人机对话方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本公开涉及一种人机对话方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取本轮的用户语句；从一个或多个候选表格中确定与所述用户语句匹配的一个或多个目标表格；对所述本轮的用户语句进行解析，得到第一查询语句；根据所述第一查询语句，从所述一个或多个目标表格中查询获得目标数据；根据所述目标数据生成本轮的系统回复。本公开提供的人机对话方法，实现了使用户以人机对话的方式获取到表格知识的目的。用户以人机对话的方式获取到表格知识的目的。用户以人机对话的方式获取到表格知识的目的。

【技术实现步骤摘要】
人机对话方法、装置、设备及存储介质


[0001]本公开涉及信息
，尤其涉及一种人机对话方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]随着科技的不断发展，人机会话已经越来越普遍。
[0003]但是，本申请的专利技术人发现，表格知识是当前世界上存在最广泛的结构化知识，比如日常办公中的表格、网页中的各种表格、存在于多数企业和组织中的结构化查询语言(Structured Query Language，SQL)类的数据库等。因此，如何能让用户以人机对话的方式获取到表格知识中的内容就成为现有技术中亟需解决的问题。

技术实现思路

[0004]为了解决上述技术问题或者至少部分地解决上述技术问题，本公开提供了一种人机对话方法、装置、设备及存储介质，实现了使用户以人机对话的方式获取到表格知识的目的。
[0005]第一方面，本公开实施例提供一种人机对话方法，包括：
[0006]获取本轮的用户语句；
[0007]从一个或多个候选表格中确定与用户语句匹配的一个或多个目标表格；
[0008]对本轮的用户语句进行解析，得到第一查询语句；
[0009]根据第一查询语句，从一个或多个目标表格中查询获得目标数据；
[0010]根据目标数据生成本轮的系统回复。
[0011]第二方面，本公开实施例提供一种人机对话装置，包括：
[0012]获取模块，用于获取本轮的用户语句；
[0013]确定模块，用于从一个或多个候选表格中确定与用户语句匹配的一个或多个目标表格；
[0014]解析模块，用于对本轮的用户语句进行解析，得到第一查询语句；
[0015]查询模块，用于根据第一查询语句，从一个或多个目标表格中查询获得目标数据；
[0016]生成模块，用于根据目标数据生成本轮的系统回复。
[0017]第三方面，本公开实施例提供一种电子设备，包括：
[0018]存储器；
[0019]处理器；以及
[0020]计算机程序；
[0021]其中，所述计算机程序存储在所述存储器中，并被配置为由所述处理器执行以实现如第一方面所述的方法。
[0022]第四方面，本公开实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行以实现第一方面所述的方法。
[0023]本公开实施例提供的人机对话方法、装置、设备及存储介质，在获取到本轮对话的
用户语句时，从一个或多个候选表格中确定与所述用户语句匹配的一个或多个目标表格，进而根据用户语句对应的第一查询语句从一个或多个目标表格中查询以获得目标数据，最后根据目标数据生成本轮对话中针对用户语句的系统回复；实现了基于表格知识为用户提供系统回复的目的。
附图说明
[0024]此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。
[0025]为了更清楚地说明本公开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，对于本领域普通技术人员而言，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。
[0026]图1为本公开实施例提供的人机对话方法流程图；
[0027]图2为本公开实施例提供的基于表格知识的人机对话交互系统的结构示意图；
[0028]图3为本公开实施例提供的自动生成训练数据的流程示意图；
[0029]图4为本公开实施例提供的基于表格知识的人机对话交互系统核心引擎的工作流程；
[0030]图5为本公开另一实施例提供的人机对话方法流程图；
[0031]图6为本公开另一实施例提供的人机对话方法流程图；
[0032]图7为本公开另一实施例提供的人机对话的交互界面示意图；
[0033]图8为本公开实施例提供的人机对话装置的结构示意图；
[0034]图9为本公开实施例提供的电子设备实施例的结构示意图。
具体实施方式
[0035]为了能够更清楚地理解本公开的上述目的、特征和优点，下面将对本公开的方案进行进一步描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本公开的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
[0036]在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本公开，但本公开还可以采用其他不同于在此描述的方式来实施；显然，说明书中的实施例只是本公开的一部分实施例，而不是全部的实施例。
[0037]通常，人机对话基于知识实现，该知识包括：流程类的知识、图谱类的知识、以及文档。然而，随着表格知识的不断发展，目前，二维表格知识是当前世界上存在较广泛的结构化知识，比如日常办公中的表格、网页中的各种表格、存在于多数企业和组织中的SQL类的数据库等。而且，表格知识结构清晰、易于维护、时效性强。因此，如何让人以自然语言对话的方式和这些表格知识进行交互，是工业界和学术界共同关注的热点技术方向，也是人工智能研究的前沿方向之一。针对该问题，本公开实施例提供了一种基于表格知识的人机对话方法，下面结合具体的实施例对该方法进行介绍。
[0038]图1为本公开实施例提供的人机对话方法流程图。本实施例可适用于客户端中进行人机对话的情况，该方法可以由人机对话装置执行，该装置可以采用软件和/或硬件的方式实现，该装置可配置于电子设备中，例如终端，具体包括手机、电脑或平板电脑等。或者，
本实施例可适用于服务端中进行人机对话的情况，该方法可以由人机对话装置执行，该装置可以采用软件和/或硬件的方式实现，该装置可配置于电子设备中，例如服务器。
[0039]另外，本实施例所述的人机对话方法可以适用于多种场景，例如，用户和终端进行人机对话，该终端可以是机器人、手机、电脑等用户设备。在用户和机器人对话的场景中，用户和机器人可以在同一地点进行面对面对话，或者用户和机器人在不同地点进行远程对话。用户和终端的对话方式不限于语音对话，还可以通过文字、手势等方式进行对话。终端接收到用户的提问(即用户语句)后，需要根据该提问给出相应的回复，该回复在本公开实施例中称为系统回复。
[0040]参考如图2所示的一种基于表格知识的人机对话交互系统的结构示意图，该人机对话交互系统包括四大部分，分别是数据和知识部分210、预训练模型部分 220、核心引擎部分230和应用层部分240。
[0041]其中，数据和知识部分210包括数据合成器211和表知识库table212。表知识库table212中存储的是某种类型的表格数据，例如关于车辆的表格数据、关于某业务办理流程的表格数据等。表格数据的具体类型可根据应用场景确定。例如应用场景为汽车平台的智能客服系统，表格数据的类型可以是车辆相关，表格数据可以是关于车辆的表格数据。数据合成器211的功能是自动合成<Text,SQL>数据对，即自动合成自然语言语句Text对应的查询语句SQL。生成的大量数据对用于作为核心本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种人机对话方法，其中，所述方法包括：获取本轮的用户语句；从一个或多个候选表格中确定与所述用户语句匹配的一个或多个目标表格；对所述本轮的用户语句进行解析，得到第一查询语句；根据所述第一查询语句，从所述一个或多个目标表格中查询获得目标数据；根据所述目标数据生成本轮的系统回复。2.根据权利要求1所述的方法，其中，根据所述第一查询语句，从所述一个或多个目标表格中查询获得目标数据，包括：根据历史对话数据中用户历史语句对应的历史查询语句、所述本轮的用户语句对应的会话动作、所述历史对话数据对应的系统状态中的至少一个，对所述第一查询语句进行处理，得到第二查询语句；根据所述第二查询语句，从所述一个或多个目标表格中查询获得目标数据；其中，所述会话动作是根据所述历史查询语句和所述第一查询语句得到的；所述历史对话数据对应的系统状态用于表征所述历史对话数据中的系统历史回复是否为反问语句。3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，根据所述目标数据生成本轮的系统回复，包括：根据所述目标数据和所述本轮的用户语句，生成所述本轮的系统回复。4.根据权利要求1所述的方法，其中，对所述本轮的用户语句进行解析，得到第一查询语句，包括：将所述一个或多个目标表格、以及所述本轮的用户语句作为预设模型的输入，通过所述预设模型得到第一查询语句。5.根据权利要求4所述的方法，其中，将所述一个或多个目标表格、以及所述本轮的用户语句作为预设模型的输入，通过所述预设模型得到第一查询语句之前，所述方法还包括：生成所述一个或多个候选表格中每个候选表格相关的样本查询语句；将所述样本查询语句转换为第一自然语言语句；根据所述每个候...

【专利技术属性】
技术研发人员：李永彬，黎槟华，石翔，耿瑞莹，惠彬原，孙健，
申请(专利权)人：阿里巴巴达摩院杭州科技有限公司，
类型：发明
国别省市：