本发明专利技术涉及人工智能技术领域，提供一种基于人工智能的对话模拟方法、装置、电子设备及介质，所述方法包括：基于对话场景类型确定目标问答树及第一问询节点；将第一问询节点的第一问题发送至话术管理模型中；接收话术管理模型输出的第一问题的第一目标答案；将第二问询节点的第二问题发送至模拟用户对应的语义识别模型中；接收语义识别模型响应于第二问题输出的语义答复，并对语义答复进行语义转换，得到第二目标答案；当第二目标答案不满足模拟用户的约束要求时，获取最终对话内容；对最终对话内容进行分析，得到分析结果。本发明专利技术通过基于对话场景类型确定目标问答树实现模拟对话，提高了模拟对话内容的准确率。提高了模拟对话内容的准确率。提高了模拟对话内容的准确率。
【技术实现步骤摘要】
基于人工智能的对话模拟方法、装置、电子设备及介质
[0001]本专利技术涉及人工智能
，具体涉及一种基于人工智能的对话模拟方法、装置、电子设备及介质。
技术介绍
[0002]随着人工智能技术的发展，在开发一个任务型对话系统时，由于真实用户的交互数据的采集费时费力，无法支持模型的快速迭代，现有技术通过构建用户模拟器模拟对话内容。
[0003]然而，现有的用户模拟器，主要通过规则和统计方案实现，泛化性不强，导致对话模拟效果不佳，进而导致模拟的真实用户对话准确率低。
技术实现思路
[0004]鉴于以上内容，有必要提出一种基于人工智能的对话模拟方法、装置、电子设备及介质，通过基于对话场景类型确定目标问答树实现模拟对话，提高了模拟对话内容的准确率。
[0005]本专利技术的第一方面提供一种基于人工智能的对话模拟方法，所述方法包括：
[0006]响应于接收的对话模拟请求，获取模拟用户和对话场景类型；
[0007]基于所述对话场景类型确定目标问答树及对应的第一问询节点；
[0008]对所述目标问答树进行至少一轮迭代模拟对话，直至获得最终对话内容，其中，所述至少一轮迭代模拟对话中的任意一轮模板对话包括：
[0009]将所述第一问询节点的第一问题发送至话术管理模型中；
[0010]接收所述话术管理模型输出的第一问题的第一目标答案；
[0011]基于所述第一目标答案确定第二问询节点；
[0012]将所述第二问询节点的第二问题发送至所述模拟用户对应的语义识别模型中；
[0013]接收所述语义识别模型输出的语义答复，并对所述语义答复进行语义转换，得到第二目标答案；
[0014]判断所述第二目标答案是否满足所述模拟用户的约束要求；
[0015]当所述第二目标答案满足所述模拟用户的约束条件时，基于所述第二目标答案确定第三问询节点，从所述第三问询节点开始进行下一轮迭代模拟对话；或者
[0016]当所述第二目标答案不满足所述模拟用户的约束要求时，获取最终对话内容。
[0017]可选地，所述基于所述对话场景类型确定目标问答树及对应的第一问询节点包括：
[0018]当所述对话场景类型为预设场景时，从预设的数据库中匹配出与所述预设场景关联的每个子场景的问答树；按照预设的话术顺序，对所述预设场景关联的所有子场景的多个问答树进行关联，将关联后的问答树确定为目标问答树，并将所述目标问答树中的第一个问答树的第一个节点确定为所述目标问答树的第一问询节点；或者
[0019]当所述对话场景类型为预设场景的子场景时，从所述预设的数据库中匹配出所述子场景的问答树，将所述问答树确定为目标问答树，并将所述目标问答树的第一个节点确地为所述目标问答树的第一个问询节点。
[0020]可选地，所述判断所述第二目标答案是否满足所述模拟用户的约束要求包括：
[0021]识别所述第二目标答案是否与所述模拟用户的用户画像匹配；
[0022]当所述第二目标答案与所述模拟用户的用户画像完全匹配时，确定所述第二目标答案满足模拟用户的约束要求；或者
[0023]当所述第二目标答案与所述模拟用户的用户画像不完全匹配时，确定所述第二目标答案不满足所述模拟用户的约束要求。
[0024]可选地，所述对所述语义答复进行语义转换，得到第二目标答案包括：
[0025]判断所述语义答复的类别；
[0026]当所述语义答复为键值对类别时，将所述键值对作为第二目标答案；或者
[0027]当所述语义答复为语义类别时，对所述语义答复进行文本转换，得到第二目标答案；或者
[0028]当所述语义答复包含键值对类别的第一语义答复和语义类别的第二语义答复时，将所述第一语义答复作为第一文本，及对所述第二语义答复进行文本转换，得到第二文本；将所述第一文本和所述第二文本进行拼接，得到第二目标答案。
[0029]可选地，所述对所述语义答复进行文本转换，得到第二目标答案包括：
[0030]根据所述目标问答树，确定所述语义答复的意图和实体；
[0031]根据所述意图和实体，从预设的数据库中遍历出与所述意图和实体匹配的句子模板；
[0032]将所述意图和实体分别映射至对应的句子模板中，得到第二目标答案。
[0033]可选地，在所述获取最终对话内容之后，所述方法还包括：
[0034]获取所述对话场景类型的初始模板和预设模板；
[0035]将所述最终对话内容映射至所述初始模板中，得到目标模板；
[0036]将所述目标模板与所述预设模板进行匹配；
[0037]从匹配结果中查询出失败信息；
[0038]统计所述最终对话内容的对话轮数；
[0039]计算所述最终对话内容占所述对话场景类型对应的目标对话内容的覆盖率；
[0040]将所述失败信息、所述对话轮数及所述覆盖率确定为所述最终对话内容的分析结果。
[0041]可选地，所述方法还包括：
[0042]根据所述分析结果，确定所述最终对话内容是否满足样本要求；
[0043]当所述最终对话内容满足所述样本要求时，将所述最终对话内容作为训练样本；
[0044]基于所述训练样本重新训练所述话术管理模型，得到目标话术管理模型。
[0045]本专利技术的第二方面提供一种基于人工智能的对话模拟装置，所述装置包括：
[0046]获取模块，用于响应于接收的对话模拟请求，获取模拟用户和对话场景类型；
[0047]确定模块，用于基于所述对话场景类型确定目标问答树及对应的第一问询节点；
[0048]模拟对话模块，用于对所述目标问答树进行至少一轮迭代模拟对话，直至获得最
终对话内容，其中，所述至少一轮迭代模拟对话中的任意一轮模板对话包括：
[0049]发送模块，用于将所述第一问询节点的第一问题发送至话术管理模型中；
[0050]输出模块，用于接收所述话术管理模型输出的第一问题的第一目标答案；
[0051]所述确定模块，还用于基于所述第一目标答案确定第二问询节点；
[0052]所述发送模块，还用于将所述第二问询节点的第二问题发送至所述模拟用户对应的语义识别模型中；
[0053]语义转换模块，还用于接收所述语义识别模型输出的语义答复，并对所述语义答复进行语义转换，得到第二目标答案；
[0054]判断模块，用于判断所述第二目标答案是否满足所述模拟用户的约束要求；
[0055]所述确定模块，还用于当所述第二目标答案满足所述模拟用户的约束条件时，基于所述第二目标答案确定第三问询节点，从所述第三问询节点开始进行下一轮迭代模拟对话；或者
[0056]所述获取模块，还用于当所述第二目标答案不满足所述模拟用户的约束要求时，获取最终对话内容。
[0057]本专利技术的第三方面提供一种电子设备，所述电子设备包括处理器和存储器，所述处理器用于执行所本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的对话模拟方法，其特征在于，所述方法包括：响应于接收的对话模拟请求，获取模拟用户和对话场景类型；基于所述对话场景类型确定目标问答树及对应的第一问询节点；对所述目标问答树进行至少一轮迭代模拟对话，直至获得最终对话内容，其中，所述至少一轮迭代模拟对话中的任意一轮模板对话包括：将所述第一问询节点的第一问题发送至话术管理模型中；接收所述话术管理模型输出的第一问题的第一目标答案；基于所述第一目标答案确定第二问询节点；将所述第二问询节点的第二问题发送至所述模拟用户对应的语义识别模型中；接收所述语义识别模型输出的语义答复，并对所述语义答复进行语义转换，得到第二目标答案；判断所述第二目标答案是否满足所述模拟用户的约束要求；当所述第二目标答案满足所述模拟用户的约束条件时，基于所述第二目标答案确定第三问询节点，从所述第三问询节点开始进行下一轮迭代模拟对话；或者当所述第二目标答案不满足所述模拟用户的约束要求时，获取最终对话内容。2.如权利要求1所述的基于人工智能的对话模拟方法，其特征在于，所述基于所述对话场景类型确定目标问答树及对应的第一问询节点包括：当所述对话场景类型为预设场景时，从预设的数据库中匹配出与所述预设场景关联的每个子场景的问答树；按照预设的话术顺序，对所述预设场景关联的所有子场景的多个问答树进行关联，将关联后的问答树确定为目标问答树，并将所述目标问答树中的第一个问答树的第一个节点确定为所述目标问答树的第一问询节点；或者当所述对话场景类型为预设场景的子场景时，从所述预设的数据库中匹配出所述子场景的问答树，将所述问答树确定为目标问答树，并将所述目标问答树的第一个节点确地为所述目标问答树的第一个问询节点。3.如权利要求1所述的基于人工智能的对话模拟方法，其特征在于，所述判断所述第二目标答案是否满足所述模拟用户的约束要求包括：识别所述第二目标答案是否与所述模拟用户的用户画像匹配；当所述第二目标答案与所述模拟用户的用户画像完全匹配时，确定所述第二目标答案满足模拟用户的约束要求；或者当所述第二目标答案与所述模拟用户的用户画像不完全匹配时，确定所述第二目标答案不满足所述模拟用户的约束要求。4.如权利要求1所述的基于人工智能的对话模拟方法，其特征在于，所述对所述语义答复进行语义转换，得到第二目标答案包括：判断所述语义答复的类别；当所述语义答复为键值对类别时，将所述键值对作为第二目标答案；或者当所述语义答复为语义类别时，对所述语义答复进行文本转换，得到第二目标答案；或者当所述语义答复包含键值对类别的第一语义答复和语义类别的第二语义答复时，将所述第一语义答复作为第一文本，及对所述第二语义答复进行文本转换，得到第二文本；将所
述第一文本和所述第二文本进行拼接，得到第二目标答案。5.如权利要求4所述的基于人工智能的对话模拟方...
【专利技术属性】
技术研发人员：李松岭，王科强，倪渊，陈思玥，郭招，
申请(专利权)人：平安科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：
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