(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
音声信号、画像信号を含むマルチモーダルの入力信号を受けるステップと、
前記マルチモーダルの入力信号を処理してテキストデータを取得し、前記テキストデータによりユーザの意図を取得するステップと、
前記ユーザの意図に対応する答えを取得して、前記答えをマルチモーダルの出力信号に転化するステップと、
前記マルチモーダルの出力信号を出力するステップと、
を含み、
前記マルチモーダルの入力信号を処理してテキストデータを取得した後、
さらに、前記テキストデータの中の記憶に適する内容を記憶システムに保存することを含み、
前記記憶システムに記憶された情報は、前記ユーザの意図に対応する答えを取得する際に前記ユーザの意図を制限するために用いられ、
前記記憶システムは、記憶情報を短期記憶と長期記憶の間で相互に変換可能な短期記憶システムと長期記憶システムを含み、
前記テキストデータの中の記憶に適する内容を記憶システムに保存することは、前記テキストデータの中の記憶に適する内容において、短期記憶に属する内容を短期記憶システムに保存し、長期記憶に属する内容を長期記憶システムに保存することを含み、
短期記憶システムに記憶された情報が長期記憶に属する内容であるとき、該情報を長期記憶システムに記憶し、長期記憶システムに記憶された情報が現在のチャットに関連する内容であるとき、該情報を抽出して短期記憶システムに記憶することを特徴とする人工知能によるヒューマン・マシン間の知能チャットの、前記各ステップがコンピュータにより実行される方法。
【請求項２】
前記テキストデータによりユーザの意図を取得することは、
前記テキストデータを解析し、解析結果によりユーザの意図を生成すること
を含むことを特徴とする請求項１に記載の人工知能によるヒューマン・マシン間の知能チャットの方法。
【請求項３】
前記テキストデータを解析することは、
前記テキストデータについて文法構造を分析し、文法構造を分析したテキストデータについて、用語に基づくセマンティックの分析、話題モデルの分野に基づく多分類識別、曖昧性解消、および、文法構造とコンテキストに基づく自動的補完を行うこと
を含むことを特徴とする請求項２に記載の人工知能によるヒューマン・マシン間の知能チャットの方法。
【請求項４】
前記テキストデータによりユーザの意図を取得した後、さらに、
取得したユーザの意図を前記ユーザ意図履歴に保存すること
を含むことを特徴とする請求項１ないし３のいずれか１項に記載の人工知能によるヒューマン・マシン間の知能チャットの方法。
【請求項５】
前記ユーザの意図に対応する答えを取得することは、
前記テキストデータに基いて記憶システムにサーチをし、前記ユーザの意図の拘束条件を取得し、前記テキストデータに基づいて話題モデル及び分野実体データベースにサーチをし、前記ユーザの意図と関連する変数及び属性を取得し、オープンサービスインターフェースにアクセスし、前記オープンサービスインターフェースから返送された結果を取得するステップと、
を含むことを特徴とする請求項１ないし３のいずれか１項に記載の人工知能によるヒューマン・マシン間の知能チャットの方法。
【請求項６】
さらに、前記ユーザの意図、前記ユーザの意図の拘束条件、前記ユーザの意図と関連する変数及び属性を対話モデルに保存し、
前記対話モデルに保存した前記ユーザの意図、前記ユーザの意図の拘束条件、前記ユーザの意図と関連する変数及び属性の統計結果によって各ユーザの意図の遷移確率グラフを作成し、適当な時に前記遷移確率グラフにより新しい話題を生成すること
を含むことを特徴とする請求項５に記載の人工知能によるヒューマン・マシン間の知能チャットの方法。
【請求項７】
前記短期記憶の内容は、前記ユーザの対話履歴、前記対話履歴に基づいて作成したユーザチャットの話題状態シリーズ、および、前記対話履歴に基づいて抽出した実体関連属性を含み、
前記長期記憶の内容は、前記ユーザの個人情報と人口属性、前記ユーザの好み、前記ユーザの地理履歴、前記ユーザの消費履歴、システムの個人情報と人口属性、および、システムの好みを含むことを特徴とする請求項５に記載の人工知能によるヒューマン・マシン間の知能チャットの方法。
【請求項８】
前記マルチモーダルの入力信号を処理してテキストデータを取得した後、
さらに、前記テキストデータから抽出した話題を話題モデルに記録し、前記テキストデータから抽出した実体属性を分野実体データベースに記録すること
を含むこと特徴とする請求項５に記載の人工知能によるヒューマン・マシン間の知能チャットの方法。
【請求項９】
音声信号、画像信号を含むマルチモーダルの入力信号を受ける受けモジュールと、
前記受けモジュールにより受けたマルチモーダルの入力信号を処理してテキストデータを取得する処理モジュールと、
前記処理モジュールで取得したテキストデータによりユーザの意図を取得し、前記ユーザの意図に対応する答えを取得する取得モジュールと、
前記取得モジュールにより取得した答えをマルチモーダルの出力信号に転化し、前記マルチモーダルの出力信号を出力する出力モジュールと、
を含み、
さらに、前記取得モジュールによりユーザの意図を取得した後、取得したユーザの意図をユーザ意図履歴に保存し、前記テキストデータの中の記憶に適する内容を記憶システムに保存する保存モジュールを含み、
前記記憶システムに記憶された情報は、前記ユーザの意図に対応する答えを取得する際に前記ユーザの意図を制限するために用いられ、
前記記憶システムは、記憶情報を短期記憶と長期記憶の間で相互に変換可能な短期記憶システムと長期記憶システムを含み、
前記テキストデータの中の記憶に適する内容を記憶システムに保存することは、前記テキストデータの中の記憶に適する内容において、短期記憶に属する内容を短期記憶システムに保存し、長期記憶に属する内容を長期記憶システムに保存することを含み、
短期記憶システムに記憶された情報が長期記憶に属する内容であるとき、該情報を長期記憶システムに記憶し、長期記憶システムに記憶された情報が現在のチャットに関連する内容であるとき、該情報を抽出して短期記憶システムに記憶するように構成されていることを特徴とする人工知能によるヒューマン・マシン間の知能チャットの装置。
【請求項１０】
前記取得モジュールは、前記テキストデータを解析し、解析結果によりユーザの意図を生成することによって、前記テキストデータによりユーザの意図を取得するように構成されている
ことを特徴とする請求項９に記載の人工知能によるヒューマン・マシンヒューマン・マシン間の知能チャットの装置。
【請求項１１】
前記取得モジュールは、前記テキストデータについて文法構造を分析し、文法構造を分析したテキストデータについて、用語に基づくセマンティックの分析、話題モデルの分野に基づく多分類識別、曖昧性解消、および、文法構造とコンテキストに基づく自動的な補完を行うように構成されている
ことを特徴とする請求項１０に記載の人工知能によるヒューマン・マシン間の知能チャットの装置。
【請求項１２】
前記取得モジュールは、前記テキストデータに基いて記憶システムにサーチし、前記ユーザの意図の拘束条件を取得し、前記テキストデータに基づいて話題モデル及び分野実体データベースにサーチをし、前記ユーザの意図と関連する変数及び属性を取得し、オープンサービスインターフェースにアクセスし、前記オープンサービスインターフェースから返送された結果を取得する
ことを特徴とする請求項９ないし１１のいずれか一項に記載の人工知能によるヒューマン・マシン間の知能ヒューマン・マシン間の知能チャットの装置。
【請求項１３】
さらに、保存モジュールと生成モジュールを含み、
前記保存モジュールは、前記ユーザの意図、前記ユーザの意図の拘束条件、前記ユーザの意図と関連する変数及び属性を対話モデルに保存するように構成されており、
前記生成モジュールは、前記対話モデルに保存した前記ユーザの意図、前記ユーザの意図の拘束条件、前記ユーザの意図と関連する変数及び属性の統計結果によって各ユーザの意図の遷移確率グラフを作成し、適当な時に、前記遷移確率グラフにより新しい話題を生成するように構成されていることを特徴とする請求項１２に記載の人工知能によるヒューマン・マシン間の知能チャットの装置。
【請求項１４】
前記短期記憶の内容は、前記ユーザの対話履歴、前記対話履歴に基づいて作成したユーザチャットの話題状態シリーズ、および、前記対話履歴に基づいて抽出した実体関連属性を含み、
前記長期記憶の内容は、前記ユーザの個人情報と人口属性、前記ユーザの好み、前記ユーザの地理履歴、前記ユーザの消費履歴、システムの個人情報と人口属性、および、システムの好みを含むことを特徴とする請求項１２に記載の人工知能によるヒューマン・マシン間の知能チャットの装置。
【請求項１５】
さらに、保存モジュールを含み、
前記保存モジュールは、前記処理モジュールによりテキストデータを取得した後、前記テキストデータから抽出した話題を話題モデルに記録し、前記テキストデータから抽出した実体属性を分野実体データベースに記録するように構成されていることを特徴とする請求項１２に記載の人工知能によるヒューマン・マシン間の知能チャットの装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、インターネット技術に関し、特に人工知能によるヒューマン・マシン間の知能チャットの方法および装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
情報化社会の発展および人工サービスコストの高騰に伴い、人々は益々自然言語でコンピュータと交流したくなっている。ヒューマン・マシン間の知能チャットシステムがこのような背景で生まれたものである。ヒューマン・マシン間の知能チャットシステムによって、人間が自然言語でマシンと対話することができ、対話によりコンピュータを指示または質問して特定の操作を完成することができる。たとえば、スマートフォンを通してヒューマン・マシン間の知能チャットを行い、知能ハードウェアを指示して、ショートメッセージの読み取りおよび回答、天気やフライトの情報案内、目覚まし時計の設置およびスケジュールアレンジメントなどの操作ができ、または、検索システムと自然言語的な対話をすることによって、深くて個性的な情報検索や製品推奨を行う。
【０００３】
しかし、従来技術のヒューマン・マシン間の知能チャットシステムはユーザのチャットニーズを満たせなく、自然にヒューマン・マシン間の知能チャットをできない。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明の目的は、少なくともある程度上記技術問題の一つを解決する。
【０００５】
そのため、本発明の第一目的は、人工知能によるヒューマン・マシン間の知能チャットの方法を提出することにある。当方法によって、ヒューマン・マシン間の知能チャットをするとき、ユーザニーズに精度よくマッチし、もっと精度よく且つ個性的な回答を出せる。そして、もっと自然にヒューマン・マシン間の知能チャットを行い、ユーザのチャットニーズを満たせる。
【０００６】
本発明の第二目的は、人工知能によるヒューマン・マシン間の知能チャットの装置を提出することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
前記目的を達成するために、本発明の第一側面の実施例に係る人工知能によるヒューマン・マシン間の知能チャットの方法は、音声信号、画像信号、センサー信号および／またはイベント駆動信号を含むマルチモーダルの入力信号を受けるステップと、前記マルチモーダルの入力信号を処理してテキストデータを取得し、前記テキストデータによりユーザの意図を取得するステップと、前記ユーザの意図に対応する答えを取得して、前記答えをマルチモーダルの出力信号に転化するステップと、前記マルチモーダルの出力信号を出力するステップと、を含む。
【０００８】
本発明実施例の人工知能によるヒューマン・マシン間の知能チャットの方法によれば、マルチモーダルの入力信号を受けた後、前記マルチモーダルの入力信号を処理してテキストデータを取得し、前記テキストデータによりユーザの意図を取得する。そして、前記ユーザの意図に対応する答えを取得して、前記答えをマルチモーダルの出力信号に転化し、前記マルチモーダルの出力信号を出力する。したがって、ヒューマン・マシン間の知能チャットの時、ユーザニーズに精度よくマッチし、もっと精度よく且つ個性的な回答を出せる。そして、もっと自然にヒューマン・マシン間の知能チャットを行い、ユーザのチャットニーズを満たせ、ユーザ体験を向上できる。
【０００９】
前記目的を達成するために、本発明の第二側面の実施例に係る人工知能によるヒューマン・マシン間の知能チャットの装置は、音声信号、画像信号、センサー信号および／またはイベント駆動信号を含むマルチモーダルの入力信号を受ける受けモジュールと、前記受けモジュールにより受けたマルチモーダルの入力信号を処理してテキストデータを取得する処理モジュールと、前記処理モジュールで取得したテキストデータによりユーザの意図を取得し、前記ユーザの意図に対応する答えを取得する取得モジュールと、前記取得モジュールにより取得した答えをマルチモーダルの出力信号に転化し、前記マルチモーダルの出力信号を出力する出力モジュールと、を含む。
【００１０】
本発明実施例の人工知能によるヒューマン・マシン間の知能チャットの装置によれば、受けモジュールはマルチモーダルの入力信号を受けた後、処理モジュールは前記マルチモーダルの入力信号を処理してテキストデータを取得し、取得モジュールは前記テキストデータによりユーザの意図を取得して、前記ユーザの意図に対応する答えを取得し、その後、出力モジュールは前記答えをマルチモーダルの出力信号に転化して、前記マルチモーダルの出力信号を出力する。したがって、ヒューマン・マシン間の知能チャットの時、ユーザニーズに精度よくマッチし、もっと精度よく且つ個性的な回答を出せる。そして、もっと自然にヒューマン・マシン間の知能チャットを行い、ユーザのチャットニーズを満たせ、ユーザ体験を向上できる。
【００１１】
本発明の付加的な内容と利点は、その一部が下記の説明で提出され、ほかの部分が下記の説明から明らかになり、または、本発明の実現により理解できる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
本発明が述べた、および／または、付加的な内容と利点は、下記の図面を参照しながら実施例を説明するとき、明らかになり、また、理解し易くなる。その中に、
【図１】本発明の人工知能によるヒューマン・マシン間の知能チャットの方法の一つの実施例のフローチャートである。
【図２】本発明の人工知能によるヒューマン・マシン間の知能チャットの方法におけるシステム構造の一つの実施例を示す模式図である。
【図３】本発明の人工知能によるヒューマン・マシン間の知能チャットの方法におけるユーザ意図のトポロジー構造の一つの実施例を示す模式図である。
【図４】本発明の人工知能によるヒューマン・マシン間の知能チャットの装置における一つの実施例の構造を示す模式図である。
【図５】本発明の人工知能によるヒューマン・マシン間の知能チャットの装置における別の実施例の構造を示す模式図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
次から本発明の実施例について詳しく説明する。下記の記述で図面を引用するとき、同じ数字や符号は同じ要素、または類似的要素を示す。図面を参照しがら説明する下記の実施例は、本発明の解釈のみの例示であり、本発明を制限するものと理解できない。逆に、本発明の実施形態は特許請求の範囲に含まれる要旨及び内包範囲におけるあらゆる変化・変更及び同等物を含む。。
【００１４】
本発明は、人工知能によるヒューマン・マシン間の知能チャットの方法を提供する。当方法は、異なるプラットフォーム（インターネット、携帯電話、知能ハードウェアまたは企業専用型のクライアント向けサービス提供プラットフォームなどを含むが、それらに限らない）に設置でき、自然言語の形で、人間の通常の対話に使っているマルチモーダルの信号（音声や画像などを含むが、それらに限らない）を通して人間と対話チャットする。
【００１５】
図１は本発明の人工知能によるヒューマン・マシン間の知能チャットの方法の一つの実施例のフローチャートである。図１に示すように、当人工知能によるヒューマン・マシン間の知能チャットの方法は、ステップ１０１、ステップ１０２、ステップ１０３及びステップ１０４を含む。
【００１６】
ステップ１０１において、音声信号、画像信号、センサー信号および／またはイベント駆動信号を含むマルチモーダルの入力信号を受ける。
【００１７】
ステップ１０２において、前記マルチモーダルの入力信号を処理してテキストデータを取得し、前記テキストデータによりユーザの意図を取得する。
【００１８】
具体的に、前記テキストデータによりユーザの意図を取得することは、前記テキストデータを解析し、解析結果によりユーザの意図を生成することであってもよい。
【００１９】
その中に、前記テキストデータを解析することは、前記テキストデータについて文法構造を分析し、文法構造を分析したテキストデータについて、用語に基づくセマンティック（ｓｅｍａｎｔｉｃ）の分析、話題モデルの分野に基づく多分類識別、曖昧性解消、および、文法構造とコンテキストに基づく自動的な補完を行うことであってもよい。
【００２０】
さらに、前記テキストデータによりユーザの意図を取得した後、取得したユーザの意図をユーザ意図履歴に保存することができる。
【００２１】
ステップ１０３において、前記ユーザの意図に対応する答えを取得して、前記答えをマルチモーダルの出力信号に転化する。
【００２２】
ステップ１０４において、前記マルチモーダルの出力信号を出力する。
【００２３】
具体的に、ステップ１０３において、前記ユーザの意図に対応する答えを取得することは、前記ユーザの意図に基いて記憶システムにサーチをし、前記ユーザの意図の拘束条件を取得し、前記ユーザの意図に基づいて話題モデル及び分野実体データベースにサーチをし、前記ユーザの意図と関連する変数及び属性を取得し、積極的学習モジュールを通して、現在のチャット雰囲気と記憶したチャットモデルの間の類似度を取得し、オープンサービスインターフェースにアクセスし、前記オープンサービスインターフェースから返送された結果を取得するステップと、前記ユーザの意図、前記ユーザの意図の拘束条件、前記ユーザの意図と関連する変数及び属性、前記オープンサービスインターフェースから返送された結果、および、記憶したチャットモデルとの類似度に基づいて前記ユーザの意図に対応する答えを取得するステップとを含むことができる。
【００２４】
さらに、前記ユーザの意図、前記ユーザの意図の拘束条件、前記ユーザの意図と関連する変数及び属性を対話モデルに保存し、前記対話モデルに保存した前記ユーザの意図、前記ユーザの意図の拘束条件、前記ユーザの意図と関連する変数及び属性の統計結果によって各ユーザの意図の遷移確率グラフを作成し、適当な時に前記遷移確率グラフにより新しい話題を生成してもよい。
【００２５】
さらに、前記マルチモーダルの入力信号を処理してテキストデータを取得した後、前記テキストデータの中の記憶に適する内容を記憶システムに保存することもできる。そのうち、前記記憶システムは、短期記憶システムと長期記憶システムを含む。前記テキストデータの中の記憶に適する内容を記憶システムに保存することは、前記テキストデータの中の記憶に適する内容において、短期記憶に属する内容を短期記憶システムに保存し、長期記憶に属する内容を長期記憶システムに保存することであってもよい。
【００２６】
前記短期記憶の内容は、前記ユーザの対話履歴、前記対話履歴に基づいて作成したユーザチャットの話題状態シリーズ、および、前記対話履歴に基づいて抽出した実体関連属性を含む。
【００２７】
前記長期記憶の内容は、前記ユーザの個人情報と人口属性、前記ユーザの好み、前記ユーザの地理履歴、前記ユーザの消費履歴、システムの個人情報と人口属性、および、システムの好みを含む。
【００２８】
さらに、前記マルチモーダルの入力信号を処理してテキストデータを取得した後、前記テキストデータから抽出した話題を話題モデルに記録し、前記テキストデータから抽出した実体属性を分野実体データベースに記録してもいい。
【００２９】
具体的に、積極的学習モジュールを通して、現在のチャット雰囲気と記憶したチャットモデルの間の類似度を取得することは、対話モデル、話題モデルおよび分野実体データベースを通して、人間のチャットモデルを数値化し、数値化したチャットモデルを積極的学習モジュールに記憶し、現在のチャット雰囲気と記憶したチャットモデルの間の類似度を検出して取得することであってもいい。
【００３０】
前記人工知能によるヒューマン・マシン間の知能チャットの方法において、マルチモーダルの入力信号を受けた後、前記マルチモーダルの入力信号を処理してテキストデータを取得し、前記テキストデータによりユーザの意図を取得して、前記ユーザの意図に対応する答えを取得してから、前記答えをマルチモーダルの出力信号に転化し、前記マルチモーダルの出力信号を出力する。したがって、ヒューマン・マシン間の知能チャットの時、ユーザニーズに精度よくマッチし、もっと精度よく且つ個性的な回答を出せる。そして、もっと自然にヒューマン・マシン間の知能チャットを行い、ユーザのチャットニーズを満たせ、ユーザ体験を向上できる。
【００３１】
本発明の図１に示す実施例の人工知能によるヒューマン・マシン間の知能チャットの方法は、図２に示すシステム構造で実現される。図２は本発明の人工知能によるヒューマン・マシン間の知能チャットの方法におけるシステム構造の一つの実施例を示す模式図である。当システム構造は、異なるデータ、コンポーネントおよびモジュールを集積化でき、入力と出力で受けられる信号方式、入出力システムと内部コンポーネント及び異なる内部構成との間にデータを交換するためのデータ構造、及び、異なるコンポーネントの間にデータ交換の前後順番と関係を定義でき、しかも、各種のコンポーネントにデータを記憶するための通常のデータ記憶デバイスを提供することができる。
【００３２】
図２に示すように、一つの具体的実現の中に、前記システム構造は、以下のようなモジュール及びデータを集積化することができる。入出力システム、対話モデル、対話制御システム、分野実体データベース、話題モデル、短期記憶システム、長期記憶システム、積極的学習モジュール、および、オープンサービスインターフェースを含むが、それらに限らない。
【００３３】
次に、前記モジュール及びデータについて説明する。
１、入出力システム
１）入力信号
【００３４】
本発明実施例には、入力信号が、自然界からのマルチモーダルの入力信号である。前記マルチモーダルの入力信号は、音声信号、画像信号、センサー信号および／またはイベント駆動信号を含むことができる。その中に、センサー信号は、人間関連パラメータ捕捉センサー（人体温度、および／または、脈数など）からの信号、および／または、外付け環境パラメータ捕捉センサー（地理情報、温度、湿度、日照条件、および／または、天気状況など）からの信号を含む。イベント駆動信号は、イベント注意、および／または、目覚まし時計など積極的に触発可能なイベント駆動信号を含む。
【００３５】
２）入力信号処理
本発明実施例には、前記マルチモーダルの入力信号を受けた後、まず、前記マルチモーダルの入力信号を処理してテキストデータを取得しから、前記テキストデータによりユーザの意図を取得する。具体的に、前記テキストデータによりユーザの意図を取得することは、前記テキストデータを解析し、解析結果によりユーザの意図を生成することであってもいい。
【００３６】
その中に、前記テキストデータを解析することは、前記テキストデータについて文法構造を分析し、文法構造を分析したテキストデータについて、用語に基づくセマンティックの分析、話題モデルの分野に基づく多分類識別、曖昧性解消、および、文法構造とコンテキストに基づく自動的補完を行うことができる。次に、例をあげて説明する。
【００３７】
ａ、文法構造分析
たとえば、「私を助けてバリ島へのフライトを探してください」というテキストデータについて、解析した文法構造が次の通りである。
【００３８】
（ＲＯＯＴ
（ＩＰ
（ＮＰ  （ＮＮ    私を助けて  ））
（ＶＰ  （ＶＶ  探してください）
（ＮＰ
（ＤＮＰ
（ＮＰ  （ＮＮ  バリ島））
（ＤＥＧ    の））
（ＮＰ  （ＮＮ  フライト））））））
【００３９】
ｂ、文法構造を分析したテキストデータについて、用語に基づくセマンティックの分析
たとえば、「私を助けてバリ島へのフライトを探してください」というテキストデータについて、文法構造を分析した後、「バリ島」のような実体、「フライト」のような実体属性を抽出できる。
【００４０】
ｃ、話題モデルの分野に基づく多分類識別
たとえば、「私を助けてバリ島へのフライトを探してください」というテキストデータについて、文法構造を分析した後、「旅行」、「東南アジア」のような話題を抽出できる。
【００４１】
ｄ、曖昧性解消
たとえば、「私は一台のアップルを買いたい」  というテキストデータについて、文法構造を分析した後、「アップル」に対して曖昧性解消を行う。ここでの「アップル」が、実際に、「アップルデバイス」のことを意味する。
【００４２】
ｅ、文法構造とコンテキストに基づく自動的な補完
たとえば、ユーザの前文の検索語が「今日北京の天気がどうですか」であれば、もし現在の検索語が「雨が降りますか」とすると、前文の情報と短期記憶システムの中の情報から、「雨が降りますか」という問題の場所も「北京」であると判断する。したがって、現在の検索語を補完して、「今日北京で雨が降りますか」とする。
【００４３】
上述した通り、ユーザ意図識別というのは、取得したテキストデータについて、ニーズタイプに基づいて分類し、一つまたは複数の意図表示を生成する。本発明実施例には、ユーザ意図は、図３に示すような多段階のトポロジー構造である。図３は本発明の人工知能によるヒューマン・マシン間の知能チャットの方法におけるユーザ意図のトポロジー構造の一つの実施例を示す模式図である。
【００４４】
３）出力信号
本発明実施例には、出力信号も、自然界からのマルチモーダルの出力信号であり、音声信号および／または画像信号などを含む。
【００４５】
出力システムは、取得した前記ユーザの意図に対応する答えを、専用のハードウェアにより上述のマルチモーダルの出力信号に転化してから、前記マルチモーダルの出力信号を出力する。
【００４６】
２、対話モデルと対話制御システム
対話モデルは、人間の脳の記憶エリアに類似し、現在のユーザ意図、およびその意図に関連する変数と拘束条件を描写する。
【００４７】
本発明実施例には、対話モデルは、若干のシステムとデータを交換できる。具体的な説明は、以下の通りである。
【００４８】
１）入力システムにより、現在ユーザの意図を取得する。
【００４９】
２）記憶システム（短期記憶システムと長期記憶システムを含む）により、ユーザ意図の拘束条件を取得する。たとえば、ユーザが「今日の天気がいかがですか」を入力した場合、記憶システムにより、ユーザのいつも活動している区域が「北京市海澱区」であることを取得できる。そして、広い意味の検索語を拘束及び補完を行い、その検索語を「今日北京市海澱区の天気がいかがですか」に書き換えることができる。
【００５０】
３）話題モデル及び分野実体データベースを通して、ユーザの意図と関連する変数と属性を取得する。たとえば、ユーザが「現在のＣｏａｃｈ鞄が好きではない、どうしょうか」を入力した場合、話題モデルから現在の話題が「ショッピング」および「鞄」であることを分析する。分野実体データベースから、Ｃｏａｃｈが鞄の一つのブランドであることを取得できる。上述のユーザ意図分析及び理解に基づいて、知能化の製品推奨を取得できる。たとえば、「ブランドを変えたら、Ｐｒａｄａはどうですか」。
【００５１】
本発明実施例には、対話モデルは、膨大なデータの統計結果によって各ユーザの意図の遷移確率グラフを作成し、適当な時に、前記遷移確率グラフにより自発的に新しい話題を生成することができる。その中に、前記適当な時というのは、現在の話題が終了した、ユーザの意図を満たせた、ユーザの意図を識別できない、および／または、ユーザの意図に迷うなどの時である。
【００５２】
３、短期記憶システム
短期記憶システムは人間の脳の短期記憶エリアに類似し、ヒューマン・マシン間の短期対話履歴を記憶する。記憶した対話履歴は次のことを含むことができる。
１）ユーザとシステムの若干回の対話履歴
２）前記対話履歴に基づいて作成したユーザチャットの話題状態シリーズ
【００５３】
たとえば、ユーザが過去何回の対話履歴の中に入力した音声は、次のものである。
「最近の天気がどうなりましたか？」
「私は旅行に行きたい」
「バリ島旅行」
「バリ島のホテルを探してください」
「フライトも探してください」
【００５４】
前記対話履歴により、作成可能なユーザチャットの話題状態シリーズは、「天気」−＞「旅行」  −＞「バリ島」  −＞「ホテル」  −＞「フライト」となる。
【００５５】
３）前記対話履歴に基づいて抽出した実体関連属性
たとえば、前記のユーザのチャット履歴の中に、実体「バリ島」について、関連属性「ホテル」と「フライト」を抽出でき、しかも、実体属性データベースを提供し、ほかの属性の推奨として「ホットスポット」や「入場券」を提供することができる。
【００５６】
短期記憶システムにおいて、時間の推移に伴い、過去記憶した履歴がシステムにより自動的に削除され、新しい記憶に取り替えられる。記憶を削除する方法が、時間にずっと関連する指数的減衰関数によるものである。
【００５７】
４、長期記憶システム
長期記憶システムは人間の脳の持久記憶エリアに類似する。記憶したデータが次のものを含むことができる。
【００５８】
１）ユーザの個人情報と人口属性。たとえば、氏名、性別および／または居住地など。
【００５９】
２）ユーザの好み。たとえば、話題モデルによる描写可能な趣味や話題、分野実体データベースによる描写可能な実体および関連属性。
【００６０】
３）ユーザの地理履歴。グローバルポジショニングシステム（Ｇｌｏｂａｌ  Ｐｏｓｉｔｉｏｎ  Ｓｙｓｔｅｍ，  ＧＰＳと略す）などマルチモーダルの入力信号から取得したユーザの過去に行ったところ。
【００６１】
４）ユーザの消費履歴。ユーザの過去関心及び消費した商品リスト。
【００６２】
５）システムの個人情報と人口属性。過去にユーザとシステムとが対話するとき、システムから返送されたシステムに関する個人情報、たとえば、氏名、性別および／または居住地など。
【００６３】
６）システムの好み。過去にユーザとシステムが交流するとき、システムから返送されたシステムの好み、実体および関連属性。
【００６４】
５、記憶システムの作用と相互転化
本発明実施例には、記憶システムの作用は、現在の意図を解析や識別するとき、記憶システムの拘束条件により、曖昧性を解消して、ユーザの意図をさらに明確にすることである。長期記憶システムに保存されたユーザ及びシステムの個人情報と趣味によって、ユーザへ個性的な回答を返送し、対話の親近感と知能度を増加する。
【００６５】
長短期記憶システムの相互転化。短期記憶システムは、ユーザとシステムの個人情報、趣味話題、および、好む実体と属性を含み、これらの情報を長期記憶へ転化して長期記憶システムに記憶することができる。また、ユーザとシステムとがチャット対話する時、現在のユーザニーズ、話題モデルにより識別した現在の趣味話題、および、ユーザの現在入力した検索語（ｑｕｅｒｙ）の中の実体により、長期記憶システムの中の関連記憶を抽出して、短期記憶システムに記憶することができる。これによって、現在ユーザの意図を理解するように助け、システムへの回答を制限することができる。
【００６６】
６、話題モデルと分野実体データベース
話題モデルは、一つの話題に対応する実体、概念、関係および／または属性を表す。
【００６７】
話題モデルは、各特定の話題について、それぞれ当話題と関連する実体、概念、関係および／または属性に対応する一つの具体的な用語リストを提供する。
【００６８】
話題モデルは、ユーザのテキストについて分類し、ユーザのテキストを一つの話題、または、複数話題の確率にマッピングする。
【００６９】
分野実体データベースは、実体に対応する関係と属性を記憶し、実体関連のデータベースサービスを提供する。
【００７０】
その中に、実体は、自然界において独自の明確な意味を有する個体を指す。実体は、次の内容を含み、ただし、それらに限らない。
【００７１】
１）組織機構、商業個体
２）映画、テレビ、動画または歌などの娯楽製品
３）商品
４）時間
５）都会、国など地理関連の地点または区域
６）人物
７）名称を有する地点または建築物
【００７２】
一つの具体的実体に対して、分野実体データベースには、当実体の自然界での属性、および属性値を記憶する。
【００７３】
分野実体データベースには、さらに、異なる実体の間の関係を記憶する。異なる実体の間の関係によって、実体の関係トポロジー構造を作成する。
【００７４】
本発明実施例には、分野実体データベースが提供するデータベースサービスは次の内容を含む。
【００７５】
質問：実体名により当実体関連の属性を取得する、実体名によって当実体と関係するほかの実体名を取得する、一つの属性によって当属性を有する実体、および、上述の質問の組み合わせを取得する。
【００７６】
添加：一つの実体、一つの実体が有する属性、および／または、二つの実体間の関係を添加する。
【００７７】
変更：実体名を変更する、実体に対応する属性、および／または、二つの実体間の関係を変更する。
【００７８】
削除：一つの実体に対応する属性を削除する、二つの実体間の関係を削除する、および／または、一つの実体、当実体が有する属性、当実体とほかの実体の間の関係を削除する
【００７９】
７、オープンサービスインターフェース
オープンサービスインターフェースが、統一のデータ交換インターフェースを提供し、図２に示すシステム構造及び外付けサービスに接続する。外付けサービスにより知能チャットシステムに拡張機能を提供する。拡張機能は、次の内容を含む。
【００８０】
１）ホテルとレストランの外付けデータベースサービスに接続して、クライアントのオーダーなどのデータを取得し、クライアント関連のチャット請求に返答する。
【００８１】
２）電子商業の外付けサービスに接続して、クライアントの情報、オーダーデータを取得し、クライアント関連のチャット請求に対して質問結果、推奨結果及びほかの返事を返す。
【００８２】
前記オープンサービスインターフェースにより実現される機能が次の内容を含む。
１）図２に示すシステム構造と外付けサービスのデータ交換のフォーマットを定義する。
２）どのようなユーザ要求がどのような外付けサービスにアクセスすべきかを自動的且つダイナミックに決定する。
３）複数の外付けサービスへのアクセス順序を自動的且つダイナミックに決定する。
４）複数の外付けサービスの結果を如何に集めるか及び如何にフィルターするかを自動的に決定する。
【００８３】
８、積極的学習モジュール
積極的学習モジュールは、ユーザと知能チャットシステムの対話履歴を通して、人間のチャットモデルを自動的に学習して蓄積する。
【００８４】
前記積極的学習モジュールで実現できる機能は、次の内容を含むことができる。
１）対話モデル、話題モデルおよび分野実体データベースを通して、人間のチャットモデルを数値化する。
２）数値化した人間のチャットモデルを記憶する。
３）現在のチャット雰囲気と記憶した人間チャットモデルの間の類似度を自動的且つダイナミックに検出する。
４）現在のチャット雰囲気によって、記憶した人間のチャットモデルからもっとも類似の回答を探して返送する。
【００８５】
本発明の図１に示す実施例から提出した人工知能によるヒューマン・マシン間の知能チャットの方法は、人工知能（Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ  Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ，  ＡＩと略す）に基づいて実現される。人工知能は、新しい科学技術であり、人間知能をシミュレーションや拡張するための理論、方法、技術を研究開発することである。人工知能は、コンピュータ科学の一つのブランチであり、知能の本質を探り、人間知能に類似する新しい知能マシンを作り上げたい。当領域の研究が、ロボット、言語識別、画像識別、自然言語処理およびエキスパートシステムなどを含む。
【００８６】
人工知能は、人間の意識、考えの情報過程をシミュレーションする。人工知能は、人間の知能ではないが、人間のように考えられ、また、人間の知能を超えることも可能である。人工知能は、非常に広い範囲を含む科学であり、機械学習、コンピュータ視覚などの異なる領域からなる。したがって、人工知能研究の主な目的は、通常人間の知能のみが担当する複雑な仕事の一部をマシンに任せることである。
【００８７】
本発明の図１に示す実施例が提出した人工知能によるヒューマン・マシン間の知能チャットの方法は、記憶システム及び話題モデルを有機的に結合することによって、対話においてユーザの履歴趣味およびコンテキストに関連する情報を記憶して、もっと精度よく且つ個性的な回答を出せる。積極的学習モジュールは、ユーザと対話すると同時に、ユーザチャットのモデルを学習して、その後当ユーザまたはほかのユーザとのチャットに応用する。ユーザ意図を理解して、ユーザニーズを精度良く分類し、もっとニーズの配分及びマッチングを精度良くすることができる。サービスインターフェースをオープンして、外付けサービスに接続し、もっと多くのユーザニーズを満たす。
【００８８】
本発明の図１に示す実施例が提出した人工知能によるヒューマン・マシン間の知能チャットの方法は、次のような異なるシーンに応用される。
【００８９】
１、当地化サービス：レストラン、ホテルなどのフロントサービス、銀行自動引き出しマシン（Ａｕｔｏｍａｔｉｃ  Ｔｅｌｌｅｒ  Ｍａｃｈｉｎｅ、ＡＴＭと略す）の知能対話サービス、および／または、博物館の知能ガイドサービスなど。
２、知能ハードウェアデバイス：パーソナル知能アシスタントおよび／または知能対話玩具。
３、電子商取引：オンライン商品販売ガイドおよび／または知能のクライアント向けサービス
４、旅行サービス：フライトやチケットの予約知能対話サービス。
【００９０】
図４は本発明の人工知能によるヒューマン・マシン間の知能チャットの装置における一つの実施例の構造を示す模式図である。本実施例の人工知能によるヒューマン・マシン間の知能チャットの装置は、端末設備、または、端末設備の一部として、本発明図１に示す実施例のフローチャートを実現する。図４に示すように、当人工知能によるヒューマン・マシン間の知能チャットの装置は、受けモジュール４１、処理モジュール４２、取得モジュール４３及び出力モジュール４４を含む。
【００９１】
その中に、受けモジュール４１は、音声信号、画像信号、センサー信号および／またはイベント駆動信号を含むマルチモーダルの入力信号を受けるように構成されている。
【００９２】
処理モジュール４２は、受けモジュール４１により受けたマルチモーダルの入力信号を処理してテキストデータを取得するように構成されている。
【００９３】
取得モジュール４３は、処理モジュール４２で取得したテキストデータによりユーザの意図を取得し、前記ユーザの意図に対応する答えを取得するように構成されている。その中に、取得モジュール４３が前記テキストデータを解析し、解析結果によりユーザの意図を生成することによって、前記テキストデータによりユーザの意図を取得することができる。
【００９４】
さらに具体的に、取得モジュール４３は、前記テキストデータについて文法構造を分析し、文法構造を分析したテキストデータについて、用語に基づくセマンティックの分析、話題モデルの領域に基づく多分類識別、曖昧性解消、および、文法構造とコンテキストに基づく自動的な補完を行うように構成されている。
【００９５】
出力モジュール４４は、取得モジュール４３により取得した答えをマルチモーダルの出力信号に転化し、前記マルチモーダルの出力信号を出力するように構成されている。
【００９６】
図５は本発明の人工知能によるヒューマン・マシン間の知能チャットの装置における別の実施例の構造を示す模式図である。図４に示す人工知能によるヒューマン・マシン間の知能チャットの装置と比べると、図５に示す人工知能によるヒューマン・マシン間の知能チャットの装置は、さらに、保存モジュール４５を含む。
【００９７】
その中に、保存モジュール４５は、取得モジュール４３によりユーザの意図を取得した後、取得したユーザの意図をユーザ意図履歴に保存するように構成されている。
【００９８】
本実施例には、取得モジュール４３が、前記ユーザの意図に基いて記憶システムにサーチし、前記ユーザの意図の拘束条件を取得し、前記ユーザの意図に基づいて話題モデルと分野実体データベースにサーチをし、前記ユーザの意図と関連する変数と属性を取得し、積極的学習モジュールを通して、現在のチャット雰囲気と記憶したチャットモデルの間の類似度を取得し、オープンサービスインターフェースにアクセスし、前記オープンサービスインターフェースから返送された結果を取得し、前記ユーザの意図、前記ユーザの意図の拘束条件、前記ユーザの意図と関連する変数及び属性、前記オープンサービスインターフェースから返送された結果、および、記憶したチャットモデルとの類似度に基づいて前記ユーザの意図に対応する答えを取得することによって、前記ユーザの意図に対応する答えを取得することができる。
【００９９】
さらに、前記人工知能によるヒューマン・マシン間の知能チャットの装置は、生成モジュール４６を更に含むことができる。
【０１００】
保存モジュール４５は、前記ユーザの意図、前記ユーザの意図の拘束条件、前記ユーザの意図と関連する変数と属性を対話モデルに保存するように構成されている。
【０１０１】
生成モジュール４６は、前記対話モデルに保存したユーザの意図、ユーザの意図の拘束条件、ユーザの意図と関連する変数と属性の統計結果によって各ユーザの意図の遷移確率グラフを作成し、適当な時に、前記遷移確率グラフにより新しい話題を生成するように構成されている。
【０１０２】
本実施例には、保存モジュール４５は、処理モジュール４２によりテキストデータを取得した後、前記テキストデータの中の記憶に適する内容を記憶システムに保存するように構成されている。その中に、前記記憶システムは、短期記憶システムと長期記憶システムを含む。保存モジュール４５は、前記テキストデータの中の記憶に適する内容において、短期記憶に属する内容を短期記憶システムに保存し、長期記憶に属する内容を長期記憶システムに保存するように構成されている。
【０１０３】
前記短期記憶の内容は、ユーザの対話履歴、前記対話履歴に基づいて作成したユーザチャットの話題状態シリーズ、および、前記対話履歴に基づいて抽出した実体関連属性を含む。
【０１０４】
前記長期記憶の内容は、ユーザの個人情報と人口属性、ユーザの好み、前記ユーザの地理履歴、前記ユーザの消費履歴、システムの個人情報と人口属性、および、システムの好みを含む。
【０１０５】
本実施例には、保存モジュール４５は、処理モジュール４２によりテキストデータを取得した後、前記テキストデータから抽出した話題を話題モデルに記録し、前記テキストデータから抽出した実体属性を分野実体データベースに記録するように構成されている。
【０１０６】
本実施例には、取得モジュール４３は、対話モデル、話題モデルおよび分野実体データベースを通して、人間のチャットモデルを数値化し、数値化したチャットモデルを積極的学習モジュールに記憶し、現在のチャット雰囲気と記憶したチャットモデルの間の類似度を検出して取得することによって、積極的学習モジュールを通して、現在のチャット雰囲気と記憶したチャットモデルの間の類似度を取得するように構成されている。
【０１０７】
前記人工知能によるヒューマン・マシン間の知能チャットの装置によれば、受けモジュール４１がマルチモーダルの入力信号を受けた後、処理モジュール４２は前記マルチモーダルの入力信号を処理してテキストデータを取得し、取得モジュール４３は前記テキストデータによりユーザの意図を取得し、前記ユーザの意図に対応する答えを取得し、その後、出力モジュール４４は前記答えをマルチモーダルの出力信号に転化して、前記マルチモーダルの出力信号を出力する。したがって、ヒューマン・マシン間の知能チャットの時、ユーザニーズに精度良くマッチし、もっと精度良く且つ個性的な回答を出せる。そして、もっと自然にヒューマン・マシン間の知能チャットを行い、ユーザのチャットニーズを満たせ、ユーザ体験を向上できる。
【０１０８】
本発明の説明には、用語「第一」、「第二」などは、単なる目的を表すものであり、相対的重要性を表示や暗示することではない。特に規定がなければ、本発明の説明には、「複数」の意味が少なくとも二つ、または、それ以上である。
【０１０９】
フローチャートやほかの方法で説明した任意の過程や方法は、特定のロジック機能またはステップを実現する一つや複数の実行可能なコードのモジュール、セグメントまたは部分であると理解される。本領域の技術者が分かるように、本発明の望ましい実施方式の範囲がほかの実現を含み、その中に、前述した順序に従わなくてもよい。たとえば、それらの機能を同時に、または、逆の順番で実行することができる。
【０１１０】
また、理解すべきは、本発明の各部分は、ハードウェア、ソフトウェア、部品またはそれらの組み合わせで実現できる。前記実施例には、複数のステップまたは方法がメモリに保存され、適当なコマンド実行システムのソフトウェアまたは部品で実現される。たとえば、ハードウェアで実現する場合、他の実施方式と同じように、本領域周知の下記の任意一つまたはそれらの組み合わせで実現できる。すなわち、デジタル信号に対してロジック機能を実現するロジックゲート回路を有する個別のロジック回路、ロジックゲート回路を組み合わせた適当な専用ＩＣ、プログラマブルゲートアレイ（Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ、ＰＧＡと略す）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（Ｆｉｅｌｄ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ、ＦＰＧＡと略す）などである。
【０１１１】
上述した実施例の全部または一部のステップが、プログラムによりハードウェアを指示して実現される。前記プログラムは、コンピュータメモリに記憶される。当プログラムを実行するとき、実施例のステップの一つまたは全部を含む。
【０１１２】
また、本発明の各実施例の各機能ユニットが一つの処理モジュールに集中してもいいし、それぞれ単独に存在してもよい。さらに、二つや二つ以上のユニットが一つのモジュールに集中することもできる。上述の集合モジュールがハードウェア、または、ソフトウェア機能モジュールで実現することできる。前述したソフトウェア機能モジュールで独立的製品を販売や利用する場合、コンピュータ記憶メディアに記憶してもよい。
【０１１３】
前記記憶メディアは、メモリ、ディスク、または、ＣＤなどである。
【０１１４】
本説明書には、用語「一つの実施例」、「いくつかの実施例」、「例示」、「具体的例示」、または、「いくつかの例示」などは、当実施例や例示の具体的特徴、構造、材料または特点が本発明の少なくとも一つの実施例や例示に含まれることを意味する。本説明書には、前記用語の説明が必ずしも同じ実施例や例示を意味しない。また、説明の中の具体的特徴、構造、材料または特点は、任意の一つやいくつかの実施例や例示に適当な方式で結合されることができる。また、矛盾しない限りに、本領域の技術者は、本説明書の異なる実施例または例示、および異なる実施例または例示の特徴を組み合わせることができる。
【０１１５】
最後に説明すべきは、上述実施例は単なる本発明の技術本案を説明するものであり、それを限定するものではない。本発明の趣旨を逸脱しない範囲内で種々の改良変形が可能であり、本発明の範囲は本発明の特許請求の範囲およびその同等物だけによって定められる。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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