[发明专利]基于深度学习的机器人对话方法、装置和计算机设备

权利要求书

1.一种基于深度学习的机器人对话方法，其特征在于，所述方法包括：

当检测到基于对话框的输入操作时，获取用户在对话框中的操作内容，所述操作内容包括输入内容和/或删除内容；

获取与所述操作内容关联的历史搜索日志，并根据所述操作内容和所述历史搜索日志生成待识别信息；

根据训练好的用户意图识别模型，对待识别信息进行用户意图识别，确定与所述操作内容对应的用户意图识别结果；将与所述用户意图识别结果相匹配的数据条目进行展示。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

检测针对各所述数据条目的选定操作；

获取与所选定的所述数据条目对应的反馈结果。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

根据所述反馈结果和所述历史搜索日志，对所述训练好的用户意图识别模型进行优化更新。

4.根据权利要求1至3任意一项所述的方法，其特征在于，在所述实当检测到基于对话框的输入操作时，获取用户在对话框中的操作内容之前，包括：

当检测到用户接入操作时，跳转至对话页面；

基于所述对话页面，实时监听所接入的用户的输入操作。

5.根据权利要求1至3任意一项所述的方法，其特征在于，所述用户意图识别模型包括文本识别模型和非文本识别模型；所述根据训练好的用户意图识别模型，对待识别信息进行用户意图识别，确定对应的用户意图识别结果，包括：

对所述待识别信息进行分类处理，并提取所述待识别信息中的文本数据；

根据所述文本识别模型对所述待识别信息中的文本数据进行识别，生成与所述文本数据对应的第一识别结果；

提取所述待识别信息中的非文本数据，并对所述非文本数据进行分类处理，生成不同形式类别的非文本数据；

分别对各不同形式类别的所述非文本数据进行类别编码；

根据所述非文本识别模型，确定与不同所述类别编码相匹配的识别方式；

采用各所述识别方式，分别对所述非文本数据进行识别，生成与所述非文本数据对应的第二识别结果；

结合所述第一识别结果和所述第二识别结果，生成对应的用户意图识别结果。

6.根据权利要求1至3任意一项所述的方法，其特征在于，所述获取与所述操作内容关联的历史搜索日志，并根据所述操作内容和所述历史搜索日志生成待识别信息，包括：

获取与所述操作内容关联的历史搜索日志，所述历史搜索日志包括历史查询串、与所述历史查询串关联的相似信息以及与所述历史查询串对应的场景信息；

对所述操作内容进行数据预处理，生成与所述操作内容对应的关键信息；

根据所述关键信息和所述历史搜索日志，生成待识别信息。

7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

根据针对所述数据条目的选定操作和所述反馈结果，分别对所展示的各数据条目进行展示优先级调整。

8.一种基于深度学习的机器人对话装置，其特征在于，所述装置包括：

操作内容获取模块，用于当检测到基于对话框的输入操作时，获取用户在对话框中的操作内容，所述操作内容包括输入内容和/或删除内容；

待识别信息生成模块，用于获取与所述操作内容关联的历史搜索日志，并根据所述操作内容和所述历史搜索日志生成待识别信息；

用户意图识别结果确定模块，用于根据训练好的用户意图识别模型，对待识别信息进行用户意图识别，确定与所述操作内容对应的用户意图识别结果；

数据条目展示模块，用于将与所述用户意图识别结果相匹配的数据条目进行展示。

9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。

10.一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。