一种人机对话的方法、装置和存储介质制造方法及图纸

本申请公开了一种人机对话的方法、装置和存储介质，具体为首先获取当前对话中的对话状态信息，其中，对话状态信息包括对话特征和商品信息，其次，根据当前对话的对话状态信息，生成与对话状态信息对应的对话意图，并评估当前的对话意图的准确性，然后，在对话意图的准确性不满足预设阈值时，在对话状态信息中提取对话特征，并根据对话特征优化所述对话意图，最后，评估优化后的对话意图的准确性是否满足预设阈值，并当准确性满足预设阈值时，基于优化后的对话意图生成当前对话的最优答案。本申请实施例通过不断优化对话状态信息中的对话意图，并根据对话意图生成最优答案，以使答案的准确性明显提高，并更加贴合人性用语。

【技术实现步骤摘要】
一种人机对话的方法、装置和存储介质
本申请涉及计算机
，尤其涉及一种人机对话的方法、装置和存储介质。
技术介绍
人机对话是人与智能语伴对话的一种方式。近年来，人机对话系统被广泛应用于涉及计算机的各个行业，尤其是在电子商务的应用场景中。而人机对话是人机对话系统中的关键核心。在传统的人机对话系统中，人机对话通常采用检索匹配的方法，通常只能针对限定的问题范围做出指定的固定回答。现有技术中，通常会首先利用自然语言的分析处理后，再进行意图的分类。然后根据意图分类对应的答案分类，检索匹配后直接进行答案的生成。而对于像商品信息快速变化的电子商务领域，固定的答案已经不能满足客户多样化的要求。人机对话系统一直充当着“后台客服”的角色，所要服务的对象却是更多不同知识背景的普通人。固定答案不能满足用户的真实意图，可能会出现答非所问的情况。
技术实现思路
本申请实施例提供了一种人机对话的方法，该方法通过分析当前对话的对话状态信息，并不断的对对话状态信息的对话意图进行优化，使得最终生成的答案更准确，克服了现有技术中只能生成固定答案，不能对答案进行优化的问题。该方法包括：获取用户输入在客户端上的当前对话中的对话状态信息，其中，所述对话状态信息包括对话特征和商品信息，所述对话特征为表示用户的对话意图的关键词汇，所述商品信息为与所述当前对话相关的商品的商品链接；根据所述当前对话的对话状态信息，生成与所述当前对话的对话状态信息对应的对话意图，并评估当前的对话意图的准确性；在所述当前的对话意图的准确性不满足所述预设阈值时，在当前对话的所述对话状态信息中提取所述对话特征，并根据所述对话特征优化所述对话意图；评估优化后的所述对话意图的准确性是否满足所述预设阈值，并在满足所述预设阈值时，基于优化后的所述对话意图生成所述当前对话的最优答案，并将所述最优答案输出并显示在所述客户端上。可选地，在接收到的所述当前对话的对话状态信息中筛选出所述对话特征；判断所述对话特征与所述商品信息是否存在关联性，并获取存在关联性的所述对话特征和所述商品信息组成的所述对话状态信息。可选地，在所述当前对话的对话状态信息中，重新确定所述对话特征的特征类别，并细化所述对话特征，以生成规范后的对话特征；根据所述规范后的对话特征，生成对应于所述当前对话中包含的每个对话状态的最优反馈行为，所述最优反馈行为为人机对话系统针对所述每个对话状态生成的当前答案；重复执行生成所述最优反馈行为的步骤，并根据所述最优反馈行为对所述当前的对话意图进行优化。可选地，为所述对话意图生成所述当前对话的最优答案。可选地，根据所述优化后的对话意图，检索与所述规范后的对话特征匹配的候选答案，所述候选答案由第一类词素构成，所述第一类词素包含组成语句的基本语句成分；对各个所述候选答案进行评分，并按照所述评分的数值的大小进行排序，筛选出所述最优答案。可选地，根据所述当前的对话意图，检索与所述当前的对话意图中的所述对话特征匹配的候选答案，所述候选答案由所述第一类词素构成；对各个所述候选答案进行评分，并按照所述评分的数值的大小进行排序，筛选出所述最优答案。可选地，根据提取的所述对话特征，检索与所述对话特征匹配的候选答案，所述候选答案由所述第一类词素构成；对各个所述候选答案进行评分，并按照所述评分的数值的大小进行排序，筛选出所述最优答案。可选地，根据预设文字模板合成新的候选答案，对所述新的候选答案进行评分，并按照所述评分的数值的大小进行排序，在所述新的候选答案中筛选出所述最优答案。可选地，根据所述对话状态信息，为所述对话状态信息对应的所述最优答案进行评分，并收集所述评分达到预设分数的所述对话状态信息中的所述对话特征和对应的所述最优答案。在本专利技术的另一个实施例中，提供了一种人机对话的装置，该装置包括：获取模块，用于获取用户输入在客户端上的当前对话中的对话状态信息，其中，所述对话状态信息包括对话特征和商品信息，所述对话特征为表示用户的对话意图的关键词汇，所述商品信息为与所述当前对话相关的商品的商品链接；第一生成模块，用于根据所述当前对话的对话状态信息，生成与所述当前对话的对话状态信息对应的对话意图，并评估当前的对话意图的准确性是否满足预设阈值；优化模块，用于在所述当前的对话意图的准确性不满足所述预设阈值时，在当前对话的所述对话状态信息中提取所述对话特征，并根据所述对话特征优化所述对话意图；第二生成模块，用于评估优化后的所述对话意图的准确性是否满足所述预设阈值，并当所述准确性满足所述预设阈值时，基于优化后的所述对话意图生成所述当前对话的最优答案，并将所述最优答案输出并显示在所述客户端上。在本专利技术的另一个实施例中，提供了一种非瞬时计算机可读存储介质，所述非瞬时计算机可读存储介质存储指令，所述指令在由处理器执行时使得所述处理器执行上述一种人机对话的方法中的各个步骤。在本专利技术的另一个实施例中，提供了一种终端设备，包括处理器，所述处理器用于执行上述一种人机对话的方法中的各个步骤。如上可见，基于上述实施例，首先获取用户输入在客户端上的当前对话中正确的对话状态信息，其中，对话状态信息包括对话特征和商品信息，其中，对话状态信息包括对话特征和商品信息，对话特征为表示用户的对话意图的关键词汇，商品信息为与当前对话相关的商品的商品链接，其次，根据当前对话的对话状态信息，生成与当前对话的对话状态信息对应的对话意图，并评估当前的对话意图的准确性，然后，在当前的对话意图的准确性不满足预设阈值时，在当前对话的对话状态信息中提取对话特征，并根据对话特征优化所述对话意图，最后，评估优化后的对话意图的准确性是否满足预设阈值，并当准确性满足预设阈值时，基于优化后的对话意图生成当前对话的最优答案，并将最优答案输出并显示在客户端上。本申请实施例通过不断的优化对话状态信息所属的对话意图，并最终根据优化后的对话意图生成最优答案，使得答案的准确性更高。附图说明为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。图1示出了本申请实施例10所提供的通过自然语言处理生成答案的流程的示意图；图2示出了本申请实施例20提供的一种人机对话的方法的流程示意图；图3示出了本申请提供的实施例30中一种人机对话的方法的具体流程的示意图；图4示出了本申请实施例40还提供一种人机对话的装置的示意图；图5示出了本申请实施例50所提供的一种终端设备的示意图。具体实施方式为使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下参照附图并举实施例，对本专利技术进一步详细说明。在进行人机对话时的回答生成上，现有的技术方案本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种人机对话的方法，其特征在于，包括：/n获取用户输入在客户端上的当前对话中的对话状态信息，其中，所述对话状态信息包括对话特征和商品信息，所述对话特征为表示用户的对话意图的关键词汇，所述商品信息为与所述当前对话相关的商品的商品链接；/n根据所述当前对话的对话状态信息，生成与所述当前对话的对话状态信息对应的对话意图，并评估当前的对话意图的准确性；/n在所述当前的对话意图的准确性不满足预设阈值时，在当前对话的所述对话状态信息中提取所述对话特征，并根据所述对话特征优化所述对话意图；/n评估优化后的所述对话意图的准确性是否满足所述预设阈值，并在满足所述预设阈值时，基于优化后的所述对话意图生成所述当前对话的最优答案，并将所述最优答案输出并显示在所述客户端上。/n

【技术特征摘要】
1.一种人机对话的方法，其特征在于，包括：
获取用户输入在客户端上的当前对话中的对话状态信息，其中，所述对话状态信息包括对话特征和商品信息，所述对话特征为表示用户的对话意图的关键词汇，所述商品信息为与所述当前对话相关的商品的商品链接；
根据所述当前对话的对话状态信息，生成与所述当前对话的对话状态信息对应的对话意图，并评估当前的对话意图的准确性；
在所述当前的对话意图的准确性不满足预设阈值时，在当前对话的所述对话状态信息中提取所述对话特征，并根据所述对话特征优化所述对话意图；
评估优化后的所述对话意图的准确性是否满足所述预设阈值，并在满足所述预设阈值时，基于优化后的所述对话意图生成所述当前对话的最优答案，并将所述最优答案输出并显示在所述客户端上。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取用户输入在客户端上的当前对话中的对话状态信息的步骤包括：
在接收到的所述当前对话的对话状态信息中筛选出所述对话特征；
判断所述对话特征与所述商品信息是否存在关联性，并获取存在关联性的所述对话特征和所述商品信息组成的所述对话状态信息。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据对话特征优化所述对话意图的步骤，包括：
在所述当前对话的对话状态信息中，重新确定所述对话特征的特征类别，并细化所述对话特征，以生成规范后的对话特征；
根据所述规范后的对话特征，生成对应于所述当前对话中包含的每个对话状态的最优反馈行为，所述最优反馈行为为人机对话系统针对所述每个对话状态生成的当前答案；
重复执行生成所述最优反馈行为的步骤，并根据所述最优反馈行为对所述当前的对话意图进行优化。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述当前的对话意图的准确性满足所述预设阈值时，所述方法进一步包括：
为所述对话意图生成所述当前对话的最优答案。


5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于优化后的对话意图生成所述当前对话的最优答案的步骤包括：
根据所述优化后的对话意图，检索与所述规范后的对话特征匹配的候选答案，所述候选答案由第一类词素构成，所述第一类词素包含组成语句的基本语句成分；
对各个所述候选答案进行评分，并按照所述评分的数值的大小进行排序，筛选出所述最优答案。


6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述为对话意图生成所述当前对话的最优答案的步骤，包括：
根据所述当前的对话意图，检索与所述当前的对话意图中的所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄靖锋，
申请(专利权)人：北京京东尚科信息技术有限公司，北京京东世纪贸易有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11