一种对话机器人实现方法及系统

技术领域

本发明涉及对话机器人技术领域，更具体地说，本发明涉及一种对话机器人实现方法及系统。

背景技术

对话机器人是一种人工智能应用，可以使用自然语言处理技术与人类进行交互。它们可以通过语音或文本与人类进行对话，解答问题、提供帮助、执行任务等。对话机器人的目的是通过人机交互提供更好的用户体验，使用户能够更方便、更快速地获得所需的信息或完成所需的任务。

但是对话机器人存在以下问题：一方面，如果一直将对话内容上传到云端，无论通道码号是否存在故障，都会占用大量的网络带宽和服务器存储资源，从而浪费资源；另一方面，对通道码号是否存在故障的预警存在欠缺，如果通道码号故障发生故障或丢包，会导致部分对话内容丢失，影响用户体验。

为了解决上述问题，现提供一种技术方案。

发明内容

为了克服现有技术的上述缺陷，本发明的实施例提供一种对话机器人实现方法及系统以解决上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种对话机器人实现方法，包括如下步骤：

步骤S1：采集通信通道质量信息，由通信通道质量信息计算通信通道质量评估系数，根据通信通道质量评估系数判断通信通道质量；

步骤S2：采集用户环境信息，由用户环境信息计算用户环境评估系数，根据用户环境评估系数判断用户在机器人对话中的网络环境状态；

步骤S3：综合通信通道质量评估系数和用户环境评估系数，计算通道码号故障评估系数对通道码号故障进行预警。

在一个优选的实施方式中，在步骤S1中，通信通道质量信息包括带宽利用率、数据传输速度、误码率和信噪比；

将带宽利用率、数据传输速度、误码率和信噪比分别标记为Bu、Ds、Be、Sr；

将带宽利用率、数据传输速度、误码率和信噪比归一化处理，计算通信通道质量评估系数，其表达式为：

式中，T为通信通道质量评估系数，a

设定通信通道质量评估系数临界阈值，将通信通道质量评估系数临界阈值标记为T

在一个优选的实施方式中，在步骤S2中，用户环境信息包括CPU使用率、传输延迟、丢包率和节点距离；

将CPU使用率、传输延迟、传输成功率和节点距离分别标记为Cu、Td、Tr、Nd；

将CPU使用率、传输延迟、传输成功率和节点距离归一化处理，计算用户环境评估系数，其表达式为：

式中，Y为用户环境评估系数，b

设定用户环境评估系数临界阈值，将用户环境评估系数临界阈值标记为Y

在一个优选的实施方式中，在步骤S3中，计算通道码号故障评估系数，其表达式为：

式中，G为通道码号故障评估系数，α、β分别为通信通道质量评估系数与通信通道质量评估系数临界阈值比值、用户环境评估系数与用户环境评估系数临界阈值比值的预设比例系数，其中α＞β＞0，α+β＝2.236；

设定通道码号故障评估系数临界阈值；当通道码号故障评估系数小于通道码号故障评估系数临界阈值，系统生成预警信号，根据系统生成预警信号，暂停对话内容的上传，并且监测本地设备储存空间，若本地设备储存空间大于对话内容所占储存空间，将对话内容缓存到本地设备中，等待通道码号恢复正常后，再将缓存的对话内容上传到对话机器人系统中；

若本地设备储存空间小于等于对话内容所占储存空间，将对话内容直接上传到对话机器人系统中，等待通道码号恢复正常后，从对话机器人系统调出对话内容。

在一个优选的实施方式中，一种对话机器人实现系统，包括处理器以及与处理器通讯连接的数据采集模块、数据分析模块、预警提示模块以及数据存储模块；

数据采集模块用于采集通信通道质量信息和用户环境信息，将获取到的信息发送至数据分析模块进行分析处理，并将获取到的信息发送至数据存储模块进行存储；

数据分析模块接收到数据采集模块发送的信息后，通过处理器调用数据存储模块内部存储的数据对通道码号故障情况进行分析处理，得到通道码号故障评估系数，并将通道码号故障评估系数发送至预警提示模块；

预警提示模块根据接收的通道码号故障评估系数，设定通道码号故障评估系数临界阈值，在通道码号故障评估系数小于通道码号故障评估系数临界阈值时生成预警信号；

数据存储模块用于存储机器人对话系统的历史监测数据。

本发明一种对话机器人实现方法及系统的技术效果和优点：

通过实时采集通信通道质量信息和用户环境信息，可以及时判断通信通道质量和用户网络环境状态，通过综合通信通道质量评估系数和用户环境评估系数，可以及时预警通道码号故障，有效地降低对话内容丢失的风险。此外，该方法可以在通道发出码号故障信号时自动缓存对话内容，从而减少对话机器人系统的内存资源占用，提高系统的性能和效率。

附图说明

图1为本发明一种对话机器人实现方法示意图；

图2为本发明一种对话机器人实现系统的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明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发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

实施例1

图1给出了本发明一种对话机器人实现方法示意图，一种对话机器人实现方法，其包括如下步骤：

步骤S1：采集通信通道质量信息，由通信通道质量信息计算通信通道质量评估系数，根据通信通道质量评估系数判断通信通道质量。

步骤S2：采集用户环境信息，由用户环境信息计算用户环境评估系数，根据用户环境评估系数判断用户在机器人对话中的网络环境状态。

步骤S3：综合通信通道质量评估系数和用户环境评估系数，计算通道码号故障评估系数对通道码号故障进行预警。

通道码号是指对话机器人系统中，用于标识用户与机器人之间通信通道的唯一编号。在对话机器人系统中，通道码号的作用是维持用户与机器人之间的通信，保证用户能够持续地与机器人进行交互。

具体来说，在对话机器人系统中，每个用户与机器人之间都会建立一个通信通道，这个通道用一个唯一的通道码号来标识。当用户向机器人发送消息时，系统会根据该用户的通道码号找到相应的通信通道，并将消息发送给机器人；机器人处理消息后，再通过该通道码号将回复消息发送给用户。因此，通道码号在对话机器人系统中起到了很重要的作用。

在步骤S1中，通信通道质量信息包括带宽利用率、数据传输速度、误码率和信噪比。

将带宽利用率、数据传输速度、误码率和信噪比分别标记为Bu、Ds、Be、Sr。

将带宽利用率、数据传输速度、误码率和信噪比归一化处理，计算通信通道质量评估系数，其表达式为：

式中，T为通信通道质量评估系数，a

设定通信通道质量评估系数临界阈值，将通信通道质量评估系数临界阈值标记为T

当通信通道质量评估系数大于等于通信通道质量评估系数临界阈值，通信通道质量较好，系统不生成信号。

带宽利用率：带宽利用率是指有效数据占总带宽的比例，通常以百分比表示；计算方法是将通过通信通道的有效数据量(单位为比特)除以该时间段内通过通信通道的总数据量(单位为比特)，再乘以100％；带宽利用率反映了通信通道的负载情况，带宽利用率过高会导致通道拥塞或者数据丢失，从而影响通信通道的通信质量，导致通道码号故障的发生。

其中，有效数据量是指通信通道中传输的数据中真正有效的数据量，即去除了传输过程中出现的冗余数据和错误数据后的数据量。

数据传输速度：数据传输速度是指通过通道传输的数据量与设定时间的比值，计算方法是，将设定时间内通过通信通道的有效数据量(单位为比特)除以设定时间(单位为秒)；数据传输速度越慢，意味着通信通道的通信质量变差，且可能发生通道码号故障。

信噪比：信噪比是指通信通道传输中，信号功率与噪声功率之比，信噪比衡量了信号与噪声的相对大小；信噪比越高，表示信号相对于噪声的比例越大，通信通道的通信质量越好。

误码率：误码率是指通信通道传输中，接收端在接收数据时出现的误码比例；误码率越低，表示通信通道传输的可靠性越高；反之，误码率越高，会导致通信通道传输出现错误，出现通道码号故障。

信噪比和误码率可以通过实际测量来获得。

对于信噪比的测量，使用软件无线电技术，通过软件对信号进行采样和处理来测量信噪比。

对于误码率的测量，可以通过通信通道发送已知的数据序列，并在接收端进行比较来计算误码率，在软件定义的无线电系统中进行实现。

在步骤S2中，用户环境信息包括CPU使用率、传输延迟、丢包率和节点距离。

用户环境信息反映了用户在机器人对话中的网络环境状态。

将CPU使用率、传输延迟、传输成功率和节点距离分别标记为Cu、Td、Tr、Nd。

将CPU使用率、传输延迟、传输成功率和节点距离归一化处理，计算用户环境评估系数，其表达式为：

式中，Y为用户环境评估系数，b

设定用户环境评估系数临界阈值，将用户环境评估系数临界阈值标记为Y

当用户环境评估系数大于等于用户环境评估系数临界阈值，系统不生成信号，不采取措施。

CPU使用率：CPU使用率是用户设备的CPU使用率，如果用户设备的CPU使用率过高，会导致对话机器人的响应速度变慢，容易出现卡顿和崩溃等现象。

传输延迟：传输延迟指数据包从发送端到接收端的传输延迟时间；计算方式可以通过采集数据包的发送时间和接收时间来计算延迟时间；传输延迟越长，对话机器人的响应速度就会越慢，容易出现卡顿和连接断开等现象。

传输成功率：传输成功率是指在通信通道传输中成功传输数据包的比例，传输成功率与丢包率相反，传输成功率越高，表示网络传输的可靠性越好。

节点距离：节点距离指对话机器人和用户设备之间的物理距离，通过定位服务、IP地址等方式来确定节点之间的距离；节点距离越大，通信通道的质量就越差，容易导致数据传输的不稳定和通道码号故障的发生。

在步骤S3中，为了对通道码号的状况进行预警，及时发现通道码号故障情况，通过通信通道质量评估系数和用户环境评估系数对通道码号故障进行预警。

计算通道码号故障评估系数，其表达式为：

式中，G为通道码号故障评估系数，α、β分别为通信通道质量评估系数与通信通道质量评估系数临界阈值比值、用户环境评估系数与用户环境评估系数临界阈值比值的预设比例系数，其中α＞β＞0，α+β＝2.236。

通道码号故障评估系数越小，代表通道码号故障出现的可能性越大，为了更好地对通道码号故障进行预警，为了对话内容的不丢失，设定通道码号故障评估系数临界阈值，通过通道码号故障评估系数和通道码号故障评估系数临界阈值的比较对通道码号故障进行预警。

当通道码号故障评估系数小于通道码号故障评估系数临界阈值，系统生成预警信号，此时通道码号故障可能性较高，可能产生用户无法连接对话机器人系统、通话窗口内容丢失和通话质量下降的问题；根据系统生成预警信号，暂停对话内容的上传，并且监测本地设备储存空间，若本地设备储存空间大于对话内容所占储存空间，将对话内容缓存到本地设备中，等待通道码号恢复正常后，再将缓存的对话内容上传到对话机器人系统中；将对话内容缓存到本地设备中可以节约对话机器人系统的内存资源。

若本地设备储存空间小于等于对话内容所占储存空间，将对话内容直接上传到对话机器人系统中，等待通道码号恢复正常后，从对话机器人系统调出对话内容。

当通道码号故障评估系数大于等于通道码号故障评估系数临界阈值，系统不生成预警信号，无需采取措施。

通过对通道码号故障进行预警，可以有效地降低对话机器人使用过程中对话内容丢失的风险，并且减少对话机器人系统的内存资源占用，提高系统的稳定性和可靠性。

值得注意的是，本发明提到的“系统”为“机器人对话系统”。

实施例2

本发明实施例2与实施例1的区别在于，本实施例是对一种对话机器人实现系统进行介绍。

图2给出了本发明一种对话机器人实现系统的结构示意图，其包括处理器以及与处理器通讯连接的数据采集模块、数据分析模块、预警提示模块以及数据存储模块。

处理器可以用于处理来自一种对话机器人实现系统的至少一个组件或外部数据源(如云数据中心)的数据和/或信息。在一些实施例中，处理器可以是本地或远程的。例如，处理器可以通过网络从数据存储设备、终端设备和/或数据采集设备中访问信息和/或数据。又例如，处理器可以直接连接到数据存储设备、终端设备和/或数据采集设备，以访问信息和/或数据。在一些实施例中，处理器可以在云平台上实现。例如，云平台可以包括私有云、公共云、混合云、社区云、分布式云、云间云、多云等或其任意组合。

数据采集模块用于采集通信通道质量信息和用户环境信息，将获取到的信息发送至数据分析模块进行分析处理，并将获取到的信息发送至数据存储模块进行存储。

数据分析模块接收到数据采集模块发送的信息后，通过处理器调用数据存储模块内部存储的数据对通道码号故障情况进行分析处理，得到通道码号故障评估系数，并将通道码号故障评估系数发送至预警提示模块。

预警提示模块根据接收的通道码号故障评估系数，设定通道码号故障评估系数临界阈值，在通道码号故障评估系数小于通道码号故障评估系数临界阈值时生成预警信号。

数据存储模块用于存储机器人对话系统的历史监测数据。

上述公式均是去量纲取其数值计算，公式是由采集大量数据进行软件模拟得到最近真实情况的一个公式，公式中的预设参数以及阈值选取由本领域的技术人员根据实际情况进行设置。

上述实施例，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或其他任意组合来实现。当使用软件实现时，上述实施例可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令或计算机程序。在计算机上加载或执行所述计算机指令或计算机程序时，全部或部分地产生按照本申请实施例所述的流程或功能。所述计算机可以为通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集合的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，DVD)、或者半导体介质。半导体介质可以是固态硬盘。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，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来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申请的范围。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统、装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统、装置和方法，可以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，所述单元的划分，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，机械或其它的形式。

所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。

另外，在本申请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。

所述功能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介质中。基于这样的理解，本申请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介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(read-on ly memory，ROM)、随机存取存储器(random access memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

最后：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。