[发明专利]外呼系统的对话管理方法、系统、电子设备和存储介质

说明书

本发明公开了一种外呼系统的对话管理方法、系统、电子设备和存储介质，所述对话管理方法包括：获取语义信息；根据所述语义信息更新当前的对话状态；将所述对话状态输入到预存的状态机中进行状态跳转；所述外呼系统根据所述状态机跳转后的状态进行输出问答，同时也使用强化学习提升对话系统泛化性能。本发明的外呼系统的对话管理方法能实现用户与外呼系统的口语交流，外呼系统能够回复用户的问题，实现人性化沟通，提高用户的接受度，为企业节约大量人力成本，当用户方是分机情况下，本发明的外呼系统能够实现转接，设计灵活。

技术领域

本发明涉及自然语言处理技术领域，尤其涉及外呼系统的对话管理方法、系统、电子设备和存储介质。

背景技术

对于一些服务性行业，例如OTA(在线旅游)行业，对于外呼的需求非常的大，很多OTA企业都会有自己的外呼系统。现有的外呼系统使用IVR(互动式语音应答)系统，用户通过按键进行信息反馈，用户无法与外呼系统进行口语交流，对于用户的问题，现有的外呼系统无法进行回复，对于用户属于分机的情况下，现有的外呼系统也无法实现转接，现有的外呼系统设计死板，缺少人性化沟通，用户的接受度低。

发明内容

本发明要解决的技术问题是为了克服现有技术中外呼系统无法与用户进行口语交流的缺陷，提供一种外呼系统的对话管理方法、系统、电子设备和存储介质。

本发明是通过下述技术方案来解决上述技术问题：

一种外呼系统的对话管理方法，所述对话管理方法包括：

获取语义信息；

根据所述语义信息更新当前的对话状态；

将所述对话状态输入到预存的状态机中进行状态跳转；

所述外呼系统根据所述状态机跳转后的状态进行输出问答。

较佳地，所述对话管理方法还包括以下步骤：

在所述状态机跳转到预设状态后，将所述语义信息输入到预训练的强化学习模型；

所述外呼系统根据所述强化学习模型的输出结果进行输出问答。

较佳地，在所述获取语义信息的步骤之前，所述对话管理方法还包括以下步骤：

获取领域信息中的槽信息，所述槽信息用于组成所述对话状态。

较佳地，所述状态机根据当前所述对话状态和触发事件进行状态跳转；

所述对话状态包括若干子对话状态；

所述子对话状态为结构化数据，包括属性和成员变量；

所述属性包括状态属性，所述成员变量包括状态转移函数；

所述子对话状态根据所述触发事件更新所述对话状态；和/或，

所述触发事件为所述语义信息中的用户意图。

较佳地，所述对话管理方法还包括训练强化学习模型的步骤，所述训练强化学习模型的步骤包括：

预设奖励机制进行自动数据标注；

采用热启动方式收集第一对话数据；

采用epislon-greedy(贪婪算法)探索方式收集第二对话数据；

将所述第一对话数据和所述第二对话数据中的对话状态和动作进行向量化表示后输入到强化学习模型并获取模型输出结果。

较佳地，所述语义信息包括所述对话状态和所述动作；

在所述状态机跳转到预设状态后，将所述对话状态和所述动作进行向量化表示后输入到预训练的强化学习模型；