CN112163087B - 对话***中意图冲突的解决方法、***及装置 - Google Patents

对话***中意图冲突的解决方法、***及装置 Download PDF

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Abstract

本发明公开了对话***中意图冲突的解决方法、***及装置，属于对话***意图分析技术领域，要解决的技术问题为如何满足低成本、可快速干预的提前下解决对话***中意图冲突。方法包括：将对话***中高频出现的意图作为节点，创建事件图谱；对本轮对话进行意图解析得到对应的意图集合，设定其上一轮对话对应的最终意图为上轮意图；基于预定的规则判断本轮对话相关的意图集合是否与上轮意图相关，如果是，选定一个节点作为选定意图，如果不是，选择概率最高的一个节点作为选定意图；根据用户的反馈信息，判断上述选定意图是否为合理的意图，如果是，增加上轮意图到所述选定意图之间的概率值，如果不是，减少上轮意图到选定意图之间的概率值。

Description

对话***中意图冲突的解决方法、***及装置
技术领域
本发明涉及对话***意图分析技术领域，具体地说是一种对话***中意图冲突的解决方法、***及装置。
背景技术
现有解决对话中意图冲突的方法主要有策略法以及模型与策略结合法。策略法通过制定各种规则解决语义识别中遇到的意图冲突，意图识别会产生一些中间结果，策略法根据这些结果进行优先级的划分，最终选择优先级较高的意图，该方法可以很方便的改变规则策略，快速进行干预，但是缺点在于都是人工进行制定，要制定出一套好用的策略，成本较高，而且该方法往往没办法结合当前对话所处的语境，否则策略太复杂没办法进行创建。模型与策略结合法，同样根据意图识别中产生的中间结果，抽取特征，训练模型，通过模型和策略相结合，可以结合历史信息对当前情况进行决策，同时使用策略，可以快速进行人工干预，缺点在于模型需要手动更新，通过积攒数据定期更新模型。
鉴于上述两种常用方法的缺点，如何满足低成本、可快速干预的提前下解决对话***中意图冲突，是需要解决的技术问题。
发明内容
本发明的技术任务是针对以上不足，提供对话***中意图冲突的解决方法、***及装置，来解决如何满足低成本、可快速干预的提前下解决对话***中意图冲突的问题。
第一方面，本发明提供一种对话***中意图冲突的解决方法，包括如下步骤：
S100、将对话***中高频出现的意图作为节点，将意图之间的转化关系作为边，初始化边的权重，创建事件图谱；
S200、对于每一轮对话，对本轮对话进行意图解析得到对应的意图集合，设定其上一轮对话对应的最终意图为上轮意图，每个意图均具有特征信息，所述特征信息包括置信度；
S300、对于每一轮对话，基于预定的规则判断本轮对话相关的意图集合是否与上轮意图相关，如果是，根据预定的规则从本轮对话相关的意图集合中选定一个节点作为选定意图，如果不是，执行步骤S400；
S400、对于每一轮对话，根据事件图谱中上轮意图到本轮对话相关的意图集合中各个节点之间的转换概率，选择概率最高的一个节点作为选定意图；
S500、对于每一轮对话，根据用户的反馈信息，判断上述选定意图是否为合理的意图，如果是，增加上轮意图到所述选定意图之间的概率值，如果不是，减少上轮意图到所述选定意图之间的概率值。
作为优选，对于每一轮对话，基于模型方法或规则方法或模型与规则相结合的方法进行意图解析，得到对应的意图集合。
作为优选，根据预定的规则从本轮对话相关的意图集合中选定一个节点为选定意图，包括如下步骤：
如果预订的规则中约定如下：上一轮对话对应的意图为上轮意图时，本轮对话对应的意图为意图a；而本轮对话相关的意图集合中存在意图a，则从所述意图集合中选择意图a为确定意图；
如果预订的规则中约定如下：上一轮对话对应的意图为上轮意图时，本轮对话对应的意图为集合A中的任意一个；而本轮对话相关的意图集合中存在意图Ai在集合A中，则从所述意图集合中选择意图Ai为确定意图。
作为优选，用户的反馈信息包括但不限于：
输出的确定意图是错误的，补全本轮对话的关键信息；
当前输出的意图不符合期待值，用户给出负面评价；
当前输出的意图不符合期待值，用户打断当前的对话。
作为优选，根据事件图谱中上轮意图到本轮对话相关的意图集合中各个节点之间的转换概率，选择概率最高的一个节点作为选定意图，如果所述概率最高的节点有多个，将所述多个概率最高的节点组成一个待选集合，基于置信度从所述待选集合中选择一个置信度最高的节点作为选定意图，如果所述待选集合中存在多个置信度最高的节点，从所述待选集合中随机选择一个节点作为选定意图。
作为优选，根据事件图谱中上轮意图到本轮对话相关的意图集合中各个节点之间的转换概率，选择概率最高的一个节点作为选定意图，如果本轮对话相关的意图集合中节点不存在于事件图谱中，或者所述上轮意图不存在于事件图谱中，或者事件图谱中不存在于所述上轮意图与本轮对话相关的意图集合中节点之间的转换关系，基于步骤S500在事件图谱中补全所述上轮意图以及本轮对话相关的意图集合中节点的关系。
第二方面，本发明提供一种装置，包括：至少一个存储器和至少一个处理器；
所述至少一个存储器，用于存储机器可读程序；
所述至少一个处理器，用于调用所述机器可读程序，执行权利要求1至5中任一所述的方法。
第三方面，本发明提供一种计算机可读介质，所述计算机可读介质上存储有计算机指令，所述计算机指令在被处理器执行时，使所述处理器执行第一方面任一所述的方法。
本发明的对话***中意图冲突的解决方法、***及装置具有以下优点：将对话***中高频出现的意图作为节点，将意图之间的转换关系作为边，设置边的权重，创建事件图谱，将事件图谱与规则策略结合解决意图冲突，然后根据用户反馈进行图谱的更新，既使借鉴了历史数据，不需要过多的人工整理工作，也提供了人工干预快速解决问题的途径。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
下面结合附图对本发明进一步说明。
图1为实施例1对话***中意图冲突的解决方法的流程框图；
图2为实施例1对话***中意图冲突的解决方法中事件图谱的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明，以使本领域的技术人员可以更好地理解本发明并能予以实施，但所举实施例不作为对本发明的限定，在不冲突的情况下，本发明实施例以及实施例中的技术特征可以相互结合。
本发明实施例提供对话***中意图冲突的识别方法、***及装置，用于解决如何满足低成本、可快速干预的提前下解决对话***中意图冲突的技术问题。
实施例1：
本发明的对话***中意图冲突的解决方法，如图1所示，包括如下步骤：
S100、将对话***中高频出现的意图作为节点，将意图之间的转化关系作为边，初始化边的权重，创建事件图谱；
S200、对于每一轮对话，对本轮对话进行意图解析得到对应的意图集合，设定其上一轮对话对应的最终意图为上轮意图，每个意图均具有特征信息，上述特征信息包括置信度；
S300、对于每一轮对话，基于预定的规则判断本轮对话相关的意图集合是否与上轮意图相关，如果是，根据预定的规则从本轮对话相关的意图集合中选定一个节点作为选定意图，如果不是，执行步骤S400；
S400、对于每一轮对话，根据事件图谱中上轮意图到本轮对话相关的意图集合中各个节点之间的转换概率，选择概率最高的一个节点作为选定意图；
S500、对于每一轮对话，根据用户的反馈信息，判断上述选定意图是否为合理的意图，如果是，增加上轮意图到上述选定意图之间的概率值，如果不是，减少上轮意图到上述选定意图之间的概率值。对于每一轮对话，根据用户的反馈信息，判断上述目标节点是否为合理的意图，如果是，增加上轮意图到上述意图集合之间的概率值，如果不是，减少上轮意图到上述意图集合之间的概率值。
本实施例中，步骤S100中可根据实际情况设定边的权重，如果对话意图之间的转换关系是有倾向性的，可以根据倾向性进行设置。如果有三个意图，W(查询某地天气)、B(订到某地的机票)以及M(听音乐)，自然可以想到，W和B之间关系比较紧密，因为要去某地出差，可能在订机票之后查看当地的天气，那么B到W的权重比B到M的权重高。
基于历史数据构建事件图谱，如图2所示，事件图谱就是事件之间相互转换的有向图，节点之间的有向关系表示从一个事件到另一个事件的概率值。将每个意图作为一个节点，那么就可以通过事件图谱中上一轮对话的意图和本轮待选意图之间的转化概率来判断待选意图的优先级。
步骤S200中，通过规则策略对每一轮对话进行意图解析。在实际应用中，不限于通过规则方法对每一轮对话进行意图解析，可以根据实际需要通过模型方法或者模型与规则相结合的方法对每一轮对话进行意图解析。
步骤S300中，根据预定的规则从本轮对话相关的意图集合中选定一个节点为确定意图，包括如下步骤：
情形一，如果预订的规则中约定如下：上一轮对话对应的意图为上轮意图时，本轮对话对应的意图为意图a；而本轮对话相关的意图集合中存在意图a，则从所述意图集合中选择意图a为确定意图；
情形二，如果预订的规则中约定如下：上一轮对话对应的意图为上轮意图时，本轮对话对应的意图为集合A中的任意一个；而本轮对话相关的意图集合在集合A中，则从上述意图集合中选择意图Ai为确定意图。
步骤S400中，根据事件图谱中上一轮意图集合中节点到所述上述意图集合中各个节点之间的转换概率，选择概率最高的一个节点作为目标节点，如果上述所述概率最高的节点有多个，将上述所述多个概率最高的节点组成一个待选集合，基于置信度从上述所述待选集合中选择一个置信度最高的节点作为目标节点，如果上述所述待选集合中存在多个置信度最高的节点，从上述所述待选集合中随机选择一个节点作为目标节点。
步骤S500中，用户的反馈信息包括如下：
输出的确定意图是错误的，用户可能会对对话信息进行关键信息补全，使其意图更加明确，比如，用户query：播放小猪佩奇，意图解析判断后，认为是播放音乐小猪佩奇，从而开始放音乐，用户如果真实的想法是：播放动画片小猪佩奇，那么用户可能做的事情就是补全query中缺失的关键信息：动画片，会再次query：播放动画片小猪佩奇，或者播放小猪佩奇的动画片；
或者，用户对当前意图输出不满意，给出较负面的评价；
或者，用户针对当前正在进行的话术进行打断操作等。
本实施例公开的方法用于解决对话***中意图冲突，具体执行流程为：
(1)通过人工的方法创建一个高频的事件图谱，即将对话***中比较高频出现的意图作为节点，意图之间的转化关系作为边，而边的权重可以设定为相同的一个值，此处设定为1；
(2)基于规则的方法对一轮对话意图解析后，得到一个意图集合(A1，A2,……，An)，每个意图都有其置信度等特征信息，并设定本轮对话相关的上一轮对话最终意图的上轮意图I；
(3)查看意图集合(A1，A2,……，An)，基于预定的规则判断该意图集合是否与上轮意图相关，如果是，根据预定的规则从本轮对话相关的意图集合中选定一个节点作为与本轮对话的选定意图，如果不是，执行下一步；
(4)根据事件图谱(事件图谱的每个节点都是一个意图)中I节点到该(A1，A2,……，An)中各个节点之间的转换概率，选择概率最高的一个节点作为选定意图；
如果中概率最高的节点有多个，将上述概率最高的多个形成一个待选集合，通过待选的集合中意图的置信度进行选择，如果有多个置信度相同的，可以随机选择一个；
(5)根据用户的反馈信息，判断上述选定意图是否为合理的意图，如果是，增加上轮意图到所述意图集合之间的概率值，如果不是，减少上轮意图到所述意图集合之间的概率值。
本实施例的解决方法使用事件图谱结合规则策略来解决对话***中出现的意图冲突。将每个意图作为一个节点，那么就可以通过事件图谱中上一轮对话的意图和本轮待选意图之间的转化概率来判断待选意图的优先级，同时使用规则策略作为辅助，方便快速进行干预。
作为本实施例的改进，根据事件图谱中上轮意图到本轮对话相关的意图集合中各个节点之间的转换概率，选择概率最高的一个节点作为选定意图的过程中，如果本轮对话相关的意图集合中节点不存在于事件图谱中，或者上述上轮意图不存在于事件图谱中，或者事件图谱中不存在于上述上轮意图与本轮对话相关的意图集合中节点之间的转换关系，基于步骤S500在事件图谱中补全所述上轮意图以及本轮对话相关的意图集合中节点的关系。
实施例2：
本发明实施例还提供了一种装置，包括：至少一个存储器和至少一个处理器；上述至少一个存储器，用于存储机器可读程序；上述至少一个处理器，用于调用所述机器可读程序，执行本发明任一实施例中的对话***中意图冲突的解决方法。
实施例3：
本发明实施例还提供了一种计算机可读介质，所述计算机可读介质上存储有计算机指令，所述计算机指令在被处理器执行时，使所述处理器执行本发明任一实施例中的对话***中意图冲突的解决方法。具体地，可以提供配有存储介质的***或者装置，在该存储介质上存储着实现上述实施例中任一实施例的功能的软件程序代码，且使该***或者装置的计算机(或CPU或MPU)读出并执行存储在存储介质中的程序代码。
在这种情况下，从存储介质读取的程序代码本身可实现上述实施例中任何一项实施例的功能，因此程序代码和存储程序代码的存储介质构成了本发明的一部分。
用于提供程序代码的存储介质实施例包括软盘、硬盘、磁光盘、光盘(如CD-ROM、CD-R、CD-RW、DVD-ROM、DVD-RAM、DVD-RW、DVD+RW)、磁带、非易失性存储卡和ROM。可选择地，可以由通信网络从服务器计算机上下载程序代码。
此外，应该清楚的是，不仅可以通过执行计算机所读出的程序代码，而且可以通过基于程序代码的指令使计算机上操作的操作***等来完成部分或者全部的实际操作，从而实现上述实施例中任意一项实施例的功能。
此外，可以理解的是，将由存储介质读出的程序代码写到***计算机内的扩展板中所设置的存储器中或者写到与计算机相连接的扩展单元中设置的存储器中，随后基于程序代码的指令使安装在扩展板或者扩展单元上的CPU等来执行部分和全部实际操作，从而实现上述实施例中任一实施例的功能。
上文通过附图和优选实施例对本发明进行了详细展示和说明，然而本发明不限于这些已揭示的实施例，基与上述多个实施例本领域技术人员可以知晓，可以组合上述不同实施例中的手段得到本发明更多的实施例，这些实施例也在本发明的保护范围之内。

Claims (4)

1.对话***中意图冲突的解决方法，其特征在于包括如下步骤：
S100、将对话***中高频出现的意图作为节点，将意图之间的转化关系作为边，初始化边的权重，创建事件图谱；
S200、对于每一轮对话，对本轮对话进行意图解析得到对应的意图集合，设定其上一轮对话对应的最终意图为上轮意图，每个意图均具有特征信息，所述特征信息包括置信度；
S300、对于每一轮对话，基于预定的规则判断本轮对话相关的意图集合是否与上轮意图相关，如果是，根据预定的规则从本轮对话相关的意图集合中选定一个节点作为选定意图，如果不是，执行步骤S400；
S400、对于每一轮对话，根据事件图谱中上轮意图到本轮对话相关的意图集合中各个节点之间的转换概率，选择概率最高的一个节点作为选定意图；
S500、对于每一轮对话，根据用户的反馈信息，判断上述选定意图是否为合理的意图，如果是，增加上轮意图到所述选定意图之间的概率值，如果不是，减少上轮意图到所述选定意图之间的概率值，用户的反馈信息包括但不限于：输出的确定意图是错误的，补全本轮对话的关键信息；当前输出的意图不符合期待值，用户给出负面评价；当前输出的意图不符合期待值，用户打断当前的对话；
其中，步骤S100中根据实际情况设定边的权重，如果对话意图之间的转换关系是有倾向性的，根据倾向性进行设置；
步骤S300根据预定的规则从本轮对话相关的意图集合中选定一个节点为选定意图，包括如下步骤：
如果预订的规则中约定如下：上一轮对话对应的意图为上轮意图时，本轮对话对应的意图为意图a；而本轮对话相关的意图集合中存在意图a，则从所述意图集合中选择意图a为确定意图；
如果预订的规则中约定如下：上一轮对话对应的意图为上轮意图时，本轮对话对应的意图为集合A中的任意一个；而本轮对话相关的意图集合中存在意图Ai在集合A中，则从所述意图集合中选择意图Ai为确定意图；
根据事件图谱中上轮意图到本轮对话相关的意图集合中各个节点之间的转换概率，选择概率最高的一个节点作为选定意图，如果所述概率最高的节点有多个，将所述多个概率最高的节点组成一个待选集合，基于置信度从所述待选集合中选择一个置信度最高的节点作为选定意图，如果所述待选集合中存在多个置信度最高的节点，从所述待选集合中随机选择一个节点作为选定意图；
根据事件图谱中上轮意图到本轮对话相关的意图集合中各个节点之间的转换概率，选择概率最高的一个节点作为选定意图，如果本轮对话相关的意图集合中节点不存在于事件图谱中，或者所述上轮意图不存在于事件图谱中，或者事件图谱中不存在于所述上轮意图与本轮对话相关的意图集合中节点之间的转换关系，基于步骤S500在事件图谱中补全所述上轮意图以及本轮对话相关的意图集合中节点的关系。
2.根据权利要求1所述的对话***中意图冲突的解决方法，其特征在于对于每一轮对话，基于模型方法或规则方法或模型与规则相结合的方法进行意图解析，得到对应的意图集合。
3.装置，其特征在于，包括：至少一个存储器和至少一个处理器；
所述至少一个存储器，用于存储机器可读程序；
所述至少一个处理器，用于调用所述机器可读程序，执行权利要求1至2中任一所述的方法。
4.计算机可读介质，其特征在于，所述计算机可读介质上存储有计算机指令，所述计算机指令在被处理器执行时，使所述处理器执行权利要求1至2任一所述的方法。
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Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110334201A (zh) * 2019-07-18 2019-10-15 中国工商银行股份有限公司 一种意图识别方法、装置及***
CN110704641A (zh) * 2019-10-11 2020-01-17 零犀(北京)科技有限公司 一种万级意图分类方法、装置、存储介质及电子设备

Family Cites Families (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107273477A (zh) * 2017-06-09 2017-10-20 北京光年无限科技有限公司 一种用于机器人的人机交互方法及装置
CN107679039B (zh) * 2017-10-17 2020-12-29 北京百度网讯科技有限公司 用于确定语句意图的方法和装置
CN108415932B (zh) * 2018-01-23 2023-12-22 思必驰科技股份有限公司 人机对话方法及电子设备
CN108959516B (zh) * 2018-06-28 2019-08-13 北京百度网讯科技有限公司 会话消息处理方法和装置
CN110704596B (zh) * 2019-09-29 2023-03-31 北京百度网讯科技有限公司 基于话题的对话方法、装置和电子设备
CN111090740B (zh) * 2019-12-05 2023-09-29 北京轮子科技有限公司 一种用于对话***的知识图谱生成方法
CN111400480B (zh) * 2020-04-21 2023-05-12 支付宝(杭州)信息技术有限公司 针对多轮对话的用户意图识别方法和装置
CN111667926B (zh) * 2020-06-06 2023-06-06 中国科学院心理研究所 一种基于人工智能的心理咨询/会话***及其方法

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110334201A (zh) * 2019-07-18 2019-10-15 中国工商银行股份有限公司 一种意图识别方法、装置及***
CN110704641A (zh) * 2019-10-11 2020-01-17 零犀(北京)科技有限公司 一种万级意图分类方法、装置、存储介质及电子设备

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