[发明专利]一种对话处理方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种对话处理方法，其特征在于，包括：

获得待处理的问题文本；

确定与所述问题文本对应的目标完整问题文本；

确定与所述目标完整问题文本相匹配的目标候选答案；

基于所述目标完整问题文本和所述目标候选答案，生成与所述问题文本对应的自然回复答案；

输出与所述问题文本对应的自然回复答案。

2.根据权利要求1所述的对话处理方法，其特征在于，所述确定与所述问题文本对应的目标完整问题文本，包括：

确定所述问题文本是否为完整问题文本，以获得所述问题文本是否为完整问题文本的确定结果；

基于所述确定结果，确定所述目标完整问题文本。

3.根据权利要求2所述的对话处理方法，其特征在于，所述确定所述问题文本是否为完整问题文本，以获得所述问题文本是否为完整问题文本的确定结果，包括：

将所述问题文本输入至训练好的问题分类模型，获得所述问题分类模型基于所述问题文本输出的所述确定结果；

其中，所述问题分类模型是通过利用标注类别标识的第一问题文本，对预训练语言模型进行训练而获得的模型。

4.根据权利要求2所述的对话处理方法，其特征在于，所述基于所述确定结果，确定所述目标完整问题文本，包括：

在确定所述问题文本不是完整问题文本的情况下，获得与所述问题文本对应的上下文对话文本；

将所述问题文本和所述上下文对话文本输入至训练好的问题改写模型，获得所述问题改写模型基于所述问题文本和所述上下文对话文本输出的所述目标完整问题文本；

其中，所述问题改写模型是通过利用训练数据对预训练语言模型进行训练而获得的模型，所述训练数据包括相对应的第一问题文本、第一上下文对话文本和完整问题文本。

5.根据权利要求2所述的对话处理方法，其特征在于，所述基于所述确定结果，确定所述目标完整问题文本，包括：

在确定所述问题文本为完整问题文本的情况下，将所述问题文本确定为所述目标完整问题文本。

6.根据权利要求1所述的对话处理方法，其特征在于，所述基于所述目标完整问题文本和所述目标候选答案，生成与所述问题文本对应的自然回复答案，包括：

将所述目标完整问题文本和所述目标候选答案输入至自然回复改写模型，获得所述自然回复改写模型输出的所述自然回复答案；

其中，所述自然回复改写模型是通过利用训练数据对预训练语言模型进行训练而获得的模型，所述训练数据包括相对应的完整问题文本、答案文本和自然回复文本。

7.根据权利要求1所述的对话处理方法，其特征在于，所述确定与所述目标完整问题文本相匹配的目标候选答案，包括：

确定出与所述目标完整问题文本对应的候选答案；

将所述目标完整问题文本和所述候选答案输入至答案决策模型，获得所述答案决策模型输出的置信度满足预设要求的所述候选答案；

将置信度满足预设要求的所述候选答案确定为所述目标候选答案；

其中，所述答案决策模型包括置信度评价层、答案排序层和答案输出层；所述置信度评价层用于确定所述候选答案匹配所述目标完整问题文本的置信度，所述置信度评价层是通过利用训练数据对预训练模型进行训练而获得的模型，所述训练数据包括完整问题文本和标注有置信度的答案文本；所述答案排序层用于按照所述候选答案匹配所述目标完整问题文本的置信度，对所述候选答案进行排序；所述答案输出层用于确定并输出置信度满足预设要求的所述候选答案。