基于多模型输出的对话数据交互处理方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种多模型输出的对话数据交互处理方法，所述对话数据交互处理方法包括以下步骤：接收用户输入的对话交互数据；根据检索模型、语言模型和对话生成模型对用户输入的对话交互数据进行处理，以得到各模型对应的回答交互数据；基于各模型回答交互数据决策选择输出模型以输出对话数据。通过检索模型、语言模型、生成模型共同来获取聊天结果，不但解决了检索模型中无法覆盖的聊天问题，而且在一定程度上也提高了聊天结果的质量。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及智能机器人领域，具体地说，涉及一种基于多模型输出的对话数据交互处理方法及装置。
技术介绍
聊天系统是一种模拟人类进行多模态聊天的计算机处理程序，它能满足人们消遣娱乐和情感交流的需求，是能随时与人们进行交互的“聊伴”，为人们提供情感支撑与陪伴服务。当一个问题抛给聊天机器人时，它通过相似度匹配算法，从数据库中找到最相近的问题，然后根据问题与答案的对应关系，给出最贴切的答案，回复给它的聊伴。然而，由于当前的聊天系统中获取聊天结果的方式，主要单一地采用检索模型进行，但是检索模型无法回复知识库中没有的数据。在当前机器人聊天的场景中，当在机器人知识库中并不能找到与用户请求的问题相匹配的相同或类似问题时，机器人就不能够给用户返回正确的或者说合适的答案。这种情况下，聊天机器人经常会没有任何输出，或者给出的回答不能够令人满意。还有的机器人聊天技术采用单一的对话生成模型的方式进行输出，但是这种聊天技术在训练起初的回答是不能令人满意的，必须在对机器人进行大量训练之后，用户才能得到满意的聊天体验。而这个过程可能会比较长，也耗费精力，使得用户在开始就失去使用的兴趣。因此，在对话数据交互的
中，需要提供一种能够提高聊天机器人输出回答的速度和准确度的方法，从而提高用户的使用体验。
技术实现思路
为解决现有技术的上述问题，本专利技术提供了一种基于多模型输出的对话数据交互处理方法，其特征在于，所述对话数据交互处理方法包括以下步骤：接收用户输入的对话交互数据；根据检索模型、语言模型和对话生成模型对用户输入的对话交互数据进行处理，以得到各模型对应的回答交互数据；基于各模型回答交互数据决策选择输出模型以输出对话数据。根据本专利技术的一个实施例，在分别根据检索模型、语言模型和对话生成模型对用户输入的对话交互数据进行处理的步骤中，对得到的回答交互数据进行评价并标出相应的置信度。根据本专利技术的一个实施例，在基于各自对应的回答交互数据的内容决策选择输出模型以输出对话数据的步骤中，选择回答交互数据的置信度标注为最高的模型进行对话数据的输出。根据本专利技术的一个实施例，在分别根据检索模型、语言模型和对话生成模型对用户输入的对话交互数据进行处理的步骤中：采用检索模型搜索与用户输入的对话交互数据相匹配的回答交互数据，如果搜索不到相匹配的回答交互数据，则调用语言模型来产生回答交互数据，如果失败，则直接对对话生成模型进行训练。根据本专利技术的一个实施例，在对对话生成模型进行训练时，通过自学习置信度最高的聊天数据来训练出对话生成模型以提高自身提供的回答交互数据的置信度。根据本专利技术的另一个方面，所述对话数据交互处理装置包括以下单元：对话交互数据输入单元，其用以接收用户输入的对话交互数据；对话交互数据处理单元，其用以根据检索模型、语言模型和对话生成模型对用户输入的对话交互数据进行处理，以得到各模型回答交互数据；对话数据输出决策单元，其用以基于各模型回答交互数据决策选择输出模型以进行对话数据的输出。根据本专利技术的一个实施例，在用以根据检索模型、语言模型和对话生成模型对用户输入的对话交互数据进行处理的对话交互数据处理单元中，还包括用以对得到的回答交互数据进行评价并标出相应的置信度的单元。根据本专利技术的一个实施例，在用以基于各模型回答交互数据的内容决策选择输出模型以进行对话数据的输出的对话数据输出决策单元中，还包括用以选择回答交互数据的置信度标注为最高的模型进行对话数据的输出的单元。根据本专利技术的一个实施例，在用以分别根据检索模型、语言模型和对话生成模型对用户输入的对话交互数据进行处理的对话交互数据处理单元中：采用检索模型搜索与用户输入的对话交互数据相匹配的回答交互数据，如果搜索不到相匹配的回答交互数据，则调用语言模型来产生回答交互数据，如果失败，则直接对对话生成模型进行训练。根据本专利技术的一个实施例，在对对话生成模型进行训练时，通过学习置信度最高的聊天数据来训练对话生成模型以提高自身提供的回答交互数据的置信度。根据本专利技术的对话数据交互方法，由于可以在知识库中没有找到匹配的问题语句时，还可以通过训练好的对话生成模型的方式提供答案，使得人与机器交互更为顺利。通过对话生成模型给出的答案还能进一步对知识库进行扩充和更新，从而进一步提高机器的智能水平。反过来，也可以根据搜索模型或者语言模型的输出来自动训练对话生成模型。这样，通过检索模型、语言模型、生成模型共同来获取聊天结果，不但解决了检索模型中无法覆盖的聊天问题，而且在一定程度上也提高了聊天结果的质量。本专利技术的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本专利技术而了解。本专利技术的目的和其他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结构来实现和获得。附图说明附图用来提供对本专利技术的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本专利技术的实施例共同用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的限制。在附图中：图1为现有技术中聊天机器人的聊天模块处理用户提出的问题的流程图；图2显示了根据本专利技术综合三种模型来处理用户问题的聊天流程图；图3显示了根据本专利技术的一个实施例综合三种模型来处理用户问题的详细聊天流程图；以及图4显示了根据本专利技术的聊天模块结构框图。具体实施方式为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚，以下结合附图对本专利技术实施例作进一步地详细说明。详细地实施例如图1所示，其中显示了现有技术中采用单一的检索模型来到知识库中寻找答案的流程图。采用检索模型提供交互结果的方式主要是通过人工或者机器学习的方式建立相应的聊天语料库，当用户输入聊天数据时，系统到聊天语料库中检索出相应的聊天结果。在图1中，首先，机器人的聊天模块接收用户的对话输入语句，步骤S101。在一个实施例中，该对话输入语句其实就是用户主动发起的提问或者说是问题。接下来，交互系统将按照匹配度计算方法在机器人的知识库中寻找与用户提出的问题相匹配的问题语句，参见步骤S102。在寻找的过程中，可以预先设定一个关于匹配度的阈值。当计算出的匹配度小于该阈值时，表明在数据库中未找到匹配的问题语句。也即是说，数据库的问题语句与用户输入的语句不完全匹配。那么，系统就会进行相似度计算，将输入的语句进行相似变换，然后在数据库中寻找与之对应的相似的几个问题，参见步骤S103。在找到了相似的问题之后，系统就会输出与这几个相似问题语句对应的几个答案，参见步骤S105。如果进行相似度计算后，经过相似变换的问题在数据库中仍然不存在，则在步骤S106中直接输出“不能输出答案”的结果。当计算出的匹配度大于或等于该阈值时，表明在数据库中有与用户提出的问题语句完全匹配的问题语句。在这种情况下，系统直接输出数据库中存储的完全匹配的问题语句对应的答案。例如，如果知识库里存储了类似于“你叫什么名字”的问题和对应的答案，那么当用户提问的问题是“你叫啥”时，机器人按照上述相似度计算方法就有可能在已有的知识库中找不到匹配的合适问题。因此，也就不能给用户返回正确的答案。在这种情况下，虽然用户提出了两个从字面上看完全不同但意思相同的问题，但按照现有技术的机器人却不能正确理解语义。因此针对这个问题就不能够回答正确，导致聊天的过程会不尽人意。显然，这是不希望的。现有技术还可以通过人工方式或者机器学习方式，建立起本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于多模型输出的对话数据交互处理方法，其特征在于，所述对话数据交互处理方法包括以下步骤：接收用户输入的对话交互数据；根据检索模型、语言模型和对话生成模型对用户输入的对话交互数据进行处理，以得到各模型对应的回答交互数据；基于各模型回答交互数据决策选择输出模型以输出对话数据。

【技术特征摘要】
1.一种基于多模型输出的对话数据交互处理方法，其特征在于，所述对话数据交互处理方法包括以下步骤：接收用户输入的对话交互数据；根据检索模型、语言模型和对话生成模型对用户输入的对话交互数据进行处理，以得到各模型对应的回答交互数据；基于各模型回答交互数据决策选择输出模型以输出对话数据。2.如权利要求1所述的基于多模型输出的对话数据交互处理方法，其特征在于，在根据检索模型、语言模型和对话生成模型对用户输入的对话交互数据进行处理的步骤中，对得到的回答交互数据进行评价并标出相应的置信度。3.如权利要求2所述的基于多模型输出的对话数据交互处理方法，其特征在于，在基于各自对应的回答交互数据的内容决策选择输出模型以输出对话数据的步骤中，选择回答交互数据的置信度标注为最高的模型进行对话数据的输出。4.如权利要求1所述的基于多模型输出的对话数据交互处理方法，其特征在于，在根据检索模型、语言模型和对话生成模型对用户输入的对话交互数据进行处理的步骤中：采用检索模型搜索与用户输入的对话交互数据相匹配的回答交互数据，如果搜索不到相匹配的回答交互数据，则调用语言模型来产生回答交互数据，如果失败，则直接对对话生成模型进行训练。5.如权利要求4所述的基于多模型输出的对话数据交互处理方法，其特征在于，在对对话生成模型进行训练时，通过自学习置信度最高的聊天数据来训练出对话生成模型以提高自身提供的回答交互数据的置信度。6.一种基于多模型输出的对话数据交互处理装置，其特征在于，所述对话数据交互处理装置包括以...

【专利技术属性】
技术研发人员：韦克礼，
申请(专利权)人：北京光年无限科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11