一种用于对话机器人的输入提示方法及装置制造方法及图纸

本说明书提供一种用于对话机器人的输入提示方法及装置，所述方法包括：获取当前对话信息的对话上文信息，利用会话生成模型对对话上文信息的编码，再利用会话生成模型对解码获得的向量以及当前接收到的对话信息进行解码，生成输入提示信息，将生成的输入提示信息反馈给用户，以补全用户的输入信息。

An input prompt method and device for dialogue robot

【技术实现步骤摘要】
一种用于对话机器人的输入提示方法及装置
本说明书属于计算机
，尤其涉及一种用于对话机器人的输入提示方法及装置。
技术介绍
随着科技的发展，越来越多的智能机器人出现在人们的生活和工作中，其中，对话机器人是一种比较常见的机器人。对话机器人可以用于客服业务中，对话机器人通常擅长解决简单规范的提问，不擅长处理复杂、模糊的提问。由于部分用户对于机器人的这个特点不熟悉，经常会发送复杂问题或模糊问题，在增加机器人处理难度的同时也会降低用户的使用体验。
技术实现思路
本说明书实施例的目的在于提供一种用于对话机器人的输入提示方法、装置及对话机器人，实现了准确为用户推荐输入提示信息，减少用户工作量和对话机器人的数据处理量。一方面本说明书实施例提供了一种用于对话机器人的输入提示方法，包括：接收对话信息；获取所述对话信息之前接收到的指定数量个对话上文信息；利用会话生成模型对所述对话上文信息进行语义编码，获得上文句向量；利用所述会话生成模型对所述上文句向量和所述对话信息进行解码，获得所述对话信息的输入提示信息。另一方面，本说明书提供了一种用于对话机器人的输入提示装置，包括：会话接收模块，用于接收对话信息；上文信息获取模块，用于获取所述对话信息之前接收到的指定数量个对话上文信息；语义编码模块，用于利用会话生成模型对所述对话上文信息进行语义编码，获得上文句向量；提示信息生成模块，用于利用所述会话生成模型对所述上文句向量和所述对话信息进行解码，获得所述对话信息的输入提示信息。又一方面，本说明书实施例提供了一种对话机器人，包括：至少一个处理器以及用于存储处理器可执行指令的存储器，所述存储器中存储有会话生成模型、排序模型；所述会话生成模型采用Seq2Seq模型，所述处理器用于采用Seq2Seq模型基于用户输入的对话信息的上文信息，生成输入提示信息；所述处理器还用于采用所述排序模型对所述会话生成模型生成的所述输入提示信息进行评分排序，将排序在前预设名次内的输入提示信息并输出；所述处理器还用于根据用户对输出的前预设名次内的输入提示信息点击操作，输出对应的答案。还一方面，本说明书提供了一种用于对话机器人的输入提示设备，包括：至少一个处理器以及用于存储处理器可执行指令的存储器，所述处理器执行所述指令时实现上述用于对话机器人的输入提示方法。本说明书提供的用于对话机器人的输入提示方法、装置、处理设备、对话机器人，利用会话生成模型对对话上文信息的编码解码等方式，生成输入提示信息。直接利用机器学习模型进行输入提示信息的预测生成，克服了知识库等方式覆盖率低的缺点，给用户提供了更多的补全方案。并且，结合用户输入的提示信息的上文信息，使得补全的内容更符合用户当前问答的主题，提高了输入提示的准确率。同时，推荐的输入提示信息通常比较符合对话机器人的提问格式，减少了对话机器人的数据处理量，提高了对话机器人准确回答用户问题的概率。附图说明为了更清楚地说明本说明书实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本说明书中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是本说明书一个实施例中用于对话机器人的输入提示方法的流程示意图；图2是本说明书一个实施例中会话提示信息生成过程的流程示意图；图3是本说明书又一个实施例中用于对话机器人的输入提示的流程示意图；图4是本说明书提供的用于对话机器人的输入提示装置一个实施例的模块结构示意图；图5是本说明书又一个实施例中用于对话机器人的输入提示装置的结构示意图；图6是本说明书又一个实施例中用于对话机器人的输入提示装置的结构示意图；图7是本说明书一个实施例中用于对话机器人的输入提示服务器的硬件结构框图。具体实施方式为了使本
的人员更好地理解本说明书中的技术方案，下面将结合本说明书实施例中的附图，对本说明书实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本说明书一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本说明书中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本说明书保护的范围。对话机器人可以用于回答比较简单的文本提问，在服务行业应用的比较多，例如：购物网站的客服通常会有对话机器人，用户一些比较常见、简单的问题可以由对话机器人进行回答，减少人工劳动量。本说明书实施例提供一种用于对话机器人的输入提示方法，可以在用户输入提问输入信息时，给予用户当前输入的内容，为用户进行输入补全，即用户在输入过程中，系统会在输入框附近为用户推荐或补全可能要输入的内容，方便用户输入，提高用户提问的效率，减轻用户的输入负担，尤其对于输入法不熟悉或打字比较困难的用户。本说明书实施例基于用户当前输入的对话信息以及当前对话信息的对话上文信息，为用户推荐提问信息，可以理解为一种渐进提示。在一些搜索引擎中用户输入的时候会推荐一些相关的搜索请求，辅助用户输入，推荐内容来源于历史的搜索请求。但是，搜索引擎的调用量极大，几大引擎每天的调用量都在数亿次甚至更多，所以有足够的历史请求用于推荐。但对于对话机器人来说，一方面用户请求量较少，难以覆盖用户的所有输入；另一方面，用户在搜索引擎搜索大多数文本都有结果，但在对话机器人里只有部分问题能够找到答案，所以渐进提示要避免推荐对话机器人不能回答的问题，因此，搜索引擎的渐进提示方案并不适用于对话机器人。本说明书中用于对话机器人的输入提示方法可以应用在客户端或服务器中，客户端可以是智能手机、平板电脑、智能可穿戴设备(智能手表、虚拟现实眼镜、虚拟现实头盔等)、智能车载设备等电子设备。图1是本说明书一个实施例中用于对话机器人的输入提示方法的流程示意图，如图1所示，本说明书一个实施例中提供的用于对话机器人的输入提示方法可以包括：步骤102、接收对话信息。在具体的实施过程中，对话信息可以表示用户在对话机器人中输入的文本信息，当然，也可以是语音信息。对话信息可以是不完整的问题，本说明书实施例可以在用户输入的过程中实时获取用户输入的提问输入信息，如：用户输入“花呗怎么……”或“怎么……”等这些对话信息还未输入完成时，即可以实时获取用户输入的对话信息，以实现及时根据用户输入的内容为用户推荐其想输入的问题，方便用户提问，减少工作量。步骤104、获取所述对话信息之前接收到的指定数量个对话上文信息。在具体的实施过程中，可以根据用户当前输入的对话信息获取当前的对话信息的上文信息即对话上文信息，对话上文信息可以表示当前接收到的对话信息的上文信息，对话上文信息的具体获取方式可以根据实际需要进行设置，本说明书实施例不作具体限定。例如：可以将当前对话信息之前接收到的指定数量个对话信息作为对话上文信息，也可本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于对话机器人的输入提示方法，包括：/n接收对话信息；/n获取所述对话信息之前接收到的指定数量个对话上文信息；/n利用会话生成模型对所述对话上文信息进行语义编码，获得上文句向量；/n利用所述会话生成模型对所述上文句向量和所述对话信息进行解码，获得所述对话信息的输入提示信息。/n

【技术特征摘要】
1.一种用于对话机器人的输入提示方法，包括：
接收对话信息；
获取所述对话信息之前接收到的指定数量个对话上文信息；
利用会话生成模型对所述对话上文信息进行语义编码，获得上文句向量；
利用所述会话生成模型对所述上文句向量和所述对话信息进行解码，获得所述对话信息的输入提示信息。


2.如权利要求1所述的方法，所述利用会话生成模型对所述对话上文信息进行语义编码，获得上文句向量，包括：
利用所述会话生成模型中的句子编码模型分别对所述对话上文信息进行语义编码，获得各个对话上文信息对应的句子编码向量；
利用所述会话生成模型中的会话编码模型对各个所述句子编码向量进行对话编码，获得所述上文句向量。


3.如权利要求1所述的方法，所述利用所述会话生成模型对所述上文句向量和所述对话信息进行解码，获得所述对话信息的输入提示信息，包括：
利用所述上文句向量初始化所述会话生成模型中的解码模型，将所述对话信息输入初始化后的所述解码模型，获得所述输入提示信息。


4.如权利要求1所述的方法，所述利用所述会话生成模型对所述上文句向量和所述对话信息进行解码，获得所述对话信息的输入提示信息包括：
利用所述会话生成模型对所述上文句向量和所述对话信息进行解码，获得解码信息；
利用集束搜索对所述解码信息进行搜索，获得所述输入提示信息。


5.如权利要求1所述的方法，所述方法还包括：
利用排序模型对所述输入提示信息进行排序，将排序在前预设名次内的输入提示信息作为目标输入提示信息输出，其中，所述输入排序模型基于用户对历史输入提示信息的点击数据训练获得。


6.如权利要求5所述的方法，采用下述方法训练构建所述排序模型：
构建排序模型；
获取所述会话生成模型生成的历史输入提示信息以及用户对所述历史输入提示信息的点击数据；
获取所述会话生成模型确定出的各个所述历史输入提示信息的分值、所述历史输入提示信息的长度、所述历史输入提示信息与对应的上文信息之间的编辑距离、所述历史输入提示信息在背景语料中出现的频次，作为所述排序模型的模型输入特征；
将被用户点击的输入提示信息作为正样本数据，未被用户点击的输入提示信息作为负样本数据，对所述排序模型进行训练。


7.一种用于对话机器人的输入提示装置，包括：
会话接收模块，用于接收对话信息；
上文信息获取模块，用于获取所述对话信息之前接收到的指定数量个对话上文信息；
语义编码模块，用于利用会话生成模型对所述对话上文信息进行语义编码，获得上文句向量；
提示信息生成模块，用于利用所述会话生成模型对所述上文句向量和所述对话信息进行解码，获得所述对话信息的输入提示信息。


8.如权利要求7所述的装置，所述语义编码模块具体用于：
利用所述会话生成模型中的句子编码模型分别对所述对话上文信息进行语义编码，获得各个对话上文信息对应的句子编码向...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨明晖，
申请(专利权)人：支付宝杭州信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33