智能对话方法、电子装置及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种语音语义技术，提供了一种智能对话生成方法、电子装置及存储介质。该方法包括：收集业务场景的对话内容，对其进行分类，将至少两种以上分类类型的对话内容进行组合得到多个对话行为链，利用预定的模型算法对该多个对话行为链进行训练，得到每个对话行为链的概率分布值，根据所述概率分布值计算该多个对话行为链的交叉熵，筛选出交叉熵小于阈值的对话行为链，并存储到数据库中。根据用户对话内容的分类类型，从数据库的对话行为链中检索出与该用户对话内容的分类类型匹配的所有对话行为链组成的集合，从该集合中筛选出与该实时对话内容相似度最高的对话行为链作为答案，输出反馈给用户。本发明专利技术可以对用户的输入信号做出快速、准确的答复。

Intelligent Dialogue Method, Electronic Device and Storage Media

The invention relates to a speech semantics technology, which provides an intelligent dialogue generation method, an electronic device and a storage medium. The method includes: collecting the conversation content of business scenarios, classifying them, combining at least two types of conversation content to get multiple conversation behavior chains, training the multiple conversation behavior chains using a predetermined model algorithm, obtaining the probability distribution of each conversation behavior chain, and calculating the crossover of the multiple conversation behavior chains according to the probability distribution value. Entropy, screening out the dialogue behavior chain whose cross-entropy is less than the threshold, and storing it in the database. According to the classification type of user conversation content, a set of all conversation behavior chains matching the classification type of user conversation content is retrieved from the database conversation behavior chain. From this set, the conversation behavior chain with the highest similarity to the real-time conversation content is selected as the answer, and the output is fed back to the user. The invention can provide a quick and accurate response to the input signal of the user.

【技术实现步骤摘要】
智能对话方法、电子装置及存储介质
本专利技术涉及语音语义
，尤其涉及一种智能对话生成方法、电子装置及存储介质。
技术介绍
目前市面上存在着各式各样的智能对话产品，例如谷歌，科大讯飞，百度的智能客服等，可以24小时全天候提供客户服务，弥补人工客服下班后无法正常提供服务的不足，提升服务效率。然而，这些智能对话的产品存在以下几点不足：第一、多轮对话时给出答复的准确率不高，甚至还需要频繁的人工转接，工作效率低下；第二、在时间响应方面存在较大的延迟，导致用户体验性差。
技术实现思路
本专利技术提供一种智能对话生成方法、电子装置及存储介质，其主要目的在于对用户输入的信号做出快速响应，输出准确的答复内容回应用户。为实现上述目的，本专利技术提供一种智能对话方法，该方法包括：收集业务场景的对话内容，对收集的对话内容进行分类，将至少两种以上分类类型的对话内容进行任意组合得到多个对话行为链；利用预定的模型算法对该多个对话行为链进行训练，得到每个对话行为链的概率分布值；根据所述概率分布值计算该多个对话行为链的交叉熵，筛选出交叉熵小于阈值的对话行为链，并存储到数据库中；及接收用户的第一实时对话内容，对该第一实时对话内容进行分类，得到该第一实时对话内容的分类类型，从数据库存储的对话行为链中检索出与该第一实时对话内容的分类类型匹配的所有对话行为链组成的第一集合，从该第一集合中筛选出与该第一实时对话内容相似度最高的对话行为链，作为该第一实时对话内容的答案输出反馈给用户。优选地，所述分类类型包括：询问、反馈、阐述、确认、请求、接受、问候、闲聊、解释。优选地，每个对话行为链包括参与一次对话的双方或多方的多段对话内容。优选地，所述预定模型算法包括：一阶马尔科夫链+KneserNey平滑方法。优选地，所述从该第一集合中筛选出与该第一实时对话内容相似度最高的对话行为链包括：利用文本相似度算法，计算该第一实时对话内容的分类类型与所述第一集合中每个以该第一实时对话内容的分类类型开头的对话行为链包含的内容的Jaccard相似性系数；选择Jaccard相似性系数最大值对应的对话行为链。优选地，该方法还包括：接收用户的第N实时对话内容，对所述第N实时对话内容进行分类得到该第N实时对话内容的分类类型，从数据库存储的对话行为链中检索出与该第N实时对话内容的分类类型匹配的所有对话行为链组成的第二集合，其中N为大于或等于2的自然数；从第一集合中检索出与用户第一至第N实时对话内容匹配的第三集合，从该第三集合和第二集合中筛选出与所述第N实时对话内容相似度最高的对话行为链，作为所述第N实时对话内容的答案输出反馈给用户。此外，本专利技术还提供一种电子装置，该电子装置包括存储器和处理器，所述存储器中包括智能对话程序，该智能对话程序被所述处理器执行时实现如下步骤：收集业务场景的对话内容，对收集的对话内容进行分类，将至少两种以上分类类型的对话内容进行任意组合得到多个对话行为链；利用预定的模型算法对该多个对话行为链进行训练，得到每个对话行为链的概率分布值；根据所述概率分布值计算该多个对话行为链的交叉熵，筛选出交叉熵小于阈值的对话行为链，并存储到数据库中；及接收用户的第一实时对话内容，对该第一实时对话内容进行分类，得到该第一实时对话内容的分类类型，从数据库存储的对话行为链中检索出与该第一实时对话内容的分类类型匹配的所有对话行为链组成的第一集合，从该第一集合中筛选出与该第一实时对话内容相似度最高的对话行为链，作为该第一实时对话内容的答案输出反馈给用户。优选地，所述从该第一集合中筛选出与该第一实时对话内容相似度最高的对话行为链包括：利用文本相似度算法，计算该第一实时对话内容的分类类型与所述第一集合中每个以该第一实时对话内容的分类类型开头的对话行为链包含的内容的Jaccard相似性系数；选择Jaccard相似性系数最大值对应的对话行为链。优选地，该步骤还包括：接收用户的第N实时对话内容，对所述第N实时对话内容进行分类得到该第N实时对话内容的分类类型，从数据库存储的对话行为链中检索出与该第N实时对话内容的分类类型匹配的所有对话行为链组成的第二集合，其中N为大于或等于2的自然数；从第一集合中检索出与用户第一至第N实时对话内容匹配的第三集合，从该第三集合和第二集合中筛选出与所述第N实时对话内容相似度最高的对话行为链，作为所述第N实时对话内容的答案输出反馈给用户。此外，为实现上述目的，本专利技术还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中包括智能对话程序，该智能对话程序被处理器执行时实现如上所述的智能对话方法。本专利技术提出的智能对话方法、电子装置及计算机可读存储介质，通过接收用户的实时对话内容，对该第一实时对话内容进行分类，得到该实时对话内容的分类类型，然后，根据预先收集业务场景的对话内容，对收集的对话内容进行分类，将至少两种以上分类类型的对话内容进行任意组合，得到多个对话行为链。再根据预定模型算法训练所述多个对话行为链，得到每个对话行为链的概率分布值。然后，利用该概率分布值计算每个对话行为链的交叉熵，筛选出交叉熵小于阈值的对话行为链，并将筛选出来的对话行为链存储到数据库中。最后，从数据库中存储的对话行为链中检索出与该实时对话内容的分类类型匹配的所有对话行为链组成的集合，从该集合中筛选出与该实时对话内容相似度最高的对话行为链，作为该实时对话内容的答案输出反馈给用户。利用本专利技术，通过采用模型算法、交叉熵、对话行为链的方式进行分析、匹配，可以对用户输入的语音作出快速响应，并提高了答复的准确率，提高用户体验。附图说明图1为本专利技术电子装置一实施例的运行环境示意图；图2为本专利技术电子装置一实施例的示意图；图3为图1、图2中智能对话程序一实施例的程序模块图；图4为本专利技术智能对话方法一实施例的流程图。本专利技术目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。具体实施方式应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。本专利技术提供一种电子装置。参照图1所示，为本专利技术电子装置1一实施例的运行环境示意图。在该实施例中，该电子装置1与输入装置2、输出装置3通过网络4相连接。用户通过输入装置2输入对话内容(例如语音信号)，电子装置1将用户输入的对话内容通过网络4传输至电子装置1。电子装置1包括智能对话程序10(APP)，智能对话程序10对用户输入的对话内容进行分析生成答复内容，，通过输出装置3输出、反馈给用户。所述电子装置1可以是服务器、智能手机、平板电脑、便携计算机、桌上型计算机、视频音频会议系统等具有存储和运算功能的终端设备。在一个实施例中，当电子装置1为服务器时，该服务器可以是机架式服务器、刀片式服务器、塔式服务器或机柜式服务器等的一种或几种。所述输入装置2包括但不限于麦克风、键盘、鼠标、触摸屏、拾音器，等等。所述输出装置3包括但不限于麦克风、显示器，显示器也可以适当的称为显示屏或显示单元。在一些实施例中可以是LED显示器、液晶显示器、触控式液晶显示器以及有机发光二极管(OrganicLight-EmittingDiode，OLED)显示器等。显示器用于显示在所本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种智能对话生成方法，应用于电子装置，其特征在于，该方法包括：收集业务场景的对话内容，对收集的对话内容进行分类，将至少两种以上分类类型的对话内容进行任意组合得到多个对话行为链；利用预定的模型算法对该多个对话行为链进行训练，得到每个对话行为链的概率分布值；根据所述概率分布值计算该多个对话行为链的交叉熵，筛选出交叉熵小于阈值的对话行为链，并存储到数据库中；及接收用户的第一实时对话内容，对该第一实时对话内容进行分类，得到该第一实时对话内容的分类类型，从数据库存储的对话行为链中检索出与该第一实时对话内容的分类类型匹配的所有对话行为链组成的第一集合，从该第一集合中筛选出与该第一实时对话内容相似度最高的对话行为链，作为该第一实时对话内容的答案输出反馈给用户。

【技术特征摘要】
1.一种智能对话生成方法，应用于电子装置，其特征在于，该方法包括：收集业务场景的对话内容，对收集的对话内容进行分类，将至少两种以上分类类型的对话内容进行任意组合得到多个对话行为链；利用预定的模型算法对该多个对话行为链进行训练，得到每个对话行为链的概率分布值；根据所述概率分布值计算该多个对话行为链的交叉熵，筛选出交叉熵小于阈值的对话行为链，并存储到数据库中；及接收用户的第一实时对话内容，对该第一实时对话内容进行分类，得到该第一实时对话内容的分类类型，从数据库存储的对话行为链中检索出与该第一实时对话内容的分类类型匹配的所有对话行为链组成的第一集合，从该第一集合中筛选出与该第一实时对话内容相似度最高的对话行为链，作为该第一实时对话内容的答案输出反馈给用户。2.如权利要求1所述的智能对话方法，其特征在于，所述分类类型包括：询问、反馈、阐述、确认、请求、接受、问候、闲聊、解释。3.如权利要求1所述的智能对话方法，其特征在于，每个对话行为链包括参与一次对话的双方或多方的多段对话内容。4.如权利要求1所述的智能对话方法，其特征在于，所述预定模型算法包括：一阶马尔科夫链+KneserNey平滑方法。5.如权利要求1所述的智能对话方法，其特征在于，所述从该第一集合中筛选出与该第一实时对话内容相似度最高的对话行为链包括：利用文本相似度算法，计算该第一实时对话内容的分类类型与所述第一集合中每个以该第一实时对话内容的分类类型开头的对话行为链包含的内容的Jaccard相似性系数；选择Jaccard相似性系数最大值对应的对话行为链。6.如权利要求1至5任一项所述的智能对话方法，其特征在于，该方法还包括：接收用户的第N实时对话内容，对所述第N实时对话内容进行分类得到该第N实时对话内容的分类类型，从数据库存储的对话行为链中检索出与该第N实时对话内容的分类类型匹配的所有对话行为链组成的第二集合，其中N为大于或等于2的自然数；从第一集合中检索出与用户第一至第N实时对话内容匹配的第三集合，从该第三集合和第二集合中筛选出与所述第N实时对话内容相似度最高的对话行为链...

【专利技术属性】
技术研发人员：程磊，梁志伟，
申请(专利权)人：平安普惠企业管理有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44