人机交互对话方法、装置以及设备制造方法及图纸

本公开提供了一种人机交互对话方法、装置以及设备，涉及人工智能技术领域，具体涉及自然语言处理和深度学习等技术领域，可应用于智慧城市场景。该方法的一具体实施方式包括：获取人机交互的对话上下文；根据对话上下文生成检索条件；将检索条件输入至预先训练的对话模型进行检索，得到知识；根据对话上下文和知识，生成回复。该实施方式设计了一个可融合多类型的对话的统一框架，框架融合多类型的对话，可以统一开发部署。以统一开发部署。以统一开发部署。

【技术实现步骤摘要】
人机交互对话方法、装置以及设备


[0001]本公开涉及人工智能
，具体涉及自然语言处理和深度学习等
，可应用于智慧城市场景。

技术介绍

[0002]随着机器学习技术的不断发展，智能对话已开始应用。在客服咨询对话中，坐席通过智能对话自动获取回复语句，以提高工作效率。例如，在金融领域中，面对客户的咨询或协助需求，坐席通过自动获取的回复语句可以更快地回答客户问题。
[0003]然而，对话类型多样，目前需要针对不同类型的对话分别设计对话系统。上层决策模块判断出对话类型之后，分发对话上下文到相应类型的对话系统中。

技术实现思路

[0004]本公开实施例提出了一种人机交互对话方法、装置、设备、存储介质以及程序产品。
[0005]第一方面，本公开实施例提出了一种人机交互对话方法，包括：获取人机交互的对话上下文；根据对话上下文生成检索条件；将检索条件输入至预先训练的对话模型进行检索，得到知识；根据对话上下文和知识，生成回复。
[0006]第二方面，本公开实施例提出了一种人机交互对话装置，包括：获取模块，被配置成获取人机交互的对话上下文；第一生成模块，被配置成根据对话上下文生成检索条件；检索模块，被配置成将检索条件输入至预先训练的对话模型进行检索，得到知识；第二生成模块，被配置成根据对话上下文和知识，生成回复。
[0007]第三方面，本公开实施例提出了一种电子设备，包括：至少两个处理器；以及与至少两个处理器通信连接的存储器；其中，存储器存储有可被至少两个处理器执行的指令，指令被至少两个处理器执行，以使至少两个处理器能够执行如第一方面中任一实现方式描述的方法。
[0008]第四方面，本公开实施例提出了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，计算机指令用于使计算机执行如第一方面中任一实现方式描述的方法。
[0009]第五方面，本公开实施例提出了一种计算机程序产品，包括计算机程序，计算机程序在被处理器执行时实现如第一方面中任一实现方式描述的方法。
[0010]本公开实施例提供的人机交互对话方法，设计了一个可融合多类型的对话的统一框架，框架融合多类型的对话，可以统一开发部署。
[0011]应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
[0012]通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本公开的其它
特征、目的和优点将会变得更明显。附图用于更好地理解本方案，不构成对本公开的限定。其中：
[0013]图1是根据本公开的人机交互对话方法的一个实施例的流程图；
[0014]图2是根据本公开的人机交互对话方法的又一个实施例的流程图；
[0015]图3是根据本公开的对话模型训练方法的一个实施例的流程图；
[0016]图4是人机交互对话方法的通用框架图；
[0017]图5是根据本公开的人机交互对话装置的一个实施例的结构示意图；
[0018]图6是用来实现本公开实施例的人机交互对话方法的电子设备的框图。
具体实施方式
[0019]以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明，其中包括本公开实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本公开的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
[0020]需要说明的是，在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本公开。
[0021]图1示出了根据本公开的人机交互对话方法的一个实施例的流程100。该人机交互对话方法包括以下步骤：
[0022]步骤101，获取人机交互的对话上下文。
[0023]在本实施例中，人机交互对话方法的执行主体可以获取人机交互的对话上下文。
[0024]通常，除了获取人机交互中的人的当前问话之外，还需要获取其前面若干条人机交互的对话信息，即，人机交互的对话上下文。
[0025]步骤102，根据对话上下文生成检索条件。
[0026]在本实施例中，上述执行主体可以根据对话上下文生成检索条件。其中，检索条件可以是对话上下文中的关键信息。
[0027]步骤103，将检索条件输入至预先训练的对话模型进行检索，得到知识。
[0028]在本实施例中，上述执行主体可以将检索条件输入至预先训练的对话模型进行检索，得到知识。
[0029]通常，对话模型可以基于检索条件进行检索，得到与检索条件相关的知识。其中，对话模型可以是采用大量训练样本进行有监督训练得到的，用于基于检索条件检索相应的知识。
[0030]步骤104，根据对话上下文和知识，生成回复。
[0031]在本实施例中，上述执行主体可以根据对话上下文和知识，生成回复。
[0032]通常，根据对话上下文将知识组织成自然语言，即可得到回复。
[0033]本公开实施例提供的人机交互对话方法，设计了一个可融合多类型的对话的统一框架。对于多类型的对话，首先根据对话上下文生成检索条件，然后根据检索条件检索知识，最后根据对话上下文和知识生成回复。框架融合多类型的对话，可以统一开发部署。并且，该框架无需上层决策分发模块，直接进行端到端的对话生成，多类型对话之间信息流通，可较好的支持跨类型对话。
[0034]继续参考图2，其示出了根据本公开的人机交互对话方法的又一个实施例的流程200。该人机交互对话方法包括以下步骤：
[0035]步骤201，获取人机交互的对话上下文。
[0036]步骤202，根据对话上下文生成检索条件。
[0037]在本实施例中，步骤201
‑
202的具体操作已在图1所示的实施例中步骤101
‑
102中进行了详细的介绍，在此不再赘述。
[0038]步骤203，若检索条件为预设符号，则知识为空。
[0039]在本实施例中，人机交互对话方法的执行主体可以根据对话上下文生成检索条件。若检索条件为预设符号(如_not_used_)，则表示为开放域闲聊。由于检索条件仅包括预设符号，因此根据检索条件检索到的知识为空。
[0040]步骤204，将对话上下文输入至对话模型，得到回复。
[0041]在本实施例中，对于开放域闲聊，上述执行主体可以将对话上下文输入至对话模型，得到回复。
[0042]通常，对于开放域闲聊，无需进行检索，即可基于对话上下文直接生成回复。因此，将对话上下文输入至对话模型，依赖对话模型自身能力(如通用对话能力、常识知识等)，可以直接生成回复，无需调用外部信息。
[0043]步骤205，若检索条件的第一预设位置的令牌表示对话是知识对话，则同时在数据库和搜索引擎中进行搜本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种人机交互对话方法，包括：获取人机交互的对话上下文；根据所述对话上下文生成检索条件；将所述检索条件输入至预先训练的对话模型进行检索，得到知识；根据所述对话上下文和所述知识，生成回复。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述对话模型是通过如下步骤训练得到的：获取社交软件上的多轮评论信息；将所述多轮评论信息作为第一样本对初始模型进行训练，得到中间模型；获取人机交互的对话信息；将所述人机交互的对话信息作为第二样本对所述中间模型进行训练，得到对话模型。3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述将所述检索条件输入至对话模型进行检索，得到知识，包括：若所述检索条件为预设符号，则所述知识为空；以及所述根据所述对话上下文和所述知识，生成回复，包括：将所述对话上下文输入至所述对话模型，得到所述回复。4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述将所述检索条件输入至对话模型进行检索，得到知识，包括：若所述检索条件的第一预设位置的令牌表示所述对话是知识对话，则同时在数据库和搜索引擎中进行搜索，得到所述知识。5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述将所述检索条件输入至对话模型进行检索，得到知识，包括：若所述检索条件的第一预设位置的令牌表示所述对话是知识对话，且所述检索条件的第二预设位置的令牌表示所述知识对话是静态知识对话，则在数据库中进行搜索，得到所述知识。6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述将所述检索条件输入至对话模型进行检索，得到知识，包括：若所述检索条件的第一预设位置的令牌表示所述对话是知识对话，且所述检索条件的第二预设位置的令牌表示所述知识对话是动态知识对话，则在搜索引擎中进行搜索，得到所述知识。7.根据权利要求1所述的方法，其中，所述将所述检索条件输入至对话模型进行检索，得到知识，包括：若所述检索条件的第一预设位置的令牌表示所述对话是任务型对话，根据所述对话上下文中的用户条件在结构化数据库中进行查询，得到所述知识。8.根据权利要求7所述的方法，其中，所述根据所述对话上下文中的用户条件在结构化数据库中进行查询，得到所述知识，包括：将所述用户条件转化为结构化查询语言；根据所述结构化查询语言在所述结构化数据库中进行查询，得到所述知识；以及所述根据所述对话上下文和所述知识，生成回复，包括：将所述知识转化为自然语言，得到所述回复。
9.一种人机交互对话装置，包括：获取模块，被配置成获取人机交互的对话上下文；第一生成模块，被配置成根据所述对话上下文生成检索条件；检索模块，被配置成将所述检索条件输入至预先训练的对话模型进行检索，得到知识；第二生成模块，被配置成根据所述对话上下文和所...

【专利技术属性】
技术研发人员：鲍思琪，何煌，田昕，林英展，王凡，吴华，黄世维，何径舟，
申请(专利权)人：北京百度网讯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：