[发明专利]对话回复方法、装置、通信设备及可读存储介质

权利要求书

1.一种对话回复方法，其特征在于，所述方法包括：

根据预训练的小样本学习模型对回复语料进行识别，获得至少一个第一回复模板；

在所述至少一个第一回复模板中将与待回复信息匹配程度最高的第一回复模板确定为目标回复模板；

将所述待回复信息填入所述目标回复模板，生成第一回复语句；

将所述第一回复语句下发至用户端。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据预训练的小样本学习模型对回复语料进行识别，获得至少一个第一回复模板，包括：

对所述回复语料进行拆分处理，获得至少两个字组；

在所述至少两个字组中识别不变字组和增广字组；

根据预设的词汇表对所述增广字组进行增广处理；

对所述不变字组和增广处理后的所述增广字组进行拼接，获得所述至少一个第一回复模板。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述不变字组和增广处理后的所述增广字组进行拼接，获得所述至少一个第一回复模板，包括：

对所述不变字组和增广处理后的所述增广字组进行拼接，获得初始模板集合，所述初始模板集合包括至少一个初始模板；

对所述初始模板集合进行聚类处理，获得所述至少一个第一回复模板。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述初始模板集合进行聚类处理，获得所述至少一个第一回复模板，包括：

循环判断所述初始模板集合是否为空集，并在所述初始模板集合不为空集的情况下，获取所述初始模板集合中的质心模板，并将所述质心模板确定为所述第一回复模板，所述质心模板为所述初始模板集合中的任意一个初始模板；

根据所述质心模板在所述初始模板集合中进行聚类处理，获得以所述质心模板为聚类中心的类簇；

在所述初始模板集合中删除所述类簇包括的初始模板。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述将所述待回复信息填入所述目标回复模板，生成第一回复语句之后，所述方法还包括：

根据迁移学习模型对所述第一回复语句进行调整，生成第二回复语句；

所述将所述第一回复语句下发至用户端，包括：

将所述第二回复语句下发至所述用户端。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在根据小样本学习模型对回复语料进行识别，获得至少一个第一回复模板之后；在根据待回复信息检索所述至少一个第一回复模板之前；所述方法还包括：

在所述至少一个第一回复模板中滤除包括有敏感词的第一回复模板，获得至少一个第二回复模板；

所述根据待回复信息检索所述至少一个第一回复模板，并在所述至少一个第一回复模板中将与所述待回复信息匹配程度最高的第一回复模板确定为目标回复模板，包括：

根据待回复信息检索所述至少一个第二回复模板，并在所述至少一个第二回复模板中将与所述待回复信息匹配程度最高的第二回复模板确定为目标回复模板。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据预训练的小样本学习模型对回复语料进行识别之前，所述方法还包括：

获取根据小样本学习算法创建的初始模型；

通过预设的训练样本对所述初始模型进行训练，所述训练样本包括待进行增广处理的字组和待保持不变的字组；

将训练好的初始模型确定为所述小样本学习模型。

8.一种对话回复装置，其特征在于，包括：

模板构建模块，用于根据预训练的小样本学习模型对回复语料进行识别，获得至少一个第一回复模板；

检索模块，用于在所述至少一个第一回复模板中将与待回复信息匹配程度最高的第一回复模板确定为目标回复模板；

语句生成模块，用于将所述待回复信息填入所述目标回复模板，生成第一回复语句；

回复模块，用于将所述第一回复语句下发至用户端。