[发明专利]对话处理方法、模型训练方法及其相关设备

权利要求书

1.一种对话处理方法，其特征在于，包括：

获取属于同一轮对话流中的多条用户输入数据；

提取每条所述用户输入数据的意图和实体；

将每条所述用户输入数据的所述意图和实体输入至对话处理模型中处理，得到与所述用户输入数据匹配的回复数据；

将所述回复数据反馈给用户；

其中，在所述将所述意图和实体输入至对话处理模型中处理，得到与所述用户输入数据匹配的回复数据之前，所述方法还包括：

若所述当前用户输入数据为用户首次输入的数据，则识别出所述用户输入数据的意图，并从若干个针对不同场景的对话处理模型中选择出与所述意图匹配的对话处理模型，以作为对所述用户输入数据进行处理的对话处理模型，其中，所述场景与所述意图对应匹配，所述当前用户输入数据为在本轮所述对话流中最新收到的用户输入的数据，所述用户首次输入为本轮所述对话流中用户的首次输入；

若所述多条用户输入数据中的当前用户输入数据不为用户首次输入的数据，则选择对用户前次输入的用户输入数据进行回复时所采用的对话处理模型，以作为对所述用户输入数据进行处理的对话处理模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述同一轮对话流中的多条用户输入数据包括属于同一轮对话流中的当前用户输入数据和至少一条历史用户输入数据；

所述提取所述多条用户输入数据的意图和实体，包括：

分别提取每条所述用户输入数据的意图和实体，并由每条所述用户输入数据的意图和实体形成特征数据；

所述将所述意图和实体输入至对话处理模型中处理，包括：

将所述特征数据输入至对话处理模型中处理。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述由每条所述用户输入数据的意图和实体形成特征数据，包括：

基于每条所述用户输入数据的意图和实体形成一特征向量，并由每条所述用户输入数据对应得到的特征向量组成所述特征数据；

其中，所述特征向量为独热one-hot向量。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述意图和实体输入至对话处理模型中处理，得到与所述用户输入数据匹配的回复数据，包括：

将所述意图和实体输入至对话处理模型中处理，得到至少一条预测回复数据及所述预测回复数据的匹配评估结果；

选择所述匹配评估结果符合预设要求的所述预测回复数据作为与所述用户输入数据匹配的回复数据。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述将所述意图和实体输入至对话处理模型中处理，得到与所述用户输入数据匹配的回复数据，还包括：

若所述至少一条预测回复数据均不符合所述预设要求，则保存所述对话处理模型的处理记录，并从若干个针对不同场景的对话处理模型中，重新选择与所述用户输入数据的意图匹配的其他对话处理模型，并将所述意图和实体输入至所述重新选择的对话处理模型中处理，以得到与所述用户输入数据匹配的回复数据。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，

所述匹配评估结果为所述预测回复数据的概率，所述预设要求为所述预测回复数据的概率大于预设阈值。