一种用于机器人的互联网辅助应用方法

技术领域

本发明涉及机器人领域，具体涉及一种用于机器人的互联网辅助应用方法。

背景技术

随着网络技术的不断发展，互联网应用越来越多的应用到人们的日常生产生活中。传统的互联网入口，主要是手机、PC或者平板，这些设备，对于不常接触电子设备的人来说，操控起来比较困难，比如购物、点餐等涉及到的支付，看电影、电视时涉及到的搜索和收藏等情况，操控起来都不是很容易。

进一步的，随着互联网技术的不断升级，互联网应用的更新换代速度也越来越快，新的、功能更强的互联网应用不断涌现。同时，随着互联网应用功能的不断完善，其操作方式也变得越来越复杂。在这种情况下，即使是经常使用电子设备的用户，如果想要体验新的互联网应用功能，也需要不断学习掌握最新的互联网应用操作方式。

因此，在当前的技术条件下，互联网应用的操作难度成为了制约互联网应用推广的主要障碍。

发明内容

本发明提供了一种用于机器人的互联网辅助应用方法，所述方法包括：

接收并解析用户的多模态输入，提取互联网操作请求；

根据所述互联网操作请求获取匹配的互联网应用以及操作该互联网应用的执行参数；

根据所述执行参数操作所述互联网应用，获取执行结果；

结合当前的交互环境和/或交互内容根据所述执行结果生成并输出多模态交互回应。

在一实施例中，所述方法还包括：

确定当前的所述用户的互联网应用习惯，其中，所述互联网应用习惯包含互联网应用选择偏向以及执行参数偏向，由所述用户使用互联网应用的频度数据及所述互联网应用的操作历史数据生成所述互联网应用选择偏向以及所述执行参数偏向；

结合所述用户互联网应用习惯根据所述互联网操作请求获取匹配的互联网应用以及操作该互联网应用的执行参数。

在一实施例中，所述方法还包括：

当不存在所述互联网操作请求时调用匹配所述互联网应用习惯的互联网应用以及执行参数；

根据所述执行参数操作所述互联网应用，获取操作所述互联网应用的执行结果；

根据所述执行结果生成多模态信息并主动推送给所述用户。

在一实施例中，所述方法还包括：

当所述用户的多模态输入包含针对当前互联网应用和/或执行参数的评价时，根据所述评价对所述互联网应用和/或执行参数打分；

结合历史打分记录确定所述用户互联网应用习惯。

在一实施例中，当所述互联网操作请求中包含搜索请求时，所述方法还包括：

确定搜索目标；

调用匹配所述搜索目标的搜索类应用；

利用所述搜索类应用从互联网上搜索并输出与所述搜索目标相关的多维度资讯；

将所述多维度资讯组合并展示给所述用户。

在一实施例中，所述方法还包括：

在操作所述互联网应用或输出所述多模态交互输出的过程中接收到新的操作请求时中断当前的互联网应用的操作或执行结果的输出并执行新的操作请求。

本发明还提出了一种智能机器人，所述机器人包括：

互联网操作请求提取模块，其配置为接收并分析用户的多模态输入，提取互联网应用操作请求；

互联网操作解析模块，其配置为根据所述互联网应用操作请求获取匹配的互联网应用以及操作该互联网应用的执行参数；

互联网操作执行模块，其配置为根据所述执行参数操作所述互联网应用，获取操作所述互联网应用的执行结果；

输出模块，其配置为结合当前的交互环境和/或交互内容根据所述执行结果生成并输出多模态交互回应。

在一实施例中，所述机器人还包括确定当前的所述用户的互联网应用习惯的用户习惯解析模块，其中：

所述互联网应用习惯包含互联网应用选择偏向以及执行参数偏向；

所述用户习惯解析模块配置为由所述用户使用互联网应用的频度数据及所述互联网应用的操作历史数据生成所述互联网应用选择偏向以及所述执行参数偏向；

所述互联网操作解析模块配置为结合所述互联网应用习惯根据所述互联网应用操作请求获取匹配的互联网应用以及操作该互联网应用的执行参数。

在一实施例中，所述机器人还包括习惯操作推送模块，其中：

所述习惯操作推送模块配置为当不存在所述互联网应用操作请求时调用匹配所述互联网应用习惯的互联网应用以及执行参数；

所述互联网操作执行模块配置为根据所述执行参数操作所述互联网应用，获取操作所述互联网应用的执行结果；

所述输出模块配置为根据所述执行结果生成多模态信息并主动推送给所述用户。

在一实施例中，所述机器人还包括互联网应用评分模块，其中：

所述互联网应用评分模块配置为当所述用户的多模态输入包含针对当前互联网应用和/或执行参数的评价时，根据所述评价对所述互联网应用和/或执行参数打分；

所述用户习惯解析模块配置为结合历史打分记录确定所述互联网应用习惯。

根据本发明的方法，可以实现根据用户互联网需求自动选择并操作互联网应用，其大大简化了互联网应用的操作流程，降低了互联网应用的使用难度，提高了用户的互联网应用体验。

本发明的其它特征或优点将在随后的说明书中阐述。并且，本发明的部分特征或优点将通过说明书而变得显而易见，或者通过实施本发明而被了解。本发明的目的和部分优点可通过在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的步骤来实现或获得。

附图说明

附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例共同用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：

图1、图2以及图4是根据本发明实施例的方法流程图；

图3是根据本发明实施例的方法的部分流程图；

图5～图8是根据本发明实施例的机器人系统结构简图。

具体实施方式

以下将结合附图及实施例来详细说明本发明的实施方式，借此本发明的实施人员可以充分理解本发明如何应用技术手段来解决技术问题，并达成技术效果的实现过程并依据上述实现过程具体实施本发明。需要说明的是，只要不构成冲突，本发明中的各个实施例以及各实施例中的各个特征可以相互结合，所形成的技术方案均在本发明的保护范围之内。

随着网络技术的不断发展，互联网应用越来越多的应用到人们的日常生产生活中。传统的互联网入口，主要是手机、PC或者平板，这些设备，对于不常接触电子设备的人来说，操控起来比较困难，比如购物、点餐等涉及到的支付，看电影、电视时涉及到的搜索和收藏等情况，操控起来都不是很容易。

在通常的互联网应用环境中，用户的互联网应用操作主要可以分为两步：

(一)选择合适的互联网应用程序

(二)对互联网应用程序进行具体操作从而满足自己的互联网应用需求

由于互联网应用程序种类繁多，不同的互联网应用在功能上相互间既有区别也有一定的功能重合。因此在步骤(一)中，面对名目繁多的互联网应用程序，用户很难选出合适的互联网应用程序。尤其的，对于不经常使用互联网应用程序的用户，由于缺乏参照对象，其根本无法区分同一大类下不同互联网应用程序在功能上的区别，导致在选择上无从下手。

进一步的，即使选定了互联网应用程序，由于当前互联网应用程序的功能繁多，对应的，其操作方式在较为复杂。因此在步骤(二)用户很难完美的对互联网程序进行操作。尤其对于不经常使用互联网应用程序的用户，其更是无从下手。

进一步的，随着互联网技术的不断升级，互联网应用的更新换代速度也越来越快，新的、功能更强的互联网应用不断涌现。这个更增加了用户在选择合适的互联网程序时的选择难度。同时，随着互联网应用功能的不断完善，其操作方式也变得越来越复杂，并且随着程序版本的更新，操作方式还会出现一定的调整。在这种情况下，即使是经常使用电子设备的用户，如果想要体验新的互联网应用功能，也需要不断学习掌握最新的互联网应用操作方式。

针对上述情况，本发明提出了一种用于机器人的互联网辅助应用方法，利用机器人来辅助用户进行互联网应用的操作，从而降低互联网应用的操作难度，提高用户上网效率，增强互联网应用的用户体验。同时，利用机器人来辅助用户进行互联网应用的操作还可以拓展机器人的应用范围，增加用户对机器人的使用频率，提高机器人的用户体验。

具体的，在本发明一实施例的方法流程中，利用机器人模拟执行互联网应用操作两个步骤。即替代用户进行互联网应用程序的选择以及互联网应用程序的操作，使得用户只需要表明自身的互联网应用需求就可以直接获取对应的操作结果。从而大大降低了用户使用互联网应用的操作难度。

接下来基于附图详细描述根据本发明实施例的方法的详细流程，附图的流程图中示出的步骤可以在包含诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行。虽然在流程图中示出了各步骤的逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。

如图1所示，在一实施例中，机器人在人机交互过程中获取用户的多模态输入(步骤S100)；解析用户的多模态输入判断当前是否存在互联网应用需求(判断用户当前是否需要进行互联网应用操作)(步骤S110)；当不存在互联网应用需求时，采用其他对应的交互策略对用户的多模态输入进行回应。

当存在互联网应用需求时，首先提取对应互联网应用需求的互联网操作请求(确定当前用户的互联网应用需求是什么)(步骤S120)；然后根据互联网操作请求确定互联网应用(确定实现用户当前的互联网应用需求需要操作哪一个互联网应用)(步骤S130)并且确定操作该互联网应用的执行参数(步骤S140)；接下来按照确定了的执行参数操作互联网应用获取执行结果(步骤S150)；最后根据互联网应用的执行结果生成并输出多模态交互回应(步骤S160)。

以一具体的应用场景为例，例如用户向机器人表示其想要叫外卖吃午饭。机器人解析用户输入，发现用户需求中包含互联网应用需求(利用互联网进行网络点餐从而实现叫外卖吃午饭的用户需求)。因此机器人提取互联网操作请求“网络点餐吃午饭”；针对“网络点餐吃午饭”机器人选择外卖点餐应用程序并操作该外卖点餐应用程序，执行参数包含“当前位置附近、正餐”；最后机器人向用户输出附近可以提供午餐外卖的商家列表以及餐单。

根据本发明的方法，用户只需要提供自己的互联网应用需求，由机器人进行对应的互联网应用选择以及具体的操作。大大简化了用户的互联网操作行为，提高了用户的互联网应用体验。

在本发明一实施例中，针对用户的多模态输入进行解析，其中，不仅确定用户输入的互联网应用需求，还会确定与该互联网应用需求相关的应用需求，使得最终提取的互联网操作请求的目标范围得到一定的扩展(互联网应用以及执行参数都会相应扩展)，进而最终获取的执行结果也被扩展，这样就能有效的保证最终输出的多模态回应不仅能够满足用户输入的互联网应用需求还能够满足用户未输入的、隐含的互联网应用需求。

具体的，在一实施例中，当互联网操作请求中包含搜索请求时，机器人首先根据搜索请求确定搜索目标；然后调用匹配搜索目标的搜索类应用；利用调用的搜索类应用从互联网上搜索并输出与搜索目标相关的多维度资讯；最后将多维度资讯组合并展示给所述用户。

以一具体的应用场景为例，用户向机器人输入“苹果第六代手机贵不贵”，如果按照严格匹配执行，机器人应该调用搜索类应用查询并输出苹果第六代手机的价格。但是在本发明一实施例中，机器人解析用户输入获取用户隐含的应用需求其实为“购买手机的需求”，因此机器人确定搜索目标为苹果第六代手机；然后调用匹配搜索目标的搜索类应用；利用调用的搜索类应用从互联网上搜索并输出“苹果第六代手机的价格、相关评测、苹果其他型号手机价格以及同档次其他品牌手机价格等等相关信息展现给用户。

进一步的，在图1所示的流程中，关键点还在于根据互联网应用的执行结果生成并输出多模态交互回应。在实际应用环境中，不同的用户具有不同的资讯接收习惯，互联网应用的执行结果并不一定完全适合当前用户的资讯接收习惯。例如某些新闻类应用会以大幅图片配以小字标注的方式来推送新闻，但是对于很多老年人用户来说，他们希望直接看到大号字体的文字描述，复杂图案的图片以及小号字体的小字并不适合他们观看。进一步的，大多互联网应用的执行结果是针对常见的互联网终端(例如手机、平板电脑等)进行优化的，其不一定完全适合机器人的输出模式。

因此，在本发明一实施例中，并不是简单地将互联网应用的执行结果直接输出给用户，而是对执行结果进行处理，结合当前的交互环境和/或交互内容根据互联网应用的执行结果生成并输出多模态交互回应。具体的，当前的交互环境和/或交互内容包含用户的属性、机器人的输出配置、人机交互内容历史记录等等。

以一具体的应用场景为例，用户向机器人请求获取某种产品的介绍，机器人确定搜索目标；然后调用匹配搜索目标的搜索类应用；利用调用的搜索类应用从互联网上搜索出该产品的相关介绍(包含图片、文字、视频、相关评测以及新闻等等)。接下来，机器人并不是将上述相关介绍直接输出给用户，而是将上述多维度的介绍资料进行整理再进行输出。例如将文字介绍转为语音，一边显示图片一边语音播放。

进一步的，在实际的应用环境中，用户的需求往往是不断变化调整的。例如：在机器人输出执行结果的过程中，用户根据已输出的执行结果判断自己之前的理解有偏差，之前表述的应用需求不够准确，需要调整表述方式/表述内容；或者是，用户突然有了新的需要立即执行的交互需求。针对这种情况，在本发明一实施例中，机器人在操作互联网应用或输出多模态交互输出的过程中接收到新的操作请求时中断当前的互联网应用的操作或执行结果的输出并执行新的操作请求。

进一步的，按照人类的表达习惯用户在表达自己的互联网需求时通常不会指定十分精确的需求目标，而是用一个较为宽泛的表述来表明自己的需求。但是，在当前的应用环境中，同类的、具有相似应用功能互联网应用很多，这些互联网应用相互间仅仅是功能细节上的不同。这就使得在机器人根据用户需求确定互联网应用时会同时存在多个可选项。例如，用户一般会说“我要点外卖”，而不会说“我需要在XX点餐平台上点外卖”。

并且，在很多情况下，基于用户的需求描述，很难确定十分具体的执行参数。继续以点外卖为例，即使用户说“我需要在XX点餐平台上点外卖”，但是也无法确定点餐时间、餐品类型、价位范围等具体的执行参数。最终导致的结果只能是将一个包含巨量可选餐品的餐单提供给用户。这势必造成用户的选择困难。

针对上述问题，在本发明一实施例中，在确定对应用户互联网应用操作请求的互联网应用以及执行参数前，先确定当前的所述用户的互联网应用习惯，然后结合用户互联网应用习惯根据互联网应用操作请求获取匹配的互联网应用以及操作该互联网应用的执行参数。

具体的，如图2所示，在一实施例中，机器人在人机交互过程中获取用户的多模态输入(步骤S200)；解析用户的多模态输入判断当前是否存在互联网应用需求(判断用户当前是否需要进行互联网应用操作)(步骤S201)；当不存在互联网应用需求时，采用其他对应的交互策略对用户的多模态输入进行回应。

当存在互联网应用需求时，提取对应互联网应用需求的互联网操作请求(确定当前用户的互联网应用需求是什么)(步骤S220)并且获取当前用户的互联网应用习惯(步骤S210)；然后结合当前用户的互联网应用习惯根据互联网操作请求确定互联网应用(确定实现用户当前的互联网应用需求需要操作哪一个互联网应用)(步骤S230)并且确定操作该互联网应用的执行参数(步骤S240)；接下来按照确定了的执行参数操作互联网应用获取执行结果(步骤S250)；最后根据互联网应用的执行结果生成并输出多模态交互回应(步骤S260)。

进一步的，在一实施例中，互联网应用习惯包含互联网应用选择偏向以及执行参数偏向，由用户使用互联网应用的频度数据及互联网应用的操作历史数据生成互联网应用选择偏向以及执行参数偏向。

继续以点外卖为例，用户在之前的互谅网操作中经常使用点餐平台A进行点餐，并且在用户的点餐结果的历史数据中，用户偏向于点价位范围B的C种类餐品。用户说“我要点外卖”，机器人获取用户的对应上述用户数据的互联网应用习惯，结合互联网应用习惯根据“我要点外卖”这一应用需求选择点餐平台A、确定执行参数为价位B的C种类餐品，最终点餐平台A上价位范围B的C种类餐品呈现给用户选择。

进一步的，互联网应用习惯所体现的是一种趋势概率(偏向)，而不是具体的目标。继续以上述点餐过程为例，用户偏向于点价位范围B的C种类餐品，并不是说用户只会点价位范围B的C种类餐品，只是用户点价位范围B的C种类餐品的频率高。

因此，在本发明一实施例中，互联网应用习惯以概率的方式描述用户采取不同选择的几率。例如，用户点价位范围B1的C种类餐品的几率为60％，点价位范围B2的C种类餐品的几率为30％。机器人在确定符合当前用户的互联网应用习惯的互联网应用以及执行参数时，会参考不同选择的不同执行几率。例如，在上述的点外卖例子中，机器人最终选择点餐平台A、确定执行参数为价位B1的C种类餐品，同时，还确定执行参数为价位B2的C种类餐品。进一步的，机器人按照执行几率调整最终的执行结果输出，例如按照2:1的比率向用户输出B1以及B2的C种类餐品的选项。

进一步的，在具体的应用环境中，用户的选择历史记录数据并不能完全代表真正的用户选择偏向。例如，某些新出现的选项在选择历史记录数据是不可能有其对应的选择频率记录的，但是该新选项却有可能是比现有所有选项更匹配用户需求的。因此，在本发明一实施例中，机器人会按照特定的展示几率将互联网应用习惯涉及到的旧选项以及互联网应用习惯没有描述的新选项推送给用户以供选择。例如，在价位B范围内新开发了D种类餐品，那么，机器人在向用户展示价位范围B的C种类餐品的同时也会将D种类餐品展示给用户。

进一步的，在一实施例中，机器人不仅根据通过分用户的历史记录数据获取用户的互联网应用习惯，还会根据用户的具体评价分析获取用户的喜好偏向。具体的，当用户的多模态输入包含针对当前互联网应用和/或执行参数的评价时，根据评价对互联网应用和/或执行参数进行量化描述(打分)；结合历史打分记录确定用户互联网应用习惯。这样就可以使得获取到的用户互联网应用习惯更加匹配用户的真实情况，并且在历史数据不足的情况下依然可以获取精准匹配用户实际情况的互联网应用习惯。

如图3所示，在一实施例中，机器人在人机交互过程中获取用户的多模态输入(步骤S300)；解析用户的多模态输入判断当前是否存针对当前互联网应用和/或执行参数的评价(步骤S201)；当不存在评价时，采用其他对应的交互策略对用户的多模态输入进行回应。

当存在评价时，提取评价内容并根据评价内容为对应的互联网应用和/或执行参数打分(步骤S310)；根据互联网应用和/或执行参数的历史打分记录获取该用户对互联网应用和/或执行参数的偏向从而确定互联网应用习惯(步骤S320)。

继续以点餐为例，点餐平台A1以及点餐平台A2均为新版本的点餐平台应用，并没有留下具体的用户选择频率数据。但是，在用户使用点餐平台A1后评论说“点餐平台A1的界面好丑”或是“点餐平台A2用起来好方便”等。那么，机器人为点餐平台A1以及点餐平台A2分别打分为2分以及4分(满分5分)，将该用户的互联网应用习惯定义为偏向与选择点餐平台A2。

进一步的，在某些应用场合中，用户并没有明确的互联网应用需求(例如用户只是在打发时间，自己也并不清楚需要做些什么)。针对这种情况，在本发明一实施例中，当不存在互联网应用操作请求时调用匹配互联网应用习惯的互联网应用以及执行参数；根据执行参数操作所述互联网应用，获取操作互联网应用的执行结果；根据执行结果生成多模态信息并主动推送给用户。

如图4所示，在一实施例中，在一实施例中，机器人在人机交互过程中获取用户的多模态输入(步骤S400)；解析用户的多模态输入判断当前是否存在互联网应用需求(判断用户当前是否需要进行互联网应用操作)(步骤S410)；当存在互联网应用需求时，提取对应互联网应用需求的互联网操作请求(确定当前用户的互联网应用需求是什么)(步骤S421)并且获取当前用户的互联网应用习惯(步骤S422)；然后结合当前用户的互联网应用习惯根据互联网操作请求确定互联网应用(确定实现用户当前的互联网应用需求需要操作哪一个互联网应用)并且确定操作该互联网应用的执行参数(步骤S431)；接下来按照确定了的执行参数操作互联网应用获取执行结果(步骤S432)；最后根据互联网应用的执行结果生成并输出多模态交互回应(步骤S440)。

在步骤S410中，当不存在互联网应用需求时，判断用户是否处于空闲状态(步骤S450)，即判断用户是出于忙其他事物的状态还是处于可以接受某些互联网应用执行结果的状态。当用户不处于空闲状态(无法接收/没有空闲接收互联网应用执行结果)时，采用其他对应的交互策略对用户的多模态输入进行回应。

当用户处于空闲状态时，获取用户的互联网应用习惯(步骤S460)，根据互联网应用习惯确定互联网应用以及执行参数(步骤S471)。这里需要注意的是，与图2所示步骤S230以及S240不同的是，在步骤S471中，由于并不存在具体的互联网应用操作请求，因此主要参考用户的互联网应用习惯确定互联网应用以及执行参数(特别的，在一实施例中，)。

接着，按照确定了的执行参数操作互联网应用获取执行结果(步骤S472)；最后根据互联网应用的执行结果生成并输出多模态交互回应(主动向用户推送多模态交互回应)(步骤S480)。

进一步，在本发明一实施例中，在步骤S471中，还参考当前的人机交互内容以及交互环境来确定互联网应用以及执行参数。特别的，在一实施例中，当存在与互联网应用习惯描述相近的新的互联网应用以及执行参数时，向用户推送基于新的互联网应用以及执行参数的执行结果。

综上，根据本发明的方法，可以实现根据用户互联网需求自动选择并操作互联网应用，其大大简化了互联网应用的操作流程，降低了互联网应用的使用难度，提高了用户的互联网应用体验。

根据本发明的方法，本发明还提出了一种可以辅助进行互联网应用操作的智能机器人。如图5所示，在一实施例中，机器人包括：

互联网操作请求提取模块510，其配置为接收并分析用户501的多模态输入，提取互联网应用操作请求；

互联网操作解析模块520，其配置为根据互联网应用操作请求获取匹配的互联网应用(从互联网应用502、503、504中选择到底操作哪一个互联网应用)以及操作该互联网应用的执行参数；

互联网操作执行模块530，其配置为根据互联网操作解析模块520确定的执行参数操作互联网操作解析模块520选取的互联网应用，获取操作互联网应用的执行结果；

输出模块540，其配置为结合当前的交互环境和/或交互内容根据互联网操作执行模块530输出的执行结果生成并输出多模态交互回应。

进一步的，在一实施例中，机器人还包括确定当前的用户的互联网应用习惯的用户习惯解析模块，其中：互联网应用习惯包含互联网应用选择偏向以及执行参数偏向；用户习惯解析模块配置为由用户使用互联网应用的频度数据及互联网应用的操作历史数据生成互联网应用选择偏向以及执行参数偏向。

如图6所示，在一实施例中，互联网操作请求提取模块610配置为接收并分析用户的多模态输入，提取互联网应用操作请求。用户习惯解析模块配置为获取当前用户的互联网应用习惯。互联网操作解析模块620配置为结合互联网应用习惯根据互联网应用操作请求获取匹配的互联网应用以及操作该互联网应用的执行参数。互联网操作执行模块630配置为根据互联网操作解析模块620确定的执行参数操作互联网操作解析模块620选取的互联网应用，获取操作互联网应用的执行结果。输出模块640配置为结合当前的交互环境和/或交互内容根据互联网操作执行模块630输出的执行结果生成并输出多模态交互回应。

进一步的，在一实施例中，机器人还包括习惯操作推送模块。如图7所示，在一实施例中：

互联网操作请求提取模块710配置为接收并分析用户的多模态输入，判断是否存在互联网应用操作请求，当存在互联网应用操作请求时提取互联网应用操作请求；

用户习惯解析模块配置为获取当前用户的互联网应用习惯；

互联网操作解析模块720配置为结合互联网应用习惯根据互联网应用操作请求获取匹配的互联网应用以及操作该互联网应用的执行参数；

习惯操作推送模块760接收互联网操作请求提取模块710的互联网应用操作请求存在判断结果，当不存在互联网应用操作请求时调用匹配互联网应用习惯的互联网应用以及执行参数；

互联网操作执行模块730配置为根据互联网操作解析模块720或习惯操作推送模块760确定的互联网应用以及执行参数进行互联网应用的操作以获取执行结果；

输出模块740配置为结合当前的交互环境和/或交互内容根据互联网操作执行模块730输出的执行结果生成并输出多模态交互回应。

进一步的，在一实施例中，机器人还包括互联网应用评分模块。如图8所示，在一实施例中：

互联网应用评分模块860配置为当用户的多模态输入包含针对当前互联网应用和/或执行参数的评价时，根据评价对互联网应用和/或执行参数打分；

用户习惯解析模块850配置为结合历史打分记录确定互联网应用习惯；

互联网操作请求提取模块810配置为接收并分析用户的多模态输入，提取互联网应用操作请求；

互联网操作解析模块820配置为结合互联网应用习惯根据互联网应用操作请求获取匹配的互联网应用以及操作该互联网应用的执行参数；

互联网操作执行模块830配置为根据互联网操作解析模块820确定的互联网应用以及执行参数进行互联网应用的操作以获取执行结果；

输出模块840配置为结合当前的交互环境和/或交互内容根据互联网操作执行模块830输出的执行结果生成并输出多模态交互回应。

虽然本发明所公开的实施方式如上，但所述的内容只是为了便于理解本发明而采用的实施方式，并非用以限定本发明。本发明所述的方法还可有其他多种实施例。在不背离本发明实质的情况下，熟悉本领域的技术人员当可根据本发明做出各种相应的改变或变形，但这些相应的改变或变形都应属于本发明的权利要求的保护范围。