基于自然語言的社交方法及裝置與流程

本發明屬于人機交互技術領域，尤其涉及一種基于自然語言的社交方法及裝置。

背景技術：

人機交互(Human-Computer Interaction，HCI)技術是指通過計算機輸入、輸出設備，以有效的方式實現人與計算機對話的技術，它包括機器通過輸出或顯示設備給人提供大量有關信息及提示請示等，人通過輸入設備給機器輸入有關信息，回答問題及提示請示等。人機交互技術是計算機用戶界面設計中的重要內容之一。

目前已經有采用自然語言進行人機交互的應用，例如，蘋果公司的Siri，Siri可以針對用戶的提問給與對話式問答，有時候能讓人有種心有靈犀的驚喜，例如如果使用者說出或者輸入的內容中包括了“喝了點”、“家”這些字，Siri則會判斷為喝醉酒、要回家等等，并自動建議是否需要幫忙叫救護車。

然而，利用自然語言進行人機交互時，對話精準性相對較差，且僅能夠提供人與機器之間的交互，而無法滿足人們對人與人之間社交的需求。

技術實現要素：

本發明提供一種基于自然語言的社交方法及裝置，用以解決現有技術中人機交互系統無法滿足人與人之間社交的需求的問題。

本發明第一方面提供一種基于自然語言的社交方法，包括：

獲取第一用戶輸入的以自然語言形式表達的輸入信息；

識別所述輸入信息中包括的自然語言信息，確定所述自然語言信息中包括的第一關鍵詞；

將所述第一關鍵詞與已保存的用戶關鍵詞信息進行匹配，確定是否存在關鍵詞與所述第一關鍵詞匹配的第二用戶，所述用戶關鍵詞信息中包括用戶及關鍵詞之間的對應關系；

若存在所述第二用戶，則建立所述第一用戶與所述第二用戶之間的連接。

本發明第二方面提供一種基于人機交互的社交裝置，包括：

獲取模塊，用于獲取第一用戶輸入的以自然語言形式表達的輸入信息；

識別確定模塊，用于識別所述輸入信息中包括的自然語言信息，確定所述自然語言信息中包括的第一關鍵詞；

匹配模塊，用于將所述第一關鍵詞與已保存的用戶關鍵詞信息進行匹配，確定是否存在關鍵詞與所述第一關鍵詞匹配的第二用戶，所述用戶關鍵詞信息中包括用戶及關鍵詞之間的對應關系；

建立模塊，用于若存在所述第二用戶，則建立所述第一用戶與所述第二用戶之間的連接。

從上述本發明實施例可知，本發明通過在獲取到第一用戶輸入的以自然語言形式表達的輸入信息后，識別輸入信息中包括的自然語言信息，確定該自然語言信息中包括的第一關鍵詞，將該第一關鍵詞與已保存的用戶關鍵詞信息進行匹配，確定是否存在關鍵詞與第一關鍵詞匹配的第二用戶，且若存在第二用戶，則建立第一用戶與第二用戶之間的連接，使得第一用戶和第二用戶在使用人機交互系統時，還能夠通過關鍵詞匹配的方式與其他用戶進行連接，使得能夠有效的在人機交互系統內實現人與人的交互，例如社交化的問答，滿足用戶的使用需求。

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，對于本領域技術人員來講，在不付出創造性勞動性的前提下，還可以根據這些附圖獲得其他的附圖。

圖1為本發明第一實施例中基于自然語言的社交方法的實現流程示意圖；

圖2為本發明第一實施例中步驟104的細化步驟的實現流程示意圖；

圖3為本發明第二實施例中基于自然語言的社交方法的實現流程示意圖；

圖4為本發明第三實施例中基于自然語言的社交裝置的結構示意圖；

圖5為本發明第三實施例中建立模塊404模塊的結構示意圖；

圖6是本發明第四實施例中基于自然語言的社交裝置的結構示意圖。

具體實施方式

為使得本發明的發明目的、特征、優點能夠更加的明顯和易懂，下面將結合本發明實施例中的附圖，對本發明實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發明一部分實施例，而非全部實施例。基于本發明中的實施例，本領域技術人員在沒有做出創造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發明保護的范圍。

請參閱圖1，圖1是本發明第一實施例中基于自然語言的社交方法的實現流程示意圖。主要包括以下步驟：

步驟101、獲取第一用戶輸入的以自然語言形式表達的輸入信息；

在本發明實施例中的基于自然語言的社交方法可以應用于基于自然語言的人機交互系統，比如問答系統、聊天機器人系統等等。其中，自然語言是符合人類自然說話形式的語言，例如“我有點餓了”，“我想聽一首開心的歌”等等。

在本發明實施例中，用戶在使用人機交互系統時，可以通過系統提供的輸入設備實現信息輸入，且輸入的是以自然語言形式表達的輸入信息，例如，若該人機交互系統是Siri，則可以通過語音輸入的方式輸入信息，若該人機交互系統是聊天機器人，則可以通過信息輸入界面輸入信息。

在本發明實施例中，基于自然語言的社交裝置(以下簡稱社交裝置)將獲取第一用戶輸入的以自然語言形式表達的輸入信息，其中，該輸入信息可以是語音信息，也可以是文本信息。

步驟102、識別輸入信息中包括的自然語言信息，確定自然語言信息中包括的第一關鍵詞；

在本發明實施例中，社交裝置在接收到第一用戶的輸入信息之后，將識別該輸入信息中包括的自然語音信息，例如，該自然語言信息可以是“我現在離家多遠”，其中，在輸入信息是文本信息時，可以直接通過語義識別的方式確定輸入信息中包括的自然語言信息，在輸入信息是語音信息時，需要先對該語音信息進行識別，確定該語音信息的文本信息，并基于該文本信息進行語義識別確定輸入的信息中包括的自然語音信息。

且社交裝置在識別輸入信息中包括的自然語言信息之后，將確定該自然語言信息中包括的第一關鍵詞，該第一關鍵詞中包括至少一個關鍵詞，具體的，社交裝置可以基于預先設置的分詞策略對該自然語言信息進行分詞處理，并基于語義或者詞類進行關鍵詞篩選，以得到自然語言信息中包括的第一關鍵詞，例如：若自然語言信息是“從國貿大廈到世界之窗的距離是多少呢”，對該自然語言信息進行分詞處理，可以得到以下詞：從、國貿大廈、到、世界之窗、的、距離、是、多少、呢，并對分詞處理后得到的詞進行關鍵詞篩選，確定關鍵詞包括：國貿大廈、世界之窗、距離、多少。

步驟103、將第一關鍵詞與已保存的用戶關鍵詞信息進行匹配，確定是否存在關鍵詞與第一關鍵詞匹配的第二用戶，用戶關鍵詞信息中包括用戶及關鍵詞之間的對應關系；

在本發明實施例中，社交裝置中包括用戶關鍵詞信息，且該用戶關鍵詞信息中包括使用該社交裝置的用戶與該用戶輸入的關鍵詞之間的對應關系。其中，用戶每次在使用社交裝置進行提問或聊天時，社交裝置都將基于用戶提問或者聊天的內容且通過機器學習的方式完善用戶關鍵詞信息，使得用戶關鍵詞信息中某一個用戶對應的關鍵詞更加貼近該用戶的生活，便于更好的為用戶提供各種服務。

需要說明的是，用戶關鍵詞信息中保存關鍵詞是以屬于同一個自然語言信息為單位進行保存的，即在保存識別到的自然語言信息中的關鍵詞時，將在用戶關鍵詞信息中，查找該用戶是否已有一條記錄，其中，該條記錄中包括上述自然語言信息中的所有關鍵詞，若是，則放棄對上述自然語言信息中所有關鍵詞的存儲，且對已保存的記錄的次數加1，以避免重復存儲，造成存儲空間浪費。例如：用戶A的一條自然語言信息中關鍵詞包括：國貿大廈、世界之窗、距離，且在用戶關鍵詞信息中用戶A對應的關鍵詞中已經保存了一條記錄，該記錄中的關鍵詞包括：上午、打車、國貿大廈、世界之窗、距離，則該條記錄中已經包括了上述自然語言信息中所有關鍵詞，則不需要對上述自然語言信息中的所有關鍵詞進行存儲，只需要將上述記錄的次數加1，以表示用戶輸入該條記錄中的關鍵詞的頻繁程度。且基于該種保存方式，可以實現對用戶詢問過的內容的搜索，搜索精度更細。

或者，用戶關鍵詞信息中是以關鍵詞為單位進行保存的，例如，對于用戶A的一條自然語言信息中關鍵詞包括：國貿大廈、世界之窗、距離，將依次在該用戶A已保存的關鍵詞中進行查找，若在已保存的用戶A的關鍵詞中已經包括國貿大廈，則將該國貿大廈出現的次數加1，且并不重復保存，若在已保存的用戶A的關鍵詞中未包括世界之窗，則將該世界之窗保存至用戶A的關鍵詞中，并設置出現的次數為1。通過上述保存方式，可以確定每一個用戶經常使用到的關鍵詞。

在本發明實施例中，社交裝置在識別第一用戶輸入的輸入信息中的自然語言信息，且確定該自然語言信息包括的第一關鍵詞之后，將該第一關鍵詞與已保存的用戶關鍵詞信息進行匹配，確定在該用戶關鍵詞信息中是否存在關鍵詞與第一關鍵詞匹配的第二用戶，具體的：依次查找每一個用戶對應的關鍵詞列表，若存在第二用戶，該第二用戶的關鍵詞中包括所述第一關鍵詞，則確定該第二用戶是與第一關鍵詞匹配的用戶。其中，第二用戶可以是至少一個用戶。

其中，若用戶關鍵詞信息中是以自然語言信息為單位保存關鍵詞的，則匹配的第二用戶是指第二用戶的記錄中存在包括第一關鍵詞的記錄，若用戶關鍵詞信息中是以關鍵詞為單位保存關鍵詞的，則匹配的第二用戶是指第二用戶的所有關鍵詞中包括第一關鍵詞。

步驟104、若存在第二用戶，則建立第一用戶與第二用戶之間的連接。

在本發明實施例中，若存在第二用戶，則建立第一用戶與第二用戶之間的連接，使得第一用戶與第二用戶能夠在人機交互系統內基于該連接實現人與人之間的交互。

需要說明的是，在建立第一用戶與第二用戶之間的連接之前，考慮到用戶使用人與人交互功能的個人意愿，可以在檢測到存在第二用戶時，給用戶發送提醒，在用戶確定需要進行連接時才建立第一用戶與第二用戶之間的連接。

在本發明實施例中，社交裝置在接收第一用戶輸入的以自然語言形式表達的輸入信息之后，將識別該輸入信息中包括的自然語言信息，并確定該自然語言信息中包括的第一關鍵詞，且將該第一關鍵詞與已保存的用戶關鍵詞信息進行匹配，確定是否存在關鍵詞與第一關鍵詞匹配的第二用戶，若存在第二用戶，則建立第一用戶與第二用戶之間的連接，使得第一用戶與第二用戶能夠在人機交互系統內基于該連接實現人與人之間的交互，滿足用戶在使用人機交互系統時更多的使用需求。

請參閱圖2，圖2為本發明第一實施例中步驟104的細化步驟的實現流程示意圖，上述步驟104的細化步驟包括：

步驟201、若存在第二用戶，則向第二用戶所在的社交裝置發送連接請求；

步驟202、若接收到第二用戶所在的社交裝置反饋的確認連接響應，則建立第一用戶所在的社交裝置與第二用戶所在的社交裝置之間的連接。

在本發明實施例中，社交裝置在確定存在關鍵詞與第一關鍵詞匹配的第二用戶之后，將向該第二用戶所在的社交裝置發送連接請求，該連接請求中包括該第一用戶的賬號，第二用戶所在的社交裝置在接收到該連接請求之后，將提示第二用戶是否接收第一用戶的連接請求，若第二用戶確認接受第一用戶的連接請求，則第二用戶所在的社交裝置將生成確認連接響應，并向第一用戶所在的社交裝置(即社交裝置)反饋該確認連接響應，社交裝置在接收到該確認連接響應之后，建立第一用戶所在的社交裝置與第二用戶所在的社交裝置之間的連接。

其中，該連接可以是賬號與賬號之間的連接，且在連接建立之后，社交裝置可以將第二用戶的賬號添加至第一用戶的好友列表中，且第二用戶所在的社交裝置也將該第一用戶的賬號添加至第二用戶的好友列表中，使得第一用戶與第二用戶互為好友，且能夠基于該好友關系進行社交，方便用戶在使用人機交互系統時使用人與人交互的功能。

基于圖1所示第一實施例，在本發明第二實施例中，圖1所示第一實施例中的基于自然語言的社交方法還包括以下步驟301或者步驟302：

步驟301、若用戶關鍵詞信息中包括第一用戶的列表項，則將第一關鍵詞添加至第一用戶的列表項中；

步驟302、若用戶關鍵詞信息中未包括第一用戶的列表項，則在關鍵詞列表中新建第一用戶的列表項，并將第一用戶與第一關鍵詞之間的對應關系添加至新建的第一用戶的列表項中。

在本發明實施例中，在建立第一用戶與第二用戶之間的連接之后，社交裝置將查找用戶關鍵詞信息，以確定該用戶關鍵詞信息中是否包括第一用戶的列表項，該第一用戶的列表項包括第一用戶與第一用戶的關鍵詞之間的對應關系，且若用戶關鍵詞信息中包括第一用戶的列表項，則社交裝置將該第一關鍵詞添加至第一用戶的列表項中，即將該第一關鍵詞添加至于第一用戶對應的關鍵詞中，具體的按照圖1所示第一實施例中關鍵詞的保存方式進行添加。若用戶關鍵詞信息項中未包括第一用戶的列表項，則在關鍵詞列表中新建第一用戶的列表項，并將第一用戶與第一關鍵詞之間的對應關系添加至新建的第一用戶的列表項中，通過上述方式，能夠有效的實現用戶關鍵詞的更新，以使得保存的關鍵詞能夠更貼近用戶的生活及用戶的習慣，以便更好為用戶提供人與人交互的功能。

優選的，在本發明實施例中，用戶在使用具有人與人交互功能的社交裝置時，還可以使用該社交裝置的好友推薦功能，具體的，包括以下步驟：

若檢測到第一用戶的好友推薦請求，則將用戶關鍵詞信息中第一用戶對應的所有關鍵詞與用戶關鍵詞信息中其他用戶的關鍵詞進行匹配；

若存在關鍵詞與第一用戶對應的所有關鍵詞匹配的用戶，則將匹配的用戶推薦給第一用戶。

在本發明實施例中，社交裝置具備好友推薦功能，第一用戶在點擊該好友推薦功能的按鈕之后，社交裝置將檢測到第一用戶的好友推薦請求，且將用戶關鍵詞信息中第一用戶對應的所有關鍵詞與用戶關鍵詞信息中其他用戶的關鍵詞進行匹配，若存在關鍵詞與第一用戶對應的所有關鍵詞匹配的用戶，則將該匹配的用戶推薦給第一用戶，在此，可以基于關鍵詞的匹配程度向第一用戶推薦好友，且優先推薦關鍵詞匹配程度高的用戶，通過此種方式，能夠有效的實現基于用戶關鍵詞信息的好友推薦，使得能夠為用戶推薦與其興趣、愛好及習慣相同或相似的其他用戶，方便用戶交到志同道合的好友，改善用戶體驗。

請參閱圖4，圖4是本發明第三實施例中基于自然語言的社交裝置的結構示意圖，該裝置主要包括：獲取模塊401、識別確定模塊402、匹配模塊403以及建立模塊404。各功能模塊詳細說明如下：

獲取模塊401，用于接收第一用戶輸入的以自然語言形式表達的輸入信息；

在本發明實施例中的基于自然語言的社交方法可以應用于基于自然語言的人機交互系統，比如問答系統、聊天機器人系統等等。其中，自然語言是符合人類自然說話形式的語言，例如“我有點餓了”，“我想聽一首開心的歌”等等。

在本發明實施例中，用戶在使用人機交互系統時，可以通過系統提供的輸入設備實現信息輸入，且輸入的是以自然語言形式表達的輸入信息，例如，若該人機交互系統是Siri，則可以通過語音輸入的方式輸入信息，若該人機交互系統是聊天機器人，則可以通過信息輸入界面輸入信息。

在本發明實施例中，基于自然語言的社交裝置(以下簡稱社交裝置)中的獲取模塊401接收第一用戶輸入的以自然語言形式表達的輸入信息，其中，該輸入信息可以是語音信息，也可以是文本信息。

識別確定模塊402，用于識別輸入信息中包括的自然語言信息，確定自然語言信息中包括的第一關鍵詞；

在本發明實施例中，在接收到第一用戶的輸入信息之后，識別確定模塊402識別該輸入信息中包括的自然語音信息，例如，該自然語言信息可以是“我現在離家多遠”，其中，在輸入信息是文本信息時，可以直接通過語義識別的方式確定輸入信息中包括的自然語言信息，在輸入信息是語音信息時，需要先對該語音信息進行識別，確定該語音信息的文本信息，并基于該文本信息進行語義識別確定輸入的信息中包括的自然語音信息。

且社交裝置在識別輸入信息中包括的自然語言信息之后，將確定該自然語言信息中包括的第一關鍵詞，該第一關鍵詞中包括至少一個關鍵詞，具體的，社交裝置可以基于預先設置的分詞策略對該自然語言信息進行分詞處理，并基于語義或者詞類進行關鍵詞篩選，以得到自然語言信息中包括的第一關鍵詞，例如：若自然語言信息是“從國貿大廈到世界之窗的距離是多少呢”，對該自然語言信息進行分詞處理，可以得到以下詞：從、國貿大廈、到、世界之窗、的、距離、是、多少及呢，并對分詞處理后得到的詞進行關鍵詞篩選，確定關鍵詞包括：國貿大廈、世界之窗、距離、多少。

匹配模塊403，用于將第一關鍵詞與已保存的用戶關鍵詞信息進行匹配，確定是否存在關鍵詞與第一關鍵詞匹配的第二用戶，用戶關鍵詞信息中包括用戶及關鍵詞之間的對應關系；

在本發明實施例中，社交裝置中包括用戶關鍵詞信息，且該用戶關鍵詞信息中包括使用該社交裝置的用戶與該用戶輸入的關鍵詞之間的對應關系。其中，用戶每次在使用社交裝置進行提問或聊天時，社交裝置都將基于用戶提問或者聊天的內容且通過機器學習的方式完善用戶關鍵詞信息，使得用戶關鍵詞信息中某一個用戶對應的關鍵詞更加貼近該用戶的生活，便于更好的為用戶提供各種服務。

需要說明的是，用戶關鍵詞信息中保存關鍵詞是以屬于同一個自然語言信息為單位進行保存的，即在保存識別到的自然語言信息中的關鍵詞時，將在用戶關鍵詞信息中，查找該用戶是否已有一條記錄，其中，該條記錄中包括上述自然語言信息中的所有關鍵詞，若是，則放棄對上述自然語言信息中所有關鍵詞的存儲，且對已保存的記錄的次數加1，以避免重復存儲，造成存儲空間浪費。例如：用戶A的一條自然語言信息中關鍵詞包括：國貿大廈、世界之窗、距離，且在用戶關鍵詞信息中用戶A對應的關鍵詞中已經保存了一條記錄，該記錄中的關鍵詞包括：上午、打車、國貿大廈、世界之窗、距離，則該條記錄中已經包括了上述自然語言信息中所有關鍵詞，則不需要對上述自然語言信息中的所有關鍵詞進行存儲，只需要將上述記錄的次數加1，以表示用戶輸入該條記錄中的關鍵詞的頻繁程度。且基于該種保存方式，可以實現對用戶詢問過的內容的搜索，搜索精度更細。

或者，用戶關鍵詞信息中是以關鍵詞為單位進行保存的，例如，對于用戶A的一條自然語言信息中關鍵詞包括：國貿大廈、世界之窗、距離，將依次在該用戶A已保存的關鍵詞中進行查找，若在已保存的用戶A的關鍵詞中已經包括國貿大廈，則將該國貿大廈出現的次數加1，且并不重復保存，若在已保存的用戶A的關鍵詞中未包括世界之窗，則將該世界之窗保存至用戶A的關鍵詞中，并設置出現的次數為1。通過上述保存方式，可以確定每一個用戶經常使用到的關鍵詞。

在本發明實施例中，在識別第一用戶輸入的輸入信息中的自然語言信息，且確定該自然語言信息包括的第一關鍵詞之后，匹配模塊403將該第一關鍵詞與已保存的用戶關鍵詞信息進行匹配，確定在該用戶關鍵詞信息中是否存在關鍵詞與第一關鍵詞匹配的第二用戶，具體的：依次查找每一個用戶對應的關鍵詞列表，若存在第二用戶，該第二用戶的關鍵詞中包括所述第一關鍵詞，則確定該第二用戶是與第一關鍵詞匹配的用戶。其中，第二用戶可以是至少一個用戶。

其中，若用戶關鍵詞信息中是以自然語言信息為單位保存關鍵詞的，則匹配的第二用戶是指第二用戶的記錄中存在包括第一關鍵詞的記錄，若用戶關鍵詞信息中是以關鍵詞為單位保存關鍵詞的，則匹配的第二用戶是指第二用戶的所有關鍵詞中包括第一關鍵詞。

建立模塊404，用于若存在第二用戶，則建立第一用戶與第二用戶之間的連接。

在本發明實施例中，若存在第二用戶，則建立模塊404建立第一用戶與第二用戶之間的連接，使得第一用戶與第二用戶能夠在人機交互系統內基于該連接實現人與人之間的交互。

需要說明的是，在建立第一用戶與第二用戶之間的連接之前，考慮到用戶使用人與人交互功能的個人意愿，可以在檢測到存在第二用戶時，給用戶發送提醒，在用戶確定需要進行連接時才建立第一用戶與第二用戶之間的連接。

在本發明實施例中，社交裝置在接收第一用戶輸入的以自然語言形式表達的輸入信息之后，將識別該輸入信息中包括的自然語言信息，并確定該自然語言信息中包括的第一關鍵詞，且將該第一關鍵詞與已保存的用戶關鍵詞信息進行匹配，確定是否存在關鍵詞與第一關鍵詞匹配的第二用戶，若存在第二用戶，則建立第一用戶與第二用戶之間的連接，使得第一用戶與第二用戶能夠在人機交互系統內基于該連接實現人與人之間的交互，滿足用戶在使用人機交互系統時更多的使用需求。

請參閱圖5，為本發明第三實施例中建立模塊404的結構示意圖，包括：發送模塊501和連接模塊502。

發送模塊501，用于向第二用戶所在的社交裝置發送連接請求；

連接模塊502，用于若接收到第二用戶所在的社交裝置反饋的確認連接響應，則建立第一用戶所在的社交裝置與第二用戶所在的社交裝置之間的連接。

在本發明實施例中，在確定存在關鍵詞與第一關鍵詞匹配的第二用戶之后，發送模塊501將向該第二用戶所在的社交裝置發送連接請求，該連接請求中包括該第一用戶的賬號，第二用戶所在的社交裝置在接收到該連接請求之后，將提示第二用戶是否接收第一用戶的連接請求，若第二用戶確認接受第一用戶的連接請求，則第二用戶所在的社交裝置將生成確認連接響應，并向第一用戶的賬號所在的社交裝置(即社交裝置)反饋該確認連接響應，在接收到該確認連接響應之后，連接模塊502建立第一用戶所在的社交裝置與第二用戶所在的社交裝置之間的連接。

其中，該連接可以是賬號與賬號之間的連接，且在連接建立之后，社交裝置中的第一添加模塊(未在圖中示出)可以將第二用戶的賬號添加至第一用戶的好友列表中，且第二用戶所在的社交裝置也將該第一用戶的賬號添加至第二用戶的好友列表中，使得第一用戶與第二用戶互為好友，且能夠基于該好友關系進行社交，方便用戶在使用人機交互系統時使用人與人交互的功能。

請參閱圖6，為本發明第四實施例中基于自然語言的社交裝置的結構示意圖，包括如圖4所示第三實施例中的獲取模塊401、識別確定模塊402、匹配模塊403以及建立模塊404，且與圖4所示第三實施例中描述的內容相似，此處不做限定。

在本發明實施例中，社交裝置還包括：

第二添加模塊601，用于若用戶關鍵詞信息中包括第一用戶的列表項，則將第一關鍵詞添加至第一用戶的列表項中；

建立添加模塊602，用于若用戶關鍵詞信息中未包括第一用戶的列表項，則在關鍵詞列表中新建第一用戶的列表項，并將第一用戶與第一關鍵詞之間的對應關系添加至新建的第一用戶的列表項中。

在本發明實施例中，在建立第一用戶與第二用戶之間的連接之后，社交裝置將查找用戶關鍵詞信息，以確定該用戶關鍵詞信息中是否包括第一用戶的列表項，該第一用戶的列表項包括第一用戶與第一用戶的關鍵詞之間的對應關系，且若用戶關鍵詞信息中包括第一用戶的列表項，則社交裝置將該第一關鍵詞添加至第一用戶的列表項中，即將該第一關鍵詞添加至于第一用戶對應的關鍵詞中，具體的按照圖1所示第一實施例中關鍵詞的保存方式進行添加。若用戶關鍵詞信息項中未包括第一用戶的列表項，則在關鍵詞列表中新建第一用戶的列表項，并將第一用戶與第一關鍵詞之間的對應關系添加至新建的第一用戶的列表項中，通過上述方式，能夠有效的實現用戶關鍵詞的更新，以使得保存的關鍵詞能夠更貼近用戶的生活及用戶的習慣，以便更好為用戶提供人與人交互的功能。

優選的，在本發明實施例中，用戶在使用具有人與人交互功能的社交裝置時，還可以使用該社交裝置的好友推薦功能，具體的社交裝置還包括：

推薦模塊(圖中未示出)，用于若檢測到第一用戶的好友推薦請求，則將用戶關鍵詞信息中第一用戶對應的所有關鍵詞與用戶關鍵詞信息中其他用戶的關鍵詞進行匹配；及若存在關鍵詞與第一用戶對應的所有關鍵詞匹配的用戶，則將匹配的用戶推薦給第一用戶。

在本發明實施例中，社交裝置具備好友推薦功能，第一用戶在點擊該好友推薦功能的按鈕之后，社交裝置將檢測到第一用戶的好友推薦請求，且將用戶關鍵詞信息中第一用戶對應的所有關鍵詞與用戶關鍵詞信息中其他用戶的關鍵詞進行匹配，若存在關鍵詞與第一用戶對應的所有關鍵詞匹配的用戶，則將該匹配的用戶推薦給第一用戶，在此，可以基于關鍵詞的匹配程度向第一用戶推薦好友，且優先推薦關鍵詞匹配程度高的用戶，通過此種方式，能夠有效的實現基于用戶關鍵詞信息的好友推薦，使得能夠為用戶推薦與其興趣、愛好及習慣相同或相似的其他用戶，方便用戶交到志同道合的好友，改善用戶體驗。

在本申請所提供的幾個實施例中，應該理解到，所揭露的裝置和方法，可以通過其它的方式實現。例如，以上所描述的裝置實施例僅僅是示意性的，例如，所述模塊的劃分，僅僅為一種邏輯功能劃分，實際實現時可以有另外的劃分方式，例如多個模塊或組件可以結合或者可以集成到另一個系統，或一些特征可以忽略，或不執行。另一點，所顯示或討論的相互之間的耦合或直接耦合或通信連接可以是通過一些接口，裝置或模塊的間接耦合或通信連接，可以是電性，機械或其它的形式。

所述作為分離部件說明的模塊可以是或者也可以不是物理上分開的，作為模塊顯示的部件可以是或者也可以不是物理模塊，即可以位于一個地方，或者也可以分布到多個網絡模塊上。可以根據實際的需要選擇其中的部分或者全部模塊來實現本實施例方案的目的。

另外，在本發明各個實施例中的各功能模塊可以集成在一個處理模塊中，也可以是各個模塊單獨物理存在，也可以兩個或兩個以上模塊集成在一個模塊中。上述集成的模塊既可以采用硬件的形式實現，也可以采用軟件功能模塊的形式實現。

所述集成的模塊如果以軟件功能模塊的形式實現并作為獨立的產品銷售或使用時，可以存儲在一個計算機可讀取存儲介質中。基于這樣的理解，本發明的技術方案本質上或者說對現有技術做出貢獻的部分或者該技術方案的全部或部分可以以軟件產品的形式體現出來，該計算機軟件產品存儲在一個存儲介質中，包括若干指令用以使得一臺計算機設備(可以是個人計算機，服務器，或者網絡設備等)執行本發明各個實施例所述方法的全部或部分步驟。而前述的存儲介質包括：U盤、移動硬盤、只讀存儲器(ROM，Read-Only Memory)、隨機存取存儲器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盤等各種可以存儲程序代碼的介質。

需要說明的是，對于前述的各方法實施例，為了簡便描述，故將其都表述為一系列的動作組合，但是本領域技術人員應該知悉，本發明并不受所描述的動作順序的限制，因為依據本發明，某些步驟可以采用其它順序或者同時進行。其次，本領域技術人員也應該知悉，說明書中所描述的實施例均屬于優選實施例，所涉及的動作和模塊并不一定都是本發明所必須的。

在上述實施例中，對各個實施例的描述都各有側重，某個實施例中沒有詳述的部分，可以參見其它實施例的相關描述。

以上為對本發明所提供的一種基于自然語言的社交方法及裝置的描述，對于本領域的技術人員，依據本發明實施例的思想，在具體實施方式及應用范圍上均會有改變之處，綜上，本說明書內容不應理解為對本發明的限制。