[发明专利]基于生成式预训练GPT模型的交互意图信息确定方法

权利要求书

1.一种基于生成式预训练GPT模型的交互意图信息确定方法，其特征在于，包括：

获取目标对象与智能语音设备进行交互时的原始交互信息；

将所述原始交互信息输入至目标生成式预训练GPT模型，并通过所述目标生成式预训练GPT模型中的N个编码器中的各个编码器对所述原始交互信息进行编码，得到N个编码特征向量，其中，N为大于或等于2的正整数；

对所述N个编码特征向量进行合并，得到合并特征向量；

通过所述目标生成式预训练GPT模型中的解码器对所述合并特征向量进行解码，得到目标解码结果；

根据所述目标解码结果，确定所述目标对象的交互意图信息；

所述根据所述目标解码结果，确定所述目标对象的交互意图信息，包括：

获取所述目标解码结果包含的意图实体词；

确定所述意图实体词对应的多个意图指令，其中，所述多个意图指令均对应有意图指令的执行地点；

根据所述目标对象与所述智能语音设备进行交互时的交互地点从所述多个意图指令中确定出目标意图指令，基于所述目标意图指令确定所述目标对象的交互意图信息，其中，所述目标意图指令的执行地点与所述交互地点一致。

2.根据权利要求1所述的基于生成式预训练GPT模型的交互意图信息确定方法，其特征在于，在将所述原始交互信息输入至目标生成式预训练GPT模型之前，所述方法还包括：

在所述原始交互信息属于预设交互信息数据库的情况下，从所述预设交互信息数据库中获取所述原始交互信息的交互类型，其中，所述预设交互信息数据库用于存储多个交互类型的交互信息；

将与所述原始交互信息的交互类型对应的GPT模型确定为所述目标生成式预训练GPT模型，其中，不同交互类型对应不同的GPT模型。

3.根据权利要求1所述的基于生成式预训练GPT模型的交互意图信息确定方法，其特征在于，在将所述原始交互信息输入至目标生成式预训练GPT模型之前，所述方法还包括：

在所述原始交互信息不属于预设交互信息数据库的情况下，对所述原始交互信息进行处理，得到目标交互信息；

在所述目标交互信息属于所述预设交互信息数据库的情况下，将与所述目标交互信息的交互类型对应的GPT模型确定为所述目标生成式预训练GPT模型。

4.根据权利要求3所述的基于生成式预训练GPT模型的交互意图信息确定方法，其特征在于，所述对所述原始交互信息进行处理，得到目标交互信息，包括：

获取与所述原始交互信息的交互类型对应的预设交互信息数据库，其中，所述预设交互信息数据库包括目标交互信息集合；

提取所述原始交互信息中的目标关键词；

在所述目标交互信息集合中确定与所述目标关键词关联的交互信息，得到一组交互信息，并获取所述一组交互信息中的各个交互信息在所述预设交互信息数据库中出现的次数；

将所述一组交互信息中出现的所述次数最高的交互信息确定为所述目标交互信息。

5.根据权利要求3所述的基于生成式预训练GPT模型的交互意图信息确定方法，其特征在于，所述对所述原始交互信息进行处理，得到目标交互信息，包括：

获取与所述原始交互信息的交互类型对应的预设交互信息数据库，其中，所述预设交互信息数据库包括目标交互信息集合；

提取所述原始交互信息的原始意图信息；

在所述目标交互信息集合中确定意图信息与所述原始意图信息关联的交互信息，得到一组交互信息，并获取所述一组交互信息中的各个交互信息在所述预设交互信息数据库中出现的次数；

将所述一组交互信息中出现的所述次数最高的交互信息确定为所述目标交互信息；或者，在所述目标交互信息集合中确定意图信息与所述原始意图信息的关联度最高的交互信息，得到所述目标交互信息。