CN106656732A - 一种基于场景信息获取聊天回复内容的方法及装置 - Google Patents
一种基于场景信息获取聊天回复内容的方法及装置 Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开了一种基于场景信息获取聊天回复内容的方法及装置，该方法通过接收聊天发起句；根据聊天发起句获取聊天发起句所属的话题分类；采集预先设定的与话题分类关联的辅助场景条目的内容信息，获得辅助场景信息；根据辅助场景信息在预先设定的与话题分类对应的话题数据库中对聊天发起句进行数据匹配，并将数据匹配的结果作为与聊天发起句对应的聊天回复内容，解决了现有获取聊天回复内容的方法没有结合参与聊天的通讯双方的场景信息，导致获取的聊天回复内容单一固定，聊天的智能化程度低以及用户体验不佳的技术问题，实现了根据不同的场景信息获取不同的聊天回复内容，体现了较高的智能化和个性化水平。
Description
技术领域
本发明涉及通信技术领域，具体涉及一种基于场景信息获取聊天回复内容的方法及装置。
背景技术
目前，不管是智能聊天机器人***提供的智能聊天回复内容、还是通讯终端提供给通讯双方用于选择或智能回复的聊天回复内容，大多是通过数据库匹配的方式获取。这种通过数据库匹配方法获取聊天回复内容的方法主要分为二个步骤，即首先对聊天发起句进行预处理，获得分词文本，然后将获得的分词文本与预先建立的数据库进行匹配，从而获得聊天回复内容。
但这种匹配方式并没有结合参与智能聊天的通讯双方的任何场景信息、属性信息或其他状态信息等，故导致获取的聊天回复内容单一固定，聊天的智能化程度低以及用户体验不佳。
发明内容
本发明提供了一种基于场景信息获取聊天回复内容的方法及装置，以解决现有获取聊天回复内容的方法没有结合参与聊天的通讯双方的场景信息，导致获取的聊天回复内容单一固定，聊天的智能化程度低以及用户体验不佳的技术问题。
根据本发明的一方面，提供了一种基于场景信息获取聊天回复内容的方法，包括：
接收聊天发起句；
根据聊天发起句获取聊天发起句所属的话题分类；
采集预先设定的与话题分类关联的辅助场景条目的内容信息，获得辅助场景信息；
根据辅助场景信息在预先设定的与话题分类对应的话题数据库中对聊天发起句进行数据匹配，并将数据匹配的结果作为与聊天发起句对应的聊天回复内容。
进一步地，根据聊天发起句获取聊天发起句所属的话题分类包括：
获取聊天发起句的上文聊天内容，并将聊天发起句和聊天发起句的上文聊天内容合并成文本格式的预处理文本；
提取预处理文本的关键词；
根据关键词获取聊天发起句所属的话题分类。
进一步地，采集预先设定的与话题分类关联的辅助场景条目的内容信息，获得辅助场景信息包括：
预先设定与话题分类关联的辅助场景条目，获得关联辅助场景条目；
采用计算、推理、查询、搜索或其任意组合的方式获取与关联辅助场景条目对应的内容信息，获得辅助场景信息。
进一步地，根据辅助场景信息在预先设定的与话题分类对应的话题数据库中对聊天发起句进行数据匹配包括：
创建与话题分类对应的话题数据库，其中，话题数据库包括至少一个以话题分类为聊天主题的样本聊天对，样本聊天对包括样本聊天发起句、与样本聊天发起句对应的回复条件ID以及与回复条件ID对应的结论内容；
采用创建回复条件ID的创建规则对辅助场景信息进行标识，获得标识ID；
在话题数据库中匹配与聊天发起句相同的样本聊天发起句，以及在与样本聊天发起句对应的回复条件ID中匹配与标识ID相同的回复条件ID，并将与标识ID相同的回复条件ID对应的结论内容作为数据匹配的结果。
进一步地，辅助场景条目包括：
发送和/或接收聊天发起句的通讯终端的姓名条目、性别条目、年龄条目、即时通讯账号条目、电子邮箱地址条目、家庭地址条目、职业类别条目、职务条目、工作单位条目、单位地址条目、银行账号条目、好友印象条目、通讯录分组条目、关系条目、兴趣爱好条目、朋友圈状态条目、心情条目、最近关注话题条目、时间条目、节日条目、季节条目、地理位置信息条目、距离条目、场景图像条目。
进一步地，采集辅助场景条目中的场景图像条目的内容信息包括：
采集发送和/或接收聊天发起句的通讯终端的场景图像；
采用DOG算子提取场景训练图像的感兴趣区域，并计算场景训练图像的感兴趣区域的SIFT特征；
采用K均值聚类算法对场景训练图像的感兴趣区域的SIFT特征进行聚类，获得多个聚类中心，并建立由与每一个聚类中心对应的视觉单词构成的视觉单词词典；
采用DOG算子提取场景图像的感兴趣区域，并在视觉单词词典中匹配与场景图像的感兴趣区域的SIFT特征最接近的视觉单词；
根据场景图像的感兴趣区域的视觉单词的分布对场景图像采用预先训练好的支持向量机分类器进行分类，获得发送和/或接收聊天发起句的通讯终端的场景图像条目的内容信息。
根据本发明的另一方面，提供了一种基于场景信息获取聊天回复内容的装置，包括：
接收装置，用于接收聊天发起句；
话题分类获取装置，用于根据聊天发起句获取聊天发起句所属的话题分类；
辅助场景信息获取装置，用于采集预先设定的与话题分类关联的辅助场景条目的内容信息，获得辅助场景信息；
匹配装置，用于根据辅助场景信息在预先设定的与话题分类对应的话题数据库中对聊天发起句进行数据匹配，并将数据匹配的结果作为与聊天发起句对应的聊天回复内容。
进一步地，话题分类获取装置包括：
预处理文本获取装置，用于获取聊天发起句的上文聊天内容，并将聊天发起句和聊天发起句的上文聊天内容合并成文本格式的预处理文本；
关键词提取装置，用于提取预处理文本的关键词；
话题分类确定装置，用于根据关键词确定聊天发起句所属的话题分类。
进一步地，辅助场景信息获取装置包括：
设定装置，用于预先设定与话题分类关联的辅助场景条目，获得关联辅助场景条目；
计算推理装置，用于采用计算、推理、查询、搜索或其任意组合的方式获取与关联辅助场景条目对应的内容信息，获得辅助场景信息。
进一步地，匹配装置包括：
话题数据库创建装置，用于创建与话题分类对应的话题数据库，其中，话题数据库包括至少一个以话题分类为聊天主题的样本聊天对，样本聊天对包括样本聊天发起句、与样本聊天发起句对应的回复条件ID以及与回复条件ID对应的结论内容；
标识装置，用于采用创建回复条件ID的创建规则对辅助场景信息进行标识，获得标识ID；
ID匹配装置，用于在话题数据库中匹配与聊天发起句相同的样本聊天发起句，以及在与样本聊天发起句对应的回复条件ID中匹配与标识ID相同的回复条件ID，并将与标识ID相同的回复条件ID对应的结论内容作为数据匹配的结果。
本发明具有以下有益效果：
本发明提供了一种基于场景信息获取聊天回复内容的方法及装置，该方法通过自动采集与接收的聊天发起句所属的话题分类关联的辅助场景条目的内容信息获得辅助场景信息，并结合辅助场景信息获取与聊天发起句对应的聊天回复内容，解决了现有获取聊天回复内容的方法没有结合参与聊天的通讯双方的场景信息，导致获取的聊天回复内容单一固定，聊天的智能化程度低以及用户体验不佳的技术问题，实现了根据不同的场景信息获取不同的聊天回复内容，且获取的聊天回复内容充分结合了通讯双方的场景信息，并与通讯双方息息相关，体现了较高的智能化和个性化水平。此外，基于场景信息自动获取聊天回复内容无需人工编辑，提高了聊天会话速度，提升了用户体验。
除了上面所描述的目的、特征和优点之外，本发明还有其它的目的、特征和优点。下面将参照图，对本发明作进一步详细的说明。
附图说明
构成本申请的一部分的附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
图1是本发明优选实施例的基于场景信息获取聊天回复内容的方法流程图；
图2是本发明优选实施例假设采集的接收聊天发起句的通讯终端的场景图像；
图3是本发明优选实施例对假设采集的接收聊天发起句的通讯终端的场景图像与视觉单词词典匹配后获得的视觉单词结果图；
图4是本发明优选实施例针对第一个精简实施例获取聊天回复内容的方法流程图；
图5是本发明优选实施例针对第二个精简实施例获取聊天回复内容的方法流程图；
图6是本发明优选实施例的基于场景信息获取聊天回复内容的装置结构框图。
附图标记说明：
10、接收装置；20、话题分类获取装置；30、辅助场景信息获取装置；40、匹配装置。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的实施例进行详细说明，但是本发明可以由权利要求限定和覆盖的多种不同方式实施。
参照图1，本发明的优选实施例提供了一种基于场景信息获取聊天回复内容的方法，包括：
步骤S101，接收聊天发起句；
步骤S102，根据聊天发起句获取聊天发起句所属的话题分类；
步骤S103，采集预先设定的与话题分类关联的辅助场景条目的内容信息，获得辅助场景信息；
步骤S104，根据辅助场景信息在预先设定的与话题分类对应的话题数据库中对聊天发起句进行数据匹配，并将数据匹配的结果作为与聊天发起句对应的聊天回复内容。
本发明提供的基于场景信息获取聊天回复内容的方法，通过自动采集与接收的聊天发起句所属的话题分类关联的辅助场景条目的内容信息获得辅助场景信息，并结合辅助场景信息获取与聊天发起句对应的聊天回复内容，解决了现有获取聊天回复内容的方法没有结合参与聊天的通讯双方的场景信息，导致获取的聊天回复内容单一固定，聊天的智能化程度低以及用户体验不佳的技术问题，实现了根据不同的场景信息获取不同的聊天回复内容，且获取的聊天回复内容充分结合了通讯双方的场景信息，并与通讯双方息息相关，体现了较高的智能化和个性化水平。此外，基于场景信息自动获取聊天回复内容无需人工编辑，提高了聊天会话速度，提升了用户体验。
本实施例中的辅助场景条目为预先设定的用于获取发起或接收聊天发起句的通讯终端相关信息的条目，例如兴趣爱好条目、朋友圈状态条目、心情条目、最近关注话题条目等等。本实施例通过首先获取聊天发起句所属的话题分类，可以初步确定聊天回复内容的回复主题或回复方向，且通过首先对聊天发起句进行话题分类划分，有利于后续基于话题分类获取的聊天回复内容更有针对性，专业性，同时提高了获取聊天回复内容的获取效率。
参照表1，表1给出了几种不同的话题分类及与其关联的辅助场景条目。例如，如果话题分类为“旅游”话题分类时，则通过日常经验可知，通讯终端对属于“旅游”话题分类的聊天发起句进行回复时，务必会要考虑到天气好坏的因素、有没有时间的因素、地点因素以及是否有旅游兴趣爱好因素等等，而对话题分类为“发邮件”话题分类时，则通过日常经验可知，通讯终端对属于“发邮件”话题分类的聊天发起句进行回复时，务必会考虑到电子邮箱发送或接收的电子邮箱地址因素，而基本不会考虑天气好坏的因素，需要说明的是，本实施例针对不同的话题分类预先设定的与之关联的辅助场景条目并非是固定的，而仅仅是根据日常经验人为给定的，也即用户可以根据需要自行设定与话题分类关联的辅助场景条目。
表1
可选地，根据聊天发起句获取聊天发起句所属的话题分类包括：
获取聊天发起句的上文聊天内容，并将聊天发起句和聊天发起句的上文聊天内容合并成文本格式的预处理文本；
提取预处理文本的关键词；
根据关键词确定聊天发起句所属的话题分类。
具体地，本实施例可以根据对预处理文本分词后获得的分词文本的词频统计确定预处理文本的关键词，也可以根据对预处理文本分词后获得的分词文本的加权词频统计确定预处理文本的关键词。这主要是由于本实施例确定聊天发起句所属的话题分类并不仅仅是基于聊天发起句，而是基于聊天发起句和聊天发起句的上文聊天内容，而在实际的实施过程中，聊天发起句相对于聊天发起句的上文聊天内容对获取聊天发起句所属的话题分类更具有参考价值，故本实施例采用对预处理文本分词后获得的分词文本的加权词频统计确定预处理文本的关键词，也即对离聊天发起句越接近的聊天内容赋予权重更大的权重系数。本实施例在根据预处理文本获得关键词后，可以采用关键词对应的内容作为聊天发起句所属的话题分类，也可以根据预设的关键词与话题分类的关联映射表查询与关键词对应的话题分类。
本实施例通过结合聊天发起句和聊天发起句的上文聊天内容获取聊天发起句所属的话题分类，充分考虑了聊天发起句所处的聊天语境，相对于仅仅依靠聊天发起句获得其所属的话题分类的准确度更高。且通过加权的方式对预处理文本分词后获得的分词文本的词频统计确定关键词，使得获取的聊天发起句的所属话题分类更精确。
需要说明的是，当本实施例中聊天发起句没有聊天上文内容时，本实施例则仅仅根据聊天发起句获取其所属的话题分类，且本实施例中获取聊天发起句的上文聊天内容的范围由用户自定义，例如可以获取一定时间内的上文聊天内容，或一定内容条数内的上文聊天内容。
可选地，采集预先设定的与话题分类关联的辅助场景条目的内容信息，获得辅助场景信息包括：
预先设定与话题分类关联的辅助场景条目，获得关联辅助场景条目；
采用计算、推理、查询、搜索或其任意组合的方式获取与关联辅助场景条目对应的内容信息，获得辅助场景信息。
在实际的实施过程中，本实施例可以通过对通讯双方的个人信息、社交信息、通讯信息、网上购物信息、上网足迹信息、用户行为信息、用户业务信息等数据的计算、推理、查询、搜索或其任意组合的方式获取与关联辅助场景条目对应的内容信息，其中，用户行为信息是指用户寻求他所需求的信息时所表现出来的需求表达、信息获取、信息利用等行为的信息。通讯信息又包括用户自己的历史通讯记录、使用同一通讯应用软件的其他用户的历史通讯记录以及第三方应用软件提供的通讯记录。具体地，通讯记录又包括通话记录和短信记录，且短信记录又包括手机短信记录或即时通讯消息记录，通话记录又包括手机通话记录和即时通讯语音和视频通话记录。
例如当辅助场景条目为地理位置信息条目时，可通过查询GPS定位的信息获取，当辅助场景条目为距离条目时，则可以通过计算通讯双方的地理位置差获取，当辅助场景条目为最近关注话题条目时，可通过搜索通讯用户最近的网页浏览记录获取，当辅助场景条目为天气条目时，既可以通过查询天气网页获取，也可通过采集的温度、风向、湿度等气象信息推理获取。
可选地，根据辅助场景信息在预先设定的与话题分类对应的话题数据库中对聊天发起句进行数据匹配包括：
创建与话题分类对应的话题数据库，其中，话题数据库包括至少一个以话题分类为聊天主题的样本聊天对，样本聊天对包括样本聊天发起句、与样本聊天发起句对应的回复条件ID以及与回复条件ID对应的结论内容；
采用创建回复条件ID的创建规则对辅助场景信息进行标识，获得标识ID；
在话题数据库中匹配与聊天发起句相同的样本聊天发起句，以及在与样本聊天发起句对应的回复条件ID中匹配与标识ID相同的回复条件ID，并将与标识ID相同的回复条件ID对应的结论内容作为数据匹配的结果。
本实施例创建的与话题分类对应的话题数据库包括至少一个以话题分类为聊天主题的样本聊天对，样本聊天对包括样本聊天发起句、与样本聊天发起句对应的回复条件ID以及与回复条件ID对应的结论内容，通过匹配与聊天发起句相同的样本聊天发起句以及在与样本聊天发起句对应的回复条件ID中匹配与标识ID相同的回复条件ID，考虑了与话题分类关联的所有辅助场景条目的内容信息，从而使得获取的聊天回复内容充分结合了通讯双方的场景信息，并与通讯双方息息相关，体现了较高的智能化和个性化水平。需要说明的是，在实际的实施过程中，本实施例也可以通过匹配与聊天发起句最相似的样本聊天发起句以及在与样本聊天发起句对应的回复条件ID中匹配与标识ID相同的回复条件ID，获取数据匹配的结果。
本实施例中的创建条件ID的创建规则由用户自定义，例如当话题分类为祝福问候，且与该话题分类关联的辅助场景条目只包括2条时，具体为发送聊天发起句和接收聊天发起句的通讯终端的关系条目和发送聊天发起句的通讯终端的天气条目。则针对话题数据库中每一个样本聊天发起句，在分别创建发送聊天发起句和接收聊天发起句的通讯终端的关系条目和发送聊天发起句的通讯终端的天气条目时的回复条件ID号由用户自定义，例如针对天气条目，可以定义“1”表示天气好，“2”表示天气差，也可以定义“1”表示晴朗，“2”表示下雨，“3”表示下雪等等。假设本实施例中发送聊天发起句和接收聊天发起句的关系条目包括4种内容选项(具体为“1”表示亲人关系、“2”表示朋友关系、“3”表示同事关系、“4”表示同学关系)，发送聊天发起句的通讯终端的天气条目包括2种内容选项(具体为“1”表示天气好、“2”表示天气差)，则在创建日常祝福问候话题分类对应的话题数据库时，需要建立包含所有选项组合的结论内容，即回复条件ID号包括{“11”、“21”、“31”、“41”、“12”、“22”、“32”、“42”}，共八个回复条件ID号，也即该话题数据库针对其中的每一个样本聊天发起句，均包括8个回复条件ID号以及与回复条件ID号分别对应的结论内容，需要说明的是，本实施例针对每一个回复条件ID的结论内容可以为一条会话内容，也可以为多条会话内容。本实施例中创建的与话题分类的话题数据库具有自动学习和自动更新的功能，具体地，当采集到辅助场景条目的内容信息不包含在已创建的话题数据库中辅助场景条目的内容信息时，例如在关于“祝福问候”话题数据库中，对于“天气”辅助场景条目的内容信息选项仅仅包括三个，分别为：“1”表示晴朗，“2”表示下雨，“3”表示下雪，则当采集到“天气”辅助场景条目的内容信息为“阴天”时，***将在“天气”辅助场景条目下创建字段号“4”表示阴天的内容信息选项，以及对应更新回复条件ID号及与其对应的结论内容。
本实施例在获取辅助场景信息后，首先采用创建回复条件ID的创建规则对辅助场景信息进行标识，获得标识ID，具体地，假设本实施例采集的发送聊天发起句和接收聊天发起句的通讯终端的关系条目的内容信息为“同事”，发送聊天发起句的通讯终端的天气条目的内容信息为“好”，则获得的标识ID号为“31”，然后在话题数据库中匹配与聊天发起句相同的样本聊天发起句，以及在与样本聊天发起句对应的回复条件ID中匹配与标识ID相同的回复条件ID，并将与标识ID相同的回复条件ID对应的结论内容作为与聊天发起句对应的聊天回复内容。这样，针对同一个聊天发起句，根据不同的辅助场景信息可获得不同的标识ID，从而获得不同的结论内容，即聊天回复内容，从而实现了根据通讯双方的场景信息智能获取与聊天发起句对应的聊天回复内容，使得基于场景信息获取的聊天回复内容更贴切，更智能和人性化，具有较高的智能化程度和个性化水平。
可选地，辅助场景条目包括：
发送和/或接收聊天发起句的通讯终端的姓名条目、性别条目、年龄条目、即时通讯账号条目、电子邮箱地址条目、家庭地址条目、职业类别条目、职务条目、工作单位条目、单位地址条目、银行账号条目、好友印象条目、通讯录分组条目、关系条目、兴趣爱好条目、朋友圈状态条目、心情条目、最近关注话题条目、时间条目、节日条目、季节条目、地理位置信息条目、距离条目、场景图像条目。
本实施例的场景条目不限于只包括上述的场景条目，同时也不限于包括上述全部的场景条目，具体由用户自定义或根据需要和***设计复杂度和设计精度进行选取。
可选地，采集辅助场景条目中的场景图像条目的内容信息包括：
采集发送和/或接收聊天发起句的通讯终端的场景图像；
采用DOG算子提取场景训练图像的感兴趣区域，并计算场景训练图像的感兴趣区域的SIFT特征；
采用K均值聚类算法对场景训练图像的感兴趣区域的SIFT特征进行聚类，获得多个聚类中心，并建立由与每一个聚类中心对应的视觉单词构成的视觉单词词典；
采用DOG算子提取场景图像的感兴趣区域，并在视觉单词词典中匹配与场景图像的感兴趣区域的SIFT特征最接近的视觉单词；
根据场景图像的感兴趣区域的视觉单词的分布对场景图像采用预先训练好的支持向量机分类器进行分类，获得发送和/或接收聊天发起句的通讯终端的场景图像条目的内容信息。
本实施例中的SIFT特征是一种尺度不变特征转换，是在空间尺度中寻找极值点，并提取出其位置、尺度、旋转不变量。具体地，本实施例在视觉单词词典中匹配与场景图像的感兴趣区域的SIFT特征最接近的视觉单词的具体过程为：将场景图像的每一个感兴趣区域的SIFT特征与视觉单词词典中每一个视觉单词对应的聚类中心的SIFT特征进行相似度计算，当计算出感兴趣区域与视觉单词的相似度大于预设阈值时，就认为该视觉单词是与该感兴趣区域最接近的视觉单词。这样，就能将场景图像的所有感兴趣区域用视觉单词表示，并基于场景图像中的视觉单词的分布情况设计和训练分类器，从而最终获得发送和/或接收聊天发起句的通讯终端的场景图像条目的内容信息。
参照图2，图2为本实施例假设采集的接收聊天发起句的通讯终端接收聊天发起句的场景图像，通过对该场景图像的五个感兴趣区域的SIFT特征提取，以及通过计算每一个感兴趣区域的SIFT特征与视觉单词词典的相似度，从而获得与上述五个感兴趣区域最接近的视觉单词，分别为“天空”、“国旗”、“建筑物”、“狮子”、“桥”，具体参照图3，然后再根据获得的与上述五个感兴趣区域最接近的视觉单词，采用预先训练好的支持向量机获得接收聊天发起句的通讯终端的场景图像条目的内容信息。
本实施例通过采集发送和/或接收聊天发起句的通讯终端的场景图像获得发送和/或接收聊天发起句的通讯终端的场景图像条目的内容信息，使得基于场景图像信息获取的辅助场景信息更接近真实场景信息，并且使得采用基于场景图像信息获得的与聊天发起句对应的聊天回复内容更加具有个性化，以及更符合通讯语境。
下面针对二个精简实施例对本发明的基于场景信息获取聊天回复内容的过程和原理进行更进一步说明。
精简实施例一针对的通讯情景为：通讯终端A给通讯终端B发送内容为“要不要一起去逛街？”的文本格式的聊天发起句，参照图4，通讯终端B基于场景信息获取聊天回复内容的方法包括：
步骤S201，接收聊天发起句。具体地，本实施例接收的聊天发起句为文本格式的字符串，即“要不要一起去逛街？”。
步骤S202，获取聊天发起句的上文聊天内容，并将聊天发起句和聊天发起句的上文聊天内容合并成文本格式的预处理文本。具体地，假设本实施例中聊天发起句的上文内容一共包括四条对话内容，具体为：通讯终端A：忙吗？/通讯终端B：还好。/通讯终端A：最近感觉没有合适的衣服穿了！/通讯终端B：是吧。则获取的预处理文本为{忙吗？/还好。/最近感觉没有合适的衣服穿了！/是吧。/要不要一起去逛街呢？}。
步骤S203，提取预处理文本的关键词。通过对预处理文本进行分词、去除停用词、词性标注、语义消歧等操作后，假设提取的分词文本包括{“忙”、“衣服”、“穿”、“逛街”}，且本实施例采取加权词频统计的方式进行词频统计，并选取最大加权词频统计值对应的分词文本为预处理文本的关键词。具体地，由于本实施例的预处理文本一共包括五条聊天内容，则分别设置的五个加权系数分别为k1＝0.5、k2＝0.2、k3＝0.15、k4＝0.1、k5＝0.05，其中加权系数随预处理文本中的聊天内容离聊天发起句时间间隔由小至大逐渐递减，而加权系数的具体值由用户根据需要自定义。
由于本实施例提取的分词文本的词频数都为一，故经过对每个分词文本进行加权词频计算后，可以获得关键词为“逛街”。
步骤S204，根据关键词确定聊天发起句所属的话题分类。具体地，本实施例采用关键词对应的内容作为聊天发起句所属的话题分类，即本实施例中聊天发起句所属的话题分类为“逛街”。
步骤S205，采集预先设定的与话题分类关联的辅助场景条目的内容信息，获得辅助场景信息。具体地，假设本实施例预先设定的与话题分类关联的场景条目共有3个，分别为f1＝发送聊天发起句和接收聊天发起句的通讯终端的关系条目、f2＝发送聊天发起句和接收聊天发起句的通讯终端的距离条目、f3＝接收聊天发起句的通讯终端的天气条目，具体见表1。且假设本实施例通过查询接收聊天发起句的通讯终端的通讯录备注信息，获得f1＝发送聊天发起句和接收聊天发起句的通讯终端的关系条目的内容信息为“朋友”，且通过计算发送聊天发起句和接收聊天发起句的通讯终端的地理位置差获得f2＝发送聊天发起句和接收聊天发起句的通讯终端的距离条目的内容信息为“远”(预先定义地理位置差大于10公里时返回“远”内容信息至距离条目)，且通过在互联网上搜索接收聊天发起句的通讯终端所在地理位置的天气信息获得f3＝接收聊天发起句的通讯终端的天气条目的内容信息为“晴朗”。
步骤S206，创建与话题分类对应的话题数据库，其中，话题数据库包括至少一个以话题分类为聊天主题的样本聊天对，样本聊天对包括样本聊天发起句、与样本聊天发起句对应的回复条件ID以及与回复条件ID对应的结论内容。具体地，假设本实施例定义针对f1条目的内容信息选项有Nf1种、针对f2、f3条目的内容信息选项分别有Nf2和Nf3种，则“逛街”话题数据库中针对同一个样本聊天发起句的回复条件ID组合数＝Nf1*Nf2*Nf3种。
步骤S207，采用创建回复条件ID的创建规则对辅助场景信息进行标识，获得标识ID。具体地，假设本实施例Nf1的数目为6、Nf2的数目为3、Nf3的数目为5，具体见表二，则通过查询创建回复条件ID号的创建规则可以获得表示发送聊天发起句和接收聊天发起句的通讯终端的关系是“朋友”时对应的字段号为“2”、表示发送聊天发起句和接收聊天发起句的通讯终端的距离条目为“远”时对应的字段号为“1”，表示接收聊天发起句的通讯终端的天气是“晴朗”时对应的字段号为“1”，从而将辅助场景信息表示为与回复条件ID号一致的ID号。需要说明的是，在具体的实施过程中，本实施例针对每一个辅助场景条目均设置内容信息包含为“空”的情况(具体用“0”字段号表示)，这是因为在实际的实施过程中，可能出现没法获取辅助场景条目对应的内容信息，例如本实施例中，若接收聊天发起句的通讯终端没有安装GPS定位或没有开通获取地理位置权限时，则***返回的数据为空。又例如在一些需要依靠互联网查询和搜索获取辅助场景条目内容信息的情况，在通讯终端断开网络链接或进入无网络信号区域时是不能获取相关的搜索结果。
表2
| 关系条目 | 字段号 | 距离条目 | 字段号 | 天气条目 | 字段号 |
| 空 | 0 | 空 | 0 | 空 | 0 |
| 同事 | 1 | 远 | 1 | 晴朗 | 1 |
| 朋友 | 2 | 近 | 2 | 阴天 | 2 |
| 亲人 | 3 | 下雨 | 3 | ||
| 同学 | 4 | 下雪 | 4 | ||
| 上下级 | 5 |
步骤S208，在话题数据库中匹配与聊天发起句相同的样本聊天发起句，以及在与样本聊天发起句对应的回复条件ID中匹配与标识ID相同的回复条件ID，并将与标识ID相同的回复条件ID对应的结论内容作为数据匹配的结果。具体地，本实施例在匹配与聊天发起句相同或相似的样本聊天发起句后，根据标识ID号(“2+1+1”)很容易获得与其相同的回复条件ID号，从而将回复条件ID对应的结论内容作为与聊天发起句对应的回复内容，假设本实施例针对样本聊天发起句“要不要一起去逛街呢”，获取的与回复条件ID号“2+1+1”对应的结论内容为3条，分别为“亲，我离你那太远了，下次再约可否？”、“今天天气不错，我正好也想出来逛逛。”、“虽然我离你那挺远的，但今天天气不错，所以还是想出来逛逛”。在实际的聊天回复时，***将提供该三条聊天回复内容供用户选择。
可以看出，当采集的辅助场景条目的内容信息不同时，获取的标识ID不同，从而获取的聊天回复内容不同，故解决了现有获取聊天回复内容的方法没有结合参与聊天的通讯双方的场景信息，导致获取的聊天回复内容单一固定，聊天的智能化程度低以及用户体验不佳的技术问题，实现了根据不同的场景信息获取不同的聊天回复内容，且获取的聊天回复内容充分结合了通讯双方的场景信息，并与通讯双方息息相关，体现了较高的智能化和个性化水平。此外，本实施例基于场景信息自动获取聊天回复内容无需人工编辑，提高了聊天会话速度，提升了用户体验。
精简实施例二针对的通讯情景为：通讯终端A给通讯终端B发送内容为“忙吗？”的文本格式的聊天发起句，参照图5，通讯终端B基于场景信息获取聊天回复内容的方法包括：
步骤S301，接收聊天发起句。具体地，本实施例接收的聊天发起句为文本格式的字符串，即“忙吗？”。
步骤S302，根据聊天发起句获取聊天发起句所属的话题分类。具体地，假设本实施例中聊天发起句的上文内容为空，且鉴于聊天发起句的内容简单，故易获取聊天发起句所属的话题分类为“打招呼”。
步骤S303，预先设定与话题分类关联的辅助场景条目。具体地，假设本实施例预先设定的与话题分类关联的辅助场景条目只有1个，具体为f1＝接收聊天发起句的通讯终端的场景图像条目。
步骤S304，采集接收聊天发起句的通讯终端的场景图像。
步骤S305，提取场景图像的感兴趣区域，并在视觉单词词典中匹配与场景图像的感兴趣区域的SIFT特征最接近的视觉单词。
具体地，本实施例首先通过DOG(Difference of Gaussian)算子提取场景图像的感兴趣区域，然后计算每一个感兴趣区域的SIFT特征，并在视觉单词词典中匹配与场景图像的感兴趣区域的SIFT特征最接近的视觉单词。假设通过匹配后，本实施例匹配出与三个感兴趣区域对应的视觉单词分别为“路标”、“车道”、“距离指示牌”。
步骤S306，根据场景图像的感兴趣区域的视觉单词的分布对场景图像采用预先训练好的支持向量机分类器进行分类，获得辅助场景条目的内容信息。具体地，本实施例采用支持向量机的方法设计分类器，且在训练阶段对已知场景分类的9类图像进行训练(机场、海洋、森林、村庄、街道、树木、高楼、高速公路、办公室)，每类图像均包括100幅不同的训练样本图像。通过将步骤S305得到的包含三个视觉单词的场景图像(“路标”、“车道”、“距离指示牌”)输入到预先训练好的支持向量机分类器，可以得到接收聊天发起句的通讯终端的场景图像条目的内容信息为“高速公路”。
步骤S307，根据辅助场景信息在预先设定的与话题分类对应的话题数据库中对聊天发起句进行数据匹配，并将数据匹配的结果作为与聊天发起句对应的聊天回复内容。具体地，假设本实施例预先设定的与话题分类“打招呼”对应的话题数据库中，针对聊天发起句“忙吗？”且辅助场景条目的内容信息为“高速公路”的回复内容包括多项，例如“我在高速上，不方便回信息，下高速和您联系。”、“不好意思，现在不方便回信息，稍后和您联系”等等，则分别将这些聊天回复内容显示在通讯终端供用户选择。
本实施例通过采集接收聊天发起句的通讯终端的场景图像，并基于采集的场景图像获取辅助场景条目的内容信息，使得基于该内容信息获得的辅助场景信息更接近真实场景信息，从而使得采用基于辅助场景信息获得的与聊天发起句匹配的聊天回复内容智能化程度高、具有个性化。
参照图6，本发明的优选实施例提供的基于场景信息获取聊天回复内容的装置，包括：
接收装置10，用于接收聊天发起句；
话题分类获取装置20，用于根据聊天发起句获取聊天发起句所属的话题分类；
辅助场景信息获取装置30，用于采集预先设定的与话题分类关联的辅助场景条目的内容信息，获得辅助场景信息；
匹配装置40，用于根据辅助场景信息在预先设定的与话题分类对应的话题数据库中对聊天发起句进行数据匹配，并将数据匹配的结果作为与聊天发起句对应的聊天回复内容。
进一步地，话题分类获取装置20包括：
预处理文本获取装置，用于获取聊天发起句的上文聊天内容，并将聊天发起句和聊天发起句的上文聊天内容合并成文本格式的预处理文本；
关键词提取装置，用于提取预处理文本的关键词；
话题分类确定装置，用于根据关键词确定聊天发起句所属的话题分类。
进一步地，辅助场景信息获取装置30包括：
设定装置，用于预先设定与话题分类关联的辅助场景条目，获得关联辅助场景条目；
计算推理装置，用于采用计算、推理、查询、搜索或其任意组合的方式获取与关联辅助场景条目对应的内容信息，获得辅助场景信息。
进一步地，匹配装置40包括：
话题数据库创建装置，用于创建与话题分类对应的话题数据库，其中，话题数据库包括至少一个以话题分类为聊天主题的样本聊天对，样本聊天对包括样本聊天发起句、与样本聊天发起句对应的回复条件ID以及与回复条件ID对应的结论内容；
标识装置，用于采用创建回复条件ID的创建规则对辅助场景信息进行标识，获得标识ID；
ID匹配装置，用于在话题数据库中匹配与聊天发起句相同的样本聊天发起句，以及在与样本聊天发起句对应的回复条件ID中匹配与标识ID相同的回复条件ID，并将与标识ID相同的回复条件ID对应的结论内容作为数据匹配的结果。
本发明提供的基于场景信息获取聊天回复内容的装置，通过自动采集与接收的聊天发起句所属的话题分类关联的辅助场景条目的内容信息获得辅助场景信息，并结合辅助场景信息获取与聊天发起句对应的聊天回复内容，解决了现有获取聊天回复内容的方法没有结合参与聊天的通讯双方的场景信息，导致获取的聊天回复内容单一固定，聊天的智能化程度低以及用户体验不佳的技术问题，实现了根据不同的场景信息获取不同的聊天回复内容，且获取的聊天回复内容充分结合了通讯双方的场景信息，并与通讯双方息息相关，体现了较高的智能化和个性化水平。此外，基于场景信息自动获取聊天回复内容无需人工编辑，提高了聊天会话速度，提升了用户体验。本实施例基于场景信息获取聊天回复内容的装置的具体工作过程和工作原理可参照本实施例的基于场景信息获取聊天回复内容的方法的工作过程和工作原理。本发明实施例中的接收或发送聊天发起句的通讯终端设备可以是台式电脑、平板电脑、个人数字助理、手机、电视机、车载电脑、可穿戴通信设备等。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种基于场景信息获取聊天回复内容的方法，其特征在于，包括：
接收聊天发起句；
根据所述聊天发起句获取所述聊天发起句所属的话题分类；
采集预先设定的与所述话题分类关联的辅助场景条目的内容信息，获得辅助场景信息；
根据所述辅助场景信息在预先设定的与所述话题分类对应的话题数据库中对所述聊天发起句进行数据匹配，并将数据匹配的结果作为与所述聊天发起句对应的聊天回复内容。
2.根据权利要求1所述的基于场景信息获取聊天回复内容的方法，其特征在于，根据所述聊天发起句获取所述聊天发起句所属的话题分类包括：
获取所述聊天发起句的上文聊天内容，并将所述聊天发起句和所述聊天发起句的上文聊天内容合并成文本格式的预处理文本；
提取所述预处理文本的关键词；
根据所述关键词获取所述聊天发起句所属的话题分类。
3.根据权利要求2所述的基于场景信息获取聊天回复内容的方法，其特征在于，采集预先设定的与所述话题分类关联的辅助场景条目的内容信息，获得辅助场景信息包括：
预先设定与所述话题分类关联的辅助场景条目，获得关联辅助场景条目；
采用计算、推理、查询、搜索或其任意组合的方式获取与所述关联辅助场景条目对应的内容信息，获得辅助场景信息。
4.根据权利要求3所述的基于场景信息获取聊天回复内容的方法，其特征在于，根据所述辅助场景信息在预先设定的与所述话题分类对应的话题数据库中对所述聊天发起句进行数据匹配包括：
创建与所述话题分类对应的话题数据库，其中，所述话题数据库包括至少一个以所述话题分类为聊天主题的样本聊天对，所述样本聊天对包括样本聊天发起句、与所述样本聊天发起句对应的回复条件ID以及与所述回复条件ID对应的结论内容；
采用创建所述回复条件ID的创建规则对所述辅助场景信息进行标识，获得标识ID；
在所述话题数据库中匹配与所述聊天发起句相同的样本聊天发起句，以及在与所述样本聊天发起句对应的回复条件ID中匹配与所述标识ID相同的回复条件ID，并将与所述标识ID相同的回复条件ID对应的结论内容作为数据匹配的结果。
5.根据权利要求4所述的基于场景信息获取聊天回复内容的方法，其特征在于，所述辅助场景条目包括：
发送和/或接收所述聊天发起句的通讯终端的姓名条目、性别条目、年龄条目、即时通讯账号条目、电子邮箱地址条目、家庭地址条目、职业类别条目、职务条目、工作单位条目、单位地址条目、银行账号条目、好友印象条目、通讯录分组条目、关系条目、兴趣爱好条目、朋友圈状态条目、心情条目、最近关注话题条目、时间条目、节日条目、季节条目、地理位置信息条目、距离条目、场景图像条目。
6.根据权利要求5所述的基于场景信息获取聊天回复内容的方法，其特征在于，采集所述辅助场景条目中的场景图像条目的内容信息包括：
采集发送和/或接收所述聊天发起句的通讯终端的场景图像；
采用DOG算子提取场景训练图像的感兴趣区域，并计算所述场景训练图像的感兴趣区域的SIFT特征；
采用K均值聚类算法对所述场景训练图像的感兴趣区域的SIFT特征进行聚类，获得多个聚类中心，并建立由与每一个所述聚类中心对应的视觉单词构成的视觉单词词典；
采用DOG算子提取所述场景图像的感兴趣区域，并在所述视觉单词词典中匹配与所述场景图像的感兴趣区域的SIFT特征最接近的视觉单词；
根据所述场景图像的感兴趣区域的视觉单词的分布对所述场景图像采用预先训练好的支持向量机分类器进行分类，获得发送和/或接收所述聊天发起句的通讯终端的场景图像条目的内容信息。
7.一种基于场景信息获取聊天回复内容的装置，其特征在于，包括：
接收装置，用于接收聊天发起句；
话题分类获取装置，用于根据所述聊天发起句获取所述聊天发起句所属的话题分类；
辅助场景信息获取装置，用于采集预先设定的与所述话题分类关联的辅助场景条目的内容信息，获得辅助场景信息；
匹配装置，用于根据所述辅助场景信息在预先设定的与所述话题分类对应的话题数据库中对所述聊天发起句进行数据匹配，并将数据匹配的结果作为与所述聊天发起句对应的聊天回复内容。
8.根据权利要求7所述的基于场景信息获取聊天回复内容的装置，其特征在于，所述话题分类获取装置包括：
预处理文本获取装置，用于获取所述聊天发起句的上文聊天内容，并将所述聊天发起句和所述聊天发起句的上文聊天内容合并成文本格式的预处理文本；
关键词提取装置，用于提取所述预处理文本的关键词；
话题分类确定装置，用于根据所述关键词确定所述聊天发起句所属的话题分类。
9.根据权利要求8所述的基于场景信息获取聊天回复内容的装置，其特征在于，所述辅助场景信息获取装置包括：
设定装置，用于预先设定与所述话题分类关联的辅助场景条目，获得关联辅助场景条目；
计算推理装置，用于采用计算、推理、查询、搜索或其任意组合的方式获取与所述关联辅助场景条目对应的内容信息，获得辅助场景信息。
10.根据权利要求9所述的基于场景信息获取聊天回复内容的装置，其特征在于，所述匹配装置包括：
话题数据库创建装置，用于创建与所述话题分类对应的话题数据库，其中，所述话题数据库包括至少一个以所述话题分类为聊天主题的样本聊天对，所述样本聊天对包括样本聊天发起句、与所述样本聊天发起句对应的回复条件ID以及与所述回复条件ID对应的结论内容；
标识装置，用于采用创建所述回复条件ID的创建规则对所述辅助场景信息进行标识，获得标识ID；
ID匹配装置，用于在所述话题数据库中匹配与所述聊天发起句相同的样本聊天发起句，以及在与所述样本聊天发起句对应的回复条件ID中匹配与所述标识ID相同的回复条件ID，并将与所述标识ID相同的回复条件ID对应的结论内容作为数据匹配的结果。
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