一种机器人对话方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本申请提供一种机器人对话方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：通过自然语言理解模块，根据输入文本，获得语义信息；语义信息包括对话任务；通过对话管理模块，基于语义信息，生成对话动作；其中，对话管理模块的结构为序列到序列网络结构；对话管理模块与对话任务相对应；通过自然语言生成模块，将对话动作转换为自然语言回复语句。将序列到序列的网络作为岗位机器人的对话管理模块结构，使得对话管理模块具有足够的泛化能力，针对语料中未出现的对话情形也能生成合理的行为。对话管理模块和对话任务是相对应的，根据对话任务确定对应的对话管理模块，使得岗位机器人的回复语句具有导向性，提高了模型性能。提高了模型性能。提高了模型性能。

【技术实现步骤摘要】
一种机器人对话方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本申请涉及信息处理
，具体而言，涉及一种机器人对话方法、装置、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]近几年来，随着人工智能的飞速发展，一些行业出现了语音对话机器人，现有的语音对话机器人通常被统计建模成为一个马尔科夫决策过程（Markov Decision Process）模型，通过随机优化的方法来学习对话策略。然而这种方式的机器学习算法泛化能力较差，模型的性能较差。

技术实现思路

[0003]本专利技术实施例的目的在于一种机器人对话方法、装置、电子设备及存储介质，应用于岗位机器人的对话管理模块是序列到序列的网络结构，提高了模型泛化能力，提高了模型性能。
[0004]第一方面，本申请实施例提供了一种机器人对话方法，包括：通过自然语言理解模块，根据输入文本，获得语义信息；语义信息包括对话任务；通过对话管理模块，基于语义信息，生成对话动作；其中，对话管理模块的结构为序列到序列网络结构；对话管理模块与对话任务相对应；通过自然语言生成模块，将对话动作转换为自然语本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种机器人对话方法，其特征在于，应用于岗位机器人，包括：通过自然语言理解模块，根据输入文本，获得语义信息；所述语义信息包括对话任务；通过对话管理模块，基于语义信息，生成对话动作；其中，所述对话管理模块的结构为序列到序列网络结构；所述对话管理模块与所述对话任务相对应；通过自然语言生成模块，将所述对话动作转换为自然语言回复语句。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据输入文本，获得语义信息，包括：根据所述语义信息，确定对话任务；根据所述输入文本以及所述对话任务，获得本轮对话的上下文序列；所述本轮对话的上下文序列包括：用户与所述岗位机器人前一轮对话中所述岗位机器人的动作、所述用户与所述岗位机器人前一轮对话中所述岗位机器人回复的信息与所述对话任务不一致的部分、所述输入文本中的约束条件状态、以及所述输入文本中的问询内容状态。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对话管理模块包括编码器、解码器和映射单元；所述通过对话管理模块，基于语义信息，生成对话动作，包括：通过所述编码器利用所述上下文序列获得对话向量；通过解码器根据所述对话向量获得动作序列；利用映射单元根据预设的数据库，将所述动作序列映射为所述对话动作；所述对话动作包括岗位机器人的行为槽位。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述语义信息包括用户意图以及词槽；所述词槽包括可告知槽和可问询槽，所述可告知槽用于表示所述用户查询的约束条件，所述可问询槽用于表示查询的属性。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：基于预设的语料库，获得所述岗位机器人在对话中的目标答复；将所述自然语言回复语句与所...

【专利技术属性】
技术研发人员：韩威俊，肖雪松，严骊，龙胜海，
申请(专利权)人：成都明途科技有限公司，
类型：发明
国别省市：