【技术实现步骤摘要】
本申请涉及语音交互，特别涉及一种离线交互方法、装置、电子设备及可读存储介质。
技术介绍
1、人工智能(artificial intelligence，ai)技术在各个领域的应用开始了积极尝试，已逐渐走向成熟。而在日常的工作、学习和生活中，人机对话系统的应用越来广，其需求也越来越多。人机对话系统又可分为开放型对话系统和任务型对话系统。任务型对话系统从具体分类来看，目前大部分集中在云侧；云侧语音和处理存在一些弊端，例如需要稳定的网络连接，否则无法做到稳定的实时响应，数据需要上传云端，用户有隐私安全的顾虑。
2、而边缘测或端侧的ai技术则可以运行在本地设备上，实现离线交互。随着离线交互技术的应用场景越来越丰富，不同的应用场景对芯片的性能、功耗以及算法的类型、精度等需求也不同；相关技术中的离线交互方式无法适用多场景应用，导致性能消耗以及维护成本较高。
技术实现思路
1、根据本申请的各种实施例，提供一种离线交互方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，可以解决无法适用多场景应用，导致性能消耗以及维护成本较高的问题。
2、第一方面，本申请提供了一种离线交互方法，该方法包括：获取当前应用场景下的待处理的语义文本信息；基于针对当前应用场景下配置的各个离线交互功能项，对语义文本信息进行推理，得到与语义文本信息对应的推理结果；其中，离线交互功能项为基于当前应用场景对应的配置文件、需求指令以及模型文件配置得到的，模型文件为基于配置文件中的训练文件对离线交互模型进行训练得到的。p>
3、通过上述方式，针对不同的场景配置相应的离线交互功能项，从而对待处理的语义文本信息进行推理，并返回相应的推理结果；并且各个离线交互功能项为基于与场景对应的配置文件、需求指令以及模型文件配置得到，可以适用于各种不同应用场景，适配不同场景离线交互的推理流程需求，减少在一些场景下由于环境复杂或模型压缩带来的精度损失，在降低功耗的情况下，满足高性能、低成本的服务需求；具有较强的易用性与实用性。
4、在第一方面的一种可能的实现方式中，在所述获取当前应用场景下的待处理的语义文本信息之前，所述方法还包括：
5、获取应用场景的配置文件以及待训练的离线交互模型，所述应用场景的配置文件包括所述应用场景对应的训练文件；基于所述训练文件中的自定义功能文件和/或通用功能文件对所述应用场景的离线交互模型进行训练，得到所述应用场景的模型文件；基于与所述当前应用场景对应的配置文件、模型文件以及需求指令，配置与所述当前应用场景对应的所述离线交互功能项；其中，所述应用场景包括所述当前应用场景。
6、在第一方面的一种可能的实现方式中，所述基于所述训练文件中的自定义功能文件和/或通用功能文件对所述应用场景的离线交互模型进行训练，得到所述应用场景的模型文件，包括：
7、基于所述自定义功能文件中的意图文本和/或问答文本，对所述离线交互模型进行训练，得到所述应用场景的模型文件；和/或，基于所述通用功能文件中的意图文本和/或问答文本，对所述离线交互模型进行训练，得到所述应用场景的模型文件。
8、在第一方面的一种可能的实现方式中，所述自定义功能文件还包括语言文件；所述基于所述训练文件中的自定义功能文件对所述应用场景的离线交互模型进行训练，得到所述应用场景的模型文件，还包括：
9、基于所述语言文件配置与所述应用场景对应的语言类别；基于所述语言类别的意图文本和/或问答文本，对所述离线交互模型进行训练，得到与所述语言类别对应的模型文件。
10、在第一方面的一种可能的实现方式中，所述离线交互功能项包括语言类别、敏感词识别功能、热词匹配功能、意图识别功能、问答功能和会话管理功能；所述基于与所述当前应用场景对应的配置文件、模型文件以及需求指令，配置与所述当前应用场景对应的所述离线交互功能项，包括：
11、基于与所述当前应用场景对应的配置文件、模型文件以及需求指令，在首次启动时依次配置与所述当前应用场景对应的所述语言类别、所述敏感词识别功能、所述热词匹配功能、所述意图识别功能、所述会话管理功能以及所述问答功能。
12、在第一方面的一种可能的实现方式中，所述基于针对所述当前应用场景下配置的各个离线交互功能项，对所述语义文本信息进行推理，得到与所述语义文本信息对应的推理结果，包括：
13、若所述离线交互功能项中配置有所述敏感词识别功能，则对所述语义文本信息进行敏感词识别，得到第一结果；若所述第一结果包含敏感词，则返回的推理结果为空值；或者，若所述离线交互功能项中配置有所述敏感词识别功能且所述第一结果未包含敏感词，或所述离线交互功能项中未配置所述敏感词识别功能，则判断所述离线交互功能项中是否包含意图识别功能；若所述离线交互功能项中配置有所述意图识别功能，则对所述语义文本信息进行意图识别，得到第二结果；若所述第二结果为识别出意图，则基于所述会话管理功能返回推理结果；若所述第二结果为未识别出意图或所述离线交互功能项中未配置所述意图识别功能，则判断所述离线交互功能项中是否包含所述问答功能；若所述离线交互功能项中配置有所述问答功能，则基于所述问答功能返回所述推理结果。
14、在第一方面的一种可能的实现方式中，所述模型文件基于与所述离线交互功能项对应关系存储在指定位置的本地存储单元；所述基于针对所述当前应用场景下配置的各个离线交互功能项，对所述语义文本信息进行推理，包括：
15、在离线交互的推理过程中，基于所述指定位置的本地存储单元调用所述模型文件，对所述语义文本信息进行识别。
16、第二方面，本申请提供了一种离线交互装置，包括：
17、获取单元，用于获取当前应用场景下的待处理的语义文本信息；
18、处理单元，用于基于针对所述当前应用场景下配置的各个离线交互功能项，对所述语义文本信息进行推理，得到与所述语义文本信息对应的推理结果；
19、其中，所述离线交互功能项为基于所述当前应用场景对应的配置文件、需求指令以及模型文件配置得到的，所述模型文件为基于所述配置文件中的训练文件对离线交互模型进行训练得到的。
20、第三方面，本申请提供一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现第一方面中任一项所述的方法。
21、第四方面，本申请提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现第一方面中任一项所述的方法。
22、第五方面，本申请提供一种计算机程序产品，当计算机程序产品在电子设备上运行时，使得电子设备执行上述第一方面中任一项所述的方法。
23、可以理解的是，上述第二方面至第五方面的有益效果可以参见上述第一方面中的相关描述，在此不再赘述。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种离线交互方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述获取当前应用场景下的待处理的语义文本信息之前，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述训练文件中的自定义功能文件和/或通用功能文件对所述应用场景的离线交互模型进行训练，得到所述应用场景的模型文件，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述自定义功能文件还包括语言文件；所述基于所述训练文件中的自定义功能文件对所述应用场景的离线交互模型进行训练，得到所述应用场景的模型文件，还包括：
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述离线交互功能项包括语言类别、敏感词识别功能、热词匹配功能、意图识别功能、问答功能和会话管理功能；所述基于与所述当前应用场景对应的配置文件、模型文件以及需求指令，配置与所述当前应用场景对应的所述离线交互功能项，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于针对所述当前应用场景下配置的各个离线交互功能项，对所述语义文本信息进行推理，得到与所述语义文本信息
7.根据权利要求1至6任一项所述的方法，其特征在于，所述模型文件基于与所述离线交互功能项对应关系存储在指定位置的本地存储单元；所述基于针对所述当前应用场景下配置的各个离线交互功能项，对所述语义文本信息进行推理，包括：
8.一种离线交互装置，其特征在于，包括：
9.一种电子设备，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种离线交互方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述获取当前应用场景下的待处理的语义文本信息之前，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述训练文件中的自定义功能文件和/或通用功能文件对所述应用场景的离线交互模型进行训练，得到所述应用场景的模型文件，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述自定义功能文件还包括语言文件；所述基于所述训练文件中的自定义功能文件对所述应用场景的离线交互模型进行训练，得到所述应用场景的模型文件，还包括：
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述离线交互功能项包括语言类别、敏感词识别功能、热词匹配功能、意图识别功能、问答功能和会话管理功能；所述基于与所述当前应用场景对应的配置文件、模型文件以及需求指令，配置与所述当前应用场景对...
【专利技术属性】
技术研发人员：胡智杰，
申请(专利权)人：深圳市优必选科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。