[發明專利]一種基于對話系統對用戶問句提出反問的方法和裝置

有效

• 申請號: 201911013294.0
• 申請日: 2019-10-23
• 公開（公告）號: CN110727783B
• 公開（公告）日: 2021-03-02
• 發明（設計）人: 姚開盛;張家興;李小龍
• 申請（專利權）人: 支付寶（杭州）信息技術有限公司
• 主分類號: G06F16/332
• 分類號: G06F16/332
• 代理公司: 北京億騰知識產權代理事務所(普通合伙) 11309
• 代理人: 張靜娟;周良玉

1.一種基于對話系統對用戶問句提出反問的方法，所述對話系統中預設有與N個標準問題對應的M個反問模塊，其中M≥N，每個反問模塊中包括從相應的標準問題拆分的第一子句和第二子句，所述方法包括：

獲取第一用戶的第一問句；

對于所述M個反問模塊中的每個反問模塊，分別確定所述第一問句與其中的所述第一子句和第二子句是否匹配；

在所述第一問句與該反問模塊中的第一子句匹配、且所述第一問句與該反問模塊中的第二子句不匹配的情況中，基于該反問模塊中的第二子句獲取針對所述第一問句的反問句，以基于所述M個反問模塊獲取針對所述第一問句的多個反問句。

2.根據權利要求1所述的方法，其中，每個所述反問模塊中包括分別與業務和用戶意圖相關的兩個子句。

3.根據權利要求1所述的方法，其中，每個所述反問模塊中還預設有與所述第二子句對應的第二反問句，其中，基于該反問模塊中的第二子句獲取針對所述第一問句的反問句包括，從該反問模塊中獲取所述第二反問句作為針對所述第一問句的反問句。

4.根據權利要求1所述的方法，其中，每個所述反問模塊中還預設有與所述第一子句對應的第一組關鍵詞和與所述第二子句對應的第二組關鍵詞，其中，分別確定所述第一問句與所述第一子句和第二子句是否匹配包括，分別確定所述第一問句與所述第一組關鍵詞和所述第二組關鍵詞是否匹配。

5.根據權利要求1所述的方法，其中，所述N個標準問題為與第一領域對應的標準問題，所述方法還包括，在獲取第一用戶的第一問句之后，確定所述第一問句所屬的領域，其中，對于所述M個反問模塊中的每個反問模塊，分別確定所述第一問句與其中的所述第一子句和第二子句是否匹配包括，在確定所述第一問句與所述第一領域對應的情況中，對于所述M個反問模塊中的每個反問模塊，分別確定所述第一問句與其中的所述第一子句和第二子句是否匹配。

6.根據權利要求1所述的方法，其中，所述對話系統中包括強化學習模型，所述方法還包括，在基于所述M個反問模塊獲取針對所述第一問句的多個反問句之后，將所述多個反問句輸入所述強化學習模型；通過所述強化學習模型基于所述多個反問句執行第一回合的第t次循環，其中，所述第t次循環包括以下步驟：

獲取所述第一回合的第t個狀態，所述第t個狀態包括所述第一問句、由強化學習模型在所述第一回合中已輸出的針對所述第一問句的反問句；

將所述第t個狀態輸入所述強化學習模型；

通過所述強化學習模型從所述多個反問句中確定針對所述第一問句的預定數目的反問句，以輸出給所述第一用戶。

7.根據權利要求6所述的方法，其中，所述第一回合包括T次循環，所述方法還包括，在通過所述強化學習模型從所述多個反問句中確定針對所述第一問句的預定數目的反問句，以輸出給所述第一用戶之后，獲取第t～T次循環的每次循環中第一用戶相對于所述強化學習模型的輸出的反饋。

8.根據權利要求7所述的方法，還包括，在獲取第t～T次循環的每次循環中的第一用戶的反饋之后，基于所述第t個狀態、所述預定數目的反問句、以及第t～T次循環的每次循環中的第一用戶的反饋，訓練所述強化學習模型。

9.根據權利要求7所述的方法，還包括，

在獲取第t～T次循環的每次循環中的第一用戶的反饋之后，在基于所述T次循環的每次循環中的第一用戶的反饋，確定所述強化學習模型的T次輸出都不包括符合所述第一用戶的意圖的反問句的情況中，接收所述第一用戶的意圖；

從所述N個標準問題中獲取與所述第一用戶的意圖對應的第一標準問題；

基于所述第一用戶的意圖，配置與所述第一標準問題對應的第一反問模塊；

在所述對話系統中添加所述第一反問模塊。