本發(fā)明涉及人機(jī)交互技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種任務(wù)對話系統(tǒng)中的對話處理方法及裝置。

背景技術(shù)：

對話系統(tǒng)(dialoguesystem)是一種基于自然語言的人機(jī)交互系統(tǒng)。通過對話系統(tǒng)，人可以使用自然語言和計算機(jī)進(jìn)行多輪交互來完成特定的任務(wù)，如信息查詢、服務(wù)獲取等。對話系統(tǒng)提供了一種更自然、便捷的人機(jī)交互方式，廣泛應(yīng)用于車載、家居、客服等場景。

其中，對話系統(tǒng)根據(jù)使用場景可以分為三類聊天對話系統(tǒng)、問答對話系統(tǒng)和任務(wù)對話系統(tǒng)。聊天對話系統(tǒng)中，機(jī)器能夠根據(jù)用戶所說的話，進(jìn)行相關(guān)的回復(fù)，讓聊天進(jìn)行下去，但聊天本身并無特定的目的。聊天對話系統(tǒng)通常使用在聊天機(jī)器人等場景，供人們娛樂和打發(fā)時間。問答對話系統(tǒng)則以自動回答用戶的問題為目標(biāo)，答案來自于特定的知識庫，通常以一問一答的形式，適用于搜索引擎等場景。任務(wù)對話系統(tǒng)比以上兩種對話系統(tǒng)更為復(fù)雜，其目的是讓機(jī)器可以和人進(jìn)行多輪交互，理解人的意圖，并幫助人完成某種任務(wù)。任務(wù)對話系統(tǒng)通常用在智能助手等場景，通過多輪對話的方式幫助使用者完成任務(wù)，如查詢天氣、管理日程、預(yù)訂機(jī)票等。

任務(wù)對話系統(tǒng)是對話系統(tǒng)中相對比較復(fù)雜的，主要有以下幾個挑戰(zhàn)。首先，任務(wù)型的對話通常多輪的，這要求系統(tǒng)能夠在每一輪交互時，根據(jù)用戶當(dāng)前所說的話和上下文來綜合判斷并執(zhí)行合理的動作。因此，任務(wù)型對話系統(tǒng)中對上下文的建模非常關(guān)鍵。其次，聊天對話系統(tǒng)只需要確保回復(fù)的相關(guān)性、趣味性，可以讓對話繼續(xù)下去即可，而任務(wù)型對話最終的目的是幫助用戶去執(zhí)行特定的任務(wù)，這對準(zhǔn)確性的要求很高。最后，不同類型的任務(wù)之間有很大的差別，如何讓任務(wù)型對話系統(tǒng)具有跨領(lǐng)域的通用性，是一個很有挑戰(zhàn)的問題。

常見的任務(wù)型對話系統(tǒng)通常采用基于狀態(tài)機(jī)的方案。具體而言，根據(jù)任務(wù)的特點，對話系統(tǒng)定義各種不同的對話狀態(tài)。在每個對話狀態(tài)上，系統(tǒng)都有對應(yīng)的可執(zhí)行的動作。所謂動作，即系統(tǒng)可以采取的行為，如回復(fù)特定的消息、調(diào)用應(yīng)用程序接口(applicationprogramminginterface,api)等都屬于動作。基于此，任務(wù)型對話系統(tǒng)的工作方式如下：在當(dāng)前對話狀態(tài)下，系統(tǒng)根據(jù)用戶當(dāng)前所說的話選擇一個合理的動作，動作執(zhí)行后系統(tǒng)根據(jù)狀態(tài)機(jī)里定義的狀態(tài)跳轉(zhuǎn)規(guī)則跳轉(zhuǎn)到下一個對話狀態(tài)，等待下一次的用戶輸入。

然而，在實現(xiàn)本發(fā)明的過程中發(fā)明人發(fā)現(xiàn)基于狀態(tài)機(jī)的對話系統(tǒng)至少存在以下問題：首先，狀態(tài)的定義依賴于領(lǐng)域知識，需要專業(yè)人士投入大量的精力來設(shè)計。其次，對于復(fù)雜的任務(wù)，狀態(tài)往往非常多，設(shè)計出來的狀態(tài)機(jī)會非常復(fù)雜，難以維護(hù)。最后，不同領(lǐng)域的任務(wù)對話系統(tǒng)對應(yīng)的狀態(tài)大不相同，針對不同的領(lǐng)域都要重新設(shè)計狀態(tài)機(jī)，不具備跨領(lǐng)域的通用性。因此，基于狀態(tài)機(jī)的多輪對話系統(tǒng)往往只適用于相對簡單的任務(wù)場景。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明旨在至少在一定程度上解決相關(guān)技術(shù)中的技術(shù)問題之一。

為此，本發(fā)明的一個目的在于提出一種任務(wù)對話系統(tǒng)中的對話處理方法，該方法結(jié)合上輪對話的對話動作生成本輪對話的對話動作，不需要針對不同領(lǐng)域的任務(wù)對話系統(tǒng)預(yù)先定義對話狀態(tài)，使得該方法具有很強(qiáng)的跨領(lǐng)域遷移能力。

本發(fā)明的第二個目的在于提出一種任務(wù)對話系統(tǒng)中的對話處理裝置。

本發(fā)明的第三個目的在于提出一種服務(wù)器。

本發(fā)明第四個目標(biāo)在于提出一種計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)。

為達(dá)上述目的，本發(fā)明第一方面實施例提出了一種任務(wù)對話系統(tǒng)中的對話處理方法，包括：獲取本輪用戶消息；獲取上一輪對話中所述任務(wù)對話系統(tǒng)反饋的對話動作；根據(jù)所述本輪用戶消息和上一輪對話中所述任務(wù)對話系統(tǒng)反饋的對話動作，生成本輪對話中所述任務(wù)對話系統(tǒng)反饋的對話動作；顯示本輪對話中所述任務(wù)對話系統(tǒng)反饋的對話動作。

根據(jù)本發(fā)明實施例的任務(wù)對話系統(tǒng)中的對話處理方法，獲取本輪用戶消息，獲取上一輪對話中任務(wù)對話系統(tǒng)反饋的對話動作，根據(jù)本輪用戶消息和上一輪對話中任務(wù)對話系統(tǒng)反饋的對話動作，生成本輪對話中任務(wù)對話系統(tǒng)反饋的對話動作，以及顯示本輪對話中任務(wù)對話系統(tǒng)反饋的對話動作，由此，結(jié)合上輪對話的對話動作生成本輪對話的對話動作，不需要針對不同領(lǐng)域的任務(wù)對話系統(tǒng)預(yù)先定義對話狀態(tài)，該方法可以應(yīng)用于任何領(lǐng)域的任務(wù)對話，也就是說，該方法具有很強(qiáng)的跨領(lǐng)域遷移能力。

優(yōu)選的，所述根據(jù)所述本輪用戶消息和上一輪對話中所述任務(wù)對話系統(tǒng)反饋的對話動作，生成本輪對話中所述任務(wù)對話系統(tǒng)反饋的對話動作，包括：根據(jù)上一輪對話中所述任務(wù)對話系統(tǒng)反饋的對話動作和所述本輪用戶消息，抽取所述本輪對話中與任務(wù)相關(guān)的實體信息，并根據(jù)實體抽取結(jié)果生成對應(yīng)的實體向量；對所述本輪用戶消息進(jìn)行文本向量處理，以生成所述本輪用戶消息的文本向量；獲取上一輪對話的隱向量；基于預(yù)先訓(xùn)練的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，根據(jù)所述文本向量、所述實體向量、上一輪對話的隱向量、上一輪對話中所述任務(wù)對話系統(tǒng)反饋的對話動作的對話動作向量生成本輪對話中所述任務(wù)對話系統(tǒng)反饋的對話動作。

優(yōu)選的，所述深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是基于長短時記憶(lstm)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)先建立的。

優(yōu)選的，所述根據(jù)上一輪對話中所述任務(wù)對話系統(tǒng)反饋的對話動作和所述本輪用戶消息，抽取所述本輪對話的實體信息，包括：根據(jù)所述上一輪對話中所述任務(wù)對話系統(tǒng)反饋的對話動作和所述本輪用戶消息確定用戶的任務(wù)；判斷所述本輪用戶消息中是否存在與所述任務(wù)相關(guān)的實體要素的實體關(guān)鍵詞；若存在，則從所述本輪用戶消息中抽取所述本輪對話中與任務(wù)相關(guān)的實體信息。

為達(dá)上述目的，本發(fā)明第二方面實施例提出了一種任務(wù)對話系統(tǒng)中的對話處理裝置，包括：第一獲取模塊，用于獲取本輪用戶消息；第二獲取模塊，用于獲取上一輪對話中所述任務(wù)對話系統(tǒng)反饋的對話動作；生成模塊，用于根據(jù)所述本輪用戶消息和上一輪對話中所述任務(wù)對話系統(tǒng)反饋的對話動作，生成本輪對話中所述任務(wù)對話系統(tǒng)反饋的對話動作；顯示模塊，用于顯示本輪對話中所述任務(wù)對話系統(tǒng)反饋的對話動作。

根據(jù)本發(fā)明實施例的任務(wù)對話系統(tǒng)中的對話處理裝置，獲取本輪用戶消息，獲取上一輪對話中任務(wù)對話系統(tǒng)反饋的對話動作，根據(jù)本輪用戶消息和上一輪對話中任務(wù)對話系統(tǒng)反饋的對話動作，生成本輪對話中任務(wù)對話系統(tǒng)反饋的對話動作，以及顯示本輪對話中任務(wù)對話系統(tǒng)反饋的對話動作，由此，結(jié)合上輪對話的對話動作生成本輪對話的對話動作，不需要針對不同領(lǐng)域的任務(wù)對話系統(tǒng)預(yù)先定義對話狀態(tài)，該方法可以應(yīng)用于任何領(lǐng)域的任務(wù)對話，也就是說，該方法具有很強(qiáng)的跨領(lǐng)域遷移能力。

優(yōu)選的，所述生成模塊，包括：抽取單元，用于根據(jù)上一輪對話中所述任務(wù)對話系統(tǒng)反饋的對話動作和所述本輪用戶消息，抽取所述本輪對話中與任務(wù)相關(guān)的實體信息，并根據(jù)實體抽取結(jié)果生成對應(yīng)的實體向量；文本向量化單元，用于對所述本輪用戶消息進(jìn)行文本向量處理，以生成所述本輪用戶消息的文本向量；獲取單元，用于獲取上一輪對話的隱向量；生成單元，用于基于預(yù)先訓(xùn)練的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，根據(jù)所述文本向量、所述實體向量、上一輪對話的隱向量、上一輪對話中所述任務(wù)對話系統(tǒng)反饋的對話動作的對話動作向量生成本輪對話中所述任務(wù)對話系統(tǒng)反饋的對話動作。

優(yōu)選的，所述深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是基于長短時記憶(lstm)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)先建立的。

優(yōu)選的，所述抽取單元，具體用于：根據(jù)所述上一輪對話中所述任務(wù)對話系統(tǒng)反饋的對話動作和所述本輪用戶消息確定用戶的任務(wù)；判斷所述本輪用戶消息中是否存在與所述任務(wù)相關(guān)的實體關(guān)鍵詞；若存在，則從所述本輪用戶消息中抽取所述本輪對話中與任務(wù)相關(guān)的實體信息。

為達(dá)上述目的，本發(fā)明第三方面實施例提出了一種服務(wù)器，包括：一個或多個處理器；存儲裝置，用于存儲一個或多個程序，當(dāng)所述一個或多個程序被所述一個或多個處理器執(zhí)行，使得所述一個或多個處理器實現(xiàn)本發(fā)明第一方面實施例的任務(wù)對話系統(tǒng)中的對話處理方法。

本發(fā)明第四方面實施例提供了一種計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計算機(jī)程序，其特征在于，該程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)本發(fā)明第一方面實施例的任務(wù)對話系統(tǒng)中的對話處理方法。

本發(fā)明附加的方面和優(yōu)點將在下面的描述中部分給出，部分將從下面的描述中變得明顯，或通過本發(fā)明的實踐了解到。

附圖說明

圖1是本發(fā)明一個實施例的任務(wù)對話系統(tǒng)中的對話處理方法的流程圖；

圖2是本發(fā)明一個實施例的步驟s13的細(xì)化流程圖；

圖3是本發(fā)明一個實施例的任務(wù)對話系統(tǒng)中的對話處理過程的示意圖；

圖4是本發(fā)明一個實施例的任務(wù)對話系統(tǒng)中的對話處理裝置的結(jié)構(gòu)示意圖；

圖5是本發(fā)明另一個實施例的任務(wù)對話系統(tǒng)中的對話處理裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。

具體實施方式

下面詳細(xì)描述本發(fā)明的實施例，所述實施例的示例在附圖中示出，其中自始至終相同或類似的標(biāo)號表示相同或類似的元件或具有相同或類似功能的元件。下面通過參考附圖描述的實施例是示例性的，旨在用于解釋本發(fā)明，而不能理解為對本發(fā)明的限制。

下面參考附圖描述本發(fā)明實施例的任務(wù)對話系統(tǒng)中的對話處理方法及裝置。

圖1是本發(fā)明一個實施例的任務(wù)對話系統(tǒng)中的對話處理方法的流程圖。

如圖1所示，該任務(wù)對話系統(tǒng)中的對話處理方法可以包括以下幾個步驟：

s11，獲取本輪用戶消息。

在任務(wù)對話的場景中，獲取用戶在對話界面中輸入的本輪用戶消息。

s12，獲取上一輪對話中任務(wù)對話系統(tǒng)反饋的對話動作。

其中，需要理解的是，上一輪對中任務(wù)對話系統(tǒng)返回的對話動作可以包括特定消息、調(diào)用應(yīng)用程序接口等。

s13，根據(jù)本輪用戶消息和上一輪對話中任務(wù)對話系統(tǒng)反饋的對話動作，生成本輪對話中任務(wù)對話系統(tǒng)反饋的對話動作。

在本發(fā)明的一個實施例中，根據(jù)本輪用戶消息和上一輪對話中任務(wù)對話系統(tǒng)反饋的對話動作，生成本輪對話中任務(wù)對話系統(tǒng)反饋的對話動作的過程，如圖2所示，可以包括：

s21，根據(jù)上一輪對話中任務(wù)對話系統(tǒng)反饋的對話動作和本輪用戶消息，抽取本輪對話中與任務(wù)相關(guān)的實體信息，并根據(jù)實體抽取結(jié)果生成對應(yīng)的實體向量。

在本發(fā)明的一個實施例中，根據(jù)上一輪對話中任務(wù)對話系統(tǒng)反饋的對話動作和本輪用戶消息確定用戶的任務(wù)，可判斷本輪用戶消息中是否存在與任務(wù)相關(guān)的實體要素的實體關(guān)鍵詞，若存在，則從本輪用戶消息中抽取本輪對話中與任務(wù)相關(guān)的實體信息。

其中，實體向量的維度是由任務(wù)所對應(yīng)的實體要素集合中實體要素的總數(shù)量決定的，例如，任務(wù)為預(yù)定機(jī)票，假設(shè)該任務(wù)所對應(yīng)的實體要素集合中包括5個實體要素，則實體向量的維度為5，即，實體向量為5維向量。

其中，實體向量中每一維表示任務(wù)所對應(yīng)的實體要素集合中一個實體要素(出現(xiàn)為1，不出現(xiàn)為0)。

其中，需要說明的是，在任務(wù)對話系統(tǒng)中，用戶希望任務(wù)對話系統(tǒng)執(zhí)行的任務(wù)可以由本輪對話信息和/或其他歷史對話信息確定出來。

例如，本輪用戶消息為“幫我買張北京到上海的機(jī)票”，通過對本輪用戶消息進(jìn)行意圖分析，即可確定用戶的意圖是預(yù)定機(jī)票，即，任務(wù)對話系統(tǒng)可確定任務(wù)為預(yù)定機(jī)票，根據(jù)預(yù)定機(jī)票可確定與預(yù)定機(jī)票相關(guān)的實體要素集合，假設(shè)實體要素集合中包括起飛城市、降落城市、出發(fā)日期、預(yù)定日期和航班信息。通過分析可以確定本輪用戶消息中“北京”和“上海”是與預(yù)定機(jī)票這個任務(wù)相關(guān)的實體信息，并且關(guān)鍵詞“北京”對應(yīng)的實體要素為“起飛城市”，“上?！睂?yīng)的實體要素為“降落城市”。

又例如，本輪用戶消息為“張三，身份證號碼123456199001010001”，假設(shè)獲取上一輪對話中任務(wù)對話系統(tǒng)反饋的對話動作為特定消息，特定消息為收到，請?zhí)峁┏藱C(jī)人信息，則根據(jù)上一輪對話中任務(wù)對話系統(tǒng)反饋的對話動作和本輪用戶消息抽取本輪對話中與任務(wù)“預(yù)定機(jī)票”相關(guān)的實體要素“乘機(jī)人姓名”對應(yīng)的關(guān)鍵詞為“張三”，實體要素“身份證號碼”對應(yīng)的關(guān)鍵詞為“123456199001010001”。

其中，需要說明的是，本輪用戶消息中所抽取與任務(wù)相關(guān)的實體信息影響任務(wù)對話系統(tǒng)對話動作的選擇和執(zhí)行。

在抽取本輪對話中與任務(wù)相關(guān)的實體信息后，可根據(jù)實體抽取結(jié)果生成對應(yīng)的實體向量。

其中，需要說明的是，可通過基于實體抽取規(guī)則或者統(tǒng)計的方式根據(jù)上一輪對話中任務(wù)對話系統(tǒng)反饋的對話動作和本輪用戶消息，抽取本輪對話中與任務(wù)相關(guān)的實體信息。

s22，對本輪用戶消息進(jìn)行文本向量處理，以生成本輪用戶消息的文本向量。

其中，文本向量為本輪用戶消息對應(yīng)的向量。

通常，即便本輪用戶消息沒有提及實體時，本輪用戶消息本身也表達(dá)一定的含義，這對對話動作的選擇有幫助。例如，本輪用戶消息為“好的，訂這班”時，文本中并未包含任何實體，但表達(dá)了要訂某個航班的意圖。

在本發(fā)明的實施例中，為了使得任務(wù)對話系統(tǒng)可以反饋更加準(zhǔn)確的對話動作，可通過現(xiàn)有技術(shù)對本輪用戶消息進(jìn)行文本向量處理，以生成本輪用戶消息的文本向量。

s23，獲取上一輪對話的隱向量。

其中，上一輪對話的隱向量表示上一輪對話的狀態(tài)所對應(yīng)的向量。

其中，需要說明的是，隱向量的維度是預(yù)先設(shè)定的，例如，在訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型時人為設(shè)定隱向量的維度。

s24，基于預(yù)先訓(xùn)練的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，根據(jù)文本向量、實體向量、上一輪對話的隱向量、上一輪對話中任務(wù)對話系統(tǒng)反饋的對話動作生的對話動作向量生成本輪對話中任務(wù)對話系統(tǒng)反饋的對話動作。

其中，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是基于長短時記憶(lstm)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)先建立的。

其中，需要說明的是，在基于預(yù)先訓(xùn)練的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，根據(jù)文本向量、實體向量、上一輪對話的隱向量、上一輪對話中任務(wù)對話系統(tǒng)反饋的對話動作生的對話動作向量生成本輪對話中任務(wù)對話系統(tǒng)反饋的對話動作的同時，還可以生成本輪對話對應(yīng)的隱向量。

也就是說，在將文本向量、實體向量、上一輪對話的隱向量、上一輪對話中任務(wù)對話系統(tǒng)反饋的對話動作生的對話動作向量輸入深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可以生成本輪對話對應(yīng)的隱向量和任務(wù)對話系統(tǒng)針對本輪對話反饋的對話動作。

s14，顯示本輪對話中任務(wù)對話系統(tǒng)反饋的對話動作。

為了更加清楚的描述本發(fā)明，下面結(jié)合圖3對該實施例的任務(wù)對話系統(tǒng)中的對話處理方法進(jìn)行描述。

其中，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中包括lstm單元，基于預(yù)先訓(xùn)練的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，根據(jù)文本向量、實體向量、上一輪對話的隱向量、上一輪對話中任務(wù)對話系統(tǒng)反饋的對話動作生成本輪對話中任務(wù)對話系統(tǒng)反饋的對話動作具體過程如下：

首先，獲取初始隱向量h0和初始對話動作向量a0。

其中，需要說明的是，初始隱向量h0和初始對話動作向量a0中的每一元素均是0，即，初始隱向量h0和初始對話動作向量a0均是全零的向量。

然后，從第n＝1輪對話開始，執(zhí)行步驟s1，步驟s1為：將本輪用戶消息qn和上一輪對話動作向量ai-1輸入實體抽取模塊，輸出實體抽取向量en；將當(dāng)前輪用戶消息qn輸入文本向量化模塊，得到文本向量vn；將上一輪隱向量hn-1、上一輪對話動作向量an-1、本輪實體抽取向量en、本輪文本向量vn進(jìn)行拼接，輸入lstm單元，以通過lstm單元得到本輪對話的隱向量hn和本輪對話的對話動作向量an，以及通過動作執(zhí)行模塊根據(jù)本輪對話的對話動作向量an執(zhí)行對應(yīng)的對話動作，并顯示本輪對話中任務(wù)對話系統(tǒng)反饋的對話動作。也就是說，lstm單元的輸出是本輪對話的隱向量hn和本輪對話的對話動作向量an。

如果用戶繼續(xù)有輸入，則將n增加1，并執(zhí)行步驟s1。如果用戶沒有輸入，則結(jié)束。

綜上可以看出，該實施的任務(wù)對話系統(tǒng)中的對話處理方法在生成本輪對話中任務(wù)對話系統(tǒng)反饋的對話動作的過程中，通過本輪用戶消息和上一輪對話中任務(wù)對話系統(tǒng)反饋的對話動作，生成本輪對話中任務(wù)對話系統(tǒng)反饋的對話動作，由此，結(jié)合上輪對話的對話動作生成本輪對話的對話動作，不需要針對不同領(lǐng)域的任務(wù)對話系統(tǒng)預(yù)先定義對話狀態(tài)，使得該方法具有很強(qiáng)的跨領(lǐng)域遷移能力。

根據(jù)本發(fā)明實施例的任務(wù)對話系統(tǒng)中的對話處理方法，獲取本輪用戶消息，獲取上一輪對話中任務(wù)對話系統(tǒng)反饋的對話動作，根據(jù)本輪用戶消息和上一輪對話中任務(wù)對話系統(tǒng)反饋的對話動作，生成本輪對話中任務(wù)對話系統(tǒng)反饋的對話動作，以及顯示本輪對話中任務(wù)對話系統(tǒng)反饋的對話動作，由此，結(jié)合上輪對話的對話動作生成本輪對話的對話動作，不需要針對不同領(lǐng)域的任務(wù)對話系統(tǒng)預(yù)先定義對話狀態(tài)，使得該方法具有很強(qiáng)的跨領(lǐng)域遷移能力。

為了實現(xiàn)上述實施例，本發(fā)明還提出了一種任務(wù)對話系統(tǒng)中的對話處理裝置。

圖4是本發(fā)明一個實施例的任務(wù)對話系統(tǒng)中的對話處理裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。

如圖4所示，該任務(wù)對話系統(tǒng)中的對話處理裝置包括第一獲取模塊110、第二獲取模塊120、生成模塊130和顯示模塊140，其中：

第一獲取模塊110用于獲取本輪用戶消息。

第二獲取模塊120用于獲取上一輪對話中任務(wù)對話系統(tǒng)反饋的對話動作。

其中，需要理解的是，上一輪對中任務(wù)對話系統(tǒng)返回的對話動作可以包括特定消息、調(diào)用應(yīng)用程序接口等。

生成模塊130用于根據(jù)本輪用戶消息和上一輪對話中任務(wù)對話系統(tǒng)反饋的對話動作，生成本輪對話中任務(wù)對話系統(tǒng)反饋的對話動作。

顯示模塊140用于顯示本輪對話中任務(wù)對話系統(tǒng)反饋的對話動作。

在本發(fā)明的一個實施例中，在圖4所示的基礎(chǔ)上，如圖5所示，生成模塊130可以包括抽取單元131、文本向量化單元132、獲取單元133和生成單元134，其中：

抽取單元131用于根據(jù)上一輪對話中任務(wù)對話系統(tǒng)反饋的對話動作和本輪用戶消息，抽取本輪對話中與任務(wù)相關(guān)的實體信息，并根據(jù)實體抽取結(jié)果生成對應(yīng)的實體向量。

其中，實體向量的維度由任務(wù)所對應(yīng)的實體要素集合中實體要素的總數(shù)量決定的，例如，任務(wù)為預(yù)定機(jī)票，假設(shè)該任務(wù)所對應(yīng)的實體要素集合中包括5個實體要素，則實體向量的維度為5，即，實體向量為5維向量。

其中，實體向量中每一維表示任務(wù)所對應(yīng)的實體要素集合中一個實體要素(出現(xiàn)為1，不出現(xiàn)為0)。

文本向量化單元132用于對本輪用戶消息進(jìn)行文本向量處理，以生成本輪用戶消息的文本向量。

獲取單元133用于獲取上一輪對話的隱向量。

其中，上一輪對話的隱向量表示上一輪對話的狀態(tài)所對應(yīng)的向量。

其中，需要說明的是，隱向量的維度是預(yù)先設(shè)定的，例如，在訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型時人為設(shè)定隱向量的維度。

生成單元134用于基于預(yù)先訓(xùn)練的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，根據(jù)文本向量、實體向量、上一輪對話的隱向量、上一輪對話中任務(wù)對話系統(tǒng)反饋的對話動作的對話動作向量生成本輪對話中任務(wù)對話系統(tǒng)反饋的對話動作。

在本發(fā)明的一個實施例中，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是基于長短時記憶(lstm)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)先建立的。

在本發(fā)明的一個實施例中，在確定用戶的任務(wù)時，抽取單元131具體用于：根據(jù)上一輪對話中任務(wù)對話系統(tǒng)反饋的對話動作和本輪用戶消息確定用戶的任務(wù)，判斷本輪用戶消息中是否存在與任務(wù)相關(guān)的實體關(guān)鍵詞，若存在，則從本輪用戶消息中抽取本輪對話中與任務(wù)相關(guān)的實體信息。

其中，需要說明的是，前述對任務(wù)對話系統(tǒng)中的對話處理方法實施例的解釋說明也適用于該實施例的任務(wù)對話系統(tǒng)中的對話處理裝置，其實現(xiàn)原理類似，此處不再贅述。

根據(jù)本發(fā)明實施例的任務(wù)對話系統(tǒng)中的對話處理裝置，獲取本輪用戶消息，獲取上一輪對話中任務(wù)對話系統(tǒng)反饋的對話動作，根據(jù)本輪用戶消息和上一輪對話中任務(wù)對話系統(tǒng)反饋的對話動作，生成本輪對話中任務(wù)對話系統(tǒng)反饋的對話動作，以及顯示本輪對話中任務(wù)對話系統(tǒng)反饋的對話動作，由此，結(jié)合上輪對話的對話動作生成本輪對話的對話動作，不需要針對不同領(lǐng)域的任務(wù)對話系統(tǒng)預(yù)先定義對話狀態(tài)，該方法可以應(yīng)用于任何領(lǐng)域的任務(wù)對話，也就是說，該方法具有很強(qiáng)的跨領(lǐng)域遷移能力。

關(guān)于上述實施例中的裝置，其中各個模塊執(zhí)行操作的具體方式已經(jīng)在有關(guān)該方法的實施例中進(jìn)行了詳細(xì)描述，此處將不做詳細(xì)闡述說明。

對于裝置實施例而言，由于其基本對應(yīng)于方法實施例，所以相關(guān)之處參見方法實施例的部分說明即可。以上所描述的裝置實施例僅僅是示意性的，其中作為分離部件說明的單元可以是或者也可以不是物理上分開的，作為單元顯示的部件可以是或者也可以不是物理單元，即可以位于一個地方，或者也可以分布到多個網(wǎng)絡(luò)單元上?？梢愿鶕?jù)實際的需要選擇其中的部分或者全部模塊來實現(xiàn)本公開方案的目的。本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在不付出創(chuàng)造性勞動的情況下，即可以理解并實施。

為實現(xiàn)上述實施例，本發(fā)明還提出了一種服務(wù)器。

該服務(wù)器包括：一個或多個處理器；存儲裝置，用于存儲一個或多個程序，當(dāng)一個或多個程序被一個或多個處理器執(zhí)行，使得一個或多個處理器實現(xiàn)上述任務(wù)對話系統(tǒng)中的對話處理方法。

一種計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計算機(jī)程序，其特征在于，該程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)上述任務(wù)對話系統(tǒng)中的對話處理方法。

在本說明書的描述中，參考術(shù)語“一個實施例”、“一些實施例”、“示例”、“具體示例”、或“一些示例”等的描述意指結(jié)合該實施例或示例描述的具體特征、結(jié)構(gòu)、材料或者特點包含于本發(fā)明的至少一個實施例或示例中。在本說明書中，對上述術(shù)語的示意性表述不必須針對的是相同的實施例或示例。而且，描述的具體特征、結(jié)構(gòu)、材料或者特點可以在任一個或多個實施例或示例中以合適的方式結(jié)合。此外，在不相互矛盾的情況下，本領(lǐng)域的技術(shù)人員可以將本說明書中描述的不同實施例或示例以及不同實施例或示例的特征進(jìn)行結(jié)合和組合。

此外，術(shù)語“第一”、“第二”僅用于描述目的，而不能理解為指示或暗示相對重要性或者隱含指明所指示的技術(shù)特征的數(shù)量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隱含地包括至少一個該特征。在本發(fā)明的描述中，“多個”的含義是至少兩個，例如兩個，三個等，除非另有明確具體的限定。

流程圖中或在此以其他方式描述的任何過程或方法描述可以被理解為，表示包括一個或更多個用于實現(xiàn)特定邏輯功能或過程的步驟的可執(zhí)行指令的代碼的模塊、片段或部分，并且本發(fā)明的優(yōu)選實施方式的范圍包括另外的實現(xiàn)，其中可以不按所示出或討論的順序，包括根據(jù)所涉及的功能按基本同時的方式或按相反的順序，來執(zhí)行功能，這應(yīng)被本發(fā)明的實施例所屬技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)人員所理解。

在流程圖中表示或在此以其他方式描述的邏輯和/或步驟，例如，可以被認(rèn)為是用于實現(xiàn)邏輯功能的可執(zhí)行指令的定序列表，可以具體實現(xiàn)在任何計算機(jī)可讀介質(zhì)中，以供指令執(zhí)行系統(tǒng)、裝置或設(shè)備(如基于計算機(jī)的系統(tǒng)、包括處理器的系統(tǒng)或其他可以從指令執(zhí)行系統(tǒng)、裝置或設(shè)備取指令并執(zhí)行指令的系統(tǒng))使用，或結(jié)合這些指令執(zhí)行系統(tǒng)、裝置或設(shè)備而使用。就本說明書而言，"計算機(jī)可讀介質(zhì)"可以是任何可以包含、存儲、通信、傳播或傳輸程序以供指令執(zhí)行系統(tǒng)、裝置或設(shè)備或結(jié)合這些指令執(zhí)行系統(tǒng)、裝置或設(shè)備而使用的裝置。計算機(jī)可讀介質(zhì)的更具體的示例(非窮盡性列表)包括以下：具有一個或多個布線的電連接部(電子裝置)，便攜式計算機(jī)盤盒(磁裝置)，隨機(jī)存取存儲器(ram)，只讀存儲器(rom)，可擦除可編輯只讀存儲器(eprom或閃速存儲器)，光纖裝置，以及便攜式光盤只讀存儲器(cdrom)。另外，計算機(jī)可讀介質(zhì)甚至可以是可在其上打印所述程序的紙或其他合適的介質(zhì)，因為可以例如通過對紙或其他介質(zhì)進(jìn)行光學(xué)掃描，接著進(jìn)行編輯、解譯或必要時以其他合適方式進(jìn)行處理來以電子方式獲得所述程序，然后將其存儲在計算機(jī)存儲器中。

應(yīng)當(dāng)理解，本發(fā)明的各部分可以用硬件、軟件、固件或它們的組合來實現(xiàn)。在上述實施方式中，多個步驟或方法可以用存儲在存儲器中且由合適的指令執(zhí)行系統(tǒng)執(zhí)行的軟件或固件來實現(xiàn)。例如，如果用硬件來實現(xiàn)，和在另一實施方式中一樣，可用本領(lǐng)域公知的下列技術(shù)中的任一項或他們的組合來實現(xiàn)：具有用于對數(shù)據(jù)信號實現(xiàn)邏輯功能的邏輯門電路的離散邏輯電路，具有合適的組合邏輯門電路的專用集成電路，可編程門陣列(pga)，現(xiàn)場可編程門陣列(fpga)等。

本技術(shù)領(lǐng)域的普通技術(shù)人員可以理解實現(xiàn)上述實施例方法攜帶的全部或部分步驟是可以通過程序來指令相關(guān)的硬件完成，所述的程序可以存儲于一種計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)中，該程序在執(zhí)行時，包括方法實施例的步驟之一或其組合。

此外，在本發(fā)明各個實施例中的各功能單元可以集成在一個處理模塊中，也可以是各個單元單獨物理存在，也可以兩個或兩個以上單元集成在一個模塊中。上述集成的模塊既可以采用硬件的形式實現(xiàn)，也可以采用軟件功能模塊的形式實現(xiàn)。所述集成的模塊如果以軟件功能模塊的形式實現(xiàn)并作為獨立的產(chǎn)品銷售或使用時，也可以存儲在一個計算機(jī)可讀取存儲介質(zhì)中。

上述提到的存儲介質(zhì)可以是只讀存儲器，磁盤或光盤等。盡管上面已經(jīng)示出和描述了本發(fā)明的實施例，可以理解的是，上述實施例是示例性的，不能理解為對本發(fā)明的限制，本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員在本發(fā)明的范圍內(nèi)可以對上述實施例進(jìn)行變化、修改、替換和變型。