[发明专利]基于栈结构的对话诊断方法、装置、设备及介质

说明书

本发明涉及人工智能领域，提供一种基于栈结构的对话诊断方法、装置、设备及介质，能够基于排列思想计算出采样次数，以便全面覆盖所有的对话任务，减少遗漏测试的可能性，并且，不同于仅针对“一问一答”的对话任务进行测试，结合栈结构，融合了多种可能产生的对话任务，进而模拟更加真实的对话事件，使对话诊断的覆盖面更加全面、丰富，降低了漏测试的概率，进而以任务完成率作为对话诊断结果，能够直接反映出对话诊断任务的达成情况，实现对对话任务的自动诊断。此外，本发明还涉及区块链技术，对话诊断结果可存储于区块链节点中。

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种基于栈结构的对话诊断方法、装置、设备及介质。

背景技术

随着智能机器人的不断发展，为了保证智能机器人能够与用户间进行更加拟人化且更加准确的对话，需要针对对话内容执行测试。

现有技术中，通常采用的方法是通过一些测试用例来验证对话任务的完成率。但是，现有对话诊断的方式也存在一定的缺陷，即测试用例往往是原子化的，一次只能针对一件事情进行测试。而在实际对话场景中，用户的表达往往是多件事情的复合，例如：“我想找一个五星级酒店，双人间”，此对话包括“酒店星级”和“双人间”两件事情。

因此，采用现有的对话诊断流程无法全面覆盖实际的对话任务，也就无法实现准确的对话诊断。

发明内容

鉴于以上内容，有必要提供一种基于栈结构的对话诊断方法、装置、设备及介质，能够结合栈结构，融合多种可能产生的对话任务，进而模拟更加真实的对话事件，使对话诊断的覆盖面更加全面、丰富，降低了漏测试的概率，进而以任务完成率作为对话诊断结果，能够直接反映出对话诊断任务的达成情况，实现对对话任务的自动诊断。

一种基于栈结构的对话诊断方法，所述基于栈结构的对话诊断方法包括：

响应于对话诊断指令，根据所述对话诊断指令获取至少一个子事件；

将所述至少一个子事件随机入栈，得到目标栈；

获取所述至少一个子事件的数量作为第一数值，及获取每个子事件取值的数量作为每个子事件对应的第二数值；

根据所述第一数值及每个子事件对应的第二数值计算采样次数；

根据所述采样次数对所述目标栈进行采样，得到至少一个用户事件；

获取与每个用户事件对应的待测试回复，并组合所述至少一个用户事件与对应的待测试回复，得到至少一个对话组；

测试所述至少一个对话组，得到对话诊断结果。

根据本发明优选实施例，所述根据所述对话诊断指令获取至少一个子事件包括：

解析所述对话诊断指令的方法体，得到所述对话诊断指令所携带的信息；

获取预设标签；

根据所述预设标签构建正则表达式；

利用所述正则表达式在所述对话诊断指令所携带的信息中进行遍历，并将遍历到的数据确定为目标数据库标识；

根据所述目标数据库标识定位到目标数据库，并从所述目标数据库中获取所述至少一个子事件。

根据本发明优选实施例，所述根据所述第一数值及每个子事件对应的第二数值计算采样次数，包括：

N＝(W₁*W₂*…*W_n)*n！

其中，N表示所述采样次数，n表示所述第一数值，W_n表示第n个子事件对应的第二数值，n为正整数。

根据本发明优选实施例，所述方法还包括：