本发明涉及人机交互的聊天机器人
技术领域：
，具体是一种基于人机交互的产品识别分类方法及聊天机器人。
背景技术：
：在某些场景下，例如电商购物平台，用户往往记得某一产品但并不清楚其产品类别，从而无法快速找到该产品的购买链接，导致购买失败。对于这样的情况，用户希望平台能够引导用户找到该产品所述类别，使得用户能够进行查看和购买。为此，电商购物平台需要通过与用户进行交互来判断出用户希望购买的产品的真实类别，即可通过聊天机器人与用户进行交互来对产品进行识别分类，聊天机器人可以是硬件终端的实体聊天机器人，也可以是虚拟的软件聊天机器人。现有的聊天机器人提供产品识别分类功能，其解决方案通常是把产品识别分类的功能综合到网站，用户通过访问特定的网址并且进行问题对答以分类产品，此解决方案受限于对应功能无法轻易综合到其他前端平台，对使用者的体验以及可传播性并没有带来很好的体验。并且与用户问答交互过程中，往往是由用户主动进行提问、网站(系统)对问题做出回答。这样的交互过程，由于用户对产品了解甚少，往往导致交互效率低下甚至产品识别类别失败。技术实现要素：针对现有技术的不足，本发明的目的之一提供一种基于人机交互的产品识别分类方法，其能够解决高效率完成人机交互过程中产品类别识别的问题；本发明的目的之二提供一种聊天机器人，其能够解决高效率完成人机交互过程中产品类别识别的问题。实现本发明的目的之一的技术方案为：一种基于人机交互的产品识别分类方法，包括如下步骤：步骤1：加载配置文件，配置文件内配置有产品分类关系的数据库；步骤2：从配置文件中的数据库中加载第一个问题以及该问题对应的若干答案选项并发送给用户，接收用户返回的答案选项；步骤3：继续向用户发送下一个问题及对应的答案选项，直至当前用户返回的答案未有对应的下一个问题，根据用户返回的所有答案依据产品分类关系与数据库中的产品类别进行匹配，若能够匹配到产品分类信息，则告知用户找到合适产品类别，否则，告知用户无法找到合适产品类别。进一步地，所述步骤3中，每次接收到用户对当前问题返回的唯一答案后，将答案与数据库中的同一个问题下的答案选项进行匹配，若匹配到相同，则查询该答案选项下是否有下一个问题，若有，则继续向用户发送下一个问题，并根据用户返回的所有答案依据产品分类关系与数据库中的产品类别进行匹配，若否，则直接根据现有返回的所有答案依据产品分类关系与数据库中的产品类别进行匹配。进一步地，在所述配置文件的数据库中，采用表格存储产品分类关系逻辑，其中，表格最上方一行的各个表格单元存储有一个问题，从第二行开始的第一列的各个表格单元对应存储了一个产品类别，在每一个产品类别右侧的各个表格单元存储有对应每一个问题的一个答案，同一列对应同一个问题的答案构成所述答案选项。进一步地，加载所述表格中的第一个问题，并向用户发送该问题和该问题所在列对应的答案选项，并从答案选项中返回一个答案，接收到用户返回的答案后，从该答案所在的行向右移动下一个表格单元，若下一个表格单元为非空单元，则从该列向上移动查找当前答案所在列的第一个问题，并向用户再次发送查找到的问题和对应的答案选项，直至查找到答案向右移动的表格单元为空或不存在表格单元，则将所有问题发送给用户并获得用户返回的所有答案。进一步地，在所述步骤1之后、步骤2之前，还包括：获得用户数据，根据用户数据预测出所述数据库中最短分类路径的问题，将最短分类路径的问题作为所述第一个问题。实现本发明的目的之二的技术方案为：一种聊天机器人，包括，存储器，用于存储程序指令；处理器，用于运行所述程序指令，以执行所述基于人机交互的产品识别分类方法的步骤。本发明的有益效果为：本发明通过动态加载问题-答案数据库，使得修改问题的答案或修改对话逻辑，只需要修改数据库中相应的数据即可，而不需要更改代码。同时采用表格存储数据，相比于以树的形式存储数据，占用存储空间更少，并且容易维护和修改，不需要额外的学习成本。附图说明图1为本发明的流程示意图；图2为聊天机器人的结构示意图。具体实施方案下面，结合附图以及具体实施方案，对本发明做进一步描述：如图1所示，一种基于人机交互的产品识别分类方法，包括如下步骤：步骤1：加载配置文件，配置文件内配置有产品分类关系的数据库。在实际使用时，当需要进行人机交互进行产品识别分类时，首先会通过调度器唤醒产品分类功能对象，然后对产品分类功能对象加载配置文件，配置文件中会储存着有关数据库接口等信息。根据配置文件的信息，产品分类关系则加载数据库到内存，数据库中储存着所有的问题-答案逻辑，之后的对话会全程根据数据库中的内容进行。在本步骤以及步骤2之前，也即在加载第一问题之前，会首先获得用户数据，用户数据通常包括用户所在位置(通常定位到地区(市)级别)、浏览记录、消费记录、购买业务记录、产品分类使用记录等信息，并将这些用户数据输入到调度器中。然后根据这些用户数据预测哪个问题可以通向最短的分类路径，能够通向最短的分类路径的问题作为第一个问题，也即得到步骤2中所述的第一个问题。其中，调度器内可以设置包括决策树、支持向量机、神经网络等模型，形成及其学习综合模型，从而将用户数据输入至学习综合模型中进行预测，得到哪个问题可以通向最短的分类路径。步骤2：从配置文件中的数据库中加载第一个问题以及该问题对应的若干答案选项，将第一问题及对应的答案选项发送给用户，并接收用户返回的唯一答案选项。对每一个产品识别分类功能的问题都有对应的多个答案选项，问题和答案选项预先存入数据库中，将多个答案选项发送给用户，用户从中选择一个具体答案后返回。在本步骤中，经过与用户多次对话回答后，可以收集到每一次从第一个问题开始至最后一个具体答案返回，可以收集到每一次对话的问题回答路径长度，并且将问题回答路径长度反馈至用户数据，从而形成反馈机制。通过反馈机制，可以不断更新和完善用户数据，从而能够更准确预测出第一个问题。短期而言，反馈机制会使得一个用户使用的时候分类路径更短；长期(比如一个星期一次)而言，该用户数据可以用来重新训练调度器中的机器学习模型，有助于(对所有用户来说)缩短产品分类问题路径长度。步骤3：查找是否还有下一个问题，若有则继续向用户发送问题及对应的答案选项，直至当前用户返回的答案未有对应的下一个问题，根据用户返回的所有答案依据产品分类关系与数据库中的产品类别进行匹配，若能够匹配到产品分类信息，也即根据用户返回的答案可确定产品类别，则告知用户找到合适产品类别和告知产品类别，否则，告知用户无法找到合适产品类别。本步骤中，每次接收到用户对当前问题返回的唯一答案后，将答案与数据库中的同一个问题下的答案选项进行匹配，若匹配到相同，则查询该答案选项下是否有下一个问题，若有，则继续向用户发送下一个问题，并根据用户返回的所有答案依据产品分类关系与数据库中的产品类别进行匹配，若否，则直接根据现有返回的所有答案依据产品分类关系与数据库中的产品类别进行匹配。参考表一，在配置文件的数据库中采用表格存储产品分类关系逻辑，其中，表格最上方一行的表格单元存储有若干问题，一个表格单元只允许存储一个问题，从第二行开始的第一列的表格单元对应存储了产品类别，一个表格单元只允许存储一个产品类别。在每一个产品类别右侧的表格单元存储有对应每一个问题的答案选项，每一个表格单元存储一个答案，多个答案组合构成一个问题的答案选项，也即同一列对应同一个问题的答案构成所述答案选项。通过此设置方式，可以使得每一个问题有多个答案选项，用户可以根据答案选项进行选择回答，当用户回答多个问题并选择对应答案后，则然后唯一对应到最左侧的一个产品类别。问题1问题2问题3产品类别1答案10答案20答案30产品类别2答案11答案21答案31产品类别3答案12答案22答案32产品类别4答案13答案23答案33问题4问题5产品类别5答案14答案24答案34答案40答案50产品类别6答案15答案25答案35答案41答案51产品类别7答案16答案26答案36答案42答案52……问题n产品类别8答案17答案27答案37答案43答案53答案n0产品类别9答案18答案28答案38答案44答案54答案n1产品类别10答案19答案29答案39答案45答案55答案n2表一从表一中，问题1有答案10-答案19共10个答案，此10个答案正好形成问题1的答案选项，同样的，问题2也有10个答案，并形成问题2的答案选项。系统首先会向用户发送问题1和问题1对应的答案选项，用户从中选择一个具体答案并返回，例如，选择答案11。系统接收到用户返回的答案后从该答案所在的行向右移动下一个表格单元，若下一个表格单元为非空单元，则从当前答案所在列向上移动查找第一个问题(此时为问题2)，并向用户再次发送查找到的问题，然后，用户继续从问题2所在列的答案选项中选出一个答案，然后继续查找，直至查找到答案向右移动的表格单元为空或不存在表格单元，则将所有问题发送给用户并获得用户返回的所有答案。当用户对问题1、问题2和问题选择的答案分别依次是答案10、答案20和30，并且由于问题3的右侧的表格单元为空，也即没有新的问题，则向用户告知产品类别是产品类别1，同样的，当用户对问题1-问题5选择的答案分别依次是答案14、答案24、答案34、答案40、答案50，并且由于问题5的右侧的表格单元为空，则向用户告知产品类别是产品类别5。其他的也类似进行判断，得到产品的所属类别。本实施例通过动态加载问题-答案数据库，使得修改问题的答案或修改对话逻辑(即问题次序)，只需要修改数据库中相应的数据即可，而不需要更改代码。同时采用表格存储数据，相比于以树的形式存储数据，占用存储空间更少，并且容易维护和修改，不需要额外的学习成本。如图2所示，本发明还涉及一种聊天机器人100，包括，存储器101，用于存储程序指令；处理器102，用于运行所述程序指令，以执行所述基于人机交互的产品识别分类方法的步骤。本说明书所公开的实施例只是对本发明单方面特征的一个例证，本发明的保护范围不限于此实施例，其他任何功能等效的实施例均落入本发明的保护范围内。对于本领域的技术人员来说，可根据以上描述的技术方案以及构思，做出其它各种相应的改变以及变形，而所有的这些改变以及变形都应该属于本发明权利要求的保护范围之内。当前第1页1 2 3
技术特征：1.一种基于人机交互的产品识别分类方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1：加载配置文件，配置文件内配置有产品分类关系的数据库；
步骤2：从配置文件中的数据库中加载第一个问题以及该问题对应的若干答案选项并发送给用户，接收用户返回的答案选项；
步骤3：继续向用户发送下一个问题及对应的答案选项，直至当前用户返回的答案未有对应的下一个问题，
根据用户返回的所有答案依据产品分类关系与数据库中的产品类别进行匹配，若能够匹配到产品分类信息，则告知用户找到合适产品类别，否则，告知用户无法找到合适产品类别。
2.根据权利要求1所述的基于人机交互的产品识别分类方法，其特征在于，所述步骤3中，每次接收到用户对当前问题返回的唯一答案后，将答案与数据库中的同一个问题下的答案选项进行匹配，若匹配到相同，则查询该答案选项下是否有下一个问题，若有，则继续向用户发送下一个问题，并根据用户返回的所有答案依据产品分类关系与数据库中的产品类别进行匹配，
若否，则直接根据现有返回的所有答案依据产品分类关系与数据库中的产品类别进行匹配。
3.根据权利要求1所述的基于人机交互的产品识别分类方法，其特征在于，在所述配置文件的数据库中，采用表格存储产品分类关系逻辑，其中，表格最上方一行的各个表格单元存储有一个问题，从第二行开始的第一列的各个表格单元对应存储了一个产品类别，在每一个产品类别右侧的各个表格单元存储有对应每一个问题的一个答案，同一列对应同一个问题的答案构成所述答案选项。
4.根据权利要求3所述的基于人机交互的产品识别分类方法，其特征在于，加载所述表格中的第一个问题，并向用户发送该问题和该问题所在列对应的答案选项，并从答案选项中返回一个答案，
接收到用户返回的答案后，从该答案所在的行向右移动下一个表格单元，若下一个表格单元为非空单元，则从该列向上移动查找当前答案所在列的第一个问题，并向用户再次发送查找到的问题和对应的答案选项，直至查找到答案向右移动的表格单元为空或不存在表格单元，则将所有问题发送给用户并获得用户返回的所有答案。
5.根据权利要求1所述的基于人机交互的产品识别分类方法，其特征在于，在所述步骤1之后、步骤2之前，还包括：
获得用户数据，根据用户数据预测出所述数据库中最短分类路径的问题，将最短分类路径的问题作为所述第一个问题。
6.一种聊天机器人，其特征在于，包括，
存储器，用于存储程序指令；
处理器，用于运行所述程序指令，以执行如权利要求1-5任一项所述基于人机交互的产品识别分类方法的步骤。
技术总结本发明涉及一种基于人机交互的产品识别分类方法及聊天机器人，所述方法包括如下步骤：步骤1：加载配置有产品分类关系的数据库的配置文件；步骤2：加载第一个问题以及该问题对应的若干答案选项并发送给用户，接收用户返回的答案；步骤3：继续向用户发送下一个问题及对应的答案选项，直至当前用户返回的答案未有对应的下一个问题，根据用户返回的所有答案依据产品分类关系与数据库中的产品类别进行匹配。本发明形无需通过服务器进行监听协商，满足更多应用场景需求。本发明修改问题只需修改相应的数据而无需更改代码，占用存储空间更少，并且容易维护和修改，不需要额外的学习成本。
技术研发人员：孟竹;邓祺康
受保护的技术使用者：普瑞纯证医疗科技(广州)有限公司
技术研发日：2021.05.31
技术公布日：2021.08.03
