一種基於用戶畫像的個性化回答生成方法及系統與流程
2023-05-29 13:03:11
本發明涉及數據處理技術領域，並且特別涉及一種基於用戶畫像的個性化回答生成方法及系統。
背景技術：
用戶畫像，又稱為用戶角色(Persona)，是一種勾畫目標用戶、聯繫用戶訴求與設計方向的有效工具。例如在產品開發時，可用於對產品進行定位與規劃；在具體實現時，可以將用戶畫像作為刻畫用戶特徵的標籤(tag)集合，例如：年齡、性別、學歷等基礎屬性，或者用戶的興趣特徵等；在產品推廣時，可根據用戶畫像挖掘潛在客戶群體，進行有針對性的產品推薦。隨著信息技術的不斷發展，用戶畫像也逐漸應用於更多領域中。
隨著人們對快速、準確地獲取信息的需求不斷增加，基於人工智慧和自然語言處理領域的問答系統逐漸興起，其能讓用戶用自然語言提問(完整而口語化的問句)，並為用戶返回一個簡潔、準確的答案。但現有的問答都是通過問句來進行回答的判斷生成，對於用戶沒有個性化，用戶體驗不夠豐富。
技術實現要素：
針對現有技術的不足，本發明提供一種基於用戶畫像的個性化回答生成方法及系統，採用將用戶畫像向量與傳統回答向量相結合的方式，得到具有個性化的回答生成，實現問答的個性化體驗。
為解決上述技術問題，本發明提供一種基於用戶畫像的個性化回答生成方法，包括：步驟1：用戶輸入多模態輸入，並對所述多模態輸入進行多模態輸入轉化，將其轉化為文本問題；步驟2：根據所述轉化的文本問題進行回答生成候選答案，並對生成的每一個候選答案進行打分；步驟3：將用戶畫像生成的向量和每一個候選答案的向量進行相似度計算；步驟4：將所述步驟3計算的相似度與所述步驟2得出的分數進行加權相加、重排，並將得分最高的候選回答作為最終輸出的答案。
優選地，所述步驟2-4是在伺服器上執行。
本發明還提供一種基於用戶畫像的個性化回答生成方法，其特徵在於，包括：步驟1：用戶輸入文本問題；步驟2：根據所述文本問題進行回答生成候選答案，並對生成的每一個候選答案進行打分；步驟3：將用戶畫像生成的向量和每一個候選答案的向量進行相似度計算；步驟4：將所述步驟3計算的相似度與所述步驟2得出的分數進行加權相加、重排，並將得分最高的候選回答作為最終輸出的答案。
優選地，所述步驟2-4是在伺服器上執行。
為解決上述技術問題，本發明還提供一種基於用戶畫像的個性化回答生成系統，包括：多模態輸入轉化模塊，用於將用戶輸入的多模態輸入進行多模態輸入轉化為文本問題；回答生成模塊，用於根據所述轉化的文本問題進行回答生成，並對生成的每一個候選答案進行打分；用戶畫像相似度計算模塊，用於將用戶畫像生成的向量和每一個候選答案的向量進行相似度計算；以及答案輸出模塊，用於將所述計算的相似度與所述回答生成模塊得出的分數進行加權相加、重排，並將得分最高的候選回答作為最終答案輸出。
優選地，所述回答生成模塊、用戶畫像相似度計算模塊、和答案輸出模塊是在伺服器上。
為解決上述技術問題，本發明還提供一種基於用戶畫像的個性化回答生成系統，包括：問題輸入模塊、回答生成模塊、用戶畫像相似度計算模塊以及答案輸出模塊。其中，問題輸入模塊，用於接收用戶輸入的問題並發送至問答生成模塊；回答生成模塊，用於根據輸入的文本問題進行回答生成，並對生成的每一個候選答案進行打分；用戶畫像相似度計算模塊，用於將用戶畫像生成的向量和每一個候選答案的向量進行相似度計算；以及答案輸出模塊，用於將計算的相似度作為另一個分數，與傳統方式得出的分數進行加權相加、重排，並將得分最高的候選回答作為最終答案輸出。
優選地，所述回答生成模塊、用戶畫像相似度計算模塊、和答案輸出模塊是在伺服器上。
總體而言，相較於現有技術，本發明的技術方案具有以下有益效果：
1、通過用戶畫像進行回答生成能滿足個性化的特點；
2、將用戶畫像向量與候選答案向量進行相似度計算，並將計算的相似度與傳統方式得到的答案分數進行加權計算，得到的回答更準確。
附圖說明
為了更清楚地說明本發明實施例或現有技術中的技術方案，下面將對實施例或現有技術描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發明的一些實施例，對於本領域普通技術人員來講，在不付出創造性勞動的前提下，還可以根據這些附圖獲得其他的附圖。
圖1是本發明一實施例提供的基於用戶畫像的個性化回答生成方法的流程圖；
圖2是本發明一實施例提供的基於用戶畫像的個性化回答生成系統的結構示意圖；
圖3是本發明另一實施例提供的基於用戶畫像的個性化回答生成系統的結構示意圖。
具體實施方式
為了使本發明的目的、技術方案及優點更加清楚明白，以下結合附圖及實施例，對本發明進行進一步詳細說明。應當理解，此處所描述的具體實施例僅僅用以解釋本發明，並不用於限定本發明。
圖1所示為本發明一實施例提供的基於用戶畫像的個性化回答生成方法的流程圖，包括以下步驟：
步驟1：用戶輸入多模態輸入，並對輸入的多模態輸入進行多模態輸入轉化，將其轉化為文本問題。例如，用戶輸入語音，並對輸入的語音進行語音轉化，將其轉化為文本問題。請注意，本文所指的「多模態輸入」包括但不限於，視頻、人臉、表情、場景、聲紋、指紋、虹膜瞳孔、光感、等信息。
步驟2：根據轉化的文本問題進行回答生成候選答案，並對生成的每一個候選答案進行打分。在本發明實施例中，可使用傳統的回答生成方式進行回答生成；
步驟3：將用戶畫像生成的向量和每一個候選答案的向量進行相似度計算；
步驟4：將上述步驟3計算的相似度作為另一個分數，與傳統方式得出的分數進行加權相加、重排，並將得分最高的候選回答作為最終輸出的答案。
其中，所述步驟1中，用戶也可以直接輸入文本問題，並且步驟1-4可在伺服器執行。也就是說，輸入語音以及語音轉化的步驟並非是必要的。
圖2所示為本發明一實施例提供的基於用戶畫像的個性化回答生成系統的結構示意圖，包括多模態輸入轉化模塊(例如，語音輸入轉化模塊)、回答生成模塊、用戶畫像相似度計算模塊以及答案輸出模塊。其中，語音輸入轉化模塊，用於將用戶輸入的語音進行語音轉化，將其轉化為文本問題；回答生成模塊，用於根據轉化的文本問題進行回答生成，並對生成的每一個候選答案進行打分；用戶畫像相似度計算模塊，用於將用戶畫像生成的向量和每一個候選答案的向量進行相似度計算；以及答案輸出模塊，用於將計算的相似度作為另一個分數，與傳統方式得出的分數進行加權相加、重排，並將得分最高的候選回答作為最終答案輸出。
圖3所示為本發明另一實施例提供的基於用戶畫像的個性化回答生成系統的結構示意圖，包括問題輸入模塊、回答生成模塊、用戶畫像相似度計算模塊以及答案輸出模塊。其中，問題輸入模塊，用於接收用戶輸入的問題並發送至問答生成模塊；回答生成模塊，用於根據輸入的文本問題進行回答生成，並對生成的每一個候選答案進行打分；用戶畫像相似度計算模塊，用於將用戶畫像生成的向量和每一個候選答案的向量進行相似度計算；以及答案輸出模塊，用於將計算的相似度作為另一個分數，與傳統方式得出的分數進行加權相加、重排，並將得分最高的候選回答作為最終答案輸出。
在一個實施例中，所述回答生成模塊、用戶畫像相似度計算模塊、和答案輸出模塊是在伺服器上。
本發明提供的基於用戶畫像的個性化回答生成方法及系統，通過用戶畫像的方式來實現問答中的答案生成，能滿足個性化回答的功能。
以上所述僅為本發明的較佳實施例而已，並不用以限制本發明，凡在本發明的精神和原則之內所作的任何修改、等同替換和改進等，均應包含在本發明的保護範圍之內。