專利名稱：一種基于移動終端的智能問答交互系統(tǒng)及方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及信息檢索與查詢領(lǐng)域，尤其涉及一種基于移動終端的智能問答交互系統(tǒng)及方法。
背景技術(shù)：
在移動互聯(lián)網(wǎng)時代，手機、平板電腦等移動終端，已成為人們重要的信息獲取工具。利用手機等移動終端查詢信息主要通過兩種方式:一是通過在搜索引擎中輸入關(guān)鍵字的方式，得到網(wǎng)頁搜索結(jié)果，然后從網(wǎng)址結(jié)果列表里篩選自己想要的信息；二是通過垂直領(lǐng)域查詢方式，即通過登錄相關(guān)網(wǎng)站，或通過安裝不同的應(yīng)用軟件，來查詢相應(yīng)的信息。在實際應(yīng)用中，上述兩種傳統(tǒng)信息查詢方式，各有不足:搜索引擎:1、搜索引擎對網(wǎng)頁信息進行定期檢索，實時性較差；2、搜索結(jié)果為網(wǎng)頁地址，需對信息進行篩選，耗費時間；3、關(guān)鍵字內(nèi)容主要靠鍵盤等外設(shè)逐字輸入，輸入方
式單一。垂直領(lǐng)域查詢:1、信息面狹窄，網(wǎng)站及軟件所提供的信息單一，不能進行綜合查詢；2、輸入方式以文本為主，部分使用群體受限。隨著人們對快速、準確地獲取信息的需求不斷增加，基于人工智能和自然語言處理領(lǐng)域的問答系統(tǒng)，逐漸興起。問答系統(tǒng)(Question answering)是信息檢索系統(tǒng)的一種高級形式。它能讓用戶用自然語言提問(完整而口語化的問句)，并為用戶返回一個簡潔、準確的答案。使用戶不需要依靠關(guān)鍵字匹配的搜索引擎，通過一一篩選搜索結(jié)果，來獲取所需信息；同時通過自設(shè)知識庫或提供外部數(shù)據(jù)接口，來進行綜合信息查詢，具有方便、快捷、高效等特點。目前，問答系統(tǒng)在手機等移動終端的應(yīng)用方面，主要有語音助手(如蟲洞語音助手)和聊天機器人，其雖然與傳統(tǒng)的查詢方式相比具有突出的優(yōu)點，但在識別的準確度、回答的正確性和內(nèi)容的個性化方面還存在不足；在實時數(shù)據(jù)、結(jié)果展示、模態(tài)輸入、信息支持等實用性方面也還有很大的改進空間。有鑒于此，有必要對現(xiàn)有的問答系統(tǒng)予以改進，以解決上述問題。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于針對現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供一種基于移動終端的智能問答交互系統(tǒng)及方法，提高其識別的準確度和回答的正確性，并增強其內(nèi)容的個性化和系統(tǒng)的實用性。為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供了一種基于移動終端的智能問答交互系統(tǒng)，包括:輸入模塊，用于輸入用戶語音、文本及操作指令提問信息，采集用戶參數(shù)信息，并將用戶提問信息及用戶參數(shù)信息全部轉(zhuǎn)換為標準的文本格式信息；去噪模塊，用于對文本格式信息，進行去噪和模塊結(jié)構(gòu)化處理；語義解析模塊，用于對去噪和模塊化處理的用戶提問信息進行語義解析；
信息處理模塊，用于對解析信息進行驗證、初步封裝以及數(shù)據(jù)處理，生成原始結(jié)果數(shù)據(jù)；輸出模塊，用于把該信息處理模塊傳過來的原始結(jié)果數(shù)據(jù)，進行二次封裝和格式化，并將處理完的結(jié)果分發(fā)給調(diào)用服務(wù)器，輸出檢索結(jié)果。進一步，該輸入模塊，包括:語音輸入模塊，用于用戶語音信息輸入；文本輸入模塊，用于用戶文本信息輸入；操作輸入模塊，用于用戶操作指令輸入；參數(shù)采集模塊，用于采集用戶的各種參數(shù)信息；文本轉(zhuǎn)換模塊，用于將用戶提問信息及用戶參數(shù)信息轉(zhuǎn)換為文本格式信息。進一步，該語義解析模塊，包括:分詞模塊，用于建立一套基于現(xiàn)代漢語的語句、句法的分詞算法模型，利用大量基礎(chǔ)詞匯數(shù)據(jù)，采用最小顆粒分詞算法對用戶輸入的自然語言和指令進行分詞；權(quán)重分配模塊，用于分詞之后，對用戶的語境、上下文、偏好及各項參數(shù)，進行關(guān)鍵字和意圖的初次組合和權(quán)重分配，解析出關(guān)鍵字；結(jié)構(gòu)化組合模塊，用于對解析出的關(guān)鍵字進行結(jié)構(gòu)化組合，得到解析結(jié)果。進一步，該信息處理模塊，包括:驗證模塊，用于判斷該語義解析模塊的domain信息是否全面，如果不全面，建立本次上下文模型，保存本次對話記錄，轉(zhuǎn)入對應(yīng)的處理平臺；如果全面，直接轉(zhuǎn)入對應(yīng)的處理平臺；處理平臺，用于對驗證的domain信息進行處理，生成原始結(jié)果數(shù)據(jù)，并轉(zhuǎn)發(fā)到輸出模塊。進一步，該處理平臺，包括:domain處理模塊，用于與domainType和domainName傳入的domain信息對接，如果domain信息完整，對獲取對應(yīng)的完整信息進行封裝，并提交給系統(tǒng)知識庫進行數(shù)據(jù)檢索和處理；如果domain信息不完整，根據(jù)缺少信息字段和本domain上下文提示模型進行處理；最后將信息處理的原始結(jié)果數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)到輸出模塊；系統(tǒng)知識庫，用于存儲各類知識數(shù)據(jù)和經(jīng)過用戶調(diào)教、編輯以及個性化配置的用戶知識數(shù)據(jù)；應(yīng)用接口模塊，用于與外部的應(yīng)用程序或數(shù)據(jù)系統(tǒng)對接，進行實時信息查詢。一種基于移動終端的智能問答交互方法，包括以下步驟:步驟1，輸入用戶語音、文本及操作指令提問信息，采集用戶參數(shù)信息；步驟2，將用戶提問信息及用戶參數(shù)信息轉(zhuǎn)換為標準的文本格式信息；步驟3，對文本格式信息，進行去噪和模塊結(jié)構(gòu)化處理；步驟4，對去噪和模塊化處理的用戶提問信息進行語義解析；步驟5，對解析信息進行驗證、初次封裝以及數(shù)據(jù)處理，生成原始結(jié)果數(shù)據(jù)；步驟6，把該步驟5中的原始結(jié)果數(shù)據(jù)，根據(jù)用戶參數(shù)信息和個性化配置，進行二次封裝和格式化，并將處理完的結(jié)果分發(fā)給調(diào)用服務(wù)器，輸出檢索結(jié)果。進一步，該步驟4包括以下子步驟:
1、采用分詞算法對用戶輸入的自然語言和指令進行分詞；2、對用戶的語境、上下文、偏好及各項參數(shù)，進行關(guān)鍵字和意圖的初次組合和權(quán)重分配，解析出關(guān)鍵字；3、對解析出的關(guān)鍵字進行結(jié)構(gòu)化組合，得到解析結(jié)果。進一步，該步驟5具體過程為:驗證domain信息是否全面，如果不全面，建立本次上下文模型，保存本次對話記錄，根據(jù)缺少信息字段和本domain上下文提示模型進行處理；如果全面，對信息進行封裝，并提交給系統(tǒng)知識庫進行數(shù)據(jù)檢索和處理；與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果是:1、采用智能問答交互系統(tǒng)，給用戶提供了一種簡單、快捷地獲取信息的新方式；2、以一問一答的語音方式進行信息查詢，降低了使用門檻，讓用戶輕松愉快的獲取信息；3、提高了問答系統(tǒng)識別的準確度和回答的正確性；并增強其內(nèi)容的個性化；4、增強了系統(tǒng)的實用性。


圖1為本發(fā)明一種基于移動終端的智能問答交互系統(tǒng)及方法的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖；圖2為本發(fā)明一種基于移動終端的智能問答交互系統(tǒng)及方法的方法流程圖。
具體實施例方式下面結(jié)合附圖所示的各實施方式對本發(fā)明進行詳細說明，但應(yīng)當說明的是，這些實施方式并非對本發(fā)明的限制，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員根據(jù)這些實施方式所作的功能、方法、或者結(jié)構(gòu)上的等效變換或替代，均屬于本發(fā)明的保護范圍之內(nèi)。參圖1所示，圖1為本發(fā)明的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖。在本實施方式中，一種基于移動終端的智能問答交互系統(tǒng)，包括:輸入模塊10，用于輸入用戶語音、文本及操作指令提問信息，采集用戶參數(shù)信息(包括用戶當前的動態(tài)數(shù)據(jù)，如:時間、地點、速度、輸入模態(tài)、終端類型、網(wǎng)絡(luò)類型，及部分用戶在客戶端設(shè)置的偏好數(shù)據(jù)，如:顯示模式、翻譯模式)，并將用戶提問信息、及用戶參數(shù)信息全部轉(zhuǎn)換為標準的文本格式信息。本問答系統(tǒng)支持文本、語音及操作輸入方式，尤其語音輸入方式極大地降低了用戶使用的門檻。去噪模塊20，用于對文本格式信息，進行去噪和模塊結(jié)構(gòu)化處理；語義解析模塊30，用于對去噪和模塊化處理的用戶提問信息進行語義解析；信息處理模塊40，用于對解析信息進行驗證、初步封裝以及數(shù)據(jù)處理，生成原始結(jié)果數(shù)據(jù)；輸出模塊50，用于把該信息處理模塊40傳過來的原始結(jié)果數(shù)據(jù)，根據(jù)該輸入模塊10所采集的參數(shù)信息(如所用終端類型、型號、分辨率、情景模式、網(wǎng)絡(luò)狀況)和個性化配置(如用戶的歷史問答數(shù)據(jù)、出行偏好、使用習(xí)慣、歷史位置、渠道信息等等)，進行二次封裝和格式化，并將處理完的結(jié)果分發(fā)給調(diào)用服務(wù)器，輸出檢索結(jié)果。本問答系統(tǒng)支持多種不同的結(jié)果展示形式，包括文字、聲音、圖片、URL(統(tǒng)一資源定位符，Uniform ResourceLocator的縮寫)等，可以根據(jù)用戶的不同情況，如時間、地點、網(wǎng)絡(luò)方式、終端類型和型號等給予最優(yōu)的展現(xiàn)方式，簡潔、生動的地展示給用戶最優(yōu)的答案。該輸入模塊10，包括:語音輸入模塊101，用于用戶語音信息輸入；文本輸入模塊102,用于用戶文本信息輸入；操作輸入模塊103，用于用戶操作指令輸入；參數(shù)采集模塊104，用于采集用戶的各種參數(shù)信息，如時間、用地地點、終端設(shè)備種類和型號、網(wǎng)絡(luò)情況、設(shè)備方向、速度、加速度等等；文本轉(zhuǎn)換模塊105，用于將用戶提問信息及用戶參數(shù)信息轉(zhuǎn)換為文本格式信息。該語義解析模塊30，包括:分詞模塊301，用于建立一套基于現(xiàn)代漢語的語句、句法的分詞算法模型，利用大量基礎(chǔ)詞匯數(shù)據(jù)，采用最小顆粒分詞算法對用戶輸入的自然語言和指令進行分詞。這樣既可以完成普通語句的分詞，又可以有針對性的修改算法配置和添加個性化及偏重詞匯數(shù)據(jù)，很好地完成分詞任務(wù)；權(quán)重分配模塊302，用于分詞之后，對用戶的語境、上下文、偏好及各項參數(shù)，進行關(guān)鍵字和意圖的初次組合和權(quán)重分配，解析出關(guān)鍵字。其具體實現(xiàn)方式為:對語境、上下文、用戶偏好及各項參數(shù)，進行意圖組合和權(quán)重因子分配；對意圖關(guān)鍵字進行基于類馬爾可夫模型的統(tǒng)計模型進行打分，把排序和意圖進行反驗證，比如通過用戶的使用記錄、習(xí)慣或其他規(guī)則，如果沒有通過反驗證則給予一定的減分；根據(jù)意圖進行排序和權(quán)重分配，確定排名第一的意圖模型。結(jié)構(gòu)化組合模塊303，用于對解析出的關(guān)鍵字進行結(jié)構(gòu)化組合，得到解析結(jié)果。比如用戶查詢輸入“你幫我查查明天去上海的飛機”，根據(jù)以上模塊，可以解析出:1交通出行2坐飛機3目的城市是上海4時間是明天；但是我們可以根據(jù)從用戶的參數(shù)采集或個人數(shù)據(jù)庫中得到用戶的位置是北京，一般對經(jīng)濟艙感興趣，打折尤佳，經(jīng)常乘坐東方航空的航班，根據(jù)這些信息解析的結(jié)果類似為:< xml version="!.0" encoding= ,,ut/-S,, >
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</parseModule>該信息處理模塊40，包括 :驗證模塊401,用于判斷該語義解析模塊的domain信息是否全面,如果不全面,建立本次上下文模型，保存本次對話記錄，轉(zhuǎn)入對應(yīng)的處理平臺；如果全面，直接轉(zhuǎn)入對應(yīng)的處理平臺?！癲omain信息”是問答系統(tǒng)定義的功能分類，每一個大的功能分類都屬于一個單獨的domain, —個完整的domain包括所對應(yīng)的功能的所有信息。如:航班domain需要如下必選信息:日期(格式為:yyyy-MM_dd)、出發(fā)城市或機場、目的城市或機場；除此之外，還有一些可選信息，如坐席類別、打折信息、航空公司信息、時間區(qū)間段(00:00-24:00)等等?！癲omain信息”驗證主要是對該domain進行必選信息的驗證,看必選信息是否已經(jīng)全部按要求具備，如果全部按要求具備，則把驗證通過的domain信息直接轉(zhuǎn)入對應(yīng)的處理平臺進行數(shù)據(jù)處理。如果不具備，則查驗出缺哪幾項信息，根據(jù)所缺少的信息項的domain信息添加上下文標識并把對應(yīng)信息字段項添加標識，統(tǒng)一交給處理和輸出模塊。處理平臺402，用于對驗證的domain信息進行處理，生成原始結(jié)果數(shù)據(jù)，并轉(zhuǎn)發(fā)到輸出模塊。該處理平臺包括:
domain處理模塊，用于與domainType和domainName傳入的domain信息對接，如果domain信息完整，對獲取對應(yīng)的完整信息進行封裝，并提交給系統(tǒng)知識庫進行數(shù)據(jù)檢索和處理；如果domain信息不完整，根據(jù)缺少信息字段和本domain上下文提示模型進行處理；最后將信息處理的原始結(jié)果數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)到輸出模塊?！癲omainType”為問答系統(tǒng)內(nèi)部定義的功能分類的唯一數(shù)字標識，主要用于機器檢索和識別。如航班查詢出發(fā)城市到目的城市功能的domainType為51?！癲omainName”為問答系統(tǒng)內(nèi)部定義的功能分類的唯一文字解釋標識，主要用于開發(fā)、測試和維護人員進行辨別之用。系統(tǒng)知識庫，用于存儲各類知識數(shù)據(jù)和經(jīng)過用戶調(diào)教、編輯以及個性化配置的用戶知識數(shù)據(jù)。比如張三用戶特別喜歡電子產(chǎn)品，如果問答系統(tǒng)提供的答案無法讓他滿意，其可以自己進行編輯，然后提交系統(tǒng)，下次如果他提出類似的問題，問答系統(tǒng)可以優(yōu)先使用他自己調(diào)教的答案；其他用戶問到類似的問題，如果張三愿意分享并且答案質(zhì)量不錯，他的答案就有可能被問答系統(tǒng)直接推薦給該提問用戶。通過這種用戶間不斷貢獻問題和答案的方式，讓問答系統(tǒng)不擅長的調(diào)侃，通過大量活躍用戶的智囊支持，得到非?？焖佟⒏咝Ш透哔|(zhì)量地補充和更新，讓整個問答變得更有趣味性。應(yīng)用接口模塊，用于與外部的應(yīng)用程序或數(shù)據(jù)系統(tǒng)對接，進行實時信息查詢。如果用戶的問題可以使用系統(tǒng)知識庫，該問答系統(tǒng)會根據(jù)用戶當前的情況，快速給予用戶答案數(shù)據(jù)；如果是需要其他CP(內(nèi)容提供商，Content Provider)的數(shù)據(jù)支持，該問答系統(tǒng)則會使用CP提供的合作接口 API (應(yīng)用程序編程接口，Application ProgrammingInterface)進行實時查詢或使用蟲洞的數(shù)據(jù)系統(tǒng)進行請求抓取，從而獲取最新的實時數(shù)據(jù)，保證不會像搜索引擎獲取的是檢索緩存的數(shù)據(jù)。另外，本問答系統(tǒng)支持近百個大類，數(shù)千小類的各種信息類型。用戶只需要本系統(tǒng)的一個終端接口(如Android、Web、Wap、AP1、微信等)，就可以方便、快捷地使用這些功能和服務(wù)，而不是要安裝上百個專門的軟件，或者收藏上百個專門查詢的網(wǎng)址。參圖2所示，圖2為本發(fā)明的方法流程圖。在本實施方式中，一種基于移動終端的智能問答交互方法，包括以下步驟:步驟SI，輸入用戶語音、文本及操作指令提問信息，采集用戶參數(shù)信息；步驟S2，將用戶提問信息及用戶參數(shù)信息轉(zhuǎn)換為標準的文本格式信息；步驟S3，對文本格式信息，進行去噪和模塊結(jié)構(gòu)化處理。步驟S4，對去噪和模塊化處理的用戶提問信息進行語義解析；步驟S5，對解析信息進行驗證、初次封裝以及數(shù)據(jù)處理，生成原始結(jié)果數(shù)據(jù)；步驟S6，把該步驟S5中的原始結(jié)果數(shù)據(jù)，根據(jù)用戶參數(shù)信息和個性化配置，進行二次封裝和格式化，并將處理完的結(jié)果分發(fā)給調(diào)用服務(wù)器，輸出檢索結(jié)果。上述步驟S4包括以下子步驟:1、采用分詞算法對用戶輸入的自然語言和指令進行分詞；2、對用戶的語境、上下文、偏好及各項參數(shù)，進行關(guān)鍵字和意圖的初次組合和權(quán)重分配，解析出關(guān)鍵字；3、對解析出的關(guān)鍵字進行結(jié)構(gòu)化組合，得到解析結(jié)果。上述步驟S5具體過程為:
驗證domain信息是否全面，如果不全面，建立本次上下文模型，保存本次對話記錄，根據(jù)缺少信息字段和本domain上下文提示模型進行處理；如果全面，對信息進行封裝，并提交給系統(tǒng)知識庫進行數(shù)據(jù)檢索和處理；本發(fā)明提供了一種基于移動終端的智能問答交互系統(tǒng)及方法，其通過輸入模塊10，輸入用戶提問信息；通過去噪模塊20，進行去噪和結(jié)構(gòu)化處理；通過分詞模塊301、權(quán)重分配模塊302及結(jié)構(gòu)化組合模塊303對用戶提問信息進行語義解析；通過驗證模塊401及處理平臺402對解析信息進行處理；通過輸出模塊50，生成最優(yōu)檢索結(jié)果。其不僅克服了傳統(tǒng)查詢方式的不足，還對現(xiàn)有問答系統(tǒng)做了實質(zhì)性的改進，達到了以下技術(shù)效果:1、采用智能問答交互系統(tǒng)，給用戶提供了一種簡單、快捷地獲取信息的新方式；2、以一問一答的語音方式進行信息查詢，降低了使用門檻，讓用戶輕松愉快的獲取信息；3、提高了問答系統(tǒng)識別的準確度和回答的正確性；并增強其內(nèi)容的個性化；4、增強了系統(tǒng)的實用性，具體為:(I)通過系統(tǒng)知識庫和外部應(yīng)用程序或系統(tǒng)互補提供實時數(shù)據(jù)；(2)結(jié)合不同用戶的實際情況展示個性化最優(yōu)答案；(3)適用多種模態(tài)輸入(文本、語音、操作)；(4)支持多種信息類型。對于本領(lǐng)域技術(shù)人員而言，顯然本發(fā)明不限于上述示范性實施例的細節(jié)，而且在不背離本發(fā)明的精神或基本特征的情況下，能夠以其他的具體形式實現(xiàn)本發(fā)明。因此，無論從哪一點來看，均應(yīng)將實施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本發(fā)明的范圍由所附權(quán)利要求而不是上述說明限定，因此旨在將落在權(quán)利要求的等同要件的含義和范圍內(nèi)的所有變化囊括在本發(fā)明內(nèi)。不應(yīng)將權(quán)利要求中的任何附圖標記視為限制所涉及的權(quán)利要求。此外，應(yīng)當理解，雖然本說明書按照實施方式加以描述，但并非每個實施方式僅包含一個獨立的技術(shù)方案，說明書的這種敘述方式僅僅是為清楚起見，本領(lǐng)域技術(shù)人員應(yīng)當將說明書作為一個整體，各實施例中的技術(shù)方案也可以經(jīng)適當組合，形成本領(lǐng)域技術(shù)人員可以理解的其他實施方式。
權(quán)利要求
1.一種基于移動終端的智能問答交互系統(tǒng)，其特征在于，包括: 輸入模塊，用于輸入用戶語音、文本及操作指令提問信息，采集用戶參數(shù)信息，并將用戶提問信息及用戶參數(shù)信息全部轉(zhuǎn)換為標準的文本格式信息； 去噪模塊，用于對文本格式信息，進行去噪和模塊結(jié)構(gòu)化處理； 語義解析模塊，用于對去噪和模塊化處理的用戶提問信息進行語義解析； 信息處理模塊，用于對解析信息進行驗證、初步封裝以及數(shù)據(jù)處理，生成原始結(jié)果數(shù)據(jù)； 輸出模塊，用于把所述信息處理模塊傳過來的原始結(jié)果數(shù)據(jù)，進行二次封裝和格式化，并將處理完的結(jié)果分發(fā)給調(diào)用服務(wù)器，輸出檢索結(jié)果。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于移動終端的智能問答交互系統(tǒng)，其特征在于，所述輸入模塊，包括: 語音輸入模塊，用于用戶語音信息輸入； 文本輸入模塊，用于用戶文本信息輸入； 操作輸入模塊，用于用戶操作指令輸入； 參數(shù)采集模塊，用于采集用戶的各種參數(shù)信息； 文本轉(zhuǎn)換模塊，用于將用戶提問信息及用戶參數(shù)信息轉(zhuǎn)換為文本格式信息。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于移動終端的智能問答交互系統(tǒng)，其特征在于，所述語義解析模塊，包括: 分詞模塊，用于建立一套基于現(xiàn)代漢語的語句、句法的分詞算法模型，利用大量基礎(chǔ)詞匯數(shù)據(jù)，采用最小顆粒分詞算法對用戶輸入的自然語言和指令進行分詞； 權(quán)重分配模塊，用于分詞之后，對用戶的語境、上下文、偏好及各項參數(shù)，進行關(guān)鍵字和意圖的初次組合和權(quán)重分配，解析出關(guān)鍵字； 結(jié)構(gòu)化組合模塊，用于對解析出的關(guān)鍵字進行結(jié)構(gòu)化組合，得到解析結(jié)果。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于移動終端的智能問答交互系統(tǒng)，其特征在于，所述信息處理模塊，包括: 驗證模塊，用于判斷該語義解析模塊的domain信息是否全面，如果不全面，建立本次上下文模型，保存本次對話記錄，轉(zhuǎn)入對應(yīng)的處理平臺；如果全面，直接轉(zhuǎn)入對應(yīng)的處理平臺； 處理平臺，用于對驗證的domain信息進行處理，生成原始結(jié)果數(shù)據(jù)，并轉(zhuǎn)發(fā)到輸出模塊。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種基于移動終端的智能問答交互系統(tǒng)，其特征在于，所述處理平臺，包括: domain處理模塊，用于與domainType和domainName傳入的domain信息對接，如果domain信息完整，對獲取對應(yīng)的完整信息進行封裝，并提交給系統(tǒng)知識庫進行數(shù)據(jù)檢索和處理；如果domain信息不完整，根據(jù)缺少信息字段和本domain上下文提示模型進行處理；最后將信息處理的原始結(jié)果數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)到輸出模塊； 系統(tǒng)知識庫，用于存儲各類知識數(shù)據(jù)和經(jīng)過用戶調(diào)教、編輯以及個性化配置的用戶知識數(shù)據(jù)； 應(yīng)用接口模塊，用于與外部的應(yīng)用程序或數(shù)據(jù)系統(tǒng)對接，進行實時信息查詢。
6.一種基于移動終端的智能問答交互方法，其特征在于，包括以下步驟: 步驟1:輸入用戶語音、文本及操作指令提問信息，采集用戶參數(shù)信息； 步驟2:將用戶提問信息及用戶參數(shù)信息轉(zhuǎn)換為標準的文本格式信息； 步驟3:對文本格式信息，進行去噪和模塊結(jié)構(gòu)化處理； 步驟4:對去噪和模塊化處理的用戶提問信息進行語義解析； 步驟5:對解析信息進行驗證、初次封裝以及數(shù)據(jù)處理，生成原始結(jié)果數(shù)據(jù)； 步驟6:把所述步驟5中的原始結(jié)果數(shù)據(jù)，根據(jù)用戶參數(shù)信息和個性化配置，進行二次封裝和格式化，并將處理完的結(jié)果分發(fā)給調(diào)用服務(wù)器，輸出檢索結(jié)果。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的一種基于移動終端的智能問答交互方法，其特征在于，所述步驟4包括以下子步驟: (1)采用分詞算法對用戶輸入的自然語言和指令進行分詞； (2)對用戶的語境、上下文、偏好及各項參數(shù)，進行關(guān)鍵字和意圖的初次組合和權(quán)重分配，解析出關(guān)鍵字； (3)對解析出的關(guān)鍵字進行結(jié)構(gòu)化組合，得到解析結(jié)果。
8.根據(jù)權(quán)利要求6 所述的一種基于移動終端的智能問答交互方法，其特征在于，所述步驟5具體過程為: 驗證domain信息是否全面，如果不全面，建立本次上下文模型，保存本次對話記錄，根據(jù)缺少信息字段和本domain上下文提示模型進行處理； 如果全面，對信息進行封裝，并提交給系統(tǒng)知識庫進行數(shù)據(jù)檢索和處理。
全文摘要
本發(fā)明提供了一種基于移動終端的智能問答交互系統(tǒng)，包括輸入模塊、去噪模塊、語義解析模塊、信息處理模塊及輸出模塊。本發(fā)明還提供了一種基于移動終端的智能問答交互方法，包括以下步驟輸入用戶提問信息，采集用戶參數(shù)信息；將用戶提問信息及用戶參數(shù)信息轉(zhuǎn)換為標準的文本格式信息；對文本格式信息，進行去噪和模塊結(jié)構(gòu)化處理；對用戶提問信息進行語義解析；對解析信息進行驗證、初次封裝以及數(shù)據(jù)處理，生成原始結(jié)果數(shù)據(jù)；把原始結(jié)果數(shù)據(jù)，進行二次封裝和格式化，并將處理完的結(jié)果分發(fā)給調(diào)用服務(wù)器，輸出檢索結(jié)果。其提高了識別的準確度和回答的正確性，增強了內(nèi)容的個性化和系統(tǒng)的實用性。
文檔編號G06F17/30GK103198155SQ20131015114
公開日2013年7月10日 申請日期2013年4月27日 優(yōu)先權(quán)日2013年4月27日
發(fā)明者俞志晨 申請人:俞志晨