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一种聊天对话系统的扩充学习方法及聊天对话系统.pdf

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一种 聊天 对话 系统 扩充 学习方法
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摘要
申请专利号:

CN201680001735.3

申请日:

2016.06.29

公开号:

CN106663128A

公开日:

2017.05.10

当前法律状态:

实审

?#34892;?#24615;:

审中

法?#19978;?#24773;: 实质审查的生效IPC(主分类):G06F 17/30申请日:20160629|||公开
IPC分类号: G06F17/30; G06N99/00(2010.01)I 主分类号: G06F17/30
申请人: 深圳狗尾草智能科?#21152;?#38480;公司
发明人: 王昊奋; 邱楠; 杨新宇
地址: 518000 广东省深圳市南山区粤海街道科苑路16号东方科?#21363;?#21414;1307-09
优?#28909;ǎ?/td>
专利代理机构: 深圳市华优知识产权代理事务所(普通合伙) 44319 代理人: 李丽君
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法律状态
申请(专利)号:

CN201680001735.3

授权公告号:

|||

法律状态公告日:

2017.06.06|||2017.05.10

法律状态类型:

实质审查的生效|||公开

摘要

本发明公开了一种聊天对话系统的扩充学习方法及聊天对话系统,该扩充学习方法包括步骤:将用户问题输入问答系统,问答系统生成答案;对用户问题和答案的关联度进行置信度判断,判断回答是否正确;若判断问答系统回答错误,则通过纠正模块找到用户问题的正确答案,并将该用户问题和正确答案添加到问答系统中。本发明可以减少用户问题无法识别或识别错误的问题。

权利要求书

1.一种聊天对话系统的扩充学习方法,其特征是:包括步骤:
将用户问题输入问答系统,问答系统生成答案;
对用户问题和答案的关联度进行置信度判断,判断回答是否正确;
若判断问答系统回答错误,则通过纠正模块找到用户问题的正确答案,并将该用户问
题和正确答案添加到问答系统中。
2.如权利要求1所述的聊天对话系统的扩充学习方法,其特征是:所述用户问题是由问
题生成模块自动生成的。
3.如权利要求3所述的聊天对话系统的扩充学习方法,其特征是:所述问题生成模块是
基于状态机、语音模型和RNN神经网络中的任一一种实现的。
4.如权利要求1所述的聊天对话系统的扩充学习方法,其特征是:若判断回答系统回答
正确,则对问答系统进行增强,让问答系统确认,提升该问题输出的置信度。
5.如权利要求1所述的聊天对话系统的扩充学习方法,其特征是:所述将问题输入问答
系统,根据问题系统生成答案的步骤之前还包括步骤:
对生成的问题进行过滤,去除符合预设条件的问题。
6.如权利要求5所述的聊天对话系统的扩充学习方法,其特征是:所述预设条件是通过
规则系统设置的。
7.如权利要求1所述的聊天对话系统的扩充学习方法,其特征是:所述纠正模块包括人
工交互单元或自动纠正单元。
8.如权利要求1所述的聊天对话系统的扩充学习方法,其特征是:所述用户问题是通过
人机交互单元输入的。
9.一种使用如权利要求1-8任一所述的扩充学习方法的聊天对话系统,其特征是:包
括:问答系统,用于接收用户问题并给出答案;
置信度判断模块,用于对用户问题和答案进行置信度判断;
纠正模块,用于对被判断为回答错误的用户问题进行答案纠正,并将用户问题和正确
答案添加到问答系统中。
10.如权利要求8所述的聊天对话系统,其特征是:所述聊天对话系统还包括问题过滤
模块,用于对用户问题进行过滤,去除符合预设条件的问题。

说明书

一种聊天对话系统的扩充学习方法及聊天对话系统

技术领域

本发明涉及计算机技术,特别是涉及一种聊天对话系统的扩充学习方法及聊天对
话系统。

背景技术

人机交互是计算机诞生以来产生的研究人和计算设备之间相互影响的技术.其目
标是使机器帮助人高效、舒?#30465;?#23433;全地完成任务需求。

而其中,自动聊天对话系统是一种人机交互系统,通过接收用户自然语言?#38382;?#30340;
输入,给出相应反馈;但是这类对话系统时常出现用户问题无法识别、识别错误的问题。

应该注意,上面对技术背景的介绍只是为了方便对本申请的技术方案进行清楚、
完整的说明,并方便本领域技术人员的理解而阐述的。不能仅仅因为这些方案在本申请的
背景技术部分进行了阐述而认为上述技术方案为本领域技术人员所公知。

发明内容

有鉴于现有技术的上述缺陷,本发明所要解决的技术问题是提供了一种减少用户
问题无法识别或识别错误问题的聊天对话系统的扩充学习方法及聊天对话系统。

为实现上述目的,本发明提供了一种聊天对话系统的扩充学习方法,包括步骤:

将用户问题输入问答系统,问答系统生成答案;

对用户问题和答案的关联度进行置信度判断,判断回答是否正确;

若判断问答系统回答错误,则通过纠正模块找到用户问题的正确答案,并将该用
户问题和正确答案添加到问答系统中。

进一步的,所述用户问题是由问题生成模块自动生成的。问题生成模块的存在,将
使得用户问题可以大量的产生,大量用户问题输入到问答系统中,有利于快速的扩充问答
系统。

进一步的,所述问题生成模块是基于状态机、语音模型和RNN神经网络中的任一一
种实现的。当然,如果条件?#24066;恚?#35774;置多个对应于问答系统的,?#19968;?#20110;不同机制实现的问题
生成模块来帮助问答系统进行扩充学习也是可以的。进一步的,若判断回答系统回答正确,
则对问答系统进行增强,让问答系统确认,提升该问题输出的置信度。若答案正确,则提高
相对应的置信度,可以减少置信度判断模块的资源占用,尽快的进入下一轮的问答判断,提
高问答系统的学习效?#30465;?br />

进一步的,所述将问题输入问答系统,根据问题系统生成答案的步骤之前还包括
步骤:

对生成的问题进行过滤,去除符合预设条件的问题。对于一些无意义的问题,进行
过滤,不仅可以提高问答系统的学习扩充效?#21097;?#32780;?#20197;?#38382;答系统后期的人机交互时,减少用
户进行无意义问答的情况;例如,该生成的用户问题没有出现问答系统相关的关键?#21097;?#25110;者
不通顺时,或者是其他错误和无意义问题的情况,可以认定为是符合预设条件的问题。

进一步的,所述预设条件是通过规则系统设置的。预设条件可以进行设置和更?#27169;?br />适应不同时期和不同地区不同的需求,提高该问答系统的可适用度。

进一步的,所述纠正模块包括人工交互单元或自动纠正单元。对于被判断为回答
错误的用户问题,我们可以采用人工纠正的方式,也可以采用自动纠正的方式,甚至,可以
采用人工纠正和自动纠正结?#31995;?#26041;式,以更好的给出匹配于用户问题的正确答案,并添加
到问答系统中。

进一步的,所述用户问题是通过人机交互单元输入的。用户问题可以是在正式运
行之前使用基于状态机、语音模型和RNN神经网络的问题生成模块进行快速生成和扩充学
习;也可以在问答系统运行后,用户实际使用的过程中,逐渐的进行学习扩充。

本发明?#22266;?#20379;了一种使用如本发明任一所述的扩充学习方法的聊天对话系统,包
括:问答系统,用于接收用户问题并给出答案;

置信度判断模块,用于对用户问题和答案进行置信度判断;

纠正模块,用于对被判断为回答错误的用户问题进行答案纠正,并将用户问题和
正确答案添加到问答系统中。

进一步的,所述聊天对话系统还包括问题过滤模块,用于对用户问题进行过滤,去
除符合预设条件的问题。问题过滤模块的设置,可以减少无意义问题的资源占用问题,提高
问答系统的实用性和学习扩充效?#30465;?br />

本发明的有益效果是:本发明由于增加了纠正功能,使得问答系统在对输入的用
户问题无法反馈出正确答案的时候,会纠正并给出正确答案,以便问答系统学习该用户问
题并将对应的正确答案添加到问答系统中,扩充问答系统的问答库,避免该用户问题再次
出现时仍然无法正确反馈的问题,逐步的学习和扩充,将使得问答系统逐渐完善,进而减少
用户问题无法识别或识别错误,用户的意图无法得到理解的情况。

参照后文的说明和附图,详细公开了本申请的特定实施方式,指明了本申请的原
理可以被采用的方式。应该理解,本申请的实施方式在范围上并不因而受到限制。在所附权
利要求的精神和条款的范围内,本申请的实施方式包括许多改变、修改和等同。

针对一种实施方式描述和/或示出的特征可以以相同或类似的方式在一个或更多
个其它实施方式中使用,与其它实施方式中的特征相组合,或替代其它实施方式中的特征。

应该强调,术语“包括/包含”在本文使用时指特征、整件、步骤或组件的存在,但并
不排除一个或更多个其它特征、整件、步骤或组件的存在或附加。

附图说明

所包括的附图用来提供对本申请实施例的进一步的理解,其构成了说明书的一部
分,用于例示本申请的实施方式,并与文?#32622;?#36848;一起来阐释本申请的原理。显而易见地,下
面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例,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他的附图。在附图中:

图1是一种聊天对话系统的扩充学习方法;

图2是一种聊天对话系统。

具体实施方式

为了使本技术领域的人?#22791;?#22909;地理解本申请中的技术方案,下面将结合本申请实
施例中的附图,对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施
例仅仅是本申请一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例,本领域普通
技术人员在没有做出创造性劳动前提?#28388;?#33719;得的所有其它实施例,?#21152;?#24403;属于本申请保护
的范围。

实施例一:

图1是一种聊天对话系统的扩充学习方法,参见图1,该扩充学习方法包括步骤:

S1:将用户问题输入问答系统,问答系统生成答案;

S2:对用户问题和答案的关联度进行置信度判断,判断回答是否正确;

S3:若判断问答系统回答错误,则通过纠正模块找到用户问题的正确答案,并将该
用户问题和正确答案添加到问答系统中。

本发明的有益效果是:本发明由于增加了纠正功能,使得问答系统在对输入的用
户问题无法反馈出正确答案的时候,会纠正并给出正确答案,以便问答系统学习该用户问
题并将对应的正确答案添加到问答系统中,扩充问答系统的问答库,避免该用户问题再次
出现时仍然无法正确反馈的问题,逐步的学习和扩充,将使得问答系统逐渐完善,进而减少
用户问题无法识别或识别错误,用户的意图无法得到理解的情况。

本实施例优选的,用户问题是由问题生成模块自动生成的。问题生成模块的存在,
将使得用户问题可以大量的产生,大量用户问题输入到问答系统中,有利于快速的扩充问
答系统。

本实施例优选的,问题生成模块是基于状态机、语音模型和RNN神经网络中的任一
一种实现的。当然,如果条件?#24066;恚?#35774;置多个对应于问答系统的,?#19968;?#20110;不同机制实现的问
题生成模块来帮助问答系统进行扩充学习也是可以的。

本实施例优选的,若判断回答系统回答正确,则对问答系统进行增强,让问答系统
确认,提升该问题输出的置信度。若答案正确,则提高相对应的置信度,可以减少置信度判
断模块的资源占用,尽快的进入下一轮的问答判断,提高问答系统的学习效?#30465;?br />

本实施例优选的,将问题输入问答系统,根据问题系统生成答案的步骤之前还包
括步骤:

对生成的问题进行过滤,去除符合预设条件的问题。对于一些无意义的问题,进行
过滤,不仅可以提高问答系统的学习扩充效?#21097;?#32780;?#20197;?#38382;答系统后期的人机交互时,减少用
户进行无意义问答的情况;例如,该生成的用户问题没有出现问答系统相关的关键?#21097;?#25110;者
不通顺时,或者是其他错误和无意义问题的情况,可以认定为是符合预设条件的问题。

本实施例优选的,预设条件是通过规则系统设置的。预设条件可以进行设置和更
?#27169;?#36866;应不同时期和不同地区不同的需求,提高该问答系统的可适用度。

本实施例优选的,纠正模块包括人工交互单元或联网纠正单元。对于被判断为回
答错误的用户问题,我们可以采用人工纠正的方式,也可以采用联网纠正的方式,甚至,可
以采用人工纠正和联网纠正结?#31995;?#26041;式,以更好的给出匹配于用户问题的正确答案,并添
加到问答系统中。

本实施例优选的,用户问题是通过人机交互单元输入的。用户问题可以是在正式
运行之前使用基于状态机、语音模型和RNN神经网络的问题生成模块进行快速生成和扩充
学习;也可以在问答系统运行后,用户实际使用的过程中,逐渐的进行学习扩充。

实施例二:

图2是本发明一种使用如本发明任一所述的扩充学习方法的聊天对话系统,该聊
天对话系统100包括:问答系统1,用于接收用户问题并给出答案;

置信度判断模块2,用于对用户问题和答案进行置信度判断;

纠正模块3,用于对被判断为回答错误的用户问题进行答案纠正,并将用户问题和
正确答案添加到问答系统中。

本实施例优选的,聊天对话系统还包括问题过滤模块,用于对用户问题进行过滤,
去除符合预设条件的问题。问题过滤模块的设置,可以减少无意义问题的资源占用问题,提
高问答系统的实用性和学习扩充效?#30465;?br />

本发明的有益效果是:本发明由于设置了纠正模块,增加了纠正功能,使得问答系
统在对输入的用户问题无法反馈出正确答案的时候,会纠正并给出正确答案,以便问答系
统学习该用户问题并将对应的正确答案添加到问答系统中,扩充问答系统的问答库,避免
该用户问题再次出现时仍然无法正确反馈的问题,逐步的学习和扩充,将使得问答系统逐
渐完善,进而减少用户问题无法识别或识别错误,用户的意图无法得到理解的情况。

以上详?#35813;?#36848;了本发明的较佳具体实施例。应当理解,本领域的普通技术人员无
需创造性劳动就可以根据本发明的构思作出诸多修改和变化。因此,凡本技术领域中技术
人?#24065;?#26412;发明的构思在现有技术的基础上通过逻辑分析、推理或者有限的实验可以得到的
技术方案,皆应在由权利要求书所确定的保护范围内。

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本文标题:一种聊天对话系统的扩充学习方法及聊天对话系统.pdf
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