[发明专利]对话生成方法、对话生成装置、存储介质与电子设备在审
申请号: | 202111481422.1 | 申请日: | 2021-12-06 |
公开(公告)号: | CN114117016A | 公开(公告)日: | 2022-03-01 |
发明(设计)人: | 石凯;刘海锋 | 申请(专利权)人: | 深圳市欢太科技有限公司 |
主分类号: | G06F16/332 | 分类号: | G06F16/332;G06F16/33;G06F16/35;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
代理公司: | 深圳市隆天联鼎知识产权代理有限公司 44232 | 代理人: | 刘抗美 |
地址: | 518057 广东省深圳市南山区粤*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 对话 生成 方法 装置 存储 介质 电子设备 | ||
1.一种对话生成方法,其特征在于,包括:
获取对话目标,并获取所述对话目标对应的全量议程堆栈;
根据当前对话状态,从所述全量议程堆栈中确定当前议程堆栈;
利用所述当前议程堆栈生成用户模拟器的用户语句,将所述用户语句输出至智能助手,并获取所述智能助手反馈的智能语句;
将所述用户语句与所述智能语句形成对话。
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:
根据所述用户语句和/或所述智能语句更新所述当前对话状态,并根据所述当前对话状态更新所述当前议程堆栈;
在获取所述智能助手反馈的智能语句后,基于更新后的所述当前议程堆栈,再次执行所述利用所述当前议程堆栈生成用户模拟器的用户语句,将所述用户语句输出至智能助手,并获取所述智能助手反馈的智能语句。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述将所述用户语句与所述智能语句形成对话,包括:
当根据所述当前对话状态确定完成所述对话目标时,将全部的所述用户语句与全部的所述智能语句形成对话。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述对话目标包括按顺序排列的多个子目标;
所述获取所述对话目标对应的全量议程堆栈,包括:
获取每个所述子目标对应的子议程堆栈;
将所述子议程堆栈按照所述子目标的排列顺序进行组合,得到所述对话目标对应的全量议程堆栈。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述利用所述当前议程堆栈生成用户模拟器的用户语句,包括:
根据所述用户模拟器配置的用户画像信息确定状态转移策略;
基于所述状态转移策略从所述当前议程堆栈中提取所述用户语句。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述用户画像信息包括以下至少一项:
急性程度;灵活度;倾向重复程度;
所述状态转移策略包括第一概率参数、第二概率参数、第三概率参数中的至少一个;所述根据所述用户模拟器配置的用户画像信息确定状态转移策略,包括以下至少一项:
根据所述用户模拟器配置的急性程度确定所述第一概率参数,所述第一概率参数用于确定所述用户语句对应的议程数量的概率分布;
根据所述用户模拟器配置的灵活度确定所述第二概率参数,所述第二概率参数用于确定所述用户语句为同意类型的概率;
根据所述用户模拟器配置的倾向重复程度确定所述第三概率参数,所述第三概率参数用于确定所述用户语句为请求重复类型的概率。
7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述利用所述当前议程堆栈生成用户模拟器的用户语句,将所述用户语句输出至智能助手,并获取所述智能助手反馈的智能语句,包括:
利用所述当前议程堆栈生成用户模拟器的结构化语言的用户语句;
将所述结构化语言的用户语句输出至所述智能助手,及/或将所述结构化语言的用户语句转换为自然语言的用户语句并输出至所述智能助手;
获取所述智能助手反馈的结构化语言的智能语句及/或自然语言的智能语句。
8.一种对话生成装置,其特征在于,包括:
对话目标获取模块,用于获取对话目标,并获取所述对话目标对应的全量议程堆栈;
当前堆栈确定模块,用于根据当前对话状态,从所述全量议程堆栈中确定当前议程堆栈;
用户语句输出模块,用于利用所述当前议程堆栈生成用户模拟器的用户语句,将所述用户语句输出至智能助手,并获取所述智能助手反馈的智能语句;
对话形成模块,用于将所述用户语句与所述智能语句形成对话。
9.一种计算机可读存储介质,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任一项所述的方法。
10.一种电子设备,其特征在于,包括:
处理器;
存储器,用于存储所述处理器的可执行指令;
其中,所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行权利要求1至7任一项所述的方法。
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