[发明专利]一种对话节点参数预填充的对话方法、装置、设备和介质

权利要求书

1.一种对话节点参数预填充的对话方法，其特征在于，包括：

交互设备启动对话，输出当前对话节点对应的询问语句，获取所述询问语句对应的用户输入信息；

将所述用户输入信息与所述交互设备预存储的所有对话节点的意图参数进行比对，根据比对结果判断是否存在与所述用户输入信息匹配的当前对话节点以外的待填充对话节点，若存在，则将对应的待填充对话节点的意图参数加载到当前对话节点，并与所述输入信息中对应语句关联；

完成当前对话节点问答后，进行对话节点跳转，判断跳转后的对话节点是否为所述待填充对话节点，若是，则跳过所述待填充对话节点的询问，进入下一个对话节点，直到完成对话过程。

2.根据权利要求1所述的对话节点参数预填充的对话方法，其特征在于，所述交互设备启动对话，包括：

获取用户生物识别特征，根据所述生物识别特征获取用户的身份信息，根据所述身份信息启动对话；和/或，

获取用户输入的业务需求信息，根据所述业务需求信息匹配对应的业务会话流程，根据所述业务会话流程启动会话。

3.根据权利要求1所述的对话节点参数预填充的对话方法，其特征在于，将所述用户输入信息与所述交互设备预存储的所有对话节点的意图参数进行比对之前，包括：

获取所述交互设备的所有对话节点包含的意图参数，根据所述意图参数构建对应业务的意图参数表，其中，所述意图参数包括对话节点的意图以及对话节点的标识信息；

将当前对话节点获取的所述用户输入信息输入预设的意图识别模型，得到用户意图；

根据所述用户意图从所述意图参数表中获取匹配的意图参数。

4.根据权利要求3所述的对话节点参数预填充的对话方法，其特征在于，所述意图识别模型的获取方式包括：

获取各对话意图的同义词或近义词构建训练样本集；

构建神经网络框架，将所述训练样本集输入所述神经网络框架，调整所述神经网络参数，获取所述意图识别模型。

5.根据权利要求1所述的对话节点参数预填充的对话方法，其特征在于，根据比对结果判断是否存在与所述用户输入信息匹配的当前对话节点以外的待填充对话节点，若存在，则将对应的待填充对话节点的意图参数加载到当前对话节点，并与所述输入信息中对应语句关联，包括：

判断与当前对话节点中的用户输入信息匹配待填充对话节点是否为在前的对话节点，若为在前的对话节点，则跳转到所述在前的对话节点，并获取所述在前的对话节点加载的意图参数；

判断所述在前的对话节点加载的意图参数是否对应所述在前的对话节点与所述当前对话节点之间的对话节点，记为中间节点，跳过所述中间节点的询问语句，执行所述在前的对话节点到所述当前对话节点的节点跳转。

6.根据权利要求4所述的对话节点参数预填充的对话方法，其特征在于，获取所述询问语句对应的用户输入信息之后，还包括：

获取与所述意图参数关联的用户输入语句进行存储，并根据所述待填充的对话节点的意图参数获取对应的待填充的对话节点的询问语句，将所述询问语句和关联的对应用户输入语句输出至预设交互界面进行信息展示；

完成对应业务的对话过程后，根据各跳转的对话节点包含的用户输入信息，以及各对话节点加载的意图参数关联的用户输入语句，获取用户的业务需求。

7.根据权利要求6所述的对话节点参数预填充的对话方法，其特征在于，获取用户的业务需求输出，包括：

根据所述对话节点以及加载的意图参数的跳转逻辑，匹配预设的业务规则；

根据所述业务规则从业务数据库中获取对应业务响应数据。