CN114860910B 智能对话方法及系统 （阿里巴巴（中国）有限公司）

本申请实施例公开了一种智能对话方法及入的内容和对话上下文提供给N个不同的对话引选择排序满足预设要求的回复文本作为第一回2将所述用户本轮对话输入的内容和对话上下文提供给N个不同的对若所述N个不同的对话引擎得到的回复文本的最大置信度大于或等于预设第一置信度若所述N个不同的对话引擎得到的回复文本的最大置信度小于预设第一置信度阈值且若所述N个不同的对话引擎得到的回复文本为澄清反问话术，则依据各对话引擎的优先级选择M个回复文本作为第一回复文本，其中所述澄清反问话术为对话引擎无法产生置若所述第一回复文本与上一轮向用户返回的内容来自不同对话引擎且上一轮向用户将所述用户本轮对话输入的内容和对话上下文提供给N个不同的对话引擎包括：并行利用所述第一回复文本生成本轮向所述用户返回的内容包括：将所述N个不同的对话话引擎的执行接口以触发所述目标对话引擎执其中，所述第一置信度阈值大于所述第二置信度阈值，所述2.根据权利要求1所述的方法，在将所述用户本轮对话输入的内容和对话上下文提供重听策略：若所述用户本轮对话输入的内容具有重听意图，则情绪策略：若所述用户本轮对话输入的内容被识别为预设的情绪类敏感词策略：若所述用户本轮对话输入的内容被识别出预设的敏感转人工策略：若所述用户本轮对话输入的内容被识别出转人工意图，则针对34.根据权利要求1所述的方法，该方法还包括：若所述N个不基于预设的第二话术和历史对话内容生成用以引导用户进入历史对话场景的第四回基于预设的第三话术和热点问题信息生成用以提示用户咨询热点问题的第五回复文若所述N个不同的对话引擎均未得到回复文本的轮数达到预设轮数阈值，则针对所述各对话引擎利用所述用户本轮对话输入的内容的句向量在干预策略集合中进行匹配，所述干预策略集合包括预先配置的输入语句及其对应的回复文本或若所述句向量命中所述干预策略集合中的输入语句，则将命其中若针对用户输入的内容得到的第一回复文本无法满足记录所述用户本轮对话输入的内容和本轮向所述用户返回的引擎调度单元，被配置为若所述N个不同的对话引擎得到的回复文本的最大置信度大所述N个不同的对话引擎得到的回复文本的最大置信度小于预设第一置信度阈值且大于预的优先级选择M个回复文本作为第一回复文本，其中所述澄清反问话术为对话引擎无法产4所述引擎调度单元，被配置为将所述用户本轮对话输入的内容和对话上下文提供给N并行调度所述N个不同的对话引擎的自然语言理解NLU接口，若所述第一回复文本与上一轮向用户返回的内容来自不同对话引擎且上一轮向用户对话引擎的执行接口以触发所述目标对话引擎执行所述行时实现权利要求1至7中任一项所述的方行时实现权利要求1至7中任一项所述的方5FAQ(FrequentlyAskedQuestions，常见问题解答)对话引擎支持基于问答对的对话场景。[0014]对所述N个不同的对话引擎得到的回复文本进行基于置信度的排序，选择排序满6下文提供给N个不同的对话引擎包括：并行调度所述N个不同的对话引擎的自然语言理解[0024]利用所述第一回复文本生成本轮向所述用户返回的内容包括：将所述N个不同的话引擎的执行接口以触发所述目标对话引擎执行所述[0025]根据本申请实施例中一可实现的方式，对所述N个不同的对话引擎得到的回复文[0026]将所述N个不同的对话引擎得到的回复文本的置信度结合各对话引擎的权重或优[0028]根据本申请实施例中一可实现的方式，将所述N个不同的对话引擎得到的回复文本的置信度结合各对话引擎的权重或优先级进行排序，选择排序最高的M个回复文本作为[0029]若所述N个不同的对话引擎得到的回复文本的最大置信度大于或等于预设第一置[0030]若所述N个不同的对话引擎得到的回复文本的最大置信度小于预设第一置信度阈[0031]若所述N个不同的对话引擎得到的回复文本为澄清反问话术，则依据各对话引擎的优先级选择M个回复文本作为第一回复文本，其中所述澄清反问话术为对话引擎无法产生置信度大于或等于预设第三置信度阈值的7[0034]若所述第一回复文本与上一轮向用户返回的内容来自不同对话引擎且上一轮向[0036]基于预设的第二话术和历史对话内容生成用以引导用户进入历史对话场景的第[0037]基于预设的第三话术和热点问题信息生成用以提示用户咨询热点问题的第五回[0038]基于预设的第四话术和热点服务信息生成用以告知用户热点服务的第六回复文[0039]若所述N个不同的对话引擎均未得到回复文本的轮数达到预设轮数阈值，则针对[0041]各对话引擎利用所述用户本轮对话输入的内容的句向量在干预策略集合中进行[0049]引擎调度单元，被配置为将所述用户本轮对话输入的内容和对话上下文提供给N[0050]内容生成单元，被配置为利用所述第一回复文本生成本轮向所述用户返回的内被处理器执行时实现上述第一方面中任一项所述的8[0055]3)本申请提供的基于回复文本的置信度结合对话引擎优先级和/或权重的排序方[0056]4)本申请中对对话引擎采用两阶段的调度方式，首先调用各对话引擎的NLU接口本进行统一排序得到第一回复文本后，再调度第一回复文本所来源的对话引擎的执行接9[0070]用户端设备可以是能够获取用户输入的各种终端设备，其中用户输入可以是文[0101]也可以基于预先训练得到的句向量计算模型来获取用户本轮对话输入的内容对应的句向量。其中，句向量计算模型可以基于编码器(Encoder)、BERT(BidirectionalEncoderRepresentationfromTransformer[0103]在进行上述预处理后，可以在后续步骤204中将预处理后的结果提供给各对话引[0112]在对话过程中，用户的情绪往往对智能对话服务的效果[0124]若用户本轮对话输入的内容被识别出转人工意图，则针对用户连通人工处理系[0126]上述前置对话策略可以采用pipeline模式，可以方便地对前置对话策略进行扩[0127]下面结合实施例对上述步骤204即“将用户本轮对话输入的内容和对话上下文提[0130]第一阶段首先并行调度N个不同的对话引擎的NLU(NaturalLanguage[0132]在利用模型得到回复文本之前，首先可以利用步骤302预处理得到的句向量在干[0136]例如，若N个不同的对话引擎得到的回复文本的最大置信度大于或等于预设第一[0137]若N个不同的对话引擎得到的回复文本的最大置信度小于预设第一置信度阈值且[0138]若N个不同的对话引擎得到的回复文本为澄清反问话术，则依据各对话引擎的优先级选择M个回复文本作为第一回复文本，其中澄清反问话术为对话引擎无法产生置信度标对话引擎的执行接口以触发目标对话引擎执行第[0143]在上述第一阶段中仅仅调用各对话引擎的NLU接口，并不会触发各对话引擎与服务层的交互。在经过对各对话引擎的回复文本进行统一排序并从中选择第一回复文本后，调用。用户本轮对话输入的内容以及对话上下文通过调用各对话引擎的NLU接口发送给各[0147]下面结合实施例对上述步骤208即“利用第一回复文本生成本轮向用户返回的内[0151]若第一回复文本与上一轮向用户返回的内容来自不同对话引擎且上一轮向用户内容为澄清反问话术，说明上一轮对话在对应的对话引擎尚未处理完毕仍处于澄清阶段。[0158]方式1、基于预设的第二话术和历史对话内容生成用以引导用户进入历史对话场[0160]方式2、基于预设的第三话术和热点问题信息生成用以提示用户咨询热点问题的[0162]方式3、基于预设的第四话术和热点服务信息生成用以告知用户热点服务的第六[0171]上述对本说明书特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围服务器端的应用，或者还可以为位于服务器端的应用中的插件或软件开发工具包[0177]相应地，引擎调度单元404可以将对用户本轮对话输入的内容进行预处理后的结继续执行将用户本轮对话输入的内容和对话上下文提供给N个不同的对话引擎不同的对话引擎的自然语言理解NLU接口，将用户本轮对话输入的内容和对话上下文作为[0185]相应地，内容生成单元406将第一回复文本对应的对话引擎作为本轮对话的目标[0188]例如：若N个不同的对话引擎得到的回复文本的最大置信度大于或等于预设第一[0189]若N个不同的对话引擎得到的回复文本的最大置信度小于预设第一置信度阈值且[0190]若N个不同的对话引擎得到的回复文本为澄清反问话术，则依据各对话引擎的优先级选择M个回复文本作为第一回复文本，其中澄清反问话术为对话引擎无法产生置信度上一轮向用户返回的内容来自不同对话引擎且上一轮向用户返回的内容为澄清反问话术，[0194]基于预设的第二话术和历史对话内容生成用以引导用户进入历史对话场景的第[0195]基于预设的第三话术和热点问题信息生成用以提示用户咨询热点问题的第五回[0196]基于预设的第四话术和热点服务信息生成用以告知用户热点服务的第六回复文[0197]若N个不同的对话引擎均未得到回复文本的轮数达到预设轮数阈值，则针对用户[0198]作为其中一种可实现的方式，各对话引擎可以利用预处理单元408句向量计算得可以在符合所在国的适用法律法规要求的情况下(例如用户明确同意，对用户切实通知该程序被处理器执行时实现前述方法实施例中任一项或多个处理器关联的存储器，所述存储器用于存储程序指令,所述程序指令在被所述[0206]存储器520可以采用ROM(ReadOnlyMemory，只读存储器)、RAM(RandomAccess用于控制电