一种信息处理方法、装置、电子设备及存储介质与流程

本技术涉及计算机，特别是涉及一种信息处理方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术：

1、随着自然语言技术的发展，对话技术逐渐被应用到各种场景中，例如，可以应用在智能座舱语音操作系统中，智能座舱语音操作系统旨在为用户提供车内环境下的语音交互服务。

2、相关技术中，大部分的对话系统通常是通过用户输入的信息来生成回复信息，并向用户发送所生成的回复信息，在实际应用中，对话系统会出现答非所问的情况，即对话系统为用户提供的回复信息可能并不是用户真正想要得到的信息，从而导致为用户提供的信息的准确率较低。

技术实现思路

1、为解决上述技术问题，本技术示出了一种信息处理方法、装置、电子设备及存储介质。

2、第一方面，本技术提供了一种信息处理方法，包括：

3、获取目标账户的历史对话数据以及当前问询语句；

4、基于所述历史对话数据确定所述目标账户的账户特征信息，并基于所述当前问询语句，生成多个回复信息；所述账户特征信息至少包括如下特征信息中的一种：角色信息、意图信息和情感信息；

5、从所述多个回复信息中，确定与所述账户特征信息相匹配的目标回复信息，作为针对所述当前问询语句的回复信息。

6、可选的，在基于所述历史对话数据确定所述目标账户的账户特征信息，并基于所述当前问询语句，生成多个针对所述当前问询语句的回复信息之前，还包括：

7、确定所述历史对话数据所包括的第一关键词，以及，所述当前问询语句所包括的第二关键词；

8、对所述第一关键词进行编码，得到所述第一关键词对应的第一词向量，并对所述第二关键词进行编码，得到所述第二关键词对应的第二词向量。

9、可选的，所述基于所述历史对话数据提取所述目标账户的账户特征信息，并基于所述当前问询语句，生成多个回复信息，包括：

10、提取所述第一词向量的语义特征，得到第一语义特征向量，并提取所述第二词向量的语义特征，得到第二语义特征向量；

11、通过所述第一语义特征向量，确定所述目标账户的账户特征信息；

12、通过所述第二语义特征向量，生成多个回复信息。

13、可选的，所述从所述多个回复信息中，确定与所述账户特征信息匹配的目标回复信息，作为针对所述当前问询语句的回复信息，包括：

14、提取所述账户特征信息的语义特征，得到账户特征信息对应的第三语义特征向量，并分别提取所述多个回复信息的语义特征，得到所述多个回复信息分别对应的第四语义特征向量；

15、对于每一回复信息对应的第四语义特征向量，将所述第三语义特征向量与该回复信息对应的第四语义特征向量进行匹配，得到该回复信息对应的第四语义特征向量与所述第三语义特征向量之间的匹配度；

16、将所述多个回复信息中，匹配度大于预设匹配度的第四语义特征向量所对应的回复信息，确定为目标回复信息，作为针对所述当前问询语句的回复信息。

17、可选的，所述获取目标账户的历史对话数据，包括：

18、获取多轮历史对话数据；每轮历史对话数据对应的一个轮次信息；每轮历史对话数据对应的轮次信息用于表征该轮历史对话数据与所述当前问询语句之间的时间间隔；

19、相应的，所述基于所述历史对话数据确定所述目标账户的账户特征信息，包括：

20、在所述多轮历史对话数据中，基于所述多轮历史对话数据分别对应的轮次信息，确定与所述当前问询语句之间的时间间隔小于预设时间间隔的目标历史对话数据；

21、基于所述目标历史对话数据提取所述目标账户的账户特征信息。

22、可选的，所述对所述第一关键词进行编码，得到所述第一关键词对应的第一词向量，包括：

23、确定所述当前问询语句包括的多个第一关键词，以及，每个第一关键词在所述当前问询语句中的位置信息；

24、基于所述多个关键词在所述当前问询语句的位置信息，确定所述多个关键词在所述当前问询语句的先后顺序；

25、按照所述多个关键词在所述当前问询语句的先后顺序，依次对所述第一关键词进行编码，得到所述当前问询语句包括的第一关键词对应的第一词向量。

26、第二方面，本技术提供了一种信息处理装置，包括：

27、数据获取模块，用于获取目标账户的历史对话数据以及当前问询语句；

28、信息生成模块，用于基于所述历史对话数据确定所述目标账户的账户特征信息，并基于所述当前问询语句，生成多个回复信息；所述账户特征信息至少包括如下特征信息中的一种：角色信息、意图信息和情感信息；

29、信息处理模块，用于从所述多个回复信息中，确定与所述账户特征信息相匹配的目标回复信息，作为针对所述当前问询语句的回复信息。

30、可选的，还包括：

31、关键词确定模块，用于在基于所述历史对话数据确定所述目标账户的账户特征信息，并基于所述当前问询语句，生成多个针对所述当前问询语句的回复信息之前，确定所述历史对话数据所包括的第一关键词，以及，所述当前问询语句所包括的第二关键词；

32、关键词编码模块，用于对所述第一关键词进行编码，得到所述第一关键词对应的第一词向量，并对所述第二关键词进行编码，得到所述第二关键词对应的第二词向量。

33、可选的，所述信息生成模块，具体用于：

34、提取所述第一词向量的语义特征，得到第一语义特征向量，并提取所述第二词向量的语义特征，得到第二语义特征向量；

35、通过所述第一语义特征向量，确定所述目标账户的账户特征信息；

36、通过所述第二语义特征向量，生成多个回复信息。

37、可选的，所述信息处理模块，具体用于：

38、提取所述账户特征信息的语义特征，得到账户特征信息对应的第三语义特征向量，并分别提取所述多个回复信息的语义特征，得到所述多个回复信息分别对应的第四语义特征向量；

39、对于每一回复信息对应的第四语义特征向量，将所述第三语义特征向量与该回复信息对应的第四语义特征向量进行匹配，得到该回复信息对应的第四语义特征向量与所述第三语义特征向量之间的匹配度；

40、将所述多个回复信息中，匹配度大于预设匹配度的第四语义特征向量所对应的回复信息，确定为目标回复信息，作为针对所述当前问询语句的回复信息。

41、可选的，所述数据获取模块，具体用于：

42、获取多轮历史对话数据；每轮历史对话数据对应的一个轮次信息；每轮历史对话数据对应的轮次信息用于表征该轮历史对话数据与所述当前问询语句之间的时间间隔；

43、相应的，所述信息生成模块，具体用于：

44、在所述多轮历史对话数据中，基于所述多轮历史对话数据分别对应的轮次信息，确定与所述当前问询语句之间的时间间隔小于预设时间间隔的目标历史对话数据；

45、基于所述目标历史对话数据提取所述目标账户的账户特征信息。

46、可选的，所述关键词编码模块，具体用于：

47、确定所述当前问询语句包括的多个第一关键词，以及，每个第一关键词在所述当前问询语句中的位置信息；

48、基于所述多个关键词在所述当前问询语句的位置信息，确定所述多个关键词在所述当前问询语句的先后顺序；

49、按照所述多个关键词在所述当前问询语句的先后顺序，依次对所述第一关键词进行编码，得到所述当前问询语句包括的第一关键词对应的第一词向量。

50、第三方面，本技术提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现第一方面所述的数据处理方法的步骤。

51、第四方面，本技术提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现第一方面所述的数据处理方法的步骤。

52、通过本公开实施例的技术方案，在获取到目标账户的当前问询语句后，可以基于目标账户的历史对话数据，分析得到目标账户的账户特征信息，该账户特征信息可以是角色信息、意图信息和情感信息的至少一种，最终将多个回复信息中，与账户特征信息相匹配的目标回复信息，作为针对当前问询语句的回复信息。由于最终的目标回复信息是与用户的账户特征信息相匹配的回复信息，因此，为用户提供的回复信息的准确率较高。