【技术实现步骤摘要】
本申请涉及人工智能，特别是涉及一种对话回复的生成方法、装置、设备、存储介质和程序产品。
技术介绍
1、大语言模型（large language model，llm）是基于海量文本数据训练的深度学习模型。它不仅能够生成自然语言文本，还能够深入理解文本含义，处理各种自然语言任务，如文本摘要、问答、翻译等。因此大语言模型被广泛应用于各个领域，特别是虚拟人和用户之间的信息交互场景中，虽然大语言模型的发展可以使得虚拟人的信息交互能力得到巨大的进步，但是由于自然语言的复杂性，即同一段文字可能在不同的场景下有不同的含义，导致虚拟人容易误解用户的真正意图。
2、因此，相关技术中，用户在回复虚拟人信息时难以进行准确回复。
技术实现思路
1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种在回复虚拟人信息时能够进行准确回复的对话回复的生成方法、装置、设备、存储介质和程序产品。
2、第一方面，本申请提供了一种对话回复的生成方法，包括：
3、根据用户和对话对象之间的对话内容对所述用户的...
【技术保护点】
1.一种对话回复的生成方法，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，所述根据用户和对话对象之间的对话内容对所述用户的第一意图进行识别，得到识别结果，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一意图和所述对话内容，得到所述识别结果，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述对话内容获取所述多个功能意图对应的相关信息，包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述对话内容确定所述对话内容对应场景，包括：
6.根据权利要求5所述...
【技术特征摘要】
1.一种对话回复的生成方法，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，所述根据用户和对话对象之间的对话内容对所述用户的第一意图进行识别，得到识别结果，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一意图和所述对话内容，得到所述识别结果，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述对话内容获取所述多个功能意图对应的相关信息，包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述对话内容确定所述对话内容对应场景，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
7.根据权利要求6所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴海国，王禹璈，李博，郑佳斌，蒋忠林，陈勇，
申请(专利权)人：浙江吉利控股集团有限公司，
类型：发明
国别省市：
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