[发明专利]对话处理方法及装置

权利要求书

1.一种对话处理方法，其特征在于，所述方法包括：

获取用户在目标服务输入的对话文本；

识别所述对话文本的文本特征信息，将所述对话文本输入真伪检测模型进行真伪检测，输出文本属性概率，以及根据所述文本属性概率确定所述对话文本的真伪类别；

根据所述文本特征信息、所述真伪类别和历史用户信息，确定对话状态；

基于所述历史用户信息和所述对话状态，确定所述用户针对所述目标服务的置信度，以及在所述目标服务的候选违约影响因子中确定目标违约影响因子；

根据所述历史用户信息中包含的历史对话信息、所述目标违约影响因子和所述置信度生成所述对话文本的响应文本。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述历史用户信息和所述对话状态，确定所述用户针对所述目标服务的置信度，以及在所述目标服务的候选违约影响因子中确定目标违约影响因子，包括：

将所述历史用户信息和所述对话状态输入决策模型进行影响因子排序和置信度计算，输出影响因子排序结果以及所述置信度；所述影响因子排序结果由所述候选违约影响因子构成；

在所述影响因子排序结果中筛选排序位置处于预设位置之前的候选违约影响因子作为所述目标违约影响因子。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述历史用户信息和所述对话状态，确定所述用户针对所述目标服务的置信度，以及在所述目标服务的候选违约影响因子中确定目标违约影响因子执行之后，所述根据所述历史用户信息中包含的历史对话信息、所述目标违约影响因子和所述置信度生成所述对话文本的响应文本执行之前，还包括：

在所述置信度大于预设置信度阈值的情况下，执行所述根据所述历史用户信息中包含的历史对话信息、所述目标违约影响因子和所述置信度生成所述对话文本的响应文本；

在所述置信度小于或者等于预设置信度阈值的情况下，将所述历史用户信息输入规则引擎进行响应动作确定，输出所述对话文本的第一响应动作；

基于所述第一响应动作从所述历史对话信息中提取文本关键信息，将所述文本关键信息填充至文本生成模板，生成所述对话文本的第一响应文本作为所述响应文本。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述历史用户信息中包含的历史对话信息、所述目标违约影响因子和所述置信度生成所述对话文本的响应文本，包括：

根据所述历史对话信息、所述目标违约影响因子和所述置信度，确定所述对话文本的第二响应动作；

将所述第二响应动作和所述历史对话信息输入文本生成模型，输出所述对话文本的响应文本。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述识别所述对话文本的文本特征信息，包括：

对所述对话文本进行意图识别，得到所述对话文本的对话意图；

从所述对话文本中提取与所述目标服务关联的实体特征信息，以及确定所述对话文本的情感极性。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述真伪检测模型采用如下方式进行真伪检测：

对所述对话文本进行分词处理获得词片段，以及在词向量表中查找与所述词片段映射的词向量；

将所述词向量输入卷积神经网络进行卷积运算和池化处理，输出池化处理结果；

根据所述池化处理结果计算所述对话文本的所述文本属性概率。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述文本特征信息、所述真伪类别和历史用户信息，确定对话状态，包括：

将所述文本特征信息、所述真伪类别和所述历史用户信息输入对话状态确定模型进行对话状态确定，输出所述对话文本的对话状态。