[发明专利]多轮问句的处理方法和装置、存储介质及电子设备

说明书

本发明公开了一种多轮问句的处理方法和装置、存储介质及电子设备。其中，该方法包括：获取待识别的第一组问句，对第一组问句中的每个问句进行意图识别，得到对应的第一组意图标签，将第一组问句以及第一组意图标签输入目标模型，得到目标模型输出的第一组问句中问句之间的语义层次关系。本发明解决了相关技术中存在的难以获知多轮问句之间的层次关系，以有效支撑后续的各种多轮对话的技术问题。

技术领域

本发明涉及计算机领域，具体而言，涉及一种多轮问句的处理方法和装置、存储介质及电子设备。

背景技术

在用户进行会话的过程中，对话过程往往是多轮的，例如，用户会不停地进行各种提问、并基于提问得到的回答继续进行提问等，尤其在咨询业务本身比较复杂时更容易出现。

目前的相关技术中，对多轮对话的建模主要采用端到端模型，对多轮问句直接将其输入到神经网络中。端到端模型一般利用神经网络中的上下文编码、注意力等模块来直接建模多轮问句的关系。

而相关技术中存在其建模过程都是隐式的。主要都是依赖于端到端神经网络构造的损失函数，在优化的过程中学习建模方式。当模型训练完毕后，神经网络对多轮问句是如何建模属于黑盒状态，难以解释多轮问句中每个问句之间的关系，不便于模型的分析和后续优化

针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本发明实施例提供了一种多轮问句的处理方法和装置、存储介质及电子设备，以至少解决相关技术中存在的难以获知多轮问句之间的层次关系，以有效支撑后续的各种多轮对话的技术问题。

根据本发明实施例的一个方面，提供了一种多轮问句的处理方法，包括：获取待识别的第一组问句，其中，所述第一组问句包括按照产生顺序排列的多轮问句，所述多轮问句包括第一意图锁定问句和所述第一意图锁定问句的后续问句；对所述第一组问句中的每个问句进行意图识别，得到对应的第一组意图标签，其中，所述第一组意图标签中的每个意图标签用于表示所述第一组问句中对应的问句的对话意图；将所述第一组问句以及所述第一组意图标签输入目标模型，得到所述目标模型输出的所述第一组问句中问句之间的语义层次关系，其中，所述目标模型是使用一组样本对对待训练的模型进行训练得到的模型，所述一组样本对中的每个样本对包括一组样本问句以及对应的一组样本意图标签。

可选地，所述将所述第一组问句以及所述第一组意图标签输入目标模型，得到所述目标模型输出的所述第一组问句中问句之间的语义层次关系，包括：将所述第一意图锁定问句和第一意图标签输入所述目标模型中的目标编码器，得到所述目标编码器输出的第一输出序列，其中，所述第一意图标签为所述第一组意图标签中与所述第一意图锁定问句对应的意图标签；将所述后续问句和所述第一输出序列输入到所述目标模型中的目标解码器，得到第一解码结果；根据所述第一解码结果和所述第一组意图标签，确定所述第一组问句中问句之间的语义层次关系。

可选地，所述将所述第一意图锁定问句和第一意图标签输入所述目标模型中的目标编码器，得到所述目标编码器输出的第一输出序列，包括：对所述第一意图锁定问句中包括的字信息进行字嵌入，得到第一目标字序列；对所述第一意图锁定问句中包括的词信息进行词嵌入，得到第一目标词序列；将所述第一目标字序列与所述第一目标词序列进行融合，得到第一目标句序列；将所述第一意图标签进行嵌入，得到第一目标标签序列；将所述第一目标标签序列与所述第一目标句序列进行融合，得到所述第一输出序列。

可选地，所述将所述后续问句和所述第一输出序列输入到所述目标模型中的目标解码器，得到第一解码结果，包括：对所述后续问句中包括的字信息进行字嵌入，得到第二目标字序列；对所述后续问句中包括的词信息进行词嵌入，得到第二目标词序列；将所述第二目标字序列与所述第二目标词序列进行融合，得到第二目标句序列；将所述第二目标句序列以及所述第一输出序列输入到所述目标模型中的目标解码器，得到所述第一解码结果，其中，所述第一解码结果用于表示生成的目标后续问句，所述目标后续问句与所述第一意图锁定问句对应。