【技术实现步骤摘要】
本公开涉及人工智能领域中的云计算、nlp、语音技术、深度学习等，尤其涉及一种问卷调查、模型训练方法、装置、设备、介质及产品。
技术介绍
1、问卷调查是一种采集调查对象对问题的答案，以获得意见调查结果的方法。问卷调查可以包括多个问题，多个问题顺序排列，并确定顺序排列的多个问卷调查表。之后，可以将问卷调查表分发给调查对象。调查对象填写答案之后，将填写完毕的问卷调查表反馈给调查方。
2、但是，上述问卷调查的方式中，各个问题是固定的，调查对象填写答案时，较为随意，造成问卷调查的回答有效性不高。
技术实现思路
1、本公开提供了一种用于问卷调查的问卷调查、模型训练方法、装置、设备、介质及产品。
2、根据本公开的第一方面，提供了一种问卷调查方法，包括：
3、确定目标调查问卷中处于激活状态的目标问题和所述目标问题对应的目标答案，并将所述目标问题和所述目标答案确定为目标问答对；
4、根据训练获得的对话分析模型，对所述目标问答对进行对话分析，获得对话分析结果；
5、若所述对话分析结果指示所述目标问题问答结束，则通过训练获得的对话流程控制模型，从所述目标调查问卷的剩余问题中选择下一个问题，所述剩余问题是指所述目标调查问卷中未完成问答的问题；
6、输出所述下一个问题。
7、根据本公开的第二方面，提供了一种模型训练方法，用于训练对话分析模型，所述方法包括：
8、确定对话分析数据集，所述对话分析数据集包括多个对话分
9、获取预训练获得的大型语言模型；
10、利用所述对话分析数据集，对所述大型语言模型进行有监督微调训练，直至满足预设分析终止条件；
11、基于所述满足预设分析终止条件时获得的大型语言模型，确定所述对话分析模型。
12、根据本公开的第三方面，提供了一种模型训练方法，用于训练对话流程控制模型，所述方法包括：
13、确定流程控制数据集，所述流程控制数据集包括多个流程控制样本，所述流程控制样本包括：训练问答对和所述训练问答对对应的下一个问题的问题标签；
14、获取预训练获得的大型语言模型；
15、利用所述流程控制数据集，对所述大型语言模型进行有监督微调训练，直至满足预设流程终止条件；
16、基于所述满足预设流程终止条件时获得的大型语言模型，确定所述对话流程控制模型。
17、根据本公开的第四方面，提供了一种问卷调查装置，包括：
18、确定单元，用于确定目标调查问卷中处于激活状态的目标问题和所述目标问题对应的目标答案，并将所述目标问题和所述目标答案确定为目标问答对；
19、分析单元，用于根据训练获得的对话分析模型，对所述目标问答对进行对话分析，获得对话分析结果；
20、选择单元，用于若所述对话分析结果指示所述目标问题问答结束，则通过训练获得的对话流程控制模型，从所述目标调查问卷的剩余问题中选择下一个问题，所述剩余问题是指所述目标调查问卷中未完成问答的问题；
21、输出单元，用于输出所述下一个问题。
22、根据本公开的第五方面，提供了一种模型训练装置，用于训练对话分析模型，所述装置包括：
23、第一确定单元，用于确定对话分析数据集，所述对话分析数据集包括多个对话分析样本，所述对话分析样本包括：训练问答对和所述训练问答对的对话分析结果标签；
24、第一获取单元，用于获取预训练获得的大型语言模型；
25、第一训练单元，用于利用所述对话分析数据集，对所述大型语言模型进行有监督微调训练，直至满足预设分析终止条件；
26、对话确定单元，用于基于所述满足预设分析终止条件时获得的大型语言模型，确定所述对话分析模型。
27、根据本公开的第六方面，提供了一种模型训练装置，用于训练对话流程控制模型，所述装置包括：
28、第二确定单元，用于确定流程控制数据集，所述流程控制数据集包括多个流程控制样本，所述流程控制样本包括：训练问答对和所述训练问答对对应的下一个问题的问题标签；
29、第二获取单元，用于获取预训练获得的大型语言模型；
30、第二训练单元，用于利用所述流程控制数据集，对所述大型语言模型进行有监督微调训练，直至满足预设流程终止条件；
31、流程确定单元，用于基于所述满足预设流程终止条件时获得的大型语言模型，确定所述对话流程控制模型。
32、根据本公开的第七方面，提供了一种电子设备，包括：
33、至少一个处理器；以及
34、与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
35、存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行第一方面、第二方面或者第三方面的方法。
36、根据本公开的第八方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，计算机指令用于使计算机执行根据第一方面、第二方面或者第三方面的方法。
37、根据本公开的第九方面，提供了一种计算机程序产品，计算机程序产品包括：计算机程序，计算机程序存储在可读存储介质中，电子设备的至少一个处理器可以从可读存储介质读取计算机程序，至少一个处理器执行计算机程序使得电子设备执行第一方面、第二方面或者第三方面的方法。
38、根据本公开的技术方案中，可以确定目标调查问卷中处于激活状态的目标问题和目标问题对应的目标答案，并将目标问题和目标答案确定为目标问答对，目标问答对可以使目标问题和目标答案作为一个整体进行分析。之后，可以利用训练获得的对话分析模型对目标问答对进行对话分析，获得对话分析结果。对话分析结果中可以用于检测目标问题是否问答结束，若结束，则可以在此基础上，通过训练获得的对话流程控制模型，从目标调查问卷的剩余问题中可以选择下一个问题，而剩余问题可以是指目标调查问卷中未完成问答的问题，下一个问题输出之后可以继续问答。通过上述流程可以实现目标调查问卷中的问题的问答结束检测和问题的自动决策，实现对调查问卷过程中的整体把控，有效提升了调查问卷的调查效率和有效性。
39、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。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种问卷调查方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据训练获得的对话分析模型，对所述目标问答对进行对话分析，获得对话分析结果，包括：
3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，所述根据训练获得的对话分析模型，对所述目标问答对进行对话分析，获得对话分析结果，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述根据所述标识结束参数的参数值，检测所述对话分析结果是否指示所述目标问题问答结束，包括：
5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，还包括：
6.根据权利要求1-5任一项所述的方法，其中，所述通过训练获得的对话流程控制模型，从所述目标调查问卷的剩余问题中选择下一个问题，包括：
7.根据权利要求1-6任一项所述的方法，其中，所述确定目标调查问卷中处于激活状态的目标问题和所述目标问题对应的目标答案，包括：
8.根据权利要求1-7任一项所述的方法，其中，所述确定目标调查问卷中处于激活状态的目标问题和所述目标问题对应的目标答案之前，还包括：
9.根据权利要求1-8任一项所述的方法，
10.一种模型训练方法，用于训练如权利要求1-9任一项所述的对话分析模型，所述方法包括：
11.根据权利要求10所述的方法，其中，所述利用所述对话分析数据集，对所述大型语言模型进行有监督微调训练，直至所述大型语言分析模型满足预设分析终止条件，包括：
12.根据权利要求10或11所述的方法，其中，所述确定对话分析数据集，包括：
13.一种模型训练方法，用于训练如权利要求1-9任一项所述的对话流程控制模型，所述方法包括：
14.根据权利要求13所述的方法，其中，所述利用所述流程控制数据集，对所述大型语言模型进行有监督微调训练，直至满足预设流程终止条件，包括：
15.根据权利要求13或14所述的方法，其中，所述确定流程控制数据集，包括：
16.一种问卷调查装置，包括：
17.根据权利要求16所述的装置，其中，所述分析单元，包括：
18.根据权利要求16或17所述的装置，其中，所述分析单元，包括：
19.根据权利要求18所述的装置，其中，所述状态检测单元，包括：
20.根据权利要求16-19任一项所述的装置，还包括：
21.根据权利要求16-20任一项所述的装置，其中，所述选择单元，包括：
22.根据权利要求16-21任一项所述的装置，其中，所述确定单元，包括：
23.根据权利要求16-22任一项所述的装置，其中，还包括：
24.根据权利要求16-23任一项所述的装置，其中，所述输出单元，包括：
25.一种模型训练装置，用于训练如权利要求1-9任一项所述的对话分析模型，所述装置包括：
26.根据权利要求25所述的装置，其中，所述第一训练单元，包括：
27.根据权利要求25或26所述的装置，其中，所述第一确定单元，包括：
28.一种模型训练装置，用于训练如权利要求1-9任一项所述的对话流程控制模型，所述装置包括：
29.根据权利要求28所述的装置，其中，所述第二训练单元，包括：
30.根据权利要求28或29所述的装置，其中，所述第二确定单元，包括：
31.一种电子设备，包括：
32.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行根据权利要求1-9、10-12或13-15中任一项所述的方法。
33.一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-9、10-12或13-15中任一项所述方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种问卷调查方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据训练获得的对话分析模型，对所述目标问答对进行对话分析，获得对话分析结果，包括：
3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，所述根据训练获得的对话分析模型，对所述目标问答对进行对话分析，获得对话分析结果，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述根据所述标识结束参数的参数值，检测所述对话分析结果是否指示所述目标问题问答结束，包括：
5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，还包括：
6.根据权利要求1-5任一项所述的方法，其中，所述通过训练获得的对话流程控制模型，从所述目标调查问卷的剩余问题中选择下一个问题，包括：
7.根据权利要求1-6任一项所述的方法，其中，所述确定目标调查问卷中处于激活状态的目标问题和所述目标问题对应的目标答案，包括：
8.根据权利要求1-7任一项所述的方法，其中，所述确定目标调查问卷中处于激活状态的目标问题和所述目标问题对应的目标答案之前，还包括：
9.根据权利要求1-8任一项所述的方法，其中，所述输出所述下一个问题，包括：
10.一种模型训练方法，用于训练如权利要求1-9任一项所述的对话分析模型，所述方法包括：
11.根据权利要求10所述的方法，其中，所述利用所述对话分析数据集，对所述大型语言模型进行有监督微调训练，直至所述大型语言分析模型满足预设分析终止条件，包括：
12.根据权利要求10或11所述的方法，其中，所述确定对话分析数据集，包括：
13.一种模型训练方法，用于训练如权利要求1-9任一项所述的对话流程控制模型，所述方法包括：
14.根据权利要求13所述的方法，其中，所述利用所述流程控制数据集，对所述大型语言模型进行有监督微调训练，直至满足预设流程终止条件，包括：<...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨涛，
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：
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