别技术获取第一信息对应的声纹信息；
92.步骤420，基于声纹信息确定用户的用户类型；
93.步骤430，获取与用户类型关联的目标词汇；
94.步骤440，在不改变应答信息的语义的情况下，利用目标词汇对应答信息进行处理，得到与用户类型匹配的应答信息。
95.其中，目标词汇可以为与用户类型关联的日常用语，不同用户类型关联的目标词汇不同。
96.例如，与用户类型“儿童”关联的目标词汇比较活泼生动、幽默，可以包括叠声词汇、拟人化词汇等；与用户类型“年轻人”关联的目标词汇比较平易近人，可以包括网络流行语等；与用户类型“老年人”关联的目标词汇比较传统、友善，不包括网络流行语。
97.示例性地，对于同一应答信息“明天有大雪”，用户类型为“儿童”，则可以利用“儿童”关联的目标词汇“小朋友”“打雪仗”等对应答信息进行处理，得到与“儿童”匹配的应答信息“小朋友，明天下大雪哦，可以穿暖和点去打雪仗哟”；用户类型为“老年人”，则可以利用“老年人”关联的目标词汇“保暖”“天冷路滑”等对应答信息进行处理，得到与“老年人”匹配的应答信息“明天有大雪，天冷路滑，请您注意保暖，非必要不出门哦”。
98.在本技术实施例中，在从预设应答数据库中获取到与所述第二信息匹配的应答信
息之后，由于该应答信息通常比较标准化、模板化，因此可以在不改变其语义的前提下，利用与用户类型相关联的目标词汇，对应答信息进行加工处理，例如添加一些语气助词等，降低应答信息生硬程度，以使应答信息更加人性化，更贴近用户日常，提升用户的应答体验。
99.在本技术的一些实施例中，步骤140可以具体包括：通过与用户类型对应的音色输出目标应答信息。
100.其中，不同用户类型对应的音色不同。
101.示例性地，用户类型为“儿童”，则可以采用与“儿童”对应的音色“动画人物”输出目标应答信息；用户类型为“年轻人”，则可以采用与“年轻人”对应的音色“明星人物”输出目标应答信息；用户类型为“老年人”，则可以采用与“老年人”对应的语速较慢，语气温和的音色输出目标应答信息。
102.在本技术实施例中，在得到目标应答信息之后，通过与用户类型对应的音色输出目标应答信息，可以提升语音输出效果和用户使用体验。
103.需要说明的是，本技术实施例提供的智能应答方法，执行主体可以为智能应答系统，或者该智能应答系统中的用于执行智能应答方法的控制模块。本技术实施例中以智能应答系统执行智能应答方法为例，说明本技术实施例提供的智能应答系统。下面对智能应答系统进行详细介绍。
104.图5是本技术实施例提供的一种智能应答系统的结构示意图。如图5所示，该智能应答系统500可以包括：获取模块510、翻译模块520、输出模块530。
105.其中，获取模块510，用于获取用户输入的第一信息；翻译模块520，用于确定第一信息对应的第一语种，调用预设翻译接口将第一语种的第一信息翻译为第二语种，得到第二信息；获取模块510，还用于基于与第二语种关联的自然语言处理功能，获取预设应答数据库中与第二信息匹配的应答信息，应答信息为第二语种；翻译模块520，还用于调用预设翻译接口将应答信息翻译为第一语种，得到目标应答信息；输出模块530，用于输出目标应答信息。
106.在本技术的一些实施例中，该智能应答系统还包括：接收模块，用于在调用预设翻译接口将第一语种的第一信息翻译为第二语种之前，接收用户对显示控件的第一输入；确定模块，用于响应于第一输入，在显示控件与目标语种相关联的情况下，确定第一信息的第一语种为目标语种。
107.在本技术的一些实施例中，该智能应答系统还包括：输入模块，用于在调用预设翻译接口将第一语种的第一信息翻译为第二语种之前，在获取到第一信息的情况下，向预设语种识别模型输入第一信息，得到预设语音识别模型输出的第一语种。
108.在本技术的一些实施例中，翻译模块520具体用于：在第一信息为语音信息的情况下，选取预设翻译接口中与语音信息匹配的语音翻译接口，调用语音翻译接口将第一信息翻译为第二语种；在第一信息为文本信息的情况下，选取预设翻译接口中与文本信息匹配的文本翻译接口，调用文本翻译接口将第一信息翻译为第二语种。
109.在本技术的一些实施例中，获取模块510包括：获取单元，用于在第一信息为语音信息的情况下，利用声纹识别技术获取第一信息对应的声纹信息；确定单元，用于基于声纹信息确定用户的用户类型；语义分析单元，用于基于用户类型和自然语言处理功能，对第二信息的信息内容进行语义分析，得到第二信息对应的用户需求；获取单元，用于获取预设应
答数据库中与第二信息对应的用户需求匹配的应答信息。
110.在本技术的一些实施例中，获取模块510包括：获取单元，用于在第一信息为语音信息的情况下，利用声纹识别技术获取第一信息对应的声纹信息；确定单元，用于基于声纹信息确定用户的用户类型，其中，不同用户类型关联的预设应答数据库不同；获取单元，还用于基于与第二语种关联的自然语言处理功能，获取用户类型关联的预设应答数据库中与第二信息匹配的应答信息。
111.在本技术的一些实施例中，该智能应答系统还包括：获取模块510，还用于在调用预设翻译接口将应答信息翻译为第一语种，得到目标应答信息之前，在第一信息为语音信息的情况下，利用声纹识别技术获取第一信息对应的声纹信息；确定模块，用于基于声纹信息确定用户的用户类型；获取模块510，还用于获取与用户类型关联的目标词汇；处理模块，用于在不改变应答信息的语义的情况下，利用目标词汇对应答信息进行处理，得到与用户类型匹配的应答信息。
112.在本技术的一些实施例中，输出模块530具体用于：通过与用户类型对应的音色输出目标应答信息。
113.本技术实施例的智能应答系统，可以获取用户输入的第一信息，确定第一信息对应的第一语种，无需通过适配于第一语种的自然语言处理功能，获取与第一信息匹配的应答信息，而是通过调用预设翻译接口将第一语种的第一信息翻译为第二语种，得到第二信息。基于此，智能应答系统可以直接通过与第二语种关联的自然语言处理功能，从预设应答数据库中获取与第二信息匹配的应答信息，并再次调用预设翻译接口将应答信息翻译为第一语种的目标应答信息，向用户输出该目标应答信息，实现第一语种的智能应答。如此，智能应答系统中的自然语言处理功能和预设应答数据库可以仅适配于第二语种，无需适配于其它语种，因此无需开发支持除第二语种以外的语种的自然语言处理功能和应答数据库，在能够实现多个语种的智能应答的情况下，简化开发步骤，降低开发成本。
114.本技术实施例中的智能应答系统可以具有操作系统。该操作系统可以为安卓(android)操作系统，可以为ios操作系统，还可以为其他可能的操作系统，本技术实施例不作具体限定。
115.图6是本技术实施例提供的一种电子设备的硬件结构示意图。
116.如图6所示，本实施例中的电子设备600可以包括处理器601以及存储有计算机程序指令的存储器602。
117.具体地，上述处理器601可以包括中央处理器(cpu)，或者特定集成电路(application specific integrated circuit，asic)，或者可以被配置成实施本技术实施例的一个或多个集成电路。
118.存储器602可以包括用于数据或指令的大容量存储器。举例来说而非限制，存储器602可包括硬盘驱动器(hard disk drive，hdd)、软盘驱动器、闪存、光盘、磁光盘、磁带或通用串行总线(universal serial bus，usb)驱动器或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下，存储器602可包括可移除或不可移除(或固定)的介质。在合适的情况下，存储器602可在综合网关容灾设备的内部或外部。在特定实施例中，存储器602是非易失性固态存储器。存储器可包括只读存储器(read-only memory，rom)，随机存取存储器(random access memory，ram)，磁盘存储介质设备，光存储介质设备，闪存设备，电气、光学或其他物
理/有形的存储器存储设备。因此，通常，存储器包括一个或多个编码有包括计算机可执行指令的软件的有形(非暂态)计算机可读存储介质(例如，存储器设备)，并且当该软件被执行(例如，由一个或多个处理器)时，其可操作来执行参考根据本技术实施例的方法所描述的操作。
119.处理器601通过读取并执行存储器602中存储的计算机程序指令，以实现上述实施例中的任意一种智能应答方法。
120.在一个示例中，电子设备600还可以包括通信接口603和总线610。其中，如图6所示，处理器601、存储器602、通信接口603通过总线610连接并完成相互间的通信。
121.通信接口603，主要用于实现本技术实施例中各模块、装置、单元和/或设备之间的通信。
122.总线610包括硬件、软件或两者，将在线数据流量计费设备的部件彼此耦接在一起。举例来说而非限制，总线可包括加速图形端口(agp)或其他图形总线、增强工业标准架构(eisa)总线、前端总线(fsb)、超传输(ht)互连、工业标准架构(isa)总线、无限带宽互连、低引脚数(lpc)总线、存储器总线、微信道架构(mca)总线、外围组件互连(pci)总线、pci-express(pci-x)总线、串行高级技术附件(sata)总线、视频电子标准协会局部(vlb)总线或其他合适的总线或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下，总线610可包括一个或多个总线。尽管本技术实施例描述和示出了特定的总线，但本技术考虑任何合适的总线或互连。
123.本技术实施例提供的电子设备，能够实现图1-图4的方法实施例中智能应答系统所实现的各个过程，并能达到相同的技术效果，为避免重复，在此不再赘述。
124.结合上述实施例中的智能应答方法，本技术实施例可提供一种计算机可读存储介质来实现。该计算机可读存储介质上存储有计算机程序指令；该计算机程序指令被处理器执行时实现上述实施例中的任意一种智能应答方法的步骤。
125.另外，结合上述实施例中的智能应答方法，本技术实施例可提供一种计算机程序产品来实现。该(计算机)程序产品被存储在非易失的存储介质中，该程序产品被至少一个处理器执行时实现上述实施例中的任意一种智能应答方法的步骤。
126.需要明确的是，本技术并不局限于上文所描述并在图中示出的特定配置和处理。为了简明起见，这里省略了对已知方法的详细描述。在上述实施例中，描述和示出了若干具体的步骤作为示例。但是，本技术的方法过程并不限于所描述和示出的具体步骤，本领域的技术人员可以在领会本技术的精神后，做出各种改变、修改和添加，或者改变步骤之间的顺序。
127.以上所述的结构框图中所示的功能块可以实现为硬件、软件、固件或者它们的组合。当以硬件方式实现时，其可以例如是电子电路、专用集成电路(application specific integrated circuit，asic)、适当的固件、插件、功能卡等等。当以软件方式实现时，本技术的元素是被用于执行所需任务的程序或者代码段。程序或者代码段可以存储在机器可读介质中，或者通过载波中携带的数据信号在传输介质或者通信链路上传送。“机器可读介质”可以包括能够存储或传输信息的任何介质。机器可读介质的例子包括电子电路、半导体存储器设备、rom、闪存、可擦除rom(erom)、软盘、cd-rom、光盘、硬盘、光纤介质、射频(rf)链路，等等。代码段可以经由诸如因特网、内联网等的计算机网络被下载。
128.还需要说明的是，本技术中提及的示例性实施例，基于一系列的步骤或者装置描述一些方法或系统。但是，本技术不局限于上述步骤的顺序，也就是说，可以按照实施例中提及的顺序执行步骤，也可以不同于实施例中的顺序，或者若干步骤同时执行。
129.上面参考根据本公开的实施例的方法、装置(系统)和计算机程序产品的流程图和/或框图描述了本公开的各方面。应当理解，流程图和/或框图中的每个方框以及流程图和/或框图中各方框的组合可以由计算机程序指令实现。这些计算机程序指令可被提供给通用计算机、专用计算机、或其它可编程智能应答装置的处理器，以产生一种机器，使得经由计算机或其它可编程智能应答装置的处理器执行的这些指令使能对流程图和/或框图的一个或多个方框中指定的功能/动作的实现。这种处理器可以是但不限于是通用处理器、专用处理器、特殊应用处理器或者现场可编程逻辑电路。还可理解，框图和/或流程图中的每个方框以及框图和/或流程图中的方框的组合，也可以由执行指定的功能或动作的专用硬件来实现，或可由专用硬件和计算机指令的组合来实现。
130.以上所述，仅为本技术的具体实施方式，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，上述描述的系统、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。应理解，本技术的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本技术揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本技术的保护范围之内。