CN108737324B - 生成人工智能服务组件的方法、装置及相关设备、*** - Google Patents
生成人工智能服务组件的方法、装置及相关设备、*** Download PDFInfo
- Publication number
- CN108737324B CN108737324B CN201710240461.XA CN201710240461A CN108737324B CN 108737324 B CN108737324 B CN 108737324B CN 201710240461 A CN201710240461 A CN 201710240461A CN 108737324 B CN108737324 B CN 108737324B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- service logic
- user
- service
- information
- artificial intelligence
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 title claims abstract description 130
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 64
- 238000012549 training Methods 0.000 claims description 43
- 230000004048 modification Effects 0.000 claims description 26
- 238000012986 modification Methods 0.000 claims description 26
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 5
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 15
- 238000003058 natural language processing Methods 0.000 description 6
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 6
- 230000008569 process Effects 0.000 description 5
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 4
- 230000009471 action Effects 0.000 description 3
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 description 3
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 2
- 238000012217 deletion Methods 0.000 description 2
- 230000037430 deletion Effects 0.000 description 2
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 2
- 235000012054 meals Nutrition 0.000 description 2
- 241000238558 Eucarida Species 0.000 description 1
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 1
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 1
- 238000013135 deep learning Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 230000012173 estrus Effects 0.000 description 1
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
- 230000008676 import Effects 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 230000000750 progressive effect Effects 0.000 description 1
- 230000004044 response Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L65/00—Network arrangements, protocols or services for supporting real-time applications in data packet communication
- H04L65/40—Support for services or applications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F40/00—Handling natural language data
- G06F40/30—Semantic analysis
-
- G—PHYSICS
- G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
- G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
- G10L15/00—Speech recognition
- G10L15/22—Procedures used during a speech recognition process, e.g. man-machine dialogue
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Audiology, Speech & Language Pathology (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Acoustics & Sound (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
Abstract
本申请公开了一种基于人工智能平台***生成人工智能服务组件的方法、装置、设备、存储介质及一种人工智能平台***,用于快速生成人工智能服务组件,该方法包括:获取用户登录人工智能平台***的用户标识;为用户生成可动态配置的服务逻辑列表,可动态配置的服务逻辑列表存储有用户标识;获取用户选择的服务逻辑的标识,服务逻辑的标识用于标识对应的服务逻辑,服务逻辑对应于特定的人工智能服务;存储选择的服务逻辑的标识于可动态配置的服务逻辑列表中,以生成用户的人工智能服务组件。
Description
技术领域
本申请涉及互联网技术领域,具体涉及一种基于人工智能平台***生成人工智能服务组件的方法、装置、设备、存储介质及一种人工智能平台***。
背景技术
近年来,随着以深度学习为代表的机器学习获得突破,人工智能(ArtificialIntelligence,AI)领域取得了长足的发展,在图像处理、语音识别、自然语言处理(NaturalLanguage Processing,NLP)方面都取得了不错的效果。在此背景下,工业界开始考虑把AI技术引入到生产、生活中来,利用人工智能服务组件提供高效便利的服务,例如,在NLP领域引入智能对话机器人(ChatBot)服务组件为用户提供服务。智能对话机器人,顾名思义就是一个智能的AI程序,不同于普通程序,这种程序具备AI的能力,用户可以与其对话,并且能够根据问询的内容,提供相应的服务,例如查询天气、播放音乐、叫车点餐、定闹钟提醒等等。在工业界这样的设想下,智能对话机器人可以应用在客服领域,提高服务质量,解放劳动力;也可以用在家庭领域,成为个人的助理。
在现有技术中,一般是各大厂商推出自己的人工智能服务组件,例如苹果公司的siri等人工智能服务组件。但是,在现有技术中没有面向开发者的快速生成人工智能服务组件的方法。
发明内容
有鉴于此,本申请提供一种基于人工智能平台***生成人工智能服务组件的方法、装置及一种人工智能平台***,以解决现有技术中无法为用户(比如开发者)快速生成人工智能服务组件的技术问题。
为解决上述问题,本申请实施例提供的技术方案如下:
一种基于人工智能平台***生成人工智能服务组件的方法,所述方法包括:
获取用户登录所述人工智能平台***的用户标识;
为所述用户生成可动态配置的服务逻辑列表,所述可动态配置的服务逻辑列表存储有所述用户标识;
获取所述用户选择的服务逻辑的标识,所述服务逻辑的标识用于标识对应的服务逻辑,所述服务逻辑对应于特定的人工智能服务;
存储所述选择的服务逻辑的标识于所述可动态配置的服务逻辑列表中,以生成所述用户的人工智能服务组件。
相应的,还包括:
接收输入信息,所述输入信息携带有所述用户标识;
解析所述输入信息以获取所述输入信息所要调用的服务逻辑的标识;
根据所述用户标识调取所述可动态配置的服务逻辑列表;
根据获取到的服务逻辑的标识调用所述可动态配置的服务逻辑列表中的服务逻辑。
相应的,还包括:
解析所述输入信息以获取所述输入信息包括的关键词信息;
将所述关键词信息发送给所调用的服务逻辑,以使所调用的服务逻辑利用所述关键词信息产生服务结果。
相应的,所述输入信息为语音信息,所述解析所述输入信息,包括:
利用所述人工智能平台***中的语义理解模块解析所述输入信息。
相应的,还包括:
接收所述用户输入的自定义服务逻辑;
保存所述自定义服务逻辑,并存储所述自定义服务逻辑的标识于所述可动态配置的服务逻辑列表中。
相应的,还包括:
接收所述用户输入的语料信息;
根据所述语料信息训练并更新所述语义理解模块中的语义理解模型和/或语义理解模板。
相应的,所述根据所述语料信息训练并更新所述语义理解模块中的语义理解模型和/或语义理解模板,包括:
当接收到的语料信息的数量大于预设阈值时,根据所述语料信息对所述语义理解模块中的语义理解模型进行训练,更新所述语义理解模型;
当接收到的语料信息的数量不大于预设阈值时,将所述语料信息转换为所述语义理解模块中的新增的语义理解模板。
相应的,还包括:
获取所述用户输入的修改服务逻辑请求;
根据所述修改服务逻辑请求,获取所述用户新增选择的服务逻辑的标识,将所述用户新增选择的服务逻辑的标识添加到所述用户标识对应的可动态配置的服务逻辑列表中。
相应的,还包括:
获取所述用户输入的修改服务逻辑请求;
根据所述修改服务逻辑请求,获取所述用户需要删除的服务逻辑的标识,将所述用户需要删除的服务逻辑的标识从所述用户标识对应的可动态配置的服务逻辑列表中删除。
一种生成智能对话机器人服务组件的装置,所述装置包括:
第一获取单元,用于获取用户登录所述人工智能平台***的用户标识;
生成单元,用于为所述用户生成可动态配置的服务逻辑列表,所述可动态配置的服务逻辑列表存储有所述用户标识;
第二获取单元,用于获取所述用户选择的服务逻辑的标识,所述服务逻辑的标识用于标识对应的服务逻辑,所述服务逻辑对应于特定的人工智能服务;
保存单元,用于存储所述选择的服务逻辑的标识于所述可动态配置的服务逻辑列表中,以生成所述用户的人工智能服务组件。
相应的,还包括:
第一接收单元,用于接收输入信息,所述输入信息携带有所述用户标识;
解析单元,用于解析所述输入信息以获取所述输入信息所要调用的服务逻辑的标识;
调取单元,用于根据所述用户标识调取所述可动态配置的服务逻辑列表;
调用单元,用于根据获取到的服务逻辑的标识调用所述可动态配置的服务逻辑列表中的服务逻辑。
相应的,所述解析单元还用于,解析所述输入信息时,获取所述输入信息包括的关键词信息;
所述装置还包括:发送单元,用于将所述关键词信息发送给所调用的服务逻辑,以使所调用的服务逻辑利用所述关键词信息产生服务结果。
相应的,所述输入信息为语音信息,所述解析单元具体用于:
利用所述人工智能平台***中的语义理解模块解析所述输入信息。
相应的,还包括:
第二接收单元,用于接收所述用户输入的自定义服务逻辑;
所述保存单元还用于,保存所述自定义服务逻辑,并存储所述自定义服务逻辑的标识于所述可动态配置的服务逻辑列表中。
相应的,还包括:
第三接收单元,用于接收所述用户输入的语料信息;
训练单元,用于根据所述语料信息训练并更新所述语义理解模块中的语义理解模型和/或语义理解模板。
相应的,所述训练单元包括:
训练子单元,用于当接收到的语料信息的数量大于预设阈值时,根据所述语料信息对所述语义理解模块中的语义理解模型进行训练,更新所述语义理解模型;
转换子单元,用于当接收到的语料信息的数量不大于预设阈值时,将所述语料信息转换为所述语义理解模块中的新增的语义理解模板。
相应的,还包括:
第三获取单元,用于获取所述用户输入的修改服务逻辑请求;
添加单元,用于根据所述修改服务逻辑请求,获取所述用户新增选择的服务逻辑的标识,将所述用户新增选择的服务逻辑的标识添加到所述用户标识对应的可动态配置的服务逻辑列表中。
相应的,还包括:
第三获取单元,用于获取所述用户输入的修改服务逻辑请求;
删除单元,用于根据所述修改服务逻辑请求,获取所述用户需要删除的服务逻辑的标识,将所述用户需要删除的服务逻辑的标识从所述用户标识对应的可动态配置的服务逻辑列表中删除。
一种基于人工智能平台***生成人工智能服务组件的设备,所述设备包括:
处理器以及存储器;
所述存储器用于存储程序代码,并将所述程序代码传输给所述处理器;
所述处理器用于根据所述程序代码中的指令执行上述基于人工智能平台***生成人工智能服务组件的方法。
一种存储介质,所述存储介质用于存储程序代码,所述程序代码用于执行上述基于人工智能平台***生成人工智能服务组件的方法。
一种人工智能平台***,所述***包括:
控制模块以及服务逻辑模块;
所述服务逻辑模块,用于保存至少一个服务逻辑;所述服务逻辑对应于特定的人工智能服务;
所述控制模块,用于获取用户登录所述人工智能平台***的用户标识;为所述用户生成可动态配置的服务逻辑列表,所述可动态配置的服务逻辑列表存储有所述用户标识;获取所述用户选择的服务逻辑的标识,所述服务逻辑的标识用于标识对应的服务逻辑;存储所述选择的服务逻辑的标识于所述可动态配置的服务逻辑列表中,以生成所述用户的人工智能服务组件。
相应的,所述控制模块还用于:接收所述用户输入的自定义服务逻辑;并存储所述自定义服务逻辑的标识于所述可动态配置的服务逻辑列表中;
所述服务逻辑模块还用于:保存所述自定义服务逻辑。
相应的,还包括:
语义理解模块,用于当输入信息为语音信息时,解析所述输入信息以获取所述输入信息所要调用的服务逻辑的标识和/或获取所述输入信息包括的关键词信息;
所述控制模块还用于:接收所述输入信息,所述输入信息携带有所述用户标识;根据所述用户标识调取所述可动态配置的服务逻辑列表;根据获取到的服务逻辑的标识调用所述可动态配置的服务逻辑列表中的服务逻辑;将所述关键词信息发送给所调用的服务逻辑,以使所调用的服务逻辑利用所述关键词信息产生服务结果。
相应的,所述控制模块还用于:接收所述用户输入的语料信息;
所述***还包括:
训练模块,用于根据所述语料信息训练并更新所述语义理解模块中的语义理解模型和/或语义理解模板。
相应的,所述训练模块具体用于:
当接收到的语料信息的数量大于预设阈值时,根据所述语料信息对所述语义理解模块中的语义理解模型进行训练,更新所述语义理解模型;
当接收到的语料信息的数量不大于预设阈值时,将所述语料信息转换为所述语义理解模块中的新增的语义理解模板。
相应的,所述控制模块还用于:
获取所述用户输入的修改服务逻辑请求;
根据所述修改服务逻辑请求,获取所述用户新增选择的服务逻辑的标识,将所述用户新增选择的服务逻辑的标识添加到所述用户标识对应的可动态配置的服务逻辑列表中。
相应的,所述控制模块还用于:
获取所述用户输入的修改服务逻辑请求;
根据所述修改服务逻辑请求,获取所述用户需要删除的服务逻辑的标识,将所述用户需要删除的服务逻辑的标识从所述用户标识对应的可动态配置的服务逻辑列表中删除。
本申请实施例通过为用户(例如开发者)提供可动态配置的服务逻辑列表,在该列表中可以保存有用户选择的服务逻辑的标识,从而用户直接使用人工智能平台***所提供的服务逻辑,使用户(例如开发者)无需自行开发底层的服务逻辑,完成人工智能服务组件的快速生成。
附图说明
图1为本申请实施例中提供的人工智能平台***实施例一的示意图;
图2为本申请实施例中提供的人工智能平台***实施例二的示意图;
图3为本申请实施例中提供的人工智能平台***实施例三的示意图;
图4为本申请实施例中提供的人工智能平台***实施例四的示意图;
图5为本申请实施例中提供的人工智能平台***实施例五的示意图;
图6为本申请实施例中提供的基于人工智能平台***生成人工智能服务组件的方法实施例的流程图;
图7为本申请实施例中提供的基于人工智能平台***生成人工智能服务组件的装置实施例的示意图;
图8为本申请实施例中提供的基于人工智能平台***生成人工智能服务组件的设备实施例的示意图。
具体实施方式
为使本申请的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂,下面结合附图和具体实施方式对本申请实施例作进一步详细的说明。
首先,对本申请实施例的应用场景进行说明。开发者在开发网站或者应用程序时有生成人工智能服务组件的需求,例如开发者所开发的网页可以具有使用者通过输入语音信息完成天气查询或者订购机票等服务,则开发者需要生成一个具有天气查询服务以及订购机票服务的智能对话机器人服务组件,该智能对话机器人服务组件即为一个人工智能服务组件。本申请实施例所提供的一种基于人工智能平台***生成人工智能服务组件的方法、装置及一种人工智能平台***,可以快速生成开发者所需要的人工智能服务组件例如智能对话机器人服务组件。
参见图1所示,示出了本申请实施例中提供的人工智能平台***实施例一的示意图,在本实施例中人工智能平台***可以装载在服务器中,可以包括:
服务逻辑模块101,用于保存至少一个服务逻辑。
在本实施例中,服务逻辑模块保存有多个服务逻辑,每个服务逻辑均具有唯一的服务逻辑的标识,服务逻辑模块中的服务逻辑可供用户(例如开发者)根据需要进行选择使用,每个服务逻辑对应于特定的人工智能服务,例如音乐服务、新闻服务、查询天气服务、订餐服务等等,服务逻辑可以产生服务结果,例如“音乐服务”可以利用“歌手刘德华”、“歌曲忘情水”的关键词信息产生该歌曲的播放链接作为服务结果。
控制模块102,用于获取用户登录人工智能平台***的用户标识;为用户生成可动态配置的服务逻辑列表,可动态配置的服务逻辑列表存储有用户标识;获取用户选择的服务逻辑的标识,服务逻辑的标识用于标识对应的服务逻辑;存储选择的服务逻辑的标识于可动态配置的服务逻辑列表中,以生成用户的人工智能服务组件。
每个用户(例如开发者)具有唯一的用户标识,在用户登录人工智能平台***时,控制模块可以获取到该用户的用户标识;响应于用户输入的新建人工智能服务组件的请求,可以生成包括该用户标识的可动态配置的服务逻辑列表,同时可以向用户提供服务逻辑模块中所包括的服务逻辑列表,用户可以选择所需要的服务逻辑,在用户从服务逻辑模块中选择服务逻辑之后,控制模块可以获取到用户从服务逻辑模块中所选择的服务逻辑的标识,将所选择的服务逻辑的标识保存到用户标识所对应的服务逻辑列表中,由此生成该用户的人工智能服务组件。
在本申请一些可能的实现方式中,控制模块还可以用于:接收输入信息,输入信息携带有用户标识;解析输入信息以获取输入信息所要调用的服务逻辑的标识;根据用户标识调取可动态配置的服务逻辑列表;根据获取到的服务逻辑的标识调用可动态配置的服务逻辑列表中的服务逻辑。
用户所开发的网页或者应用程序等可以向控制模块发送携带用户标识的输入信息,控制模块对输入信息解析后可以获取输入信息所要调用的服务逻辑的标识以调用服务逻辑模块中该用户所选择的服务逻辑,从而完成人工智能服务组件的使用。
这样,本申请实施例通过为用户(例如开发者)提供可动态配置的服务逻辑列表,在该列表中可以保存有用户选择的服务逻辑的标识,从而用户直接使用人工智能平台***所提供的服务逻辑,使用户(例如开发者)无需自行开发底层的服务逻辑,完成人工智能服务组件的快速生成。
参见图2所示,示出了本申请实施例中提供的人工智能平台***实施例二的示意图,在本实施例中可以实现快速生成人工智能服务组件中的智能对话机器人服务组件,本实施例可以包括:
语义理解模块201,用于当输入信息为语音信息时,解析输入信息以获取输入信息所要调用的服务逻辑的标识和/或获取输入信息包括的关键词信息。
在本实施例中,人工智能平台***具有一个公用的语义理解模块,该语义理解模块具有语义理解意图分类的能力以及提取关键词信息的能力,例如接收到的语音信息为“我想听刘德华的忘情水”,语义理解模型通过语义理解算法可以解析到这是一个“听音乐”的意图,即接收到的语音信息所属的服务逻辑为“音乐服务”,而该语音信息中关键词信息为“歌手刘德华”、“歌曲忘情水”。
服务逻辑模块101,用于保存至少一个服务逻辑,服务逻辑对应于特定的人工智能服务,可以利用关键词信息产生服务结果。
控制模块102,用于获取用户登录人工智能平台***的用户标识;为用户生成可动态配置的服务逻辑列表,可动态配置的服务逻辑列表存储有用户标识;获取用户选择的服务逻辑的标识,服务逻辑的标识用于标识对应的服务逻辑;存储选择的服务逻辑的标识于可动态配置的服务逻辑列表中,以生成用户的人工智能服务组件;接收输入信息,输入信息携带有用户标识;根据用户标识调取可动态配置的服务逻辑列表;根据获取到的服务逻辑的标识调用可动态配置的服务逻辑列表中的服务逻辑;将关键词信息发送给所调用的服务逻辑,以使所调用的服务逻辑利用关键词信息产生服务结果。
在本实施例中,和上述实施例类似,控制模块可以存储用户选择的服务逻辑的标识于可动态配置的服务逻辑列表中,以生成用户的人工智能服务组件。之后,用户所开发的网页或者应用程序等可以向控制模块发送携带用户标识的语音信息,在经过语义理解模块进行解析后可以调用服务逻辑模块中该开发者所选择的服务逻辑,从而实现开发者的智能对话机器人服务组件的快速生成。
即在本实施例中控制模块可以在接收到携带用户标识的语音信息后,可以调用语义理解模块解析接收到的语音信息所属的服务逻辑和/或解析语音信息中包括的关键词信息;当确定语音信息所属的服务逻辑的标识在用户标识对应的服务逻辑列表中,将语音信息中包括的关键词信息发送给语音信息所属的服务逻辑,以使语音信息所属的服务逻辑利用关键词信息产生服务结果。
例如,用户A对应的服务逻辑列表包括服务逻辑1,即用户A所开发的网页或者应用程序等有权限向本实施例中所提供的人工智能平台***发送语音信息以使用服务逻辑1,用户A所开发的网页或者应用程序等发送的语音信息可以携带有用户A的用户标识,语义理解模块在对语音信息所属的服务逻辑进行解析后,如果判断语音信息属于服务逻辑1,而同时服务逻辑1又在用户A的用户标识所对应的服务逻辑列表中,则进一步将从语音信息中解析到的关键词信息发送给服务逻辑1,以使服务逻辑1产生服务结果,服务结果可以返回给用户A所开发的网页或者应用程序。
从而开发者无需自行开发底层的语义理解算法,在选择所需要的服务逻辑之后,即可在***中保存有用户标识所对应的能够使用的服务逻辑,完成智能对话机器人服务组件的快速生成,进一步在接收到携带用户标识的语音信息后可以返回该语音信息所请求的服务结果,实现使用户的智能对话机器人服务组件快速上线。
参见图3所示,示出了本申请实施例中提供的人工智能平台***实施例三的示意图,在本申请一些可能的实现方式中,控制模块还可以用于:接收用户输入的自定义服务逻辑;并存储自定义服务逻辑的标识于可动态配置的服务逻辑列表中;服务逻辑模块还用于:保存自定义服务逻辑。即在本实施例中服务逻辑模块保存的服务逻辑可以包括固定服务逻辑以及自定义服务逻辑。
在本实施例中,服务逻辑模块可以提供基础的领域服务能力,即提供固定服务逻辑,可供用户集成使用,例如使用频次较高的天气查询服务、音乐服务、新闻服务等,用户无需重复开发这些服务逻辑即可以直接使用。同时,用户也可以自定义任何服务,除服务逻辑模块中提供的固定服务逻辑之外,用户还可以自行开发并上传自定义服务逻辑到服务逻辑模块中保存,例如服务逻辑模块中没有提供知识问答的服务逻辑,用户可以自定义这样的服务逻辑保存到服务逻辑模块中。另外,用户标识与上传的自定义服务逻辑具有对应关系,即用户在服务逻辑模块中选择服务逻辑时,可以选择公用的固定服务逻辑以及自行开发的自定义服务逻辑,无法选择其他用户开发的自定义服务逻辑。
另外,在本申请一些可能的实现方式中,控制模块还可以用于获取用户输入的修改服务逻辑请求;根据修改服务逻辑请求,获取用户新增选择的服务逻辑的标识,将用户新增选择的服务逻辑的标识添加到用户标识对应的可动态配置的服务逻辑列表中。获取用户输入的修改服务逻辑请求;根据修改服务逻辑请求,获取用户需要删除的服务逻辑的标识,将用户需要删除的服务逻辑的标识从用户标识对应的可动态配置的服务逻辑列表中删除。
在本实施例中,用户标识对应的服务逻辑列表中的服务逻辑的标识还可以根据用户的需要增加或减少,使用户对服务逻辑的选择具有灵活性。
参见图4所示,示出了本申请实施例中提供的人工智能平台***实施例四的示意图,在上述实施例的基础上,本申请实施例中提供的人工智能平台***实施例还可以包括训练模块401,训练模块可以用于根据语料信息训练并更新语义理解模块中的语义理解模型和/或语义理解模板。具体的,训练模块当接收到的语料信息的数量大于预设阈值时,根据语料信息对语义理解模块中的语义理解模型进行训练,更新语义理解模型;当接收到的语料信息的数量不大于预设阈值时,将语料信息转换为语义理解模块中的新增的语义理解模板。
也即用户可以自定义服务,则用户还需要通过控制模块向训练模块导入自定义服务所需的语料信息,语料信息可以包括服务逻辑识别分类语料,用于训练语义理解模块语义理解模型或增加语义理解模板,使语义理解模块语义理解模型和/或语义理解模板和/或语义理解模板可以对新增的自定义服务逻辑进行解析,语料信息还可以包括关键词信息抽取语料,用于训练语义理解模块语义理解模型或增加语义理解模板,使语义理解模块语义理解模型和/或语义理解模板可以对语音信息中包括的关键词信息进行抽取。同时,当语义理解模块无法识别某语音信息时,也可以将该语音信息作为语料信息输入训练模块,根据语料信息对语义理解模块中的语义理解模型和/或语义理解模板进行更新,实现语义理解模块的自我进化。
当接收到的语料信息的数量较少时,可以将语料信息直接转换为新增的语义理解模板,语义理解模板例如我想听(某歌手)的(某歌曲),则在接收到相同句式的语音信息如“我想听刘德华的忘情水”时,可以利用该语义理解模板识别出接收到的语音信息所属的服务逻辑为“音乐服务”,而该语音信息中关键词信息为“歌手刘德华”、“歌曲忘情水”,而语义理解模板只能对符合模板的固定句式进行识别,例如如果语音信息为“我想听忘情水”,则利用语义理解模板无法解析该语音信息。
而当接收到的语料信息的数量较大时,可以根据语料信息对语义理解模块中的语义理解模型进行训练,更新语义理解模型。在实际应用中可以利用人工神经网络、机器学习等算法对语料信息进行训练,更新语义理解模型,语义理解模型可以对各种句式灵活的语音信息进行解析。
这样,用户可以提交语料信息进行训练使语义理解模块可以解析出自定义服务逻辑以及自定义服务逻辑所需要的关键词信息,从而完成用户快速生成包括自定义服务逻辑的智能对话机器人服务组件。
以下继续以人工智能服务组件为智能对话机器人服务组件的实际应用场景为例,对本申请实施例中提供的人工智能平台***进行说明。参见图5所示,示出了本申请实施例中提供的人工智能平台***实施例五的示意图,在实际应用中,控制模块可以由调度服务器实现,训练模块可以由训练服务器实现,语义理解模块可以由语义理解服务器实现,服务逻辑模块可以由服务逻辑服务器实现,用户所输入的语料信息可以通过数据服务器保存到数据库中,在需要对语义理解模块进行训练时再输入训练模块,另外,为了实现语义理解模块对语音信息的解析,还需要自然语言处理服务器对语音信息进行分词等处理,类似的,在对语义理解模块进行训练的过程中也需要自然语言处理服务器对语料信息进行分词等处理。
在本实施例中,控制模块接收用户的登录信息,完成用户的登录过程,记录用户标识。当控制模块接收到用户输入的新建智能对话机器人服务组件的请求时,首先判断用户是否需要上传自定义服务逻辑,如果用户需要上传自定义服务逻辑则接收用户上传的自定义服务逻辑,将自定义服务逻辑发送到服务逻辑模块保存;如果用户上传了自定义服务逻辑,则用户还需要上传语料信息,语料信息可以保存到数据库中,在需要对语义理解模块进行训练时控制模块可以将语料信息发送给训练模块,训练模块接收语料信息,根据语料信息对语义理解模块中的语义理解模型和/或语义理解模板进行更新。
之后,用户可以从服务逻辑模块中选择服务逻辑,控制模块获取用户从服务逻辑模块中所选择的服务逻辑的标识,保存用户标识对应的服务逻辑列表,服务逻辑列表中包括所选择的服务逻辑的标识,由此生成针对该用户的智能对话机器人服务组件。
使用该用户所开发内容的客户端用户可以向控制模块发送携带用户标识的语音信息,调用语义理解模块解析接收到的语音信息所属的服务逻辑和/或解析语音信息中包括的关键词信息;在语义理解模块解析语音信息之前可以调用自然语言处理服务器对语音信息进行分词等处理。当确定语音信息所属的服务逻辑的标识在用户标识对应的服务逻辑列表中,则将语音信息中包括的关键词信息发送给语音信息所属的服务逻辑,以使语音信息所属的服务逻辑利用关键词信息产生服务结果,完成利用语音信息生成所需要的服务结果。
另外,当控制模块接收到用户输入的修改服务逻辑请求,判断该请求中包括的是增加服务逻辑还是删除服务逻辑;如果修改服务逻辑请求中包括增加服务逻辑,获取用户从服务逻辑模块中新增选择的服务逻辑的标识,则将用户从服务逻辑模块中新增选择的服务逻辑的标识添加到用户标识对应的服务逻辑列表中;如果修改服务逻辑请求中包括删除服务逻辑,则获取用户需要删除的服务逻辑的标识,将用户需要删除的服务逻辑的标识从用户标识对应的服务逻辑列表中删除。
则通过提供具有语义理解功能的语义理解模块以及保存有服务逻辑的服务逻辑模块,使用户无需自行开发底层的语义理解算法以及固定的服务逻辑,在选择所需要的服务逻辑之后,即可在***中保存有用户标识所对应的能够使用的服务逻辑,完成智能对话机器人服务组件的快速生成,从而在接收到携带用户标识的语音信息后可以返回该语音信息所请求的服务结果。同时,用户也可以根据需要自行开发服务逻辑,使定制智能对话机器人服务组件具有灵活性。
参见图6所示,示出了本申请实施例中提供的基于上述人工智能平台***生成人工智能服务组件的方法实施例的示意图,本实施例可以由上述人工智能平台***中的控制模块执行,可以包括以下步骤:
步骤601:获取用户登录人工智能平台***的用户标识。
步骤602:为用户生成可动态配置的服务逻辑列表,可动态配置的服务逻辑列表存储有用户标识。
步骤603:获取用户选择的服务逻辑的标识,服务逻辑的标识用于标识对应的服务逻辑,服务逻辑对应于特定的人工智能服务。
步骤604:存储选择的服务逻辑的标识于可动态配置的服务逻辑列表中,以生成用户的人工智能服务组件。
在本申请一些可能的实现方式中,还可以包括:接收输入信息,输入信息携带有用户标识;解析输入信息以获取输入信息所要调用的服务逻辑的标识;根据用户标识调取可动态配置的服务逻辑列表;根据获取到的服务逻辑的标识调用可动态配置的服务逻辑列表中的服务逻辑。
在本申请一些可能的实现方式中,还可以包括:解析输入信息以获取输入信息包括的关键词信息;将关键词信息发送给所调用的服务逻辑,以使所调用的服务逻辑利用关键词信息产生服务结果。
在本申请一些可能的实现方式中,当输入信息为语音信息时,解析输入信息的具体实现可以包括:
利用人工智能平台***中的语义理解模块解析输入信息。
在本申请一些可能的实现方式中,还可以包括:
接收用户输入的自定义服务逻辑;保存自定义服务逻辑,并存储自定义服务逻辑的标识于可动态配置的服务逻辑列表中。
在本申请一些可能的实现方式中,还可以包括:
接收用户输入的语料信息;根据语料信息训练并更新语义理解模块中的语义理解模型和/或语义理解模板。
则根据语料信息训练并更新语义理解模块中的语义理解模型和/或语义理解模板的具体实现可以包括:
当接收到的语料信息的数量大于预设阈值时,根据语料信息对语义理解模块中的语义理解模型进行训练,更新语义理解模型;当接收到的语料信息的数量不大于预设阈值时,将语料信息转换为语义理解模块中的新增的语义理解模板。
在本申请一些可能的实现方式中,还可以包括:
获取用户输入的修改服务逻辑请求;根据修改服务逻辑请求,获取用户新增选择的服务逻辑的标识,将用户新增选择的服务逻辑的标识添加到用户标识对应的可动态配置的服务逻辑列表中。
获取用户输入的修改服务逻辑请求;根据修改服务逻辑请求,获取用户需要删除的服务逻辑的标识,将用户需要删除的服务逻辑的标识从用户标识对应的可动态配置的服务逻辑列表中删除。
这样,本申请实施例通过为用户(例如开发者)提供可动态配置的服务逻辑列表,在该列表中可以保存有用户选择的服务逻辑的标识,从而用户直接使用人工智能平台***所提供的服务逻辑,使用户(例如开发者)无需自行开发底层的服务逻辑以及语义理解算法,完成人工智能服务组件例如智能对话机器人服务组件的快速生成。
参见图7所示,示出了本申请实施例中提供的基于上述人工智能平台***生成人工智能服务组件的装置实施例的示意图,可以包括:
第一获取单元701,用于获取用户登录人工智能平台***的用户标识。
生成单元702,用于为用户生成可动态配置的服务逻辑列表,可动态配置的服务逻辑列表存储有用户标识。
第二获取单元703,用于获取用户选择的服务逻辑的标识,服务逻辑的标识用于标识对应的服务逻辑,服务逻辑对应于特定的人工智能服务。
保存单元704,用于存储选择的服务逻辑的标识于可动态配置的服务逻辑列表中,以生成用户的人工智能服务组件。
在本申请一些可能的实现方式中,还可以包括:
第一接收单元,用于接收输入信息,输入信息携带有用户标识。
解析单元,用于解析输入信息以获取输入信息所要调用的服务逻辑的标识。
调取单元,用于根据用户标识调取可动态配置的服务逻辑列表。
调用单元,用于根据获取到的服务逻辑的标识调用可动态配置的服务逻辑列表中的服务逻辑。
在本申请一些可能的实现方式中,解析单元还用于,解析输入信息时,获取输入信息包括的关键词信息;在本申请一些可能的实现方式中,还可以包括:发送单元,用于将关键词信息发送给所调用的服务逻辑,以使所调用的服务逻辑利用关键词信息产生服务结果。
在本申请一些可能的实现方式中,当输入信息为语音信息时,解析单元可以具体用于:利用人工智能平台***中的语义理解模块解析输入信息。
在本申请一些可能的实现方式中,还可以包括:
第二接收单元,用于接收用户输入的自定义服务逻辑。
保存单元还可以用于,保存自定义服务逻辑,并存储自定义服务逻辑的标识于可动态配置的服务逻辑列表中。
在本申请一些可能的实现方式中,还可以包括:
第三接收单元,用于接收用户输入的语料信息。
训练单元,用于根据语料信息训练并更新语义理解模块中的语义理解模型和/或语义理解模板。
则训练单元可以包括:
训练子单元,用于当接收到的语料信息的数量大于预设阈值时,根据语料信息对语义理解模块中的语义理解模型进行训练,更新语义理解模型。
转换子单元,用于当接收到的语料信息的数量不大于预设阈值时,将语料信息转换为语义理解模块中的新增的语义理解模板。
在本申请一些可能的实现方式中,还可以包括:
第三获取单元,用于获取用户输入的修改服务逻辑请求。
添加单元,用于根据修改服务逻辑请求,获取用户新增选择的服务逻辑的标识,将用户新增选择的服务逻辑的标识添加到用户标识对应的可动态配置的服务逻辑列表中。
在本申请一些可能的实现方式中,还可以包括:
第三获取单元,用于获取用户输入的修改服务逻辑请求。
删除单元,用于根据修改服务逻辑请求,获取用户需要删除的服务逻辑的标识,将用户需要删除的服务逻辑的标识从用户标识对应的可动态配置的服务逻辑列表中删除。这样,本申请实施例通过为用户(例如开发者)提供可动态配置的服务逻辑列表,在该列表中可以保存有用户选择的服务逻辑的标识,从而用户直接使用人工智能平台***所提供的服务逻辑,使用户(例如开发者)无需自行开发底层的服务逻辑以及语义理解算法,完成人工智能服务组件例如智能对话机器人服务组件的快速生成。
参见图8所示,示出了本申请实施例中提供的基于上述人工智能平台***生成人工智能服务组件的设备实施例的示意图,可以包括:
处理器801以及存储器802。
存储器可以用于存储程序代码,并将程序代码传输给处理器;
处理器可以用于根据程序代码中的指令执行上述实施例中提供的基于人工智能平台***生成人工智能服务组件的方法。
另外,本申请实施例中还提供一种存储介质,该存储介质可以用于存储程序代码,该程序代码可以用于执行上述实施例中提供的基于人工智能平台***生成人工智能服务组件的方法。
需要说明的是,本说明书中各个实施例采用递进的方式描述,每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处,各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的***或装置而言,由于其与实施例公开的方法相对应,所以描述的比较简单,相关之处参见方法部分说明即可。
还需要说明的是,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“包括一个……”限定的要素,并不排除在包括要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以直接用硬件、处理器执行的软件模块,或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器(RAM)、内存、只读存储器(ROM)、电可编程ROM、电可擦除可编程ROM、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。
对所公开的实施例的上述说明,使本领域专业技术人员能够实现或使用本申请。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的,本文中所定义的一般原理可以在不脱离本申请的精神或范围的情况下,在其它实施例中实现。因此,本申请将不会被限制于本文所示的这些实施例,而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
Claims (22)
1.一种基于人工智能平台***生成人工智能服务组件的方法,其特征在于,所述方法包括:
获取用户登录所述人工智能平台***的用户标识;
为所述用户生成可动态配置的服务逻辑列表,所述可动态配置的服务逻辑列表存储有所述用户标识;
获取所述用户选择的服务逻辑的标识,所述服务逻辑的标识用于标识对应的服务逻辑,所述服务逻辑对应于特定的人工智能服务,所述服务逻辑能够利用用户发送的关键词信息产生服务结果;
存储所述选择的服务逻辑的标识于所述可动态配置的服务逻辑列表中,以生成所述用户的人工智能服务组件。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,还包括:
接收输入信息,所述输入信息携带有所述用户标识;
解析所述输入信息以获取所述输入信息所要调用的服务逻辑的标识;
根据所述用户标识调取所述可动态配置的服务逻辑列表;
根据获取到的服务逻辑的标识调用所述可动态配置的服务逻辑列表中的服务逻辑。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,还包括:
解析所述输入信息以获取所述输入信息包括的关键词信息;
将所述关键词信息发送给所调用的服务逻辑,以使所调用的服务逻辑利用所述关键词信息产生服务结果。
4.根据权利要求2或3所述的方法,其特征在于,所述输入信息为语音信息,所述解析所述输入信息,包括:
利用所述人工智能平台***中的语义理解模块解析所述输入信息。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,还包括:
接收所述用户输入的自定义服务逻辑;
保存所述自定义服务逻辑,并存储所述自定义服务逻辑的标识于所述可动态配置的服务逻辑列表中。
6.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,还包括:
接收所述用户输入的语料信息;
根据所述语料信息训练并更新所述语义理解模块中的语义理解模型和/或语义理解模板。
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述根据所述语料信息训练并更新所述语义理解模块中的语义理解模型和/或语义理解模板,包括:
当接收到的语料信息的数量大于预设阈值时,根据所述语料信息对所述语义理解模块中的语义理解模型进行训练,更新所述语义理解模型;
当接收到的语料信息的数量不大于预设阈值时,将所述语料信息转换为所述语义理解模块中的新增的语义理解模板。
8.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,还包括:
获取所述用户输入的修改服务逻辑请求;
根据所述修改服务逻辑请求,获取所述用户新增选择的服务逻辑的标识,将所述用户新增选择的服务逻辑的标识添加到所述用户标识对应的可动态配置的服务逻辑列表中。
9.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,还包括:
获取所述用户输入的修改服务逻辑请求;
根据所述修改服务逻辑请求,获取所述用户需要删除的服务逻辑的标识,将所述用户需要删除的服务逻辑的标识从所述用户标识对应的可动态配置的服务逻辑列表中删除。
10.一种生成智能对话机器人服务组件的装置,其特征在于,所述装置包括:
第一获取单元,用于获取用户登录人工智能平台***的用户标识;
生成单元,用于为所述用户生成可动态配置的服务逻辑列表,所述可动态配置的服务逻辑列表存储有所述用户标识;
第二获取单元,用于获取所述用户选择的服务逻辑的标识,所述服务逻辑的标识用于标识对应的服务逻辑,所述服务逻辑对应于特定的人工智能服务,所述逻辑服务能够利用用户发送的关键词信息产生服务结果;
保存单元,用于存储所述选择的服务逻辑的标识于所述可动态配置的服务逻辑列表中,以生成所述用户的人工智能服务组件。
11.根据权利要求10所述的装置,其特征在于,还包括:
第一接收单元,用于接收输入信息,所述输入信息携带有所述用户标识;
解析单元,用于解析所述输入信息以获取所述输入信息所要调用的服务逻辑的标识;
调取单元,用于根据所述用户标识调取所述可动态配置的服务逻辑列表;
调用单元,用于根据获取到的服务逻辑的标识调用所述可动态配置的服务逻辑列表中的服务逻辑。
12.根据权利要求11所述的装置,其特征在于,
所述解析单元还用于,解析所述输入信息时,获取所述输入信息包括的关键词信息;
所述装置还包括:发送单元,用于将所述关键词信息发送给所调用的服务逻辑,以使所调用的服务逻辑利用所述关键词信息产生服务结果。
13.根据权利要求11或12所述的装置,其特征在于,所述输入信息为语音信息,所述解析单元具体用于:
利用所述人工智能平台***中的语义理解模块解析所述输入信息。
14.根据权利要求10所述的装置,其特征在于,还包括:
第二接收单元,用于接收所述用户输入的自定义服务逻辑;
所述保存单元还用于,保存所述自定义服务逻辑,并存储所述自定义服务逻辑的标识于所述可动态配置的服务逻辑列表中。
15.根据权利要求13所述的装置,其特征在于,还包括:
第三接收单元,用于接收所述用户输入的语料信息;
训练单元,用于根据所述语料信息训练并更新所述语义理解模块中的语义理解模型和/或语义理解模板。
16.一种基于人工智能平台***生成人工智能服务组件的设备,其特征在于,所述设备包括:
处理器以及存储器;
所述存储器用于存储程序代码,并将所述程序代码传输给所述处理器;
所述处理器用于根据所述程序代码中的指令执行权利要求1-9任一项所述的基于人工智能平台***生成人工智能服务组件的方法。
17.一种存储介质,其特征在于,所述存储介质用于存储程序代码,所述程序代码用于执行权利要求1-9任一项所述的基于人工智能平台***生成人工智能服务组件的方法。
18.一种人工智能平台***,其特征在于,所述***包括:
控制模块以及服务逻辑模块;
所述服务逻辑模块,用于保存至少一个服务逻辑;所述服务逻辑对应于特定的人工智能服务,所述逻辑服务能够利用用户发送的关键词信息产生服务结果;
所述控制模块,用于获取用户登录所述人工智能平台***的用户标识;为所述用户生成可动态配置的服务逻辑列表,所述可动态配置的服务逻辑列表存储有所述用户标识;获取所述用户选择的服务逻辑的标识,所述服务逻辑的标识用于标识对应的服务逻辑;存储所述选择的服务逻辑的标识于所述可动态配置的服务逻辑列表中,以生成所述用户的人工智能服务组件。
19.根据权利要求18所述的***,其特征在于,所述控制模块还用于:接收所述用户输入的自定义服务逻辑;并存储所述自定义服务逻辑的标识于所述可动态配置的服务逻辑列表中;
所述服务逻辑模块还用于:保存所述自定义服务逻辑。
20.根据权利要求18所述的***,其特征在于,还包括:
语义理解模块,用于当输入信息为语音信息时,解析所述输入信息以获取所述输入信息所要调用的服务逻辑的标识和/或获取所述输入信息包括的关键词信息;
所述控制模块还用于:接收所述输入信息,所述输入信息携带有所述用户标识;根据所述用户标识调取所述可动态配置的服务逻辑列表;根据获取到的服务逻辑的标识调用所述可动态配置的服务逻辑列表中的服务逻辑;将所述关键词信息发送给所调用的服务逻辑,以使所调用的服务逻辑利用所述关键词信息产生服务结果。
21.根据权利要求20所述的***,其特征在于,所述控制模块还用于:接收所述用户输入的语料信息;
所述***还包括:
训练模块,用于根据所述语料信息训练并更新所述语义理解模块中的语义理解模型和/或语义理解模板。
22.根据权利要求21所述的***,其特征在于,所述训练模块具体用于:
当接收到的语料信息的数量大于预设阈值时,根据所述语料信息对所述语义理解模块中的语义理解模型进行训练,更新所述语义理解模型;
当接收到的语料信息的数量不大于预设阈值时,将所述语料信息转换为所述语义理解模块中的新增的语义理解模板。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201710240461.XA CN108737324B (zh) | 2017-04-13 | 2017-04-13 | 生成人工智能服务组件的方法、装置及相关设备、*** |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201710240461.XA CN108737324B (zh) | 2017-04-13 | 2017-04-13 | 生成人工智能服务组件的方法、装置及相关设备、*** |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN108737324A CN108737324A (zh) | 2018-11-02 |
CN108737324B true CN108737324B (zh) | 2021-03-02 |
Family
ID=63923811
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201710240461.XA Active CN108737324B (zh) | 2017-04-13 | 2017-04-13 | 生成人工智能服务组件的方法、装置及相关设备、*** |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN108737324B (zh) |
Families Citing this family (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109524000A (zh) * | 2018-12-28 | 2019-03-26 | 苏州思必驰信息科技有限公司 | 离线对话实现方法和装置 |
WO2020133324A1 (zh) * | 2018-12-29 | 2020-07-02 | 深圳砥脊科技有限公司 | 人工智能应用的搭建、运行实现方法、装置和机器设备 |
CN110060139B (zh) * | 2019-02-25 | 2023-11-07 | 创新先进技术有限公司 | 账务处理方法及装置 |
CN110149451B (zh) * | 2019-04-30 | 2021-04-13 | 五竹科技(北京)有限公司 | 基于账户登录的外呼机器人实现方法、装置及存储介质 |
CN110534096A (zh) * | 2019-08-22 | 2019-12-03 | 北京技德***技术有限公司 | 一种基于微控制器的人工智能语音识别方法及*** |
CN110597972B (zh) * | 2019-09-16 | 2022-07-05 | 京东科技控股股份有限公司 | 对话机器人生成方法、对话机器人管理平台及存储介质 |
CN110795454A (zh) * | 2019-10-31 | 2020-02-14 | 中国农业银行股份有限公司 | 一种服务请求方法、装置、服务器及存储介质 |
CN111427677B (zh) * | 2020-03-20 | 2024-03-01 | 网易(杭州)网络有限公司 | 人工智能产品的生成方法、装置和服务器 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103514230A (zh) * | 2012-06-29 | 2014-01-15 | 北京百度网讯科技有限公司 | 一种用于根据语料序列训练语言模型的方法与设备 |
CN105096941A (zh) * | 2015-09-02 | 2015-11-25 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 语音识别方法以及装置 |
CN105278942A (zh) * | 2014-07-23 | 2016-01-27 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 组件管理方法及装置 |
CN105912725A (zh) * | 2016-05-12 | 2016-08-31 | 上海劲牛信息技术有限公司 | 一种通过自然语言交互调用海量智慧应用的*** |
Family Cites Families (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US10068565B2 (en) * | 2013-12-06 | 2018-09-04 | Fathy Yassa | Method and apparatus for an exemplary automatic speech recognition system |
-
2017
- 2017-04-13 CN CN201710240461.XA patent/CN108737324B/zh active Active
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103514230A (zh) * | 2012-06-29 | 2014-01-15 | 北京百度网讯科技有限公司 | 一种用于根据语料序列训练语言模型的方法与设备 |
CN105278942A (zh) * | 2014-07-23 | 2016-01-27 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 组件管理方法及装置 |
CN105096941A (zh) * | 2015-09-02 | 2015-11-25 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 语音识别方法以及装置 |
CN105912725A (zh) * | 2016-05-12 | 2016-08-31 | 上海劲牛信息技术有限公司 | 一种通过自然语言交互调用海量智慧应用的*** |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN108737324A (zh) | 2018-11-02 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN108737324B (zh) | 生成人工智能服务组件的方法、装置及相关设备、*** | |
US10937413B2 (en) | Techniques for model training for voice features | |
CN106484777B (zh) | 一种多媒体数据处理方法以及装置 | |
CN109408821B (zh) | 一种语料生成方法、装置、计算设备及存储介质 | |
CN117149989B (zh) | 大语言模型训练方法、文本处理方法及装置 | |
CN111261151B (zh) | 一种语音处理方法、装置、电子设备及存储介质 | |
US10854189B2 (en) | Techniques for model training for voice features | |
CN108268450B (zh) | 用于生成信息的方法和装置 | |
CN110162675B (zh) | 应答语句的生成方法、装置、计算机可读介质及电子设备 | |
CN110472008B (zh) | 智能交互方法以及装置 | |
CN108710653B (zh) | 一种绘本朗读点播方法、装置及*** | |
CN108304376B (zh) | 文本向量的确定方法、装置、存储介质及电子装置 | |
CN113778871A (zh) | Mock测试方法、装置、设备及存储介质 | |
CN116881429B (zh) | 一种基于多租户的对话模型交互方法、装置及存储介质 | |
Windiatmoko et al. | Developing FB chatbot based on deep learning using RASA framework for university enquiries | |
CN117453885A (zh) | 提问信息处理方法、装置、设备、存储介质及产品 | |
CN117332062A (zh) | 一种数据处理方法和相关装置 | |
CN117610539A (zh) | 意图执行方法、装置、电子设备及存储介质 | |
CN111933133A (zh) | 智能客服应答的方法及装置、电子设备、存储介质 | |
CN112948251B (zh) | 软件自动测试方法及装置 | |
CN110176227A (zh) | 一种语音识别的方法以及相关装置 | |
CN117556026B (zh) | 数据生成方法、电子设备及存储介质 | |
CN117235236B (zh) | 对话方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
CN111881253B (zh) | 同义实体对的确定方法及装置 | |
CN113468373B (zh) | 信息获取方法、装置、电子设备及存储介质 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |