[发明专利]对话元素的推荐方法、装置、电子设备和介质

权利要求书

1.一种对话元素的推荐方法，其特征在于，包括：

获取当前对话场景的上文内容；

根据上文内容的语义确定对话回复元素；

将所述对话回复元素进行推荐；

将用户输入确定的对话回复元素，作为下文内容在当前对话场景中发送。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对话回复元素包括图片、视频和动图中的至少一个。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据上文内容的语义确定对话回复元素包括：

根据所述上文内容的元素确定上文语义；

根据所述上文语义确定下文语义；

根据所述下文语义确定所述对话回复元素。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述上文语义确定下文语义包括：

根据所述上文语义，在问答对集合中检索匹配下文语义。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述上文内容的元素确定上文语义包括：

如果所述上文内容的元素是文本语句，则将所述文本语句或文本语句的关键词作为所述上文语义；

如果所述上文内容的元素包括图片，则将所述图片输入语义识别模型，以识别所述图片的语义，作为所述上文语义；其中，所述图片为单张图片、视频中的关键帧图片或动图中的关键帧图片。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述语义识别模型为基于图片和语义样本对进行训练后的机器学习模型。

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于：

所述图片和语义样本对中的语义包括主题、情绪和场景；

其中，所述主题包括至少两级标签，用于表征图片内容；

所述情绪包括至少两级标签，用于表征图片的情绪类别；

所述场景用于表征图片所适用的对话场景。

8.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，将所述图片输入语义识别模型，以识别所述图片的语义，作为所述上文语义包括：

将所述图片输入语义识别模型，以识别所述图片的语义；

从所述图片中提取文本，与识别的所述图片的语义，进行组合，以作为所述上文语义。

9.根据权利要求3-8任一所述的方法，其特征在于，根据所述上文语义，在问答对集合中检索匹配下文语义包括：

根据所述上文语义，在问答对集合中检索匹配候选下文语义；

使用基于深度机器学习的语义匹配模型，对多个所述候选下文语义进行匹配度排序；

根据排序结果对各所述候选下文语义进行筛选。

10.根据权利要求3-8任一所述的方法，其特征在于，根据所述下文语义确定所述对话回复元素包括：

对所述下文语义进行切词处理，以抽取至少一个语义关键词；

基于所述语义关键词，在元素库中进行检索，以确定至少一个候选对话回复元素；

从所述候选对话回复元素中提取特征，使用决策树模型对所述语义关键词和元素提取特征进行匹配度排序；

根据排序结果对所述候选对话回复元素进行筛选。

11.根据权利要求1-3任一所述的方法，其特征在于，将所述对话回复元素进行推荐包括：

根据所述对话回复元素的回复情绪倾向进行分类；

将各所述对话回复元素，按照分类结果进行分别显示，以推荐给用户进行选择；

其中，所述回复情绪倾向的分类包括：正面回复、负面回复和中立回复。

12.根据权利要求1-3任一所述的方法，其特征在于，获取当前对话场景的上文内容包括：

在评论区获取到输入指示时，将所述评论区关联的待评论内容作为当前对话场景的上文内容；或

在即时通信获取到输入指示时，将即时通信的对话上文作为当前对话场景的上文内容。