本發(fā)明涉及智能電視，尤其涉及一種語音交互方法、裝置和終端。

背景技術：

隨著語音識別技術的發(fā)展和應用，語音識別應用在了各類終端和設備上，使用自然語言進行人機交互已經(jīng)成為智能化設備的明顯標志。隨著自然語言交互的應用，對于語音識別的效果的要求也越來越高。

現(xiàn)有技術中，用戶在終端上輸入了語音之后，終端可以對語音進行語音識別，進而終端將語音轉(zhuǎn)換為文字之后，為用戶提供與語音對應的服務和顯示效果。

然而現(xiàn)有技術中，語音識別的過程受到了方言、環(huán)境噪音等多方面的影響，用戶輸入的語音并不完整，終端無法根據(jù)不完整的語音為用戶提供相應的服務，進而影響了采用自然語言進行人機交互的效果，降低了用戶體驗。

技術實現(xiàn)要素：

本發(fā)明提供一種語音交互方法、裝置和終端，用以解決現(xiàn)有技術中終端無法根據(jù)不完整的語音為用戶提供相應的服務，進而影響了采用自然語言進行人機交互的效果，降低了用戶體驗的問題。

本發(fā)明的一方面是提供一種語音交互方法，包括：

將接收到的語音信息轉(zhuǎn)換為文本信息；

根據(jù)預設的垂直領域業(yè)務定位依賴關系庫，確定所述文本信息是否包括業(yè)務中心詞，其中，所述垂直領域業(yè)務定位依賴關系庫中包括各業(yè)務對應的業(yè)務中心詞；

確定所述文本信息不包括業(yè)務中心詞時，根據(jù)所述垂直領域業(yè)務定位依賴關系庫和預設的記憶知識庫，確定所述文本信息的關鍵詞對應的業(yè)務中心詞；

將所述文本信息的關鍵詞對應的業(yè)務中心詞補充到所述文本信息中，以確定補全后的文本信息。

本發(fā)明的另一方面是提供一種語音交互裝置，包括：

處理模塊，用于將接收到的語音信息轉(zhuǎn)換為文本信息；

確定模塊，用于根據(jù)預設的垂直領域業(yè)務定位依賴關系庫，確定所述文本信息是否包括業(yè)務中心詞，其中，所述垂直領域業(yè)務定位依賴關系庫中包括各業(yè)務對應的業(yè)務中心詞；

挖掘模塊，用于確定所述文本信息不包括業(yè)務中心詞時，根據(jù)所述垂直領域業(yè)務定位依賴關系庫和預設的記憶知識庫，確定所述文本信息的關鍵詞對應的業(yè)務中心詞；

補充模塊，用于將所述文本信息的關鍵詞對應的業(yè)務中心詞補充到所述文本信息中，以確定補全后的文本信息。

本發(fā)明的又一方面是提供一種終端，所述終端上設置有如上任一項所述的語音交互裝置。

本實施例的語音交互方法，根據(jù)垂直領域業(yè)務定位依賴關系庫確定文本信息是否缺失的業(yè)務中心詞，當確定文本信息缺少業(yè)務中心詞時，進而進行垂直領域業(yè)務定位依賴關系庫和上下文信息挖掘，基于上下文的分析結果確定文本信息缺失的業(yè)務中心詞，進而將該業(yè)務中心詞補充到該文本信息中。因此，本實施例的語音交互方法，可以將文本信息進行補全，使得終端可以根據(jù)補全后的文本信息為用戶提供相應的服務，提高了采用自然語言進行人機交互的效果，提升了用戶體驗；同時，可以結合采用自然語言進行人機交互過程中的上下文場景，進行文本信息的分析，找出文本信息中的缺失信息，進而補全該文本信息，可以準確的理解用戶的語音信息，避免了終端對于用戶語音信息的理解偏差和歧義。

附圖說明

圖1為本發(fā)明實施例一提供的語音交互方法的流程圖；

圖2為本發(fā)明實施例二提供的語音交互方法的流程圖；

圖3為本發(fā)明實施例三提供的語音交互方法的流程圖；

圖4為本發(fā)明實施例四提供的語音交互裝置的結構示意圖；

圖5為本發(fā)明實施例五提供的語音交互裝置的結構示意圖。

具體實施方式

為使本發(fā)明實施例的目的、技術方案和優(yōu)點更加清楚，下面將結合本發(fā)明實施例中的附圖，對本發(fā)明實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例是本發(fā)明一部分實施例，而不是全部的實施例?；诒景l(fā)明中的實施例，本領域普通技術人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發(fā)明保護的范圍。

在對本發(fā)明實施例進行詳細的解釋說明之前，先對本發(fā)明實施例的應用場景予以介紹。本發(fā)明實施例提供的語音交互方法應用于終端中，該終端至少配置有語音交互功能，可以通過該終端進行語音信息的輸入，采用自然語言進行人機交互。示例的，該終端可以為智能手機、智能電視、高清機頂盒、平板電腦、筆記本電腦、超級移動個人計算機(英文：Ultra-mobile Personal Computer，簡稱：UMPC)、上網(wǎng)本、個人數(shù)字助理(英文：Personal Digital Assistant，簡稱：PDA)等終端；同時，該終端內(nèi)配置的語音交互功能可以通過安裝在該終端內(nèi)的具有語音交互功能的應用軟件實現(xiàn)，比如語音助手等應用軟件。

本發(fā)明提供的方法應適應于各類操作系統(tǒng)，如適用于Windows系統(tǒng)、Android系統(tǒng)等等；示例的，本發(fā)明實施例提供的方法可以應用于具有Windows系統(tǒng)的平板電腦、筆記本電腦、超級移動個人計算機、上網(wǎng)本等終端，還可以應用于具有Android系統(tǒng)的智能手機、智能電視等終端。

本發(fā)明人提供的裝置、終端可以采用現(xiàn)有的操作系統(tǒng)的任意一種，例如可以采用Windows系統(tǒng)、安卓系統(tǒng)等等，本發(fā)明實施例對此不作限定。

圖1為本發(fā)明實施例一提供的語音交互方法的流程圖，如圖1所示，本實施例的方法，包括：

步驟101、將接收到的語音信息轉(zhuǎn)換為文本信息。

在本實施例中，具體的，用戶可以直接或間接在終端中輸入語音信息，從而終端接收到用戶輸入的語音信息，然后終端將語音信息轉(zhuǎn)化為文本信息。

舉例來說，用戶在終端中輸入語音信息“我想看電影”，終端可以接收并去檢測語音信息“我想看電影”，并將該語音信息轉(zhuǎn)換為文本信息。

步驟102、根據(jù)預設的垂直領域業(yè)務定位依賴關系庫，確定文本信息是否包括業(yè)務中心詞，其中，垂直領域業(yè)務定位依賴關系庫中包括各業(yè)務對應的業(yè)務中心詞。

其中，步驟102的具體實現(xiàn)方式為：

對文本信息進行分詞處理，確定文本信息的關鍵詞；

根據(jù)預設的垂直領域業(yè)務定位依賴關系庫，確定關鍵詞中是否包括業(yè)務中心詞，其中，垂直領域業(yè)務定位依賴關系庫中包括各業(yè)務對應的業(yè)務中心詞。

在本實施例中，具體的，對步驟101生成的文本信息進行分詞處理，進而去檢測文本信息，可以確定出文本信息的關鍵詞。然后，根據(jù)預設的垂直領域業(yè)務定位依賴關系庫，去確定文本信息的關鍵詞中是否包括業(yè)務中心詞。

具體來說，首先需要構建起一個垂直領域業(yè)務定位依賴關系庫，其中，垂直領域是相對水平領域而言的；在水平領域中通常包含大而全的通用信息，但是水平領域不能針對特定領域去提供具體信息；但是，垂直領域的注意力集中在某些特定的領域或某種特定的需求，進而提供有關這個領域或需求的全部深度信息和相關服務。垂直領域業(yè)務定位依賴關系庫的構建包含以下幾步：首先，創(chuàng)建包含所有支持業(yè)務的垂直領域業(yè)務數(shù)據(jù)庫，其中垂直領域業(yè)務數(shù)據(jù)庫所支持的業(yè)務為影視方面的業(yè)務、自然科學方面的業(yè)務、社會科學方面的業(yè)務等等；各類業(yè)務具有各自的多個業(yè)務中心詞，將各類業(yè)務的各業(yè)務中心詞以結構化形式存儲到垂直領域業(yè)務數(shù)據(jù)庫中，同時，各類業(yè)務具有多個關鍵詞，將關鍵詞也存儲到垂直領域業(yè)務數(shù)據(jù)庫中；對垂直領域業(yè)務數(shù)據(jù)庫中各關鍵詞以及各業(yè)務中心詞進行進一步的處理，從而將每一個關鍵詞與至少一個業(yè)務中心詞進行對應，進而建立起關鍵詞與業(yè)務中心詞之間的依賴關系。

在用戶向終端中輸入語音信息之后，終端可以將語音信息轉(zhuǎn)換為文本信息，然后對轉(zhuǎn)換后的文本信息進行分詞處理；接著，終端基于預設的垂直領域業(yè)務定位依賴關系庫，根據(jù)垂直領域業(yè)務定位依賴關系庫中包括的各關鍵詞，確定在文本信息中是否包含有垂直領域業(yè)務定位依賴關系庫中的關鍵詞。若終端確定在語音信息中包含有垂直領域業(yè)務定位依賴關系庫中的關鍵詞，接著就基于垂直領域業(yè)務定位依賴關系庫以及文本信息中的關鍵詞，根據(jù)垂直領域業(yè)務定位依賴關系庫中包括的各業(yè)務中心詞，確定文本信息中的關鍵詞中，是否具有業(yè)務中心詞，若具有，則終端可以確定當前的文本信息是完整的，若不具有，則終端可以確定當前的文本信息是不完整的，不足以定位當前語音所請求的業(yè)務的場景。若終端確定在文本信息中不包含有垂直領域業(yè)務定位依賴關系庫中的關鍵詞，則終端可以直接確定當前的文本信息是不完整的，不足以定位當前語音所請求的業(yè)務的場景。

舉例來說，關鍵詞為電影、電視劇、音樂、歌曲等等，同時這些也是業(yè)務中心詞，其他的關鍵詞為各業(yè)務中心詞下的具體實例的名稱，劉德華、梁朝偉、胡歌、周迅、孟京輝。

舉例來說，文本信息為“我想看劉德華的電影”，終端可以根據(jù)垂直領域業(yè)務定位依賴關系庫，確定在該文本信息中具有關鍵詞“劉德華”、“電影”；然后終端就可以確定關鍵詞“劉德華”、“電影”中是否具有業(yè)務中心詞，終端可以確定出具有業(yè)務中心詞“電影”，從而終端確定當前文本信息“我想看劉德華的電影”是完整的，可以確定出用戶想查詢電影。

再舉例來說，文本信息為“我想看劉德華的”，終端可以根據(jù)垂直領域業(yè)務定位依賴關系庫，確定在該文本信息中具有關鍵詞“劉德華”；然后終端就可以確定關鍵詞“劉德華”是否是業(yè)務中心詞，終端可以確定出具有關鍵詞“劉德華”不是業(yè)務中心詞，關鍵詞中不具有業(yè)務中心詞，從而終端確定當前文本信息“我想看劉德華的”是不完整的。

又舉例來說，用戶輸入文本信息“我想看”，終端可以根據(jù)垂直領域業(yè)務定位依賴關系庫，確定在該文本信息中具有不具有任意一個關鍵詞，只具有查詢關鍵詞“看”，從而終端可以直接確定當前文本信息“我想看”是不完整的。

從而可以通過構建垂直領域業(yè)務定位依賴關系庫，對用戶輸入的語音信息進行垂直搜索，能夠快速的定位出文本信息是否完整，進而能夠快速定位用戶的需求業(yè)務。

步驟103、確定文本信息不包括業(yè)務中心詞時，根據(jù)垂直領域業(yè)務定位依賴關系庫和預設的記憶知識庫，確定文本信息的關鍵詞對應的業(yè)務中心詞。

其中，步驟102提供了兩種具體實現(xiàn)方式：

步驟102的第一種具體實現(xiàn)方式為：確定文本信息不包括業(yè)務中心詞時，根據(jù)預設的垂直領域業(yè)務定位依賴關系庫以及文本信息中的關鍵詞，確定與文本信息中的關鍵詞對應的業(yè)務中心詞，其中，垂直領域業(yè)務定位依賴關系庫中還包括每一個關鍵詞與至少一個業(yè)務中心詞相對應的對應關系；

若與文本信息中的關鍵詞對應的業(yè)務中心詞的個數(shù)為一個，則確定業(yè)務中心詞為文本信息的關鍵詞對應的業(yè)務中心詞；

若與文本信息中的關鍵詞對應的業(yè)務中心詞的個數(shù)為至少兩個，則根據(jù)預設的記憶知識庫，確定業(yè)務中心詞中的一個為文本信息中的關鍵詞對應的業(yè)務中心詞，其中，記憶知識庫中存儲有預設時間段內(nèi)用戶輸入的各歷史語音查詢信息、以及與各歷史語音查詢信息對應的業(yè)務中心詞。

在實施例中，具體的，在終端確定文本信息不包括業(yè)務中心詞時，終端可以確定出文本信息是不完整的；終端確定在語音信息中具有關鍵詞，但是在關鍵詞中不具有業(yè)務中心詞；此時，終端可以根據(jù)垂直領域業(yè)務定位依賴關系庫以及文本信息中的關鍵詞，去確定出與文本信息中的關鍵詞對應的業(yè)務中心詞，具體的，由于在垂直領域業(yè)務定位依賴關系庫中存儲了每一個關鍵詞與至少一個業(yè)務中心詞的對應關系，終端可以基于垂直領域業(yè)務定位依賴關系庫，去查詢出文本信息中的關鍵詞與那些業(yè)務中心詞相對應，進而確定出與文本信息中的關鍵詞對應的業(yè)務中心詞。

如果終端確定出與文本信息中的關鍵詞對應的業(yè)務中心詞的個數(shù)為一個，那么當前確定出的業(yè)務中心詞，就是與文本信息中的關鍵詞對應的業(yè)務中心詞，即將與文本信息中的關鍵詞對應的業(yè)務中心詞作為待補充信息。

舉例來說，用戶在終端中輸入語音信息“我想看李小龍的”，將該語音信息轉(zhuǎn)換為文本信息“我想看李小龍的”，終端可以基于垂直領域業(yè)務定位依賴關系庫確定文本信息中具有關鍵詞“李小龍”，然后終端確定關鍵詞“李小龍”不是業(yè)務中心詞；然后終端可以基于垂直領域業(yè)務定位依賴關系庫中的關鍵詞與至少一個業(yè)務中心詞的對應關系，確定出與關鍵詞“李小龍”對應的業(yè)務中心詞“電影”；此時終端可以確定與關鍵詞“李小龍”對應的業(yè)務中心詞只有一個，為業(yè)務中心詞“電影”；從而，終端可以將該業(yè)務中心詞“電影”，作為與關鍵詞“李小龍”對應的業(yè)務中心詞。

如果終端確定出與文本信息中的關鍵詞對應的業(yè)務中心詞的個數(shù)為至少兩個，此時由于預先構建起了一個記憶知識庫，在記憶知識庫中存儲有預設時間段內(nèi)用戶輸入的各歷史語音查詢信息、以及與各歷史語音查詢信息對應的業(yè)務中心詞，從而終端可以根據(jù)該記憶知識庫，去挖掘出與文本信息對應的業(yè)務中心詞；然后終端就可以將與文本信息對應的業(yè)務中心詞，作為待補充信息。具體的，此時在記憶知識庫中存儲有用戶之前輸入的各歷史語音查詢信息以及查詢結果這些上文信息業(yè)務請求的分析結果，即在記憶知識庫中具有用戶輸入的各歷史語音查詢信息、以及與各歷史語音查詢信息對應的業(yè)務中心詞；根據(jù)馬爾科夫模型可知，用戶的當前文本信息所表征的業(yè)務請求，僅與在當前文本信息之前的T個歷史語音查詢信息所表征的業(yè)務請求有關，而與前面的第T+1個歷史語音查詢信息所表征的業(yè)務請求無關，從而記憶知識庫可以每隔一段時間就進行清理，從而在記憶知識庫中存儲的是預設時間段內(nèi)用戶輸入的各歷史語音查詢信息、以及與各歷史語音查詢信息對應的業(yè)務中心詞，而歷史語音查詢信息的個數(shù)為T個，同時，各歷史語音查詢信息在記憶知識庫中已經(jīng)根據(jù)時間從近到遠的關系進行了排序和存儲；其中，預設時間段為當前時刻之前的預設時間長度，T為正整數(shù)，T的具體數(shù)值根據(jù)實際情況而設定，例如T可以選取終端所支持的業(yè)務類型的類型個數(shù)；從而終端可以在在記憶知識庫中，獲取出預設時間段內(nèi)的T個歷史語音查詢信息、以及與每一個歷史語音查詢信息對應的業(yè)務中心詞，其中，T個歷史語音查詢信息根據(jù)時間由近到遠的關系而排序；然后，終端就可以對T個歷史語音查詢信息進行加權處理，可以確定各歷史語音查詢信息的權重值分別為從而距離當前時間越近的歷史語音查詢信息的權重值的取值越大，距離當前時間越遠的歷史語音查詢信息的權重值的取值越小；并且，在與歷史語音查詢信息對應的業(yè)務中心詞為與文本信息中的關鍵詞對應的業(yè)務中心詞的時候，Weight＝2，而在與歷史語音查詢信息對應的業(yè)務中心詞不是與文本信息中的關鍵詞對應的業(yè)務中心詞的時候，Weight＝1，t∈[1,T]，t為正整數(shù)，從而提高與文本信息中的關鍵詞對應的業(yè)務中心詞的權重值，充分利用到根據(jù)垂直領域業(yè)務定位依賴關系庫而確定出的可能缺失的業(yè)務中心詞；然后，終端可以將業(yè)務中心詞相同的歷史語音查詢信息劃分為同一組，從而可以將各歷史語音查詢信息劃分為n組歷史語音查詢信息組合，其中n為整數(shù)；接著，終端可以將每一個歷史語音查詢信息組合中的各歷史語音查詢信息的權重值進行求和，具體的，終端分別統(tǒng)計出各歷史語音查詢信息組合的組合權重值其中，α_ij為第j組歷史語音查詢信息組合中的第i個歷史語音查詢信息的權重值，m為第j組歷史語音查詢信息組合中的歷史語音查詢信息的個數(shù)，i∈[1,m]，j∈[1,n]，i、m、j為正整數(shù)；然后，終端可以根據(jù)各歷史文本查詢信息組合對應的組合權重值，確定業(yè)務中心詞中的一個為文本信息中的關鍵詞對應的業(yè)務中心詞，具體來說，終端可以將各歷史語音查詢信息組合的組合權重值進行由大到小的排序，從而確定出組合權重值最大的歷史語音查詢信息組合；最后，終端就可以確定出與組合權重值最大的歷史語音查詢信息組合對應的業(yè)務中心詞，終端可以將與組合權重值最大的歷史語音查詢信息組合對應的業(yè)務中心詞，作為與文本信息對應的業(yè)務中心詞。

舉例來說，用戶在終端中輸入語音信息“我想看周迅的”，終端將語音信息轉(zhuǎn)換為文本信息“我想看周迅的”，終端可以基于垂直領域業(yè)務定位依賴關系庫確定文本信息中具有關鍵詞“周迅”，然后終端確定關鍵詞“周迅”不是業(yè)務中心詞；然后終端可以基于垂直領域業(yè)務定位依賴關系庫中的關鍵詞與至少一個業(yè)務中心詞的對應關系，確定出與關鍵詞“周迅”對應的業(yè)務中心詞“電影”、業(yè)務中心詞“電視劇”、業(yè)務中心詞“歌曲”；此時終端可以確定與關鍵詞“周迅”對應的業(yè)務中心詞有三個；從而，終端在記憶知識庫中確定出5個歷史語音查詢信息、以及與每一個歷史語音查詢信息對應的業(yè)務中心詞，根據(jù)時間由近到遠，分別為第一個歷史語音查詢信息“我想看周星馳的電影”、以及與第一個歷史語音查詢信息對應的業(yè)務中心詞“電影”，第二個歷史語音查詢信息“我想聽王菲的歌曲”、以及與第二個歷史語音查詢信息對應的業(yè)務中心詞“歌曲”，第三個歷史語音查詢信息“我想看胡歌的電視劇”、以及與第三個歷史語音查詢信息對應的業(yè)務中心詞“電視劇”，第四個歷史語音查詢信息“我想看岳云鵬的綜藝”、以及與第四個歷史語音查詢信息對應的業(yè)務中心詞“綜藝”，第五個歷史語音查詢信息“我想看楊穎的綜藝”、以及與第五個歷史語音查詢信息對應的業(yè)務中心詞“綜藝”；然后，終端可以確定第一個歷史語音查詢信息的權重值為第二個歷史語音查詢信息的權重值為第三個歷史語音查詢信息的權重值為第四個歷史語音查詢信息的權重值為第五個歷史語音查詢信息的權重值為終端將業(yè)務中心詞相同的歷史語音查詢信息劃分為同一組，得到第一組歷史語音查詢信息組合，第一組歷史語音查詢信息組合中包括第一個歷史語音查詢信息，第二組歷史語音查詢信息組合，第二組歷史語音查詢信息組合中包括第二個歷史語音查詢信息，第三組歷史語音查詢信息組合，第三組歷史語音查詢信息組合中包括第三個歷史語音查詢信息，第四組歷史語音查詢信息組合，第四組歷史語音查詢信息組合中包括第四個歷史語音查詢信息和第五個歷史語音查詢信息；然后就可以計算出第一組歷史語音查詢信息組合的組合權重值A_com1＝2，第二組歷史語音查詢信息組合的組合權重值A_com2＝1，第三組歷史語音查詢信息組合的組合權重值第四組歷史語音查詢信息組合的組合權重值從而終端可以確定出組合權重值最大的歷史語音查詢信息組合為第一組歷史語音查詢信息組合，而第一組歷史語音查詢信息組合的業(yè)務中心詞為“電影”，終端可以確定出與文本信息對應的業(yè)務中心詞為“電影”。

步驟103的第二種具體實現(xiàn)方式為：對文本信息進行信息處理，以確定文本信息中的查詢關鍵詞；

根據(jù)記憶知識庫中查詢關鍵詞與業(yè)務中心詞的對應關系，確定與查詢關鍵詞對應的業(yè)務中心詞。

在本實施例中，具體的，在終端確定出當前文本信息不完整的時候，若此時終端確定的是在文本信息中的詞語沒有垂直領域業(yè)務定位依賴關系庫中的關鍵詞，終端可以對文本信息進行信息處理，從而確定出語音信息的查詢關鍵詞，查詢關鍵詞為一種查詢句式。

可以預先構建起一個預設的記憶知識庫，在記憶知識庫中存儲有查詢句式與業(yè)務中心詞的對應關系；從而在記憶知識庫中可以存儲一些用戶經(jīng)常使用的一些查詢句式與業(yè)務中心詞的對應關系，從而將查詢句式與業(yè)務場景進行了關聯(lián)；中可以根據(jù)各查詢句式與業(yè)務中心詞的對應關系，確定與文本信息的查詢關鍵詞對應的業(yè)務中心詞，進行當前業(yè)務場景的識別，從而判斷出當前用戶的業(yè)務需求；然后終端就可以將與文本信息的查詢關鍵詞對應的業(yè)務中心詞，作為待補充信息。

舉例來說，在記憶知識庫中存儲有查詢句式“我想看”、“我想聽”、“我想查”等等，其中，“我想看”與業(yè)務中心詞“電影”、“電視劇”相對應，“我想聽”與業(yè)務中心詞“歌曲”相對應，“我想查”與業(yè)務中心詞“百科”相對應；用戶輸入語音信息“我現(xiàn)在想聽”之后，終端可以根據(jù)垂直領域業(yè)務定位依賴關系庫確定語音信息“我現(xiàn)在想聽”中不具有業(yè)務中心詞；終端可以確定出當前文本信息的查詢關鍵詞為“我想聽”；從而終端根據(jù)記憶知識庫，可以確定與“我想聽”對應的業(yè)務中心詞為“歌曲”，進而將與“我想聽”對應的業(yè)務中心詞為“歌曲”，作為待補充信息。

步驟104、將文本信息的關鍵詞對應的業(yè)務中心詞補充到文本信息中，以確定補全后的文本信息。

在本實施例中，具體的，在確定出了文本信息的關鍵詞對應的業(yè)務中心詞之后，文本信息的關鍵詞對應的業(yè)務中心詞可以作為待補充信息，終端就可以將待補充信息補充到文本信息中，從而確定出補全后的文本信息。

舉例來說，確定出文本信息的關鍵詞對應的業(yè)務中心詞為“電視劇”，從而將業(yè)務中心詞“電視劇”補充到文本信息“我想看周迅的”中去，構成補全后的文本信息“我想看周迅的電視劇”。

再舉例來說，確定出文本信息的關鍵詞對應的業(yè)務中心詞為“歌曲”，從而將業(yè)務中心詞“歌曲”補充到文本信息“我想聽胡歌的”中去，構成補全后的文本信息“我想聽胡歌的歌曲”。

本實施例的語音交互方法，通過將接收到的語音信息轉(zhuǎn)換為文本信息，根據(jù)預設的垂直領域業(yè)務定位依賴關系庫，確定文本信息不包括業(yè)務中心詞時，根據(jù)垂直領域業(yè)務定位依賴關系庫和預設的記憶知識庫，確定文本信息的關鍵詞對應的業(yè)務中心詞，進而根據(jù)該業(yè)務中心詞補充到文本信息中。本實施例的語音交互方法，根據(jù)垂直領域業(yè)務定位依賴關系庫確定文本信息是否缺失的業(yè)務中心詞，當確定文本信息缺少業(yè)務中心詞時，進而進行垂直領域業(yè)務定位依賴關系庫和上下文信息挖掘，基于上下文的分析結果確定文本信息缺失的業(yè)務中心詞，進而將該業(yè)務中心詞補充到該文本信息中。因此，本實施例的語音交互方法，可以將文本信息進行補全，使得終端可以根據(jù)補全后的文本信息為用戶提供相應的服務，提高了采用自然語言進行人機交互的效果，提升了用戶體驗。同時，可以結合采用自然語言進行人機交互過程中的上下文場景和關聯(lián)場景，進行文本信息的分析，找出文本信息中的缺失信息，進而補全該文本信息，可以準確的理解用戶的語音信息，避免了終端對于用戶語音信息的理解偏差和歧義。

圖2為本發(fā)明實施例二提供的語音交互方法的流程圖，在實施例一的基礎上，如圖2所示，本實施例的方法，在步驟104之后，還包括：

步驟201、根據(jù)補全后的文本信息，確定與補全后的文本信息對應的交互結果，并顯示交互結果。

在本實施例中，具體的，在步驟104之后，終端在確定出了補全后的文本信息之后，終端就可以確定出與補全后的文本信息對應的交互結果，然后顯示該交互結果。

舉例來說，終端在確定出了補全后的文本信息“我想看周迅的電影”，終端就可以依據(jù)該補全后的文本信息進行查詢，確定用戶需要查看與關鍵詞“周迅”對應的電影業(yè)務，然后終端進行智能查詢之后，查詢到交互結果“風聲”、“云圖”、“畫皮”、“龍門飛甲”等等，終端可以在終端的界面上顯示出交互結果“風聲”、“云圖”、“畫皮”、“龍門飛甲”等等各方面的信息。

圖3為本發(fā)明實施例三提供的語音交互方法的流程圖，上述實施例的基礎上，如圖3所示，本實施例的方法，還包括：

步驟301、確定文本信息中包括業(yè)務中心詞時，確定與文本信息對應的交互結果，并顯示交互結果。

在本實施例中，具體的，終端基于垂直領域業(yè)務定位依賴關系庫，確定文本信息中的關鍵詞中具有業(yè)務中心詞，終端可以確定文本信息完整；從而終端可以直接查詢與文本信息對應的交互結果，然后去顯示該交互結果。

舉例來說，用戶輸入語音信息“我想看梁朝偉的電影”，終端將該語音信息轉(zhuǎn)換為文本信息“我想看梁朝偉的電影”，終端可以根據(jù)垂直領域業(yè)務定位依賴關系庫，確定在該文本信息中具有關鍵詞“梁朝偉”、“電影”；然后終端就可以確定關鍵詞“梁朝偉”、“電影”中是否具有業(yè)務中心詞，終端可以確定出具有業(yè)務中心詞“電影”，從而終端確定當前文本信息“我想看梁朝偉的電影”是完整的，可以確定出用戶想查詢電影；然后，終端就可以依據(jù)該文本信息進行查詢，確定用戶需要查看與關鍵詞“梁朝偉”對應的電影業(yè)務，然后終端進行智能查詢之后，查詢到交互結果“無間道”、“韓城攻略”、“2046”、“赤壁”等等，終端可以在終端的界面上顯示出交互結果“無間道”、“韓城攻略”、“2046”、“赤壁”等等各方面的信息。

圖4為本發(fā)明實施例四提供的語音交互裝置的結構示意圖，如圖4所示，本實施例提供的語音交互裝置，包括：

處理模塊41，用于將接收到的語音信息轉(zhuǎn)換為文本信息；

確定模塊42，用于根據(jù)預設的垂直領域業(yè)務定位依賴關系庫，確定文本信息是否包括業(yè)務中心詞，其中，垂直領域業(yè)務定位依賴關系庫中包括各業(yè)務對應的業(yè)務中心詞；

挖掘模塊43，用于確定文本信息不包括業(yè)務中心詞時，根據(jù)垂直領域業(yè)務定位依賴關系庫和預設的記憶知識庫，確定文本信息的關鍵詞對應的業(yè)務中心詞；

補充模塊44，用于將文本信息的關鍵詞對應的業(yè)務中心詞補充到文本信息中，以確定補全后的文本信息。

確定模塊42，具體用于：

對文本信息進行分詞處理，確定文本信息的關鍵詞；

根據(jù)預設的垂直領域業(yè)務定位依賴關系庫，確定關鍵詞中是否包括業(yè)務中心詞，其中，垂直領域業(yè)務定位依賴關系庫中包括各業(yè)務對應的業(yè)務中心詞。

挖掘模塊43，包括：

確定子模塊431，用于根據(jù)預設的垂直領域業(yè)務定位依賴關系庫以及文本信息中的關鍵詞，確定與文本信息中的關鍵詞對應的業(yè)務中心詞，其中，垂直領域業(yè)務定位依賴關系庫中還包括每一個關鍵詞與至少一個業(yè)務中心詞相對應的對應關系；

第一分析子模塊432，用于若與文本信息中的關鍵詞對應的業(yè)務中心詞的個數(shù)為一個，則確定業(yè)務中心詞為文本信息的關鍵詞對應的業(yè)務中心詞；

第二分析子模塊433，用于若與文本信息中的關鍵詞對應的業(yè)務中心詞的個數(shù)為至少兩個，則根據(jù)預設的記憶知識庫，確定業(yè)務中心詞中的一個為文本信息中的關鍵詞對應的業(yè)務中心詞，其中，記憶知識庫中存儲有預設時間段內(nèi)用戶輸入的各歷史語音查詢信息、以及與各歷史語音查詢信息對應的業(yè)務中心詞。

第二分析子模塊433，具體用于：

若與文本信息中的關鍵詞對應的業(yè)務中心詞的個數(shù)為至少兩個，則在記憶知識庫中，確定預設時間段內(nèi)的T個歷史文本查詢信息、以及與每一個歷史文本查詢信息對應的業(yè)務中心詞，其中，T個歷史文本查詢信息根據(jù)時間由近到遠的關系而排序，預設時間段為當前時刻之前的預設時間長度，T為正整數(shù)；

確定各歷史文本查詢信息的權重值分別為其中，在與歷史文本查詢信息對應的業(yè)務中心詞為與文本信息中的關鍵詞對應的業(yè)務中心詞時，Weight＝2，在與歷史文本查詢信息對應的業(yè)務中心詞不是與文本信息中的關鍵詞對應的業(yè)務中心詞時，Weight＝1，t∈[1,T]，t為正整數(shù)；

將業(yè)務中心詞相同的歷史文本查詢信息劃分為同一組，以將各歷史文本查詢信息劃分為n組歷史文本查詢信息組合，其中n為整數(shù)；

根據(jù)各歷史文本查詢信息的權重值，分別統(tǒng)計各歷史文本查詢信息組合的組合權重值其中，α_ij為第j組歷史文本查詢信息組合中的第i個歷史文本查詢信息的權重值，m為第j組歷史文本查詢信息組合中的歷史文本查詢信息的個數(shù)，i∈[1,m]，j∈[1,n]，i、m、j為正整數(shù)；

根據(jù)各歷史文本查詢信息組合對應的組合權重值，確定業(yè)務中心詞中的一個為文本信息中的關鍵詞對應的業(yè)務中心詞。

或者，挖掘模塊43，具體用于：

對文本信息進行信息處理，以確定文本信息中的查詢關鍵詞；

根據(jù)記憶知識庫中查詢關鍵詞與業(yè)務中心詞的對應關系，確定與查詢關鍵詞對應的業(yè)務中心詞。

本實施例的語音交互裝置可執(zhí)行本發(fā)明實施例一提供的語音交互方法，其實現(xiàn)原理相類似，此處不再贅述。

本實施例的語音交互裝置，通過將接收到的語音信息轉(zhuǎn)換為文本信息，根據(jù)預設的垂直領域業(yè)務定位依賴關系庫，確定文本信息不包括業(yè)務中心詞時，根據(jù)垂直領域業(yè)務定位依賴關系庫和預設的記憶知識庫，確定文本信息的關鍵詞對應的業(yè)務中心詞，進而根據(jù)該業(yè)務中心詞補充到文本信息中。本實施例的語音交互方法，根據(jù)垂直領域業(yè)務定位依賴關系庫確定文本信息是否缺失的業(yè)務中心詞，當確定文本信息缺少業(yè)務中心詞時，進而進行垂直領域業(yè)務定位依賴關系庫和上下文信息挖掘，基于上下文的分析結果確定文本信息缺失的業(yè)務中心詞，進而將該業(yè)務中心詞補充到該文本信息中。因此，本實施例的語音交互方法，可以將文本信息進行補全，使得終端可以根據(jù)補全后的文本信息為用戶提供相應的服務，提高了采用自然語言進行人機交互的效果，提升了用戶體驗。同時，可以結合采用自然語言進行人機交互過程中的上下文場景和關聯(lián)場景，進行文本信息的分析，找出文本信息中的缺失信息，進而補全該文本信息，可以準確的理解用戶的語音信息，避免了終端對于用戶語音信息的理解偏差和歧義。

圖5為本發(fā)明實施例五提供的語音交互裝置的結構示意圖，在實施例四的基礎上，如圖5所示，本實施例提供的語音交互裝置，還包括：

顯示模塊51，用于在補充模塊44將文本信息的關鍵詞對應的業(yè)務中心詞補充到文本信息中，確定補全后的文本信息，并根據(jù)補全后的文本信息確定與補全后的文本信息對應的交互結果時，顯示交互結果。

本實施例的語音交互裝置可執(zhí)行本發(fā)明實施例二提供的語音交互方法，其實現(xiàn)原理相類似，此處不再贅述。

本發(fā)明實施例六提供了一種終端，終端上設置有如上述實施例中提供的語音交互裝置。

在本實施例中，具體的，可以在終端上設置有如上述實施例中提供的語音交互裝置。

語音交互裝置的結構和原理，與上述實施例中提供的語音交互裝置的結構和原理相同，此處不再贅述。

本實施例的終端，通過將接收到的語音信息轉(zhuǎn)換為文本信息，根據(jù)預設的垂直領域業(yè)務定位依賴關系庫，確定文本信息不包括業(yè)務中心詞時，根據(jù)垂直領域業(yè)務定位依賴關系庫和預設的記憶知識庫，確定文本信息的關鍵詞對應的業(yè)務中心詞，進而根據(jù)該業(yè)務中心詞補充到文本信息中。本實施例的語音交互方法，根據(jù)垂直領域業(yè)務定位依賴關系庫確定文本信息是否缺失的業(yè)務中心詞，當確定文本信息缺少業(yè)務中心詞時，進而進行垂直領域業(yè)務定位依賴關系庫和上下文信息挖掘，基于上下文的分析結果確定文本信息缺失的業(yè)務中心詞，進而將該業(yè)務中心詞補充到該文本信息中。因此，本實施例的語音交互方法，可以將文本信息進行補全，使得終端可以根據(jù)補全后的文本信息為用戶提供相應的服務，提高了采用自然語言進行人機交互的效果，提升了用戶體驗。同時，可以結合采用自然語言進行人機交互過程中的上下文場景和關聯(lián)場景，進行文本信息的分析，找出文本信息中的缺失信息，進而補全該文本信息，可以準確的理解用戶的語音信息，避免了終端對于用戶語音信息的理解偏差和歧義。

本領域普通技術人員可以理解：實現(xiàn)上述各方法實施例的全部或部分步驟可以通過程序指令相關的硬件來完成。前述的程序可以存儲于一計算機可讀取存儲介質(zhì)中。該程序在執(zhí)行時，執(zhí)行包括上述各方法實施例的步驟；而前述的存儲介質(zhì)包括：ROM、RAM、磁碟或者光盤等各種可以存儲程序代碼的介質(zhì)。

最后應說明的是：以上實施例僅用以說明本發(fā)明的技術方案，而非對其限制；盡管參照前述實施例對本發(fā)明進行了詳細的說明，本領域的普通技術人員應當理解：其依然可以對前述各實施例所記載的技術方案進行修改，或者對其中部分技術特征進行等同替換；而這些修改或者替換，并不使相應技術方案的本質(zhì)脫離本發(fā)明各實施例技術方案的精神和范圍。