基于目标生成式预训练GPT模型的交互语句的处理方法技术

本申请公开了一种基于目标生成式预训练GPT模型的交互语句的处理方法及装置、系统、存储介质及电子装置，涉及智慧家庭技术领域，该方法包括：通过领域分类模型确定输入的原始交互语句的领域分类结果，并基于所述领域分类结果确定所述原始交互语句是否属于预设领域；在确定所述原始交互语句不属于所述预设领域的情况下，通过目标生成式预训练GPT模型解析所述原始交互语句在所述预设领域上的意图信息，并根据所述意图信息生成变换交互语句；根据所述变换交互语句进行交互处理。采用上述技术方案，解决了交互系统直接根据交互语句进行交互处理，导致交互效果较差的问题。导致交互效果较差的问题。导致交互效果较差的问题。

【技术实现步骤摘要】
基于目标生成式预训练GPT模型的交互语句的处理方法


[0001]本申请涉及智慧家庭
，具体而言，涉及一种基于目标生成式预训练GPT模型的交互语句的处理方法及装置、系统、存储介质及电子装置。

技术介绍

[0002]随着智慧生活的到来，越来越多的用户喜欢使用交互语句的方式同交互系统进行交互，但现有方式中，交互系统是直接基于用户输入的交互语句进行交互，但在一些情况下，由于交互系统无法正确识别用户的交互语句，进而导致无法对用户的交互语句做出正确的响应。
[0003]针对相关技术中，交互系统直接根据交互语句进行交互处理，导致交互效果较差的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
[0004]因此，有必要对相关技术予以改良以克服相关技术中的所述缺陷。

技术实现思路

[0005]本专利技术实施例提供了一种基于目标生成式预训练GPT模型的交互语句的处理方法及装置、存储介质及电子装置，以至少解决交互系统直接根据交互语句进行交互处理，导致交互效果较差的问题。
[0006]根据本专利技术实施例的一方面，提供一种基于目标生成式预训练GPT模型的交互语句的处理方法，包括：通过领域分类模型确定输入的原始交互语句的领域分类结果，并基于所述领域分类结果确定所述原始交互语句是否属于预设领域；在确定所述原始交互语句不属于所述预设领域的情况下，通过目标生成式预训练GPT模型解析所述原始交互语句在所述预设领域上的意图信息，并根据所述意图信息生成变换交互语句；根据所述变换交互语句进行交互处理。
[0007]根据本专利技术实施例的另一方面，还提供了一种基于目标生成式预训练GPT模型的交互语句的处理装置，包括：确定模块，用于通过领域分类模型确定输入的原始交互语句的领域分类结果，并基于所述领域分类结果确定所述原始交互语句是否属于预设领域；生成模块，用于在确定所述原始交互语句不属于所述预设领域的情况下，通过目标生成式预训练GPT模型解析所述原始交互语句在所述预设领域上的意图信息，并根据所述意图信息生成变换交互语句；交互模块，用于根据所述变换交互语句进行交互处理。
[0008]根据本专利技术实施例的又一方面，还提供了一种基于目标生成式预训练GPT模型的交互语句的处理系统，包括：领域分类模型，用于对输入的原始交互语句进行领域分类，确定所述原始交互语句是否属于预设领域；目标生成式预训练GPT模型，用于在所述原始交互语句不属于所述预设领域的情况下，解析所述原始交互语句在所述预设领域上的意图信息，并根据所述意图信息生成变换交互语句；对话引擎，用于根据所述变换交互语句进行交互处理。
[0009]根据本专利技术实施例的又一方面，还提供了一种计算机可读的存储介质，该计算机
可读的存储介质中存储有计算机程序，其中，该计算机程序被设置为运行时执行上述基于目标生成式预训练GPT模型的交互语句的处理方法。
[0010]根据本专利技术实施例的又一方面，还提供了一种电子装置，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其中，上述处理器通过计算机程序执行上述基于目标生成式预训练GPT模型的交互语句的处理方法。
[0011]本专利技术，在通过领域分类模型确定原始交互语句不属于预设领域的情况下，通过目标生成式预训练GPT模型解析原始交互语句在预设领域上的意图信息，并根据意图信息生成变换交互语句，进而根据变换交互语句进行交互处理，采用上述技术方案，使得交互系统可以挖掘用户的隐含意图，提高了交互系统对输入的交互语句的理解能力，进而交互系统可以准确地进行相应的响应，提高了交互效果，解决了交互系统直接根据交互语句进行交互处理，导致交互效果较差的问题。此外，由于交互系统可以挖掘用户的隐含意图，对交互语句的理解能力更强，使得交互系统可以根据用户意图实现更加自然贴心的交互方式、提高了交互系统的智能度；并且由于交互系统更加准确的识别了用户的隐含意图，使得交互系统可以主动地延续或者引导出新的话题，进而交互系统具备像人与人之间那样进行连续对话的能力，使得人机交互领域的交互体验有了质的飞跃。
附图说明
[0012]此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本申请的实施例，并与说明书一起用于解释本申请的原理。
[0013]为了更清楚地说明本申请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。
[0014]图1是根据本申请实施例的一种基于目标生成式预训练GPT模型的交互语句的处理方法的硬件环境示意图；
[0015]图2是根据本专利技术实施例的基于目标生成式预训练GPT模型的交互语句的处理方法的流程图；
[0016]图3是根据本专利技术实施例的基于目标生成式预训练GPT模型的交互语句的处理方法的整体框架图（一）；
[0017]图4（a）是根据本专利技术实施例的一种预设领域的示意图；
[0018]图4（b）是根据本专利技术实施例的另一种预设领域的示意图；
[0019]图5是根据本专利技术实施例的一种生成变换交互语句的流程示意图；
[0020]图6是根据本专利技术实施例的另一种生成变换交互语句的流程示意图；
[0021]图7是根据本专利技术实施例的基于目标生成式预训练GPT模型的交互语句的处理方法的整体框架图（二）；
[0022]图8是根据本专利技术实施例的强化学习的框架图；
[0023]图9是根据本专利技术实施例的基于目标生成式预训练GPT模型的交互语句的处理装置的结构框图；
[0024]图10是根据本专利技术实施例的基于目标生成式预训练GPT模型的交互语句的处理系统的结构框图。
具体实施方式
[0025]为了使本
的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请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申请一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请保护的范围。
[0026]需要说明的是，本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
[0027]根据本申请实施例的一个方面，提供了一种基于目标生成式预训练GPT模型的交互语句的处理方法。该基于目标生成式预训练GPT模型的交互语句的处理方法广泛应用于智慧家庭（Smart Home）、智能本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于目标生成式预训练GPT模型的交互语句的处理方法，其特征在于，包括：通过领域分类模型确定输入的原始交互语句的领域分类结果，并基于所述领域分类结果确定所述原始交互语句是否属于预设领域；在确定所述原始交互语句不属于所述预设领域的情况下，通过目标生成式预训练GPT模型解析所述原始交互语句在所述预设领域上的意图信息，并根据所述意图信息生成变换交互语句；根据所述变换交互语句进行交互处理。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：在基于所述领域分类结果确定所述原始交互语句属于所述预设领域的情况下，使用所述原始交互语句进行交互处理。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述变换交互语句进行交互处理，包括：在确定所述变换交互语句不属于所述预设领域的情况下，使用所述原始交互语句进行交互处理。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述变换交互语句进行交互处理，包括：在确定所述变换交互语句属于所述预设领域的情况下，使用所述变换交互语句进行交互处理。5.根据权利要求1
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4任一项所述的方法，其特征在于，所述预设领域包括具有层级关系的N层子领域，所述N层子领域中的每层子领域分别对应至少一个GPT模型，N为正整数，所述通过目标生成式预训练GPT模型解析所述原始交互语句在所述预设领域上的意图信息，并根据所述意图信息确定变换交互语句，包括：根据当前层子领域对应的GPT模型对预设层输出的交互语句或所述原始交互语句进行处理，得到当前层输出的交互语句，其中，在所述当前层是第一层的情况下，所述预设层输出的交互语句是所述原始交互语句；根据所述当前层输出的交互语句和所述当前层对应的层级，确定所述变换交互语句。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述当前层输出的交互语句和所述当前层对应的层级，确定所述变换交互语句，包括：在所述当前层输出的交互语句不属于所述当前层子领域、且所述当前层不是第一层的情况下，将所述预设层输出的交互语句确定为所述变换交互语句，其中，所述预设层输出的交互语句属于所述预设层子领域；在所述当前层输出的交互语句属于所述当前层子领域、且所述当前层不是第N层的情况下，将下一层获取为所述当前层，并继续执行所述根据当前层子领域对应的GPT模型对预设层输出的交互语句或所述原始交互语句进行处理，得到当前层输出的交互语句的操作，直至得到所述变换交互语句。7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述当前层输出的交互语句和所述当前层对应的层级，确定所述变换交互语句，包括：在所述当前层输出的交互语句不属于所述当前层子领域、且所述当前层是第一层的情况下，将所述当前层输出的交互语句确定为所述变换交互语句；
在所述当前层输出的交互语句属于所述当前层子领域、且所述当前层是第N层的情况下，将所述当前层输出的交互语句确定为所述变换交互语句。8.根据权利要求6或7所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：通过所述当前层对应的领域分类模型确定所述当前层输出的交互语句是否属于所述当前层子领域。9.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据当前层子领域对应的GPT模型对预设层输出的交互语句或所述原始交互语句进行处理，得到当前层输出的交互语句，包括：在所述N层子领域包括N个子领域、且所述N个子领域中的第i个子领域为第i
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1个子领域的子领域的情况下，通过所述第i个子领域对应的第i个GPT模型解析所述第i
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1个交互语句或所述原始交互语句在所述第i个子领域上的意图信息，生成第i个交互语句，其中，所述第i
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1个交互语句根据第i
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1个子领域对应的第i
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1个GPT模型得到，所述当前层为第i层，所述预设层为第i
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1层。10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述根据所述当前层输出的交互语句和所述当前层对应的层级，确定所述变换交互语句，包括：在所述第i个交互语句属于所述第i个子领域的交互语句、所述第i个交互语句属于第i+k个子领域的交互语句、且所述第i个交互语句不属于第i+k+1个子领域的交互语句的情况下，将所述第i个交互语句获取为所述预设层输出的交互语句，将所述第i+k+1层获取为所述当前层，并继续执行所述根据当前层子领域对应的GPT模型对预设层输出的交互语句或所述原始交互语句进行处理，得到当前层输出的交互语句的操作，直至得到所述变换交互语句，其中，所述k为自然数，i+k<N。11.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据当前层子领域对应的GPT模型对预设层输出的交互语句或所述原始交互语句进行处理，得到当前层输出的交互语句，包括：在所述N层子领域包括N组领域、所述N组领域中的第i组领域为第i
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1组领域的子领域、同一组领域中的各个领域属于同一层级、且各组领域对应一组GPT模型的情况下， 通过第i子组领域对应的第i子组GPT模型中的各个GPT模型解析第i
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1个交互语句或所述原始交互语句在所述第i子组领域中对应的子领域上的意图信息，得到第i组交互语句，其中，所述第i
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1个交互语句是第i
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1子组GPT模型中的第i
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1个当前GPT模型生成的交互语句，所述第i
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1个当前GPT模型是第i
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1组领域中的第i
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1个当前领域对应的GPT模型，所述第i子组领域是所述第i
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1个当前领域在第i组领域中的子领域；在所述第i组交互语句中选择第i个交互语句，其中，所述第i个交互语句是所述第i子组GPT模型中的第i个当前GPT模型生成的交互语句，所述第i个当前GPT模型是所述第i子组领域中的第i个当前领域对应的GPT模型，所述当前层为第i层，所述预设层为第i
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1层。12.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，所述根据所述当前层输出的交互语句和所述当前层对应的层级，确定所述变换交互语句，包括：在所述第i个交互语句不属于所述第i个当前领域的交互语句、且i等于1的情况下，将所述第i个交互语句确定为所述变换交互语句；在所述第i个交互语句不属于所述第i个当前领域的交互语句、且i不等于1的情况下，将所述第i
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1个交互语句确定为所述变换交互语句；在所述第i个交互语句属于所述第i个当前领域的交互语句、且i小于N的情况下，将i的
取值加1，并继续执行所述根据当前层子领域对应的GPT模型对预设层输出的交互语句或所述原始交互语句进行处理，得到当前层输出的交互语句的操作，直至得到所述变换交互语句；在所述第i个交互语句属于所述第i个当前领域的交互语句、且i等于N的情况下，将所述第i个交互语句确定为所述变换交互语句。13.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，在所述第i组交互语句中选择第i个交互语句，包括：在所述第i组交互语句中选择置信度最高的交互语句，得到所述第i个交互语句，其中，所述第i组交互语句中的各个交互语句的置信度是所述第i子组GPT模型中对应的GPT模型根据解析到的所述第i
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1个交互语句在所述第i子组领域中对应的领域上的意图信息生成的置信度。14.根据权利要求12所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：通过所述第i个当前领域对应的第i个当前领域分类模型确定所述第i个交互语句是否属于所述第i个当前领域。15.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述通过目标生成式预训练GPT模型解析所述原始交互语句在所述预设领域上的意图信息，并根据所...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵培，邓邱伟，田云龙，王淼，王迪，牛丽，
申请(专利权)人：青岛海尔科技有限公司海尔智家股份有限公司，
类型：发明
国别省市：