[發明專利]一種對話信息的處理方法及裝置

在審

• 申請號: 202110301307.5
• 申請日: 2021-03-22
• 公開（公告）號: CN113065363A
• 公開（公告）日: 2021-07-02
• 發明（設計）人: 葉偲;趙國光;仇鵬濤
• 申請（專利權）人: 聯想（北京）有限公司
• 主分類號: G06F40/35
• 分類號: G06F40/35;G06F40/205;G06F16/332;G06Q30/00
• 代理公司: 北京樂知新創知識產權代理事務所(普通合伙) 11734
• 代理人: 周偉

1.一種對話信息的處理方法，包括：

接收用戶的當前對話信息；

確定所述用戶的用戶類型；

當所述用戶類型為高需求類型，根據所述當前對話信息確定相應的目標反饋策略；

根據所述目標反饋策略，確定相應的第一當前反饋信息。

2.根據權利要求1所述方法，所述確定所述用戶的用戶類型包括：

根據用戶的對話信息確定相應的需求特征；根據所述需求特征，確定所述用戶的需求指數；根據所述需求指數，確定所述用戶的用戶類型；

所述對話信息包括，所述當前對話信息，和/或所述當前對話信息之前的歷史對話信息。

3.根據權利要求1所述方法，所述根據所述當前對話信息確定相應的目標反饋策略包括：

根據所述當前對話信息，確定至少一種備選反饋策略；

從各所述備選反饋策略中，確定所述目標反饋策略。

4.根據權利要求3所述方法，所述從各所述備選反饋策略中，確定所述目標反饋策略包括：

確定各所述備選反饋策略的預測期望值；

將所述預測期望值滿足預設條件的所述備選反饋策略，確定為所述目標反饋策略。

5.根據權利要求4所述方法，所述確定各所述備選反饋策略的預測期望值包括：

利用策略選擇模型，確定各所述備選反饋策略的預測期望值；

所述策略選擇模型，由原始選擇模型和用戶模擬模型進行數據訓練確定。

6.根據權利要求5所述方法，所述原始選擇模型和用戶模擬模型進行數據訓練確定策略選擇模型包括：

利用所述原始選擇模型確定期望狀態；

利用所述原始選擇模型從所述備選反饋策略中確定測試策略；根據所述測試策略確定反饋樣本；

利用所述用戶模擬模型，根據所述反饋樣本確定相應的對話樣本；

利用所述原始選擇模型，根據所述對話樣本確定相應的實際狀態；

根據所述期望狀態和所述實際狀態，確定所述測試策略的收斂指數；

根據所述測試策略的收斂指數，對所述原始選擇模型進行數據訓練；

將完成所述數據訓練的所述原始選擇模型確定為所述策略選擇模型。

7.根據權利要求1所述方法，所述根據所述目標反饋策略，確定相應的第一當前反饋信息包括：

確定用戶的當前對話信息中的關鍵詞；

確定所述目標反饋策略對應的反饋信息模板；

根據所述關鍵詞和所述反饋信息模板，確定所述第一當前反饋信息。

8.根據權利要求7所述方法，所述第一當前反饋信息包括：

用于引導所述用戶降低需求期望的可視化信息。

9.根據權利要求1～8任意一項所述方法，還包括：

當所述用戶類型為低需求類型，確定所述當前對話信息對應的推送信息；

所述推送信息包括，所述當前對話信息對應的第二當前反饋信息，和擴展反饋信息。

10.一種對話信息的處理裝置，包括：

接收模塊，用于接收用戶的當前對話信息；

用戶類型確定模塊，用于確定所述用戶的用戶類型；

策略確定模塊，用于在所述用戶類型為高需求類型時，根據所述當前對話信息確定相應的目標反饋策略；

反饋模塊，用于根據所述目標反饋策略，確定相應的第一當前反饋信息。