[發明專利]人機對話方法、裝置、計算機設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202010908558.5
• 申請日: 2020-09-02
• 公開（公告）號: CN112052321A
• 公開（公告）日: 2020-12-08
• 發明（設計）人: 姚曉遠;楊海欽
• 申請（專利權）人: 平安科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06F16/332
• 分類號: G06F16/332;G10L15/26;G06F40/289;G06K9/62;G06N3/04
• 代理公司: 北京英特普羅知識產權代理有限公司 11015
• 代理人: 程超

本發明公開了一種人機對話方法、裝置、計算機設備及存儲介質，屬于人工智能領域。本發明的人機對話方法通過對用戶輸入的第一對話信息進行識別第一話題類型，以確定當前的對話話題；從而結合歷史信息、第一對話信息和第一話題類型對于回復用戶的話題類型進行預測，得到符合當前對話情景的第二話題類型，以便于對用戶的對話內容產生引導作用；再根據第一話題類型和第二話題類型生成符合第二話題類型的第二對話信息回復用戶，提升用戶的人機交互體驗效果。

技術領域

本發明涉及人工智能領域，尤其涉及人機對話方法、裝置、計算機設備及存儲介質。

背景技術

目前的對話機器人主要能完成任務型對話、QA(問答系統，全稱QuestionAnswering System)問答以及閑聊三大類功能，其中，任務型對話主要適用于領域內預定義好的任務對話，如：訂機票查詢天氣；QA主要適用于領域內的問答對話，如：FAQ(經常問到的問題，在線顧客服務手段)、KBQA；閑聊主要適用于面向開放域的人機對話，以進一步提高用戶的體驗。

在實際應用中，通常在閑聊的基礎上給定引導目標(即目標約束)，對話過程既要滿足人人對話邏輯又要完成引導目標。然而現有的閑聊對話存在的問題有：機器人的回復傾向于生成萬能的通用回復，回復顯得枯燥無味，容易讓人失去興趣，無法把握當前的對話話題，用戶的體驗效果差。

發明內容

針對現有人機閑聊對話回復的形式主要為通用回復，無法把握當前對話話題的問題，現提供一種旨在可根據用戶的對話內容適應性的生成引導性的回復提升用戶體驗效果的人機對話方法、裝置、計算機設備及存儲介質。

為實現上述目的，本發明提供一種人機對話方法，包括：

獲取用戶的第一對話信息；

識別所述第一對話信息的第一話題類型；

基于歷史信息、所述第一對話信息和所述第一話題類型預測回復所述用戶的第二話題類型；

根據所述第一話題類型和所述第二話題類型生成回復所述用戶的第二對話信息。

優選的，所述識別所述第一對話信息的第一話題類型，包括：

檢測所述第一對話信息的話題模式，所述話題模式包括僵局模式和正常模式；

當所述第一對話信息屬于所述僵局模式時，將上一次對話信息的話題類型作為所述第一對話信息的第一話題類型；

當所述第一對話信息屬于所述正常模式時，采用第一神經網絡模型對所述第一對話信息進行分類識別，獲取所述第一話題類型。

優選的，所述當所述第一對話信息屬于所述正常模式時，采用第一神經網絡模型對所述第一對話信息進行分類識別，獲取所述第一話題類型，包括：

對所述第一對話信息進行文本分詞，分別將每一個詞映射為第一數字參數，將所有的所述第一數字參數轉換為第一詞向量；

將所述第一詞向量輸入所述第一神經網絡模型進行分類識別，以得到所述第一話題類型。

優選的，所述基于歷史信息、所述第一對話信息和所述第一話題類型預測回復所述用戶的第二話題類型，包括：

將所述歷史信息、所述第一對話信息和所述第一話題類型進行拼接，生成第一拼接信息；

采用第二神經網絡模型對所述第一拼接信息進行分類識別，獲取回復所述用戶的所述第二話題類型。

優選的，所述采用第二神經網絡模型對所述第一拼接信息進行分類識別，獲取回復所述用戶的所述第二話題類型，包括：

對所述第一拼接信息進行文本分詞，分別將每一個詞映射為第二數字參數，將所有的所述第二數字參數轉換為第二詞向量；