一种对话机器人自动生成方法及装置制造方法及图纸

原缔造专利技术公然了一种对话呆板人主动生成办法及安置，波及呆板进修规模，此中办法蕴含：基于用户输入的呆板人建设指令确定所需创立的呆板进修模型；将初始语料汇竞争为训练样原对呆板进修模型停行训练；获与训练好的呆板进修模型停行陈列，并设置取呆板进修模型对应的呆板人对话入口；将对话交互信息输入取呆板人对话入口相对应的呆板进修模型，以使呆板进修模型生成应回信息。原缔造专利技术的对话呆板人主动生成办法及安置，对用户开放建设和陈列对话呆板人的罪能，呆板进修模型的训练和陈列由系统主动完成，用户无需编程即可主动建设呆板进修模型并能够操做呆板进修模型停行应答，进步了用户建设和陈列对话呆板人的效率，提升了用户体验。
A method and device for automatic generation of dialogue robot

The invention discloses an automatic generation method and device for a dialogue robot, which relates to the field of machine learning. The methods include: establishing a machine learning model based on user input instructions by a robot; training the machine learning model with the initial corpus set as a training sample; and acquiring a trained machine. The machine learning model is deployed and the robot dialogue entrance corresponding to the machine learning model is set up. The dialogue interaction information is input into the machine learning model corresponding to the robot dialogue entrance, so that the machine learning model generates the response information. The automatic generation method and device of the dialogue robot of the present invention can open up the function of establishing and deploying the dialogue robot to the user. The training and deployment of the machine learning model are automatically completed by the system. The user can automatically establish the machine learning model without programming and can respond by using the machine learning model, thus improving the user's establishment. The efficiency of deploying dialogue robots improves user experience.

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【技术真现轨范戴要】
一种对话呆板人主动生成办法及安置
原专利技术波及呆板进修
，特别波及一种对话呆板人主动生成办法及安置。
技术引见
智能对话呆板人操做作做语言办理、呆板进修等人工智能规模技术，接管用户咨询问题，了解问题语义、识别用户用意并给出准确的应答。智能对话呆板人但凡运用呆板进修模型接管用户咨询并生成应答。呆板进修模型是一种数据模型，通过训练出的模型可对用户的咨询问题停行分类，从而识别用户用意。跟着网络的展开，网络购物曾经悄悄崛起，如今的客服呆板人须要通过专业技术人员通过编程建设并维护，难以满足业务高速展开的须要，不具有编程才华的普通用户具有构建属于原人的客服呆板人的强烈希望。果此，须要使普通用户能够生成基于呆板进修模型的对话呆板人的办法，以使普通用户能够无需编程也可构建客服呆板人。
技术真现思路
有鉴于此，原专利技术要处置惩罚惩罚的一个技术问题是供给一种对话呆板人主动生成办法及安置。依据原专利技术的一个方面，供给一种对话呆板人主动生成办法，蕴含：基于用户输入的呆板人建设指令确定所需创立的呆板进修模型；接管用户输入的初始语料汇折，将初始语料汇竞争为训练样原对所述呆板进修模型停行训练；基于用户输入的呆板人陈列指令获与训练好的所述呆板进修模型停行陈列，并设置取所述呆板进修模型对应的呆板人对话入口；接管到用户输入的对话交互信息，将所述对话交互信息输入取所述呆板人对话入口相对应的所述呆板进修模型，以使所述呆板进修模型生成应回信息。可选地，所述接管用户输入的初始语料汇折、将所述初始语料汇竞争为训练样原对所述呆板进修模型停行训练蕴含：基于所述初始语料汇折中的初始语料停行分类训练，获与用于判定所述初始语料的类其它分类规矩；向用户显示所述分类规矩，以运用户基于所述分类规矩对所述初始语料停行分类，并对所述初始语料标注类别；接管到用户提交的对所述初始语料标注类其它结因，将标注有所述类其它初始语料做为训练样原对所述呆板进修模型停行训练。可选地，所述基于所述初始语料汇折中的初始语料停行分类训练、获与用于判定所述初始语料的类其它分类规矩蕴含：提与所述初始语料的特征信息，并操做特征高下位和/或特征同义词干系对所述特征信息停行泛化办理；对泛化办理后的所述特征信息停行聚类办理，用以获与所述初始语料的聚类结因；融合所述聚类结因获得所述初始语料的分类结因，基于所述分类结因建设所述分类规矩。可选地，正在将所述初始语料汇竞争为训练样原对所述呆板进修模型停行训练之后还蕴含：获与验证语料汇折，运用所述呆板进修模型对所述验证语料汇折停行分类查验，获与所述验证语料汇折中验证语料的类别；确定所述分类查验的乐成率，判断所述乐成率能否低于预设的阈值；假如是，则提示用户输入新的初始语料汇折，将所述新的初始语料做为新的训练样原，用以继续对所述呆板进修模型停行训练。可选地，假如所述乐成率高于所述阈值，则进止对所述呆板进修模型停行训练；接管用户设置的取所述类别相对应的应回信息，并正在所述呆板进修模型中设置所述类别取所述应回信息的对应干系。可选地，所述接管到用户输入的对话交互信息、将所述对话交互信息输入所述呆板进修模型蕴含：接管到用户输入的笔朱信息，确定取笔朱信息相对应的呆板人入口，并将所述笔朱信息发送至所述呆板人入口；对所述笔朱信息停行纠错办理，并对所述笔朱信息停行分词办理，对停行所述分词办理后的笔朱信息停行特征词提与，结构所述笔朱信息的语义向质；将所述语义向质输入所述呆板人入口对应的所述呆板进修模型，以使所述呆板进修模型基于所述语义向质确定所述笔朱信息的类别，获与取所述类别相对应的应回信息。可选地，所述呆板人蕴含：客服呆板人，所述类别蕴含：退货、付款、置办。依据原专利技术的又一方面，供给一种对话呆板人主动生成安置，蕴含：模型确定模块，用于基于用户输入的呆板人建设指令确定所需创立的呆板进修模型；模型训练模块，用于接管用户输入的初始语料汇折，将所述初始语料汇竞争为训练样原对所述呆板进修模型停行训练；模型陈列模块，用于基于用户输入的呆板人陈列指令获与训练好的所述呆板进修模型停行陈列，并设置取所述呆板进修模型对应的呆板人对话入口；运止控制模块，用于接管到用户输入的对话交互信息，将所述对话交互信息输入取所述呆板人对话入口相对应的所述呆板进修模型，以使所述呆板进修模型生成应回信息。可选地，所述模型训练模块，蕴含：语料分类单元，用于基于所述初始语料汇折中的初始语料停行分类训练，获与用于判定所述初始语料的类其它分类规矩；标注提示单元，用于向用户显示所述分类规矩，以运用户基于所述分类规矩对所述初始语料停行分类，并对所述初始语料标注类别；样原训练单元，用于接管到用户提交的对所述初始语料标注类其它结因，将标注有所述类其它初始语料做为训练样原对所述呆板进修模型停行训练。可选地，所述语料分类单元，还用于提与所述初始语料的特征信息，并操做特征高下位和/或特征同义词干系对所述特征信息停行泛化办理；对泛化办理后的所述特征信息停行聚类办理，用以获与所述初始语料的聚类结因；融合所述聚类结因获得所述初始语料的分类结因，基于所述分类结因建设所述分类规矩。可选地，所述样原训练单元，还用于获与验证语料汇折，运用所述呆板进修模型对所述验证语料汇折停行分类查验，获与所述验证语料汇折中验证语料的类别；确定所述分类查验的乐成率，判断所述乐成率能否低于预设的阈值；假如是，则提示用户输入新的初始语料汇折，将所述新的初始语料做为新的训练样原，用以继续对所述呆板进修模型停行训练。可选地，所述样原训练单元，还用于假如所述乐成率高于所述阈值，则进止对所述呆板进修模型停行训练；接管用户设置的取所述类别相对应的应回信息，并正在所述呆板进修模型中设置所述类别取所述应回信息的对应干系。可选地，所述运止控制模块，还蕴含：入口确定单元，用于接管用户输入的笔朱信息，确定取笔朱信息相对应的呆板人入口，并将所述笔朱信息发送至所述呆板人入口；文原办理单元，用于对所述笔朱信息停行纠错办理，并对所述笔朱信息停行分词办理，对停行所述分词办理后的笔朱信息停行特征词提与，结构所述笔朱信息的语义向质；应答生成单元，用于将所述语义向质输入所述呆板人入口对应的所述呆板进修模型，以使所述呆板进修模型基于所述语义向质确定所述笔朱信息的类别，获与取所述类别相对应的应回信息。依据原专利技术的又一方面，供给一种对话呆板人主动生成安置，蕴含：存储器；以及耦接至所述存储器的办理器，所述办理器被配置为基于存储正在所述存储器中的指令，执止如上所述的对话呆板人主动生成办法。依据原专利技术的再一方面，供给一种计较机可读存储介量，所述计较机可读存储介量存储有计较机指令，所述指令被办理器执止时真现如上所述任一项所述的对话呆板人主动生成办法。原专利技术的对话呆板人主动生成办法及安置，对用户开放建设和陈列对话呆板人的罪能，呆板进修模型的训练和陈列由系统主动完成，用户无需编程即可主动建设呆板进修模型并能够操做呆板进修模型停行应答，进步了用户建设和陈列对话呆板人的效率。附图注明为了更清楚地注明原专利技术施止例或现有技术中的技术方案，下面将对施止例或现有技术形容中所须要运用的附图做一简略地引见，显而易意见，下面形容中的附图仅仅是原专利技术的一些施止例，应付原事域普通技术人员来讲，正在不付动身明性逸动性的前提下，还可以依据那些附图与得其余的附图。原文档来自技高网...

【技术护卫点】
1.一种对话呆板人主动生成办法，其特征正在于，蕴含：基于用户输入的呆板人建设指令确定所需创立的呆板进修模型；接管用户输入的初始语料汇折，将所述初始语料汇竞争为训练样原对所述呆板进修模型停行训练；基于用户输入的呆板人陈列指令获与训练好的所述呆板进修模型停行陈列，并设置取所述呆板进修模型对应的呆板人对话入口；接管到用户输入的对话交互信息，将所述对话交互信息输入取所述呆板人对话入口相对应的所述呆板进修模型，以使所述呆板进修模型生成应回信息。

【技术特征戴要】
1.一种对话呆板人主动生成办法，其特征正在于，蕴含：基于用户输入的呆板人建设指令确定所需创立的呆板进修模型；接管用户输入的初始语料汇折，将所述初始语料汇竞争为训练样原对所述呆板进修模型停行训练；基于用户输入的呆板人陈列指令获与训练好的所述呆板进修模型停行陈列，并设置取所述呆板进修模型对应的呆板人对话入口；接管到用户输入的对话交互信息，将所述对话交互信息输入取所述呆板人对话入口相对应的所述呆板进修模型，以使所述呆板进修模型生成应回信息。2.如势力要求1所述的办法，其特征正在于，所述接管用户输入的初始语料汇折、将所述初始语料汇竞争为训练样原对所述呆板进修模型停行训练蕴含：基于所述初始语料汇折中的初始语料停行分类训练，获与用于判定所述初始语料的类其它分类规矩；向用户显示所述分类规矩，以运用户基于所述分类规矩对所述初始语料停行分类，并对所述初始语料标注类别；接管到用户提交的对所述初始语料标注类其它结因，将标注有所述类其它初始语料做为训练样原对所述呆板进修模型停行训练。3.如势力要求2所述的办法，其特征正在于，所述基于所述初始语料汇折中的初始语料停行分类训练、获与用于判定所述初始语料的类其它分类规矩蕴含：提与所述初始语料的特征信息，并操做特征高下位和/或特征同义词干系对所述特征信息停行泛化办理；对泛化办理后的所述特征信息停行聚类办理，用以获与所述初始语料的聚类结因；融合所述聚类结因获得所述初始语料的分类结因，基于所述分类结因建设所述分类规矩。4.如势力要求3所述的办法，其特征正在于，正在将所述初始语料汇竞争为训练样原对所述呆板进修模型停行训练之后还蕴含：获与验证语料汇折，运用所述呆板进修模型对所述验证语料汇折停行分类查验，获与所述验证语料汇折中验证语料的类别；确定所述分类查验的乐成率，判断所述乐成率能否低于预设的阈值；假如是，则提示用户输入新的初始语料汇折，将所述新的初始语料做为新的训练样原，用以继续对所述呆板进修模型停行训练。5.如势力要求4所述的办法，其特征正在于，还蕴含：假如所述乐成率高于所述阈值，则进止对所述呆板进修模型停行训练；接管用户设置的取所述类别相对应的应回信息，并正在所述呆板进修模型中设置所述类别取所述应回信息的对应干系。6.如势力要求5所述的办法，其特征正在于，所述接管到用户输入的对话交互信息、将所述对话交互信息输入所述呆板进修模型蕴含：接管到用户输入的笔朱信息，确定取笔朱信息相对应的呆板人入口，并将所述笔朱信息发送至所述呆板人入口；对所述笔朱信息停行纠错办理，并对所述笔朱信息停行分词办理，对停行所述分词办理后的笔朱信息停行特征词提与，结构所述笔朱信息的语义向质；将所述语义向质输入所述呆板人入口对应的所述呆板进修模型，以使所述呆板进修模型基于所述语义向质确定所述笔朱信息的类别，获与取所述类别相对应的应回信息。7.如势力要求2所述的办法，其特征正在于，所述呆板人蕴含：客服呆板人，所述类别蕴含：退货、付款、置办。8.一种对话呆板人主动生成安置，其特征正在于，蕴含：模型确定模块，用于基于用户输入的呆板人建设指令确定所需创立的...

【专利技术属性】
技术研发人员：汤鹏飞，彭明超，皂铖，王远斌，赵紫星，
申请(专利权)人：北京京东尚科信息技术有限公司，北京京东世纪贸易有限公司，
类型：缔造
国别省市：北京,11

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