[发明专利]对话管理方法和装置

说明书

本发明公开了对话管理方法和装置，涉及计算机技术领域。该方法的一具体实施方式包括：根据自然语言理解模型对待处理用户输入数据进行处理，获取待处理用户输入数据的特征信息；确定待处理用户输入数据对应的历史记录信息，根据特征信息和历史记录信息，确定当前对话状态；根据当前对话状态，基于神经网络算法生成与待处理用户输入数据对应的响应数据。该实施方式利用自然语言理解模型获取用户输入数据的特征信息，然后根据历史记录信息，确定当前对话状态，进而生成响应数据，减少了大量正则程序的设计和维护成本，提高了识别用户输入数据的准确性，提升了用户体验。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种对话管理方法和装置。

背景技术

近年来，随着人工智能的不断创新和进步，用户的购销商品、提供或接受服务以及从事其他经营活动方式也逐渐向人机交互的方式转变。在交互过程中，需要通过对话管理方法，根据用户的请求确定用户意图，然后将相应响应结果反馈给用户。因此，对话管理方法对人机交互过程起到至关重要的作用，它的好坏直接影响人机交互的效率以及用户的体验。

现有技术对话管理方法是基于话术模板匹配的对话管理方法，具体解释为：预先写入匹配句式的程序代码，利用预先写入的程序代码对用户的输入请求进行匹配处理，然后根据匹配结果从后台数据库中获取机器人需要回复的语句，比如用户说“我要买手机”，机器就会反问“请问您要什么品牌的手机”。

在实现本发明过程中，发明人发现现有技术中至少存在如下问题：一、现有技术对话管理方法中，程序员需要开发更多的正则话术来匹配用户可能的输入信息，每当用户增加新的话术，后台服务器就需要重构程序，项目管理不够灵活；二、现有技术对话管理方法中，由于程序不可能事先把用户想说的所有语句都匹配好，会导致真实的线上业务出现匹配不到的情形。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供一种对话管理方法和装置，能够减少大量正则程序的设计和维护成本，提高识别用户输入数据的准确性，提升用户体验。

为实现上述目的，根据本发明实施例的一个方面，提供了一种对话管理方法。

本发明实施例的一种对话管理方法，包括：根据自然语言理解模型对待处理用户输入数据进行处理，获取所述待处理用户输入数据的特征信息；确定所述待处理用户输入数据对应的历史记录信息，根据所述特征信息和所述历史记录信息，确定当前对话状态；根据所述当前对话状态，基于神经网络算法生成与所述待处理用户输入数据对应的响应数据。

可选地，在根据自然语言理解模型对待处理用户输入数据进行分析之前，所述方法还包括：获取第一样本集，所述第一样本集包含至少一个用户输入样本数据；对所述用户输入样本数据进行标注处理，获取所述用户输入样本数据的特征信息，以生成第二样本集，所述第二样本集包含所述用户输入样本数据的特征信息；利用所述第一样本集和所述第二样本集构建训练样本集；对所述训练样本集进行训练，以得到所述自然语言理解模型，所述自然语言理解模型输入的是用户输入数据，输出的是用户输入数据的特征信息。

可选地，所述历史记录信息包括：用户历史输入数据、用户历史输入数据的特征信息、以及用户历史输入数据的对话状态，所述用户历史输入数据是所述待处理用户输入数据之前的预设n轮的用户输入数据，n为不小于零的整数。

可选地，根据所述特征信息和所述历史记录信息确定当前对话状态包括：根据重叠度原则、场景分类原则或者模型相关性原则，判断所述待处理用户输入数据和所述用户历史输入数据是否相关；当所述待处理用户输入数据和所述用户历史输入数据相关时，根据所述用户历史输入数据的对话状态和所述待处理用户输入数据，更新所述当前对话状态；当所述待处理用户输入数据和所述用户历史输入数据不相关时，根据所述待处理用户输入数据生成新的对话状态，并将所述新的对话状态确定为所述当前对话状态。