意图处理方法及相关装置与流程

1.本技术涉及产业的一般数据处理技术领域，具体涉及一种意图处理方法及相关装置。


背景技术：

2.随着科技的发展，人机对话系统，例如：问答机器人，应用于日常生活中的各个领域。用户可根据需求输入信息，包括：语音信息、文字信息和图片信息等等，人机对话系统通过对输入信息进行数据分析处理，并根据分析结果实现人机对话完成业务处理。现有方法多是将用户的输入信息转换成查询语句后，根据在数据库中的查询结果作为答案反馈至用户。但是，由于用户的输入信息具有随机性且不同用户的需求以及需求领域都会存在差异，直接根据用户的输入信息进行答案查询，准确性较差且效率较低，不能很好地满足用户的需求。
3.因此，亟需一种意图处理方法解决上述问题。


技术实现要素：

4.本技术实施例提供了一种意图处理方法及相关装置，可根据表单项目对输入信息规范化处理后得到目标表单，根据意图规则确定目标表单中包含的至少一个目标意图，并按照处理规则对至少一个目标意图进行排序后，按序将至少一个目标意图对应的目标业务加入到待激活业务队列中，由目标业务机器人按待激活业务队列进行业务处理，如此能够实现，对用户输入信息中的目标意图的精确识别，以及提高处理目标意图所对应目标业务的精确性和效率。
5.第一方面，本技术实施例提供一种意图处理方法，应用于人机对话系统，所述人机对话系统包括至少一个对话单元，所述方法包括：接收用户在所述至少一个对话单元的输入信息，并对所述输入信息进行数据处理，得到处理结果，其中，所述输入信息的形式包括语音输入和文本输入，所述数据处理用于将所述输入信息转换为文本表征形式的信息，所述目标表单中包括至少一个表单项目以及所述至少一个表单项目中每个表单项目对应的所述词语；对处理结果进行语义理解，获得语义理解结果，并根据所述语义理解结果，将所述输入信息中的词语填入与词语对应的表单项目，得到目标表单，其中，所述语义理解结果包括至少一个实体以及所述至少一个实体中每个实体的信息，所述每个实体是指所述输入信息中所包含的概念、词语或词组，所述信息包括所述每个实体的属性信息，所述属性信息包括所述每个实体的类型、含义，所述目标表单用于结构化表征所述每个实体的所述属性信息；根据意图规则和所述目标表单，确定至少一个目标意图，得到目标意图集合，其中，所述意图规则用于指示所述目标表单中所述表单项目和/或所述实体之间的关联关系，得到意图三元组，所述意图三元组包括第一实体、第二实体以及所述第一实体和所述第二
实体之间的所述关联关系；根据预设规则确定所述目标意图集合中每个目标意图的处理规则，其中，所述处理规则用于确定所述每个目标意图的处理优先级；根据所述处理规则将所述每个目标意图所对应的目标业务加入待激活业务队列中，并按所述待激活业务队列依次激活所述目标业务机器人处理所述目标业务。
6.第二方面，本技术实施例提供一种意图处理装置，应用于服务器，所述装置包括接收单元、处理单元、确定单元和激活单元：其中，所述接收单元，用于接收用户在所述至少一个对话单元的输入信息，并对所述输入信息进行数据处理，得到处理结果，其中，所述输入信息的形式包括语音输入和文本输入，所述数据处理用于将所述输入信息转换为文本表征形式的信息；所述处理单元，用于对处理结果进行语义理解，获得语义理解结果，并根据所述语义理解结果，将所述输入信息中的词语填入与词语对应的表单项目，得到目标表单，其中，所述语义理解结果包括至少一个实体以及所述至少一个实体中每个实体的信息，所述每个实体是指所述输入信息中所包含的概念、词语或词组，所述信息包括所述每个实体的属性信息，所述属性信息包括所述每个实体的类型、含义，所述目标表单用于结构化表征所述每个实体的所述属性信息，所述目标表单中包括至少一个表单项目以及所述至少一个表单项目中每个表单项目对应的所述词语；所述处理单元，还用于根据意图规则和所述目标表单，确定至少一个目标意图，得到目标意图集合，其中，所述意图规则用于指示所述目标表单中所述表单项目和/或所述实体之间的关联关系，得到意图三元组，所述意图三元组包括第一实体、第二实体以及所述第一实体和所述第二实体之间的所述关联关系；所述确定单元，用于根据预设规则确定所述目标意图集合中每个目标意图的处理规则，其中，所述处理规则用于确定所述每个目标意图的处理优先级；所述激活单元，用于根据所述处理规则将所述每个目标意图所对应的目标业务加入待激活业务队列中，并按所述待激活业务队列依次激活所述目标业务机器人处理所述目标业务。
7.第三方面，本技术实施例提供一种电子设备，包括处理器、存储器、通信接口以及一个或多个程序，其中，上述一个或多个程序被存储在上述存储器中，并且被配置由上述处理器执行，上述程序包括用于执行本技术实施例第一方面任一方法中的步骤的指令。
8.第四方面，本技术实施例提供了一种计算机可读存储介质，其中，上述计算机可读存储介质存储用于电子数据交换的计算机程序，其中，上述计算机程序使得计算机执行如本技术实施例第一方面任一方法中所描述的部分或全部步骤。
9.第五方面，本技术实施例提供了一种计算机程序产品，其中，上述计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质，上述计算机程序可操作来使计算机执行如本技术实施例第一方面任一方法中所描述的部分或全部步骤。该计算机程序产品可以为一个软件安装包。
10.可以看出，本技术实施例中，通过接收用户在对话单元的输入信息，并对输入信息进行语义理解，得到语义理解结果；根据语义理解结果，将每个实体填入表单项目得到目标表单；根据意图规则确定目标表单对应的目标意图集合；根据预设规则将目标意图集合中
每一目标意图所对应的目标业务加入待激活业务队列中；按照待激活业务队列依次激活目标业务机器人处理目标业务。如此可以实现，根据表单项目和意图规则将用户的输入信息规范化后，发送至目标业务机器人进行业务处理，提高业务处理的精确性和效率。
附图说明
11.为了更清楚地说明本技术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技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，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。
12.图1是本技术实施例提供的一种意图处理方法的流程示意图；图2a是本技术实施例提供的一种意图识别的输入信息界面图；图2b是本技术实施例提供的一种用户输入信息提示内容的界面示意图；图3是本技术实施例提供的另一种意图处理的流程示意图；图4是本技术实施例提供的一种电子设备的结构示意图；图5是本技术实施例提供的一种意图处理装置的功能单元结构示意图。
具体实施方式
13.为了使本技术领域的人员更好地理解本技术方案，下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
14.本技术的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其他步骤或单元。
15.在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本技术的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。
16.为了更好地理解本技术实施例的方案，下面先对本技术实施例可能涉及的电子设备、相关术语、概念和相关背景进行介绍。
17.电子设备可以是还包含其它功能诸如个人数字助理和/或音乐播放器功能的便携式电子设备，诸如手机、平板电脑、具备无线通讯功能的可穿戴电子设备（如智能手表）等。便携式电子设备的示例性实施例包括但不限于搭载ios系统、android系统、microsoft系统或者其它操作系统的便携式电子设备。上述便携式电子设备也可以是其它便携式电子设备，诸如膝上型计算机（laptop）等。还应当理解的是，在其他一些实施例中，上述电子设备也可以不是便携式电子设备，而是台式计算机。上述电子设备可包括本技术实施例中用于意图处理的电子设备。
18.知识图谱（knowledge graph），是结构化的语义知识库，通过符号的形式来描述不同的概念以及概念之间的关系。基本的组成单位以实体-关系-实体的三元组形式表征，其中，实体之间的关系通过键值对的形式来表征，通过关系相互联结，最终构成一个网状的知识结构，通常以图的形式呈现。具体地，图中的节点表示实体，节点之间的语义关系构成图中的边，即节点间的连线。
19.但是，现实应用场景中，人机对话系统如何准确识别用户输入信息中的意图，并根据该意图查询到相应的结果，反馈给用户，实现有效的人机对话，是当前所面临的主要问题。
20.为解决上述问题，本技术提出了一种意图处理方法，通过对用户的输入信息进行语义理解，并将语义理解的结果输入到表单项目，得到用户输入信息的规范化内容，进一步地，根据意图规则对该规范化内容进行意图识别，建立用户目标意图与目标业务机器人之间的关联关系，由目标业务机器人处理目标意图对应的业务，并将处理结果反馈至客户。最终保证了用户意图处理的高效性、准确性，提供更低延时、更高效率、更优的用户体验。
21.下面结合具体实施例，对本技术进行详细说明。
22.请参阅图1，图1是本技术实施例提供了一种意图处理方法的流程示意图，应用于人机对话系统，所述人机对话系统包括至少一个对话单元，如图1所示，本意图处理方法具体包括以下步骤：s101、接收用户在所述至少一个对话单元的输入信息，并对所述输入信息进行数据处理，得到处理结果。
23.其中，所述输入信息的形式包括语音输入和文本输入，所述数据处理用于将所述输入信息转换为文本表征形式的信息。
24.优选的，处理结果为文本形式。
25.示例性地，人机对话系统包括至少一个对话单元，每个对话单元用于接收用户提交的输入信息。系统实时检测对话单元中是否出现用户提交的输入信息，其中，输入信息的类型包括但不限于：文本信息和语音信息等等。输入信息的领域包括但不限于：飞机票查询、火车信息查询、餐厅查询、天气查询等等。
26.示例性地，系统既可以通过与用户所使用的电子设备建立通信连接，进一步地，接收用户在本端电子设备提交的输入信息。或者，系统提供可视化系统界面，用户在该界面提交输入信息。需要说明的是，系统接收用户提交的输入信息的方式还可以是其他方式，在此不做赘述。
27.为了便于理解，请参阅图2a所示的本技术实施例提供的一种输入信息界面图。如图2a所示界面，用户在输入框中输入查询信息，其中，输入方式包括：通过点击电子设备的中间圆圈所表征的麦克风进行语音输入，或者通过电子设备左下角虚拟键盘进行文字输入。例如：电子设备可通过麦克风接收用户录入的“帮我查一下周二从a到b的航班”后，通过语音信息转换成文字的形式，在该界面显示用户的查询语句（即本技术中的输入信息）；或者直接在显示界面显示用户通过虚拟键盘输入的文字查询语句“帮我查一下周二从a到b的航班”。
28.在一种可能的示例中，本技术方案中，系统还可通过电子设备的显示界面为用户提供提示信息，在显示界面提供若干种可选择的领域以及参考输入信息的输入方式。具体
请参阅图2b所示，图2b是本技术实施例提供的一种用户输入信息提示内容的界面示意图。
29.如图2b所示，系统响应于用户在电子设备显示界面的右下角“问号”图标，为用户提供若干种可选择是问答领域及其对应的可能的输入信息输入形式。具体包括但不限于以下一种或多种：出行领域中包括（机票、火车票、打车等等）、生活领域中包括（景点、美食、电影票等等）、娱乐领域中包括（互动小说、音乐、相声等等）；以及每个领域不同意图所对应的可行的输入信息，以机票为例，提供给用户的输入信息模板包括但不限于：“我要订机票”、“帮我订明天去a的机票”等等。如此，通过为用户提供可选择的领域以及对应的输入信息的参考模板，能够更快速地帮助用户找到用户的目标意图及所对应的目标信息。更有利于系统快速确定用户输入信息中所包含的目标意图，提高目标意图的处理效率和准确性。
30.在一种可能的示例中，系统在接收到用户的输入信息后，首先识别用户输入信息的类型，示例性地，若确定当前输入信息为图片信息，则通过用于图片处理的深度学习模型对该图片信息进行关键信息提取，确定该图片中所包含的关键信息，形成文本信息。
31.示例性地，若确定当前输入信息的类型为语音信息，则系统通过语音识别模型对该语音信息进行数据转换，得到该语音信息中所包含的文本内容，形成文本信息。
32.需要说明的是，上述数据处理和格式转换的过程，其目的是为了将所接收到的不同类型的输入信息转换成较容易识别和处理的文本信息，如此能够保证用户意图识别的准确度，其实现方式可根据实际应用场景适配，在此不做具体限定。
33.s102、对处理结果进行语义理解，获得语义理解结果，并根据所述语义理解结果，将所述输入信息中的词语填入与词语对应的表单项目，得到目标表单。
34.其中，所述目标表单中包括至少一个表单项目以及所述至少一个表单项目中每个表单项目对应的所述词语。
35.示例性地，对步骤s101的处理结果进行语义理解包括对文本信息进行分词、词性分析、句法分析等步骤，从而得到输入信息中词语的含义及属性，并填入对应的表单项目中。
36.示例性地，若系统接收到用户输入信息为：帮我查周二从a到b的飞机票。
37.具体地，系统对上述输入信息进行分词处理，得到“帮/我/查/周二/从/a/到/b/的/飞机票”。进一步地，对该分词后的输入信息进行词性分析，得到该输入信息中每个词语或词组的词性信息，其中，词性包括但不限于：名称、介词、形容词等等。此处，对分词后的输入信息进行词性分析得到的其中一种可能的结果是：“帮[动词]/我/查[动词]/周二[时间短语]/从[介词]/a[地名]/到[动词]/b[地名]/的[结构助词]/飞机票[名词]”。最后，对上述词性标注后的输入信息，进行句法分析。其中，句法分析包括但不限于：句法结构分析（syntactic structure parsing），作用是识别出句子中的短语结构以及短语之间的层次句法关系；依存句法分析（dependency syntactic parsing），简称依存分析，作用是识别句子中词汇与词汇之间的相互依存关系；深层文法句法分析，即利用深层文法，例如：词汇化树邻接文法（lexicalized tree adjoining grammar，ltag）、词汇功能文法（lexical functional grammar，lfg）、组合范畴文法（combinatory categorial grammar，ccg）等，对句子进行深层的句法以及语义分析。
[0038]
进一步地，通过分词、词性分析、句法分析获得的词语关系，确定词语的属性和词语的含义。将词语填入与词语对应的表单项目，得到目标表单。如：输入信息“帮我查周二从
a到b的飞机票”，最终得到的有内容的表单项目可以为:查询类动词：查；出发地：a；目的地：b；出发时间：周二；票：飞机票。
[0039]
最终得到的目标表单可以为：查询类动词：查；地点类名词：a、b；时间类名词：周二；名词：飞机票。
[0040]
在一种可能的示例中，人机对话系统包括第一人机对话机器人和至少一个第二人机对话机器人。其中，第一人机对话机器人用于确定目标第二人机对话机器人，并与目标第二人机对话机器人建立通信连接，第二人机对话机器人用于处理输入信息。
[0041]
示例性地，上述至少一个第二人机对话机器人中每个第二人机对话机器人可分别用于处理不同的业务以及与该业务所对应的输入信息。实际应用场景中，例如：第二人机对话机器人可包括处理飞机票业务的机器人、处理导航业务的机器人、处理外卖业务的机器人等。
[0042]
示例性地，第一人机对话机器人中预设有表单，表单包括若干表单项目。其中，表单项目可用于表征词语的属性信息，表单项目的组合结果可与任意第二人机对话机器人形成关联和/或对应关系。
[0043]
示例性地，第一人机对话机器人表单中的表单项目可以由管理人员预设，并根据第二人机对话机器人的增减修改情况对表单项目进行适应性调整。且在系统实际运行、应用过程中，可根据实际使用过程中产生的数据，对表单项目进行调整。即预设初始化的表单项目框架，根据使用过程中的数据累积与结果反馈，调整修改表单项目，以不断完善表单，形成表单项目与第二人机对话机器人的更准确对应。示例性地，表单项目包括但不限于：出行方式、出发地、目的地、出发时间、店名、菜名等等。
[0044]
示例性地，第一人机对话机器人中预设有表单，表单包括若干表单项目。其中，表单项目可用于表征词语的属性信息，表单项目的组合结果可与任意第二人机对话机器人形成关联和/或对应关系。通过分词和词性分析，结合词典，确定词语含义及缩小含义范围，再结合句法分析（词语的顺序，词语间的关系），根据词语的应用进一步缩小，确定词语在句子中所对应的含义及属性，从而找到对应的表单项目。
[0045]
示例性地，第一人机对话机器人表单中的表单项目可以由管理人员预设，并根据第二人机对话机器人的增减修改情况对表单项目进行适应性调整。且在系统实际运行、应用过程中，可根据实际使用过程中产生的数据，对表单项目进行调整。即预设初始化的表单项目框架，根据使用过程中的数据累积与结果反馈，调整修改表单项目，以不断完善表单，形成表单项目与第二人机对话机器人的更准确对应。
[0046]
示例性地，表单项目包括但不限于：出行方式、出发地、目的地、出发时间、店名、菜名等等。
[0047]
s103、根据意图规则和所述目标表单，确定至少一个目标意图，得到目标意图集合。
[0048]
示例性地，人机对话系统预设有意图规则，意图规则用于在表单项目和目标意图之间建立映射关系。且意图规则和表单项目可以为任意对应关系，优选为各表单项目与意图规则一一对应。
[0049]
示例性地，根据意图规则和表单项目获取目标意图。其中一种可能的方法包括：通过意图三元组的方式获得意图的方法，其中，意图三元组包括第一实体、第二实体以及所述第一实体和所述第二实体之间的所述关联关系，表示为（实体1，实体关系，实体2）。
[0050]
具体地，表单项目为意图三元组中的实体，意图规则的组合为意图三元组中的关系。可以理解，在表单项目与意图规则一一对应时，第一表单项目（如：出发地）对应有第一意图规则，第二表单项目（如：目的地）对应有第二意图规则，第一意图规则和第二意图规则的组合构成第一表单项目（如：出发地）和第二表单项目（如：目的地）之间的实体关系（从出发地到目的地），根据第一表单项目（如：出发地）、第二表单项目（如：目的地）、第一意图规则，第二意图规则可构成关于出行区间的意图。关于出行区间的意图可对应应用于导航业务、打车业务、出行业务等多种业务。
[0051]
示例性地，第三表单项目（如查询类动词）对应有第三意图规则，第四表单项目（如票）对应有第四意图规则，第三意图规则和第四意图规则的组合构成第三表单项目（如查询类动词）和第四表单项目（如票）之间的实体关系（动宾关系或购票关系），根据第三表单项目（如查询类动词）、第四表单项目（如票）、第三意图规则以及第四意图规则可构成关于查票的意图。关于查票的意图可对应应用于查门票业务、查电影票业务、查飞机票业务等。
[0052]
s104、根据预设规则确定所述目标意图集合中每个目标意图的处理规则。
[0053]
其中，所述处理规则用于确定所述每个目标意图的处理优先级。
[0054]
具体地，目标意图包括两种维度的意图：业务维度和意图类型维度，其中，业务维度用于具体表征目标意图对应的业务领域，例如：购票、外卖和出行等等，而意图类型维度则是对目标意图的倾向性进行量化，例如：肯定意图、否定意图和模糊意图等等。
[0055]
进一步地，人机对话系统通过设置预设规则，实现对目标意图集合中每个目标意图进行处理优先级排序。其中，一种可能的预设规则是：首先根据意图类型维度设置优先级顺序，例如：肯定意图＞否定意图＞模糊意图。进而，在根据该优先级顺序对目标意图集合中的目标意图进行排序后，对应类型的业务维度的目标意图也依次得到对应的排序结果。
[0056]
示例性地，若输入信息为：帮我买张到a的飞机票，根据上述步骤s101-s103的处理流程对该输入信息进行意图分析，能够确定出两个独立维度的目标意图：业务维度是飞机票意图，类型维度是肯定意图。对于这句话来说，飞机票意图和肯定意图是关联对应的。以类型维度对目标意图进行排序，业务意图会适应性排序。
[0057]
s105、根据所述处理规则将所述每个目标意图所对应的目标业务加入待激活业务队列中，并按所述待激活业务队列依次激活所述目标业务机器人处理所述目标业务。
[0058]
具体地，根据待激活业务队列中的标识信息依次激活目标业务机器人处理目标意图所对应的目标业务，根据目标业务在数据库中查询与所述目标业务对应的查询结果，并将查询结果反馈至用户。
[0059]
可见，通过本技术实施例所提出的方法，将输入信息填入表单项目，以表单项目作
为三元组的实体，通过意图规则建立表单项目和意图的映射关系，根据表单项目和意图规则，获取意图，由于将随意性强的输入根据语义理解情况进行了规范化处理，表单项目设置明确，具有规范性，集中性，更便于映射关系的维护，有助于建立稳定可迭代的意图规则，以更准确地确定可处理输入信息的第二人机对话机器人。通过直接对输入信息进行语义理解获取意图，解耦了输入信息与意图的映射关系，避免根据输入信息的词语直接确定第二人机对话机器人时，因对词语理解的不准确性，或因词语含义的模糊性，导致出现将输入发送至与输入信息处理不匹配的第二人机对话机器人。不再直接根据原始的输入信息获得意图，更便于映射关系的维护与迭代。
[0060]
在一个可能的示例中，所述对处理结果进行语义理解，获得语义理解结果，并根据所述语义理解结果，将所述输入信息中的词语填入与词语对应的表单项目，所述方法包括如下具体步骤：对所述处理结果进行分词处理，得到第一数据；对所述第一数据进行词性分析，得到第二数据，其中，所述词性分析用于对所述至少一个实体中所述每个实体进行的标签标记，所述标签标记用于指示所述每个实体的所述属性信息；根据所述属性信息对所述第二数据进行句法分析，得到所述每个实体之间的所述依存关系；根据所述属性信息和所述依存关系得到所述语义理解结果；根据所述语义理解结果，对所述至少一个实体进行聚类处理，得到至少一个项目，其中，所述至少一个项目中每个项目包括一个或多个实体；将所述每个项目以及所述每个项目对应的一个或多个所述实体，填入所述表单项目，得到目标表单。
[0061]
实际应用中，系统所接收到的用户的输入信息常常偏向生活化、口语化，若直接对其进行目标意图确定和业务处理，准确性和效率会较低。因此，在接收输入信息后，首先对其进行语义理解，具体包括：对于处理数据进行分词处理，这一过程用于将输入信息进行句子成分划分，以便更准确地对输入信息中所包含的词或词组进行词性分析以及句法分析。具体的执行过程，可以参阅上述步骤s101所述的内容，此处不再赘述。
[0062]
为更好地理解上述步骤s101的过程，下面将以输入信息为“帮我买火车票，不买火车票了”为例，进行语义理解过程描述。首先，对输入信息进行分词处理，得到第一数据：“帮/我/买/火车票/，/不/买/火车票/了”。
[0063]
进一步地，对第一数据进行词性分析，得到第二数据：
“ꢀ
[1/帮/介词/p]/ [2/visitor我/人名/nr]/[3/买动词/vv]/[4/火车票/名词/nn]/[5/，/标点/pu]/[6/买/副词/ad][7/火车票/名词/nn]/[8/了/语气词/sp]。
[0064]
进一步地，对词性标注后的第二数据进行句法分析，得到所述每个实体之间的所述依存关系，其中，语义理解结果中包括输入信息中的句法分析依存关系分析结果。
[0065]
通过分词和词性分析，结合词典，确定词语含义及缩小含义范围，在结合句法分析（词语的顺序，词语间的关系），根据词语的应用进一步缩小，确定词语在句子中所对应的含义及属性。从而找到对应的表单项目。
[0066]
示例性地，表单项目包括一个或多个，每一个项目下可以对应一个或多个实体或实体的值。因此，在进行表单项目的填入之前，可根据语义理解结果中的实体的属性信息和依存关系，对实体进行聚类处理，得到至少一个项目，以及每个项目存在与之对应的一个或多个实体。例如：输入“查从a到b的飞机票，算了还是查从b到c的高铁票”，根据其语义理解结果进行聚类处理后，所确定的表单项目及其对应的实体可能的结果是：
出发地包括两个：a、b；目的地包括两个：b、c；票的类型有两个：飞机票、高铁票；意图标识：否定标识。
[0067]
进一步地，将上述表单项目及其对应的实体或实体值填入表单项目后，得到的目标表单如下表1所示：表1出发地目的地票的类型意图标识abbc飞机票高铁票否定标识 可见，本示例中，可知系统，如此能够规范化体现输入信息中所包含的实体信息，进而提高确定目标意图的准确性和效率。
[0068]
可见，本示例中，通过对处理后的输入信息的语义理解过程，将非标准表述的数据转换成机器更容易识别和处理的规范化表达，进而根据语义理解结果确定表单项目及其对应的实体或实体的值后，将其填入表单项目中得到结构化表征输入信息的目标表单。如此，能够通过语义理解过程更准确地确定输入信息中实体所对应的属性信息、实体之间的关系，通过建立目标表单从而能够规范化体现输入信息中所包含的实体信息，进而提高确定目标意图的准确性和效率，进而保证业务处理的效率和准确率。
[0069]
在一种可能的示例中，所述根据意图规则和所述目标表单，确定至少一个目标意图，得到目标意图集合，包括如下步骤：判断所述至少一个表单项目中任意两个所述表单项目之间是否存在实体关系；若确定存在，则根据存在所述实体关系的两个所述表单项目分别对应的所述意图规则进行组合操作，得到至少一个所述目标意图，其中，所述组合操作用于根据两个所述表单项目分别对应的实体确定用于表征所述目标意图的所述意图三元组；若确定不存在，则判断所述每个表单项目对应的意图规则之间是否存在关联关系；若存在所述关联关系，则根据存在所述关联关系的两个所述表单项目进行所述组合操作，得到至少一个所述目标意图；根据至少一个所述目标意图，确定所述目标意图集合。
[0070]
具体地，在两个表单项目之间存在实体关系时，两个表单项目所对应的意图规则可拼合成实体关系得到对应的意图三元组，进而根据意图三元组获得目标意图。
[0071]
示例性地，若表单项目之间不存在实体关系时（例如：购买类动词与出发地之间不存在实体关系），则表明两个表单项目所对应的意图规则无法拼合出实体关系。但是意图规则还可能作为其他关联关系的参与因子，与其他若干意图规则拼合成其他关联关系（例如：意图之间的关联关系）。
[0072]
示例性地，若第一意图规则、第二意图规则、第三意图规则以及第四意图规则存在预设的关联关系，即根据第一意图规则、第二意图规则、第三意图规则以及第四意图规则的组合，还可以将关于出行区间的意图和关于查票的意图串接起来，以形成查询具体出行区间票务的意图（即在意图范围的交集）。如此，可排除出行区间的意图对应的打车业务，查票的意图对应的查电影票业务，进而实现：目标意图越多越具体，限定越多，找交集之后，业务越明晰。
[0073]
需要说明的是，上述意图规则可以由管理人员预设，并在系统实际运行、应用过程中，可根据实际使用过程中产生的数据，对意图规则进行调整。即预设初始化的表单项目框
架，根据使用过程中的数据累积与结果反馈，调整修改意图规则，以不断迭代完善意图规则。
[0074]
进一步，人机对话系统结合表单项目的值，获得意图。意图三元组还表示为（实体，属性，属性值），表单项目是实体，属性值是表单项目的值。例如：根据查询类动词、出发地、目的地、出发时间、票的类型等表单项目和其对应的意图规则，可以得到用户有查询出行票务的意图，但是并不能明确用户的具体出行方式，通过（实体：票，属性：类型，属性值：飞机票）则可以明确是查询飞机票的意图。
[0075]
具体地，根据一个或多个意图三元组所确定的目标意图中，可包括：业务意图和意图类型。其中，业务意图用于表征目标意图所对应的业务类型，包括但不限于：购票业务、出行业务、路线查询业务等等；意图类型包括但不限于：肯定意图、否定意图、模糊意图和特殊意图。确定的业务意图以及对应的意图类型能够更精确地确定出用户的输入信息中所实际想解决的问题，从而提高业务处理的准确性。
[0076]
具体地，实体关系通常来源于句法分析，根据句法分析获得的词语关系总结归纳而得到（实体1，关系，实体2）。通过建模对词典分析后，可获得三元组（实体，属性，属性值）。三元组为知识图谱的基本单元。即，系统根据数据库中所存储的历史业务处理数据进行模型训练，得到预训练的至少一个知识图谱。其中，至少一个知识图谱中，每一知识图谱对应不同的业务领域中实体以及实体之间的关联关系。
[0077]
可见，通过本技术示例，通过确定表单项目之间是否存在实体关系或者意图规则之间是否存在关联关系，而可以得到若干种目标意图，通过若干种目标意图能够更准确地获取用户输入信息中包含的待解决业务，提供更精确的客户服务和答案反馈，提升业务处理的准确性和用户体验感。
[0078]
在一个可能的示例中，所述根据意图规则和所述目标表单，确定至少一个目标意图，可包括如下步骤：从所述目标表单中获取至少一个有内容的实体，其中，所述至少一个有内容的实体包括至少一个所述第一实体和至少一个所述第二实体；根据所述意图规则，确定所述至少一个有内容的实体中存在所述关联关系的所述第一实体和所述第二实体，得到一个或多个所述意图三元组；若所述意图三元组为一个，则确定所述意图三元组对应的所述目标意图；若所述意图三元组包括两个或多个，则判断所述意图三元组是否存在组合关系；若确定所述意图三元组存在所述组合关系，则分别确定所述意图三元组中所述每个意图三元组对应的第一目标意图集合，以及根据所述组合关系确定第二目标意图集合；根据所述第一目标意图集合和所述第二目标意图集合，确定所述目标意图集合；若确定所述意图三元组不存在所述组合关系，则分别确定所述意图三元组中所述每个意图三元组对应的所述目标意图，得到所述目标意图集合。
[0079]
示例性地，以上述表1所示的目标表单为例，根据意图规则和目标表单所确定的意图三元组可能的结果是：意图三元组1：（关系:行程关系，实体1：出发地，实体2：目的地）；意图三元组2：（关系:行程关系，实体1：出发地，实体2：a）；意图三元组3：（关系:行程关系，实体1：目的地，实体2：b）；意图三元组4：（关系：票的明细，实体1：票的类型，实体2：飞机票）；意图三元组5：（关系：票的明细，实体1：票的类型，实体2：高铁票）；
意图三元组6：（关系：买票，实体1：飞机票，实体2：否定标识）；意图三元组7：（关系：买票，实体1：高铁票，实体2：肯定标识）。
[0080]
进一步地，分别确定上述意图三元组中每一意图三原组分别对应的目标意图，即：意图三元组1：出行意图；意图三元组2：从a出行意图；意图三元组3：去b意图；意图三元组4：购买飞机票意图；意图三元组5：购买高铁票意图；意图三元组6：不买飞机票意图；意图三元组7：买高铁票意图。
[0081]
进一步地，可通过对意图三元组之间的组合关系进行分析，确定出更多的目标意图。例如：意图三元组123组合可以确定出出行意图；意图三元组456组合可以确定出查询高铁票意图等等。
[0082]
需要说明的是，意图规则与表单项目存在对应关系，系统中预设的意图规则包括若干种关系集合用于确定不同目标表单中的实体关系。上述根据意图规则和目标表单肯定意图三元组，以及根据意图三元组确定目标意图的过程，是实际处理过程中的一种可能的结果示例，具体应用中，根据不同的目标表单以及对应的意图规则，能够确定出不同的目标意图以及组合方式，在此不做具体限定。
[0083]
可见，本示例中，通过预先设置的表单项目对实体和意图标识进行规范化处理，进一步地面根据意图规则与目标表单，确定若干个意图三元组，然后根据意图三元组映射出若干种目标意图。如此过程，提高对目标意图对应的目标业务处理的准确性和效率。
[0084]
在一个可能的示例中，所述目标意图包括意图类型，所述意图类型包括肯定意图、否定意图、模糊意图和特殊意图；所述根据预设规则确定所述目标意图集合中每个目标意图的处理规则，可包括如下步骤：判断所述目标意图集合中是否包括所述特殊意图；若确定所述目标意图集合中包括所述特殊意图，则根据所述预设规则对所述特殊意图执行意图转换操作后，根据所述预设规则对所述目标意图集合中所述每个目标意图进行排序，并按序将所述每个目标意图所对应的所述目标业务加入所述待激活业务队列中，其中，所述意图转换操作用于将所述特殊意图转换成所述肯定意图、所述否定意图或所述模糊意图中的一种，并确定特殊意图所对应的业务意图；若确定所述目标意图集合中不包括所述特殊意图，则根据所述预设规则对所述目标意图集合中所述每个目标意图排序后，按序将所述每个目标意图所对应的所述目标业务加入所述待激活业务队列中。
[0085]
示例性地，上述特殊意图用于指示用户的输入信息非标准化表述完整意图，但是输入信息中存在某一领域中的关键词能够定位到具体的意图类别。以输入信息为“想买去a的飞机票”为例，进行详细描述，根据对该输入信息语义理解并根据语义理解结果得到其中一种可能的目标表单为如表2所示：表2目的地票的类型a飞机票如表2所示，当前输入信息中实体的值包括：a、飞机票。根据意图规则和目标表单中有内容的实体，可以确认出：业务意图包括：出行意图（目的地：a）和购买意图（票的类型：飞机票），以及意图类型为：肯定意图。其中，购票意图中，飞机票未明确出现体现飞机票所对应的具体类别例如：头等舱、普通客舱，因此，从输入信息本身来看，可以确认的宏观意图类别为：出行购票且其意图类型为肯定意图，但是无法直接确定其意图类别是购买何种类
别的票。
[0086]
进一步地，系统根据输入信息中获取的关键词：飞机票以及预训练得到的出行购票对应的知识图谱，进行概率分析可以确认与“飞机票”关联度较高的节点可能包括：头等舱、普通客舱等等。
[0087]
进一步地，人机对话系统根据上述确定的关联度较高的节点确定出两个可能的目标意图：购买头等舱飞机票意图、购买普通客舱飞机票意图，以及这两个目标意图的意图类型均为肯定意图。
[0088]
需要说明的是，上述过程即为将特殊意图进行意图转换操作的过程，即将包含关键词“飞机票”的非具体下位业务意图表述的输入信息的特殊意图，根据知识图谱将其转换成肯定意图的出行购买具体类别的飞机票意图。需要说明的是，上述例子是为了便于理解而提出的其中一种可能的示例，实际应用中，输入信息中可能包含一个或多个特殊意图，或者输入信息中包括至少一种类别的意图中的特定表达，对其进行意图转换的过程与上述过程类似，在此不作赘述。
[0089]
进一步地，系统在完成意图转换操作后，确定目标意图集合中的每一目标意图的类型，并根据处理规则中的优先级顺序对其进行排序后，按序将每一目标意图对应的目标业务加入待激活业务队列中。
[0090]
可见，本示例中，系统根据关键词和知识图谱实现对特殊意图的转换，并对转换后的目标意图进行优先级排序后，将每一目标意图对应的目标业务加入待激活业务队列中。如此能实现明确目标意图集合中每一目标意图，进而提高对每一目标意图所对应的目标业务更精确高效地处理。
[0091]
在一个可能的示例中，所述按序将所述每个目标意图所对应的所述目标业务加入所述待激活业务队列中之前，所述方法可包括如下步骤：判断所述目标意图集合中是否存在所述模糊意图；若确定所述目标意图集合中存在所述模糊意图，则获取至少一个业务机器人的状态信息；根据所述状态信息判断所述至少一个业务机器人中是否存在激活状态业务机器人；若确定存在所述激活状态业务机器人，则将所述模糊意图所对应的所述目标业务加入所述激活状态业务机器人对应的业务队列中。
[0092]
实际应用场景中，系统所接收到的输入信息并不是全都是包含实体以及实体关系三元组的完整表述。还可能是无法准确确定业务意图或者意图类型的意图三元组，以输入信息为“好的，就查这个”为例，对该输入信息执行上述步骤s101-s103的过程，可以根据句法依存关系确定出此输入信息中所包含的动宾关系以及确定性表述，但是无法对应到具体的业务场景中，即无法确定该输入信息中所包含的意图类别以及意图类型，此时，确认其为模糊意图。
[0093]
实际应用场景中，模糊意图的出现往往是当前输入信息可能是正在进行中的人机对话中的某一条输入信息，即此时某一业务机器人正处于激活状态。
[0094]
示例性地，人机对话系统若确定目标意图集合中存在模糊意图，则获取至少一个业务机器人的状态信息，根据状态信息确定至少一个业务机器人中是否存在激活状态的业务机器人。若确定存在，即表明该业务机器人正在处理某项业务，则将模糊意图对应的业务加入该业务机器人对应的待处理业务队列中，由该激活状态的业务机器人处理该模糊意图对应的任务。
[0095]
示例性地，若确定不存在已激活的业务机器人，则按照预设规则的优先级排序规则对目标意图集合中的目标意图进行优先级排序，得到排序结果，其中，排序结果包括该模糊意图。
[0096]
进一步地，按照排序结果处理上述模糊意图。
[0097]
可见，本示例中，通过对模糊意图的识别以及根据业务机器人的状态信息确定该模糊意图对应的业务的处理方式。能够有效避免直接将模糊意图加入待激活业务队列，但是无法激活业务机器人执行业务处理任务而出现的停滞问题，从而保证目标业务正常处理。
[0098]
在一个可能的示例中，所述方法可包括如下步骤：判断所述目标意图集合中是否存在多种意图；若确定存在所述多种意图，则判断所述多种意图中是否包括成对意图，其中，所述成对意图包括第一意图和第二意图，若所述第一意图为所述肯定意图，则所述第二意图为与所述第一意图对应的目标业务下的否定意图，所述第一意图与所述第二意图相互关联；若确定所述多种意图中包括所述成对意图，则对所述目标意图集合中除所述成对意图以外的其他所述目标意图进行排序，并将排序以后的所述剩余目标意图所对应的所述目标业务逐个按序添加到所述待激活业务队列中。
[0099]
具体地，系统根据用户输入信息以及意图规则所确定的目标意图集合中可以包括一种或多种类别的目标意图，以及每种类别的目标意图还可能对应一种或多种类型，即每种类别的意图可能存在至少一个意图标识。
[0100]
具体地，确定目标意图集合中目标意图的个数，其中，目标意图包括意图类别以及表征意图类型的意图标识，若当前目标集合中包括两个或两个以上的目标意图。进一步确定每个目标意图的意图类别以及该意图类别关联的意图标识的个数。若确定存在目标意图的其中一种意图类别同时关联两种意图标识，即肯定意图和否定意图的意图标识，确定该类别意图为成对意图。
[0101]
示例性地，若输入信息为：帮我买张到a的飞机票，不，还是买高铁票吧。对于句子部分1“帮我买张到a的飞机票”，得到飞机票意图和肯定意图（目标意图a：肯定买飞机票意图）；飞机票意图会对应飞机票业务机器人。
[0102]
进一步地，对于句子部分2“不”，根据语义理解（句法分析），否定前面，经过处理（涉及词语填充，意思补充等操作），得到飞机票意图和否定意图（目标意图b：否定买飞机票意图）；目标意图a和目标意图b在结构上高度一致，但是目标意图b比目标意图a多了一个否定词。
[0103]
进一步地，对于句子部分3“还是买高铁票吧”，得到高铁票意图和肯定意图（目标意图c：肯定买高铁票意图）。
[0104]
进一步地，根据预设规则中首先根据第一维度即维度类型进行排序：肯定意图》否定意图，意图处理顺序排序为：目标意图a＞目标意图c＞目标意图b。
[0105]
进一步地，根据预设规则中第二维度即业务维度判断，是否存在对应的肯定意图和否定意图，会给到同一业务机器人处理的目标意图a和目标意图b为成对意图，此时目标意图a和目标意图b发生抵消效应，消除目标意图a和目标意图b，只留下目标意图c加入待处理业务排队。
[0106]
进一步地，将剩余的目标意图例如上述目标意图c添加至待激活业务队列中。需要
说明的是，上述只是一种包含成对意图的意图集合预处理的示例。按照上述优先级顺序进行排序后，依次将对应的目标业务添加至待激活业务队列中。
[0107]
在一种可能的示例中，表1中的输入信息也可能是：“帮我查询明天晚上飞往a的飞机票，算了，还是查询高铁票吧”。此时，用户的意图类型可以确定为出行购票，具体包括：飞机票查询和高铁票查询。其中，出行购票所关联的意图类型对应的标识包括对飞机票查询的否定意图以及对火车票查询的肯定意图所构成的成对意图。系统可将该成对意图作为一个完整的目标意图，将其对应的目标业务添加至待激活业务队列的队首，优先处理。
[0108]
可见，本示例中，通过识别成对意图，成对意图由于出现抵消效应而无需进行进一步处理，因此在确定存在成对意图后，跳过针对该目标意图的排序而继续处理剩余目标意图，如此能够提高业务处理的效率，避免重复处理。
[0109]
为更好地理解本技术方案的意图处理过程，下面将结合图3对本技术方案中的意图处理过程进行系统描述。图3是本技术实施例提供的另一种意图处理的流程示意图。具体包括如下步骤：s301、接收输入信息。
[0110]
s302、对输入信息进行语义理解处理。
[0111]
s303、将语义理解结果填入表单项目。
[0112]
s304、根据意图规则确定目标意图集合。
[0113]
s305、判断是否存在特殊意图。
[0114]
s306、若存在特殊意图，则进行意图转换，得到转换后的目标意图集合，进入步骤s307。
[0115]
s307、若不存在特殊意图，则判断是否存在多种意图。
[0116]
s308、判断是否存在模糊意图，若存在，则跳转至步骤s311。
[0117]
s309、若不存在，判断是否存在成对意图。
[0118]
需要说明的是，步骤s308-s309的判断可以先后顺序交换，先执行s309的成对意图判断，再执行s308的模糊意图判断。且，若执行完s309确定不存在成对意图后，则执行步骤s309右侧对应的步骤。图3所示的只是其中一种可能。
[0119]
s310、若存在成对意图，则对所述目标意图集合中除所述成对意图以外的其他所述目标意图进行排序，并将排序以后的所述剩余目标意图所对应的所述目标业务逐个按序添加到所述待激活业务队列中。
[0120]
s311、若存在模糊意图，则将模糊意图加入已激活业务机器人的业务队列中。
[0121]
s312、若不存在模糊意图，则根据处理规则对目标意图集合中的目标意图排序。
[0122]
s313、按序将每一目标意图对应的目标业务加入待激活业务队列中。
[0123]
s314、按序激活目标业务机器人处理目标业务。
[0124]
其中，上述步骤s301-s314的全部步骤均可对应到步骤s101-s105所述的步骤中，在此不做细节性描述。
[0125]
可以看出，本技术提出的一种意图处理方法，方法包括：将输入信息填入表单项目，以表单项目作为三元组的实体，通过意图规则建立表单项目和意图的映射关系，根据表单项目和意图规则，获取意图，由于将随意性强的输入根据语义理解情况进行了规范化处理，表单项目设置明确，具有规范性，集中性，更便于映射关系的维护，有助于建立稳定可迭
代的意图规则，以更准确地确定可处理输入信息的第二人机对话机器人。相对于直接对输入信息进行语义理解获取意图，解耦了输入信息与意图的映射关系，避免根据输入信息的词语直接确定第二人机对话机器人时，因对词语理解的不准确性，或因词语含义的模糊性，导致出现将输入发送至与输入信息处理不匹配的第二人机对话机器人。不再直接根据原始的输入信息获得意图，更便于映射关系的维护与迭代。
[0126]
请参阅图4，图4是一种电子设备的结构示意图，如图4所示，该电子设备包括处理器、存储器、通信接口，以及一个或多个程序，所述一个或多个程序被存储在所述存储器中，并且被配置由所述处理器执行，该服务器应用于意图处理系统，上述程序包括用于执行以下步骤的指令：接收用户在所述至少一个对话单元的输入信息，并对所述输入信息进行语义理解，得到语义理解结果，其中，所述语义理解结果包括至少一个实体以及所述至少一个实体中每个实体的信息，所述每个实体是指所述输入信息中所包含的概念、词语或词组，所述信息包括所述每个实体的属性信息，所述属性信息包括所述每个实体的类型、含义；根据所述语义理解结果，将所述每个实体填入表单项目，得到目标表单，其中，所述目标表单用于结构化表征所述每个实体的所述属性信息；根据意图规则和所述目标表单，确定至少一个目标意图，得到目标意图集合，其中，所述意图规则用于指示所述目标表单中所述表单项目和/或所述实体之间的关联关系，得到意图三元组，所述意图三元组包括第一实体、第二实体以及所述第一实体和所述第二实体之间的所述关联关系；根据预设规则确定所述目标意图集合中每个目标意图的处理规则，其中，所述处理规则包括所述每个目标意图的处理顺序以及对应的目标业务机器人；根据所述处理规则将所述每个目标意图所对应的目标业务加入待激活业务队列中，并按所述待激活业务队列依次激活所述目标业务机器人处理所述目标业务。
[0127]
可以看出，本技术实施例所描述的意图处理方法，通过将输入信息填入表单项目，以表单项目作为三元组的实体，通过意图规则建立表单项目和意图的映射关系，根据表单项目和意图规则，获取意图，由于将随意性强的输入根据语义理解情况进行了规范化处理，表单项目设置明确，具有规范性，集中性，更便于映射关系的维护，有助于建立稳定可迭代的意图规则，以更准确地确定可处理输入信息的第二人机对话机器人。相对于直接对输入信息进行语义理解获取意图，解耦了输入信息与意图的映射关系，避免根据输入信息的词语直接确定第二人机对话机器人时，因对词语理解的不准确性，或因词语含义的模糊性，导致出现将输入发送至与输入信息处理不匹配的第二人机对话机器人。不再直接根据原始的输入信息获得意图，更便于映射关系的维护与迭代。
[0128]
上述主要从方法侧执行过程的角度对本技术实施例的方案进行了介绍。可以理解的是，服务器为了实现上述功能，其包含了执行各个功能相应的硬件结构和/或软件模块。本领域技术人员应该很容易意识到，结合本文中所提供的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，本技术能够以硬件或硬件和计算机软件的结合形式来实现。某个功能究竟以硬件还是计算机软件驱动硬件的方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本技术的范围。
[0129]
本技术实施例可以根据上述方法示例对服务器进行功能单元的划分，例如，可以对应各个功能划分各个功能单元，也可以将两个或两个以上的功能集成在一个处理单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。需要说明的是，本技术实施例中对单元的划分是示意性的，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。
[0130]
在采用对应各个功能划分各个功能模块的情况下，图5提供了一种意图处理装置的功能单元结构示意图，如图5所示，该意图处理装置500应用于服务器，该意图处理装置500可以包括接收单元501、处理单元502、确定单元503和激活单元504，其中，接收单元501可以用于支持服务器执行上述步骤s101，和/或用于本文所描述的技术的其他过程。
[0131]
处理单元502可以用于支持服务器执行上述步骤s102-s103，和/或用于本文所描述的技术的其他过程。
[0132]
确定单元503可以用于支持服务器执行上述步骤s104，和/或用于本文所描述的技术的其他过程。
[0133]
激活单元504可以用于支持服务器执行上述步骤s105，和/或用于本文所描述的技术的其他过程。
[0134]
可以看出，本技术实施例提供的意图处理装置，通过处理单元将输入信息填入表单项目，以表单项目作为三元组的实体，通过确定单元根据意图规则建立表单项目和意图的映射关系，根据表单项目和意图规则，获取意图，由于将随意性强的输入根据语义理解情况进行了规范化处理，表单项目设置明确，具有规范性，集中性，更便于映射关系的维护，有助于建立稳定可迭代的意图规则，以更准确地确定可处理输入信息的第二人机对话机器人。相对于直接对输入信息进行语义理解获取意图，解耦了输入信息与意图的映射关系，避免根据输入信息的词语直接确定第二人机对话机器人时，因对词语理解的不准确性，或因词语含义的模糊性，导致出现将输入发送至与输入信息处理不匹配的第二人机对话机器人。不再直接根据原始的输入信息获得意图，更便于映射关系的维护与迭代。
[0135]
需要说明的是，上述方法实施例涉及的各步骤的所有相关内容均可以援引到对应功能模块的功能描述，在此不再赘述。
[0136]
本实施例提供的服务器，用于执行上述意图处理方法，因此可以达到与上述实现方法相同的效果。
[0137]
在采用集成的单元的情况下，服务器可以包括处理模块、存储模块和通信模块。其中，处理模块可以用于对服务器的动作进行控制管理，例如，可以用于支持服务器执行上述接收单元501、处理单元502、确定单元503和激活单元504执行的步骤。存储模块可以用于支持服务器执行存储程序代码和数据等。通信模块，可以用于支持服务器与其他设备的通信。
[0138]
其中，处理模块可以是处理器或控制器。其可以实现或执行结合本技术公开内容所描述的各种示例性的逻辑方框，模块和电路。处理器也可以是实现计算功能的组合，例如包含一个或多个微处理器组合，数字信号处理（digitalsignalprocessing，dsp）和微处理器的组合等等。存储模块可以是存储器。通信模块具体可以为射频电路、蓝牙芯片、wi-fi芯片等与其他服务器交互的设备。
[0139]
本技术实施例还提供一种计算机存储介质，其中，该计算机存储介质存储用于电
子数据交换的计算机程序，该计算机程序使得计算机执行如上述方法实施例中记载的任一方法的部分或全部步骤，上述计算机包括服务器。
[0140]
本技术实施例还提供一种计算机程序产品，上述计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质，上述计算机程序可操作来使计算机执行如上述方法实施例中记载的任一方法的部分或全部步骤。该计算机程序产品可以为一个软件安装包，上述计算机包括服务器。
[0141]
需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本技术并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本技术，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本技术所必须的。
[0142]
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
[0143]
在本技术所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置，可通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如上述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。
[0144]
上述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
[0145]
另外，在本技术各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
[0146]
上述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储器中。基于这样的理解，本技术的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储器中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可为个人计算机、服务器或者网络设备等）执行本技术各个实施例上述方法的全部或部分步骤。而前述的存储器包括：u盘、只读存储器（rom，read-onlymemory）、随机存取存储器（ram，randomaccessmemory）、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
[0147]
本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储器中，存储器可以包括：闪存盘、只读存储器（英文：read-onlymemory，简称：rom）、随机存取器（英文：randomaccessmemory，简称：ram）、磁盘或光盘等。
[0148]
以上对本技术实施例进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本技术的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本技术的方法及其核心思想；
同时，对于本领域的一般技术人员，依据本技术的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本技术的限制。

技术特征：
1.一种意图处理方法，其特征在于，应用于人机对话系统，所述人机对话系统包括至少一个对话单元，所述方法包括：接收用户在所述至少一个对话单元的输入信息，并对所述输入信息进行数据处理，得到处理结果，其中，所述输入信息的形式包括语音输入和文本输入，所述数据处理用于将所述输入信息转换为文本表征形式的信息；对处理结果进行语义理解，获得语义理解结果，并根据所述语义理解结果，将所述输入信息中的词语填入与词语对应的表单项目，得到目标表单，其中，所述语义理解结果包括至少一个实体以及所述至少一个实体中每个实体的信息，所述每个实体是指所述输入信息中所包含的概念、词语或词组，所述信息包括所述每个实体的属性信息，所述属性信息包括所述每个实体的类型、含义，所述目标表单用于结构化表征所述每个实体的所述属性信息，所述目标表单中包括至少一个表单项目以及所述至少一个表单项目中每个表单项目对应的所述词语；根据意图规则和所述目标表单，确定至少一个目标意图，得到目标意图集合，其中，所述意图规则用于通过指示所述目标表单中所述表单项目和/或所述实体之间的关联关系，得到至少一个意图三元组，并根据所述至少一个意图三元组确定出所述至少一个目标意图，如此以实现建立所述目标表单中所述表单项目和所述至少一个目标意图中每一目标意图之间映射关系，所述意图三元组包括第一实体、第二实体以及所述第一实体和所述第二实体之间的所述关联关系；根据预设规则确定所述目标意图集合中每个目标意图的处理规则，其中，所述处理规则用于确定所述每个目标意图的处理优先级；根据所述处理规则将所述每个目标意图所对应的目标业务加入待激活业务队列中，并按所述待激活业务队列依次激活目标业务机器人处理所述目标业务。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对处理结果进行语义理解，获得语义理解结果，并根据所述语义理解结果，将所述输入信息中的词语填入与词语对应的表单项目，包括：对所述处理结果进行分词处理，得到第一数据；对所述第一数据进行词性分析，得到第二数据，其中，所述词性分析用于对所述至少一个实体中所述每个实体进行的标签标记，所述标签标记用于指示所述每个实体的所述属性信息；根据所述属性信息对所述第二数据进行句法分析，得到所述每个实体之间的依存关系；根据所述属性信息和所述依存关系得到所述语义理解结果；根据所述语义理解结果，对所述至少一个实体进行聚类处理，得到至少一个项目，其中，所述至少一个项目中每个项目包括一个或多个实体；将所述每个项目以及所述每个项目对应的一个或多个所述实体，填入所述表单项目，得到目标表单。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据意图规则和所述目标表单，确定至少一个目标意图，得到目标意图集合，包括：判断所述至少一个表单项目中任意两个所述表单项目之间是否存在实体关系；
若确定存在，则根据存在所述实体关系的两个所述表单项目分别对应的所述意图规则进行组合操作，得到至少一个所述目标意图，其中，所述组合操作用于根据两个所述表单项目分别对应的实体确定用于表征所述目标意图的所述意图三元组；若确定不存在，则判断所述每个表单项目对应的意图规则之间是否存在关联关系；若存在所述关联关系，则根据存在所述关联关系的两个所述表单项目进行所述组合操作，得到至少一个所述目标意图；根据至少一个所述目标意图，得到所述目标意图集合。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据意图规则和所述目标表单，确定至少一个目标意图，包括：从所述目标表单中获取至少一个有内容的实体，其中，所述至少一个有内容的实体包括至少一个所述第一实体和至少一个所述第二实体；根据所述意图规则，确定所述至少一个有内容的实体中存在所述关联关系的所述第一实体和所述第二实体，得到一个或多个所述意图三元组；若所述意图三元组为一个，则确定所述意图三元组对应的所述目标意图；若所述意图三元组包括两个或多个，则判断所述意图三元组是否存在组合关系；若确定所述意图三元组存在所述组合关系，则分别确定所述意图三元组中每个意图三元组对应的第一目标意图集合，以及根据所述组合关系确定第二目标意图集合；根据所述第一目标意图集合和所述第二目标意图集合，确定所述目标意图集合；若确定所述意图三元组不存在所述组合关系，则分别确定所述意图三元组中每个意图三元组对应的所述目标意图，得到所述目标意图集合。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述目标意图包括意图类型，所述意图类型包括肯定意图、否定意图、模糊意图和特殊意图；所述根据预设规则确定所述目标意图集合中每个目标意图的处理规则，包括：判断所述目标意图集合中是否包括所述特殊意图；若确定所述目标意图集合中包括所述特殊意图，则根据所述预设规则对所述特殊意图执行意图转换操作后，根据所述预设规则对所述目标意图集合中所述每个目标意图进行排序，并按序将所述每个目标意图所对应的所述目标业务加入所述待激活业务队列中，其中，所述意图转换操作用于将所述特殊意图转换成所述肯定意图、所述否定意图或所述模糊意图中的一种；若确定所述目标意图集合中不包括所述特殊意图，则根据所述预设规则对所述目标意图集合中所述每个目标意图进行排序后，按序将所述每个目标意图所对应的所述目标业务加入所述待激活业务队列中。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述按序将所述每个目标意图所对应的所述目标业务加入所述待激活业务队列中之前，所述方法还包括：判断所述目标意图集合中是否存在所述模糊意图；若确定所述目标意图集合中存在所述模糊意图，则获取至少一个业务机器人的状态信息；根据所述状态信息判断所述至少一个业务机器人中是否存在激活状态业务机器人；若确定存在所述激活状态业务机器人，则将所述模糊意图所对应的所述目标业务加入
所述激活状态业务机器人对应的业务队列中。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：判断所述目标意图集合中是否存在多种意图；若确定存在所述多种意图，则判断所述多种意图中是否包括成对意图，其中，所述成对意图包括第一意图和第二意图，若所述第一意图为所述肯定意图，则所述第二意图为与所述第一意图对应的目标业务下的否定意图，所述第一意图与所述第二意图相互关联；若确定所述多种意图中包括所述成对意图，则对所述目标意图集合中除所述成对意图以外的其他所述目标意图进行排序，并将排序以后的剩余目标意图所对应的所述目标业务逐个按序添加到所述待激活业务队列中，其中，所述剩余目标意图为除所述成对意图以外的其他所述目标意图。8.一种意图处理装置，其特征在于，应用于人机对话系统，所述人机对话系统包括至少一个对话单元，所述装置包括接收单元、处理单元、确定单元和激活单元：其中，所述接收单元，用于接收用户在所述至少一个对话单元的输入信息，并对所述输入信息进行数据处理，得到处理结果，其中，所述输入信息的形式包括语音输入和文本输入，所述数据处理用于将所述输入信息转换为文本表征形式的信息；所述处理单元，用于对处理结果进行语义理解，获得语义理解结果，并根据所述语义理解结果，将所述输入信息中的词语填入与词语对应的表单项目，得到目标表单，其中，所述语义理解结果包括至少一个实体以及所述至少一个实体中每个实体的信息，所述每个实体是指所述输入信息中所包含的概念、词语或词组，所述信息包括所述每个实体的属性信息，所述属性信息包括所述每个实体的类型、含义，所述目标表单用于结构化表征所述每个实体的所述属性信息，所述目标表单中包括至少一个表单项目以及所述至少一个表单项目中每个表单项目对应的所述词语；所述处理单元，还用于根据意图规则和所述目标表单，确定至少一个目标意图，得到目标意图集合，其中，所述意图规则用于通过指示所述目标表单中所述表单项目和/或所述实体之间的关联关系，得到至少一个意图三元组，并根据所述至少一个意图三元组确定出所述至少一个目标意图，如此以实现建立所述目标表单中所述表单项目和所述至少一个目标意图中每一目标意图之间映射关系，所述意图三元组包括第一实体、第二实体以及所述第一实体和所述第二实体之间的所述关联关系；所述确定单元，用于根据预设规则确定所述目标意图集合中每个目标意图的处理规则，其中，所述处理规则用于确定所述每个目标意图的处理优先级；所述激活单元，用于根据所述处理规则将所述每个目标意图所对应的目标业务加入待激活业务队列中，并按所述待激活业务队列依次激活目标业务机器人处理所述目标业务。9.一种电子设备，其特征在于，包括处理器、存储器、通信接口以及一个或多个程序，其中，所述一个或多个程序被存储在所述存储器中，并且被配置由所述处理器执行，所述一个或多个程序包括用于执行权利要求1-7任一项方法中的步骤的指令。10.一种可读计算机存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行以实现如权利要求1-7任一项所述的方法。

技术总结
本申请实施例公开了一种意图处理方法及相关装置，方法包括：通过接收用户在对话单元的输入信息，并对输入信息进行语义理解，得到语义理解结果；根据语义理解结果，将每个实体填入表单项目得到目标表单；根据意图规则确定目标表单对应的目标意图集合；根据预设规则将目标意图集合中每一目标意图所对应的目标业务加入待激活业务队列中；按照待激活业务队列依次激活目标业务机器人处理目标业务。如此可以实现，通过直接对输入信息进行语义理解获取目标意图，解耦了输入信息与目标意图的映射关系，实现更规范化用户的输入信息所包含的目标意图，更便于映射关系的维护与迭代。更便于映射关系的维护与迭代。更便于映射关系的维护与迭代。


技术研发人员：杨强 韦武杰 龙方舟
受保护的技术使用者：深圳市人马互动科技有限公司
技术研发日：2022.12.12
技术公布日：2023/1/6