一种基于可视化流程图的智能问答多轮交互方法和系统.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN106776649A(43)申请公布日2017.05.31(21)申请号201510827284.6(22)申请日2015.11.24(71)申请人镇江诺尼基智能技术有限公司地址212009江苏省镇江市丁卯经十二路468号双子研发楼北楼18楼(72)发明人王卫民符建辉(74)专利代理机构南京知识律师事务所32207代理人高娇阳(51)Int.Cl.G06F17/30(2006.01)权利要求书2页说明书7页附图3页(54)发明名称一种基于可视化流程图的智能问答多轮交互方法和系统(57)摘要本发明涉及一种基于可视化流程图的智能问答多轮交互方法和系统，包括在引导型节点中，自动添加引导话术；在应答型节点中，自动添加语义理解限定范围；话题转换判别。对可视化流程图中节点、边的形式化表示和存储，以及在节点、边上通过自动添加语义理解约束条件、流程引导话术的方法，使得智能问答系统可以基于复杂的流程图，对用户的咨询进行自动应答。在当回复面临多种选择时，可以主动向用户提出多个引导条件；在用户回复了简略的应答时，可以在语义理解时自动增加约束条件，保证理解的正确。本发明有效解决上下文缺省问题，取得了较好的识别性能，已经达到了实际应用的目的。CN106776649ACN106776649A权利要求书1/2页1.一种基于可视化流程图的智能问答多轮交互方法，其特征在于：包括以下步骤：第1步，在引导型节点中，自动添加引导话术：+在流程图中，当前引导型节点v可以流转到的节点集合为V＝{v1，v2，...，vm}，那么，在节点v上，自动利用V+节点名信息为v产生引导话术；第2步，在应答型节点中，进行语义理解并保存补全的咨询历史：第2.1步，当用户做出应答时，语义理解系统将用户的自然语言输入，映射到流程图中的应答型节点，此时将限定节点的范围，仅在系统上次流转到的引导性节点v的后续节点V+中；第2.2步，当映射到具体的应答型节点后，该节点会将用户的咨询进行自动补全，将用户的最近咨询历史，同当前咨询合并起来，作为完整的咨询保存为最近的咨询历史；为了完成语义理解，在两类节点中将附带有一系列语义文法，语义文法定义如下：语义文法Semantic-Syntax为一个四元组：Semantic-Syntax＝<ID，Body>其中，ID为文法的唯一性标识，两条不同的文法不能有相同的ID；文法体Body是文法的核心元素，用于自然语言形式的匹配用户问题；文法体Body是对自然语言表达的泛化，反之，自然语言可以称作是文法体的具化；两者之间存在多对多的映射关系；Body的上下文无关文法形式定义为：Body-＞SectionsSections-＞Section|Sections″*″SectionSection-＞″<″Constant″>″|″<″Variable″>″Constant-＞NeccessaryConstant|OptionalConstantNeccessaryConstant-＞″！″WordClass|WordsWordClass-＞stringWords-＞Word|Words″|″WordWord-＞stringOptionalConstant＝″[″NeccessaryConstant″]″Variable-＞″？″VariableID″(″VariableNames″)″VariableID-＞stringVariableNames-＞VariableName|VariableNames″|″VariableNameVariableName-＞string上述定义中，各非终结符的含义如下：1).Section：文法项，一个文法体由以通配符’*’作为间隔的多个文法项组成；2).Constant：常量型文法项；3).NeccessaryConstant：必选常量型文法项，由词类(WordClass)和常量词集(Words)组成；4).WordClass：词类，为一组词(Word)所组成的集合的名称；词类所具体包含的词，可在文法体之外单独进行定义；5).Words：常量词集，为一组词(Word)所组成的集合；6).OptionalConstant：可选常量型文法项；2CN106776649A权利要求书2/2页7).Variable：变量型文法项，由变量标志符’？’，变量标识(VariableID)，变量名(VariableName)组成；8).VariableID：变量标识，唯一确定一条文法中的变量型文法项；9).VariableName：变量名，即变量型文法项的名称；各终结符的含义如下：1).’*’：通配符；2).’＜’‘，＞’：文法项括号；3).’！’：词类标志符，表示其后为一个词类；