1.本公开涉及计算机
技术领域：
：，具体涉及人工智能和语音技术等
技术领域：
：，尤其涉及一种对话技能服务的确定方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术：
：：2.一个完整的对话机器人往往由多个不同的对话技能服务构成，多个对话技能服务之间的召回逻辑通常由对话中控来控制。在此过程中，对话中控可以利用技能服务分发技术，来确定用户对话请求所对应的候选对话技能服务。3.目前，对话中控通常是利用基于字面模糊匹配的技能服务分发技术，在数据库中查找与用户的对话请求相关的技能关键词，来确定对话请求对应的候选对话技能服务。技术实现要素：4.本公开提供了一种对话技能服务的确定方法、装置、电子设备及存储介质。5.根据本公开的一方面，提供了一种对话技能服务的确定方法，包括：6.获取待处理的对话信息；7.根据所述对话信息，获取与所述对话信息所匹配的技能服务干预规则；8.根据所述技能服务干预规则，确定所述技能服务干预规则对应的对话技能服务，以作为所述对话信息的对话技能服务。9.根据本公开的另一方面，提供了一种对话技能服务的确定装置，包括：10.获取单元，用于获取待处理的对话信息；11.匹配单元，用于根据所述对话信息，获取与所述对话信息所匹配的技能服务干预规则；12.确定单元，用于根据所述技能服务干预规则，确定所述技能服务干预规则对应的对话技能服务，以作为所述对话信息的对话技能服务。13.根据本公开的再一方面，提供了一种电子设备，包括：14.至少一个处理器；以及15.与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，16.所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如上所述的方面和任一可能的实现方式的方法。17.根据本公开的又一方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，所述计算机指令用于使所述计算机执行如上所述的方面和任一可能的实现方式的方法。18.根据本公开的又一方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现如上所述的方面和任一可能的实现方式的方法。19.由上述技术方案可知，本公开实施例通过获取待处理的对话信息，进而可以根据所述对话信息，获取与所述对话信息所匹配的技能服务干预规则，使得能够根据所述技能服务干预规则，确定所述技能服务干预规则对应的对话技能服务，以作为所述对话信息的对话技能服务，由于利用获取的与对话信息所匹配的技能服务干预规则，来确定对话信息的对话技能服务，可以更快速精准地确定出与对话信息相关的对话技能服务，提升了对话技能服务分发的准确性和效率，从而保障了为用户提供的对话服务的可靠性。20.应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。附图说明21.附图用于更好地理解本方案，不构成对本公开的限定。其中：22.图1是根据本公开第一实施例的示意图；23.图2是根据本公开第一实施例的一类技能服务干预规则的示意图；24.图3是根据本公开第二实施例的示意图；25.图4是根据本公开第三实施例的示意图；26.图5是用来实现本公开实施例的对话技能服务的确定方法的电子设备的框图。具体实施方式27.以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明，其中包括本公开实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本公开的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。28.显然，所描述的实施例是本公开一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本公开中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的全部其他实施例，都属于本公开保护的范围。29.需要说明的是，本公开实施例中所涉及的终端设备可以包括但不限于手机、个人数字助理(personaldigitalassistant，pda)、无线手持设备、平板电脑(tabletcomputer)等智能设备；显示设备可以包括但不限于个人电脑、电视等具有显示功能的设备。30.另外，本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，a和/或b，可以表示：单独存在a，同时存在a和b，单独存在b这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。31.对话技能服务，即对话技能(botskill)，可以是指某一特定场景下的对话能力，例如，天气技能负责提供天气场景下的对话能力，还有智能音箱的点歌、订外卖功能也是两个对话技能。32.对话机器人(botservice)可以是由多个对话技能服务整合而成的统一对话服务，可以同时支持多种对话技能服务，例如，育儿对话机器人同时支持音乐、故事、古诗、百科等对话技能服务。33.通常是由一个对话中控来实现对多种对话技能服务的整合管理，对话中控可以控制多个对话技能服务之间的召回逻辑。召回逻辑可以是指对接收到的用户对话请求进行语义解析得到对话信息，再确定对话信息对应的候选对话技能服务，并基于候选对话技能服务获取反馈给用户的回复信息。在此过程中，对话中控可以利用技能服务分发技术，来确定对话信息所对应的候选对话技能服务，进而利用候选对话技能服务确定反馈给用户的与用户对话请求对应的回复信息。34.目前，对话中控通常是利用基于字面模糊匹配的技能服务分发技术，在数据库中查找与用户的对话请求相关的技能服务关键词，来确定对话请求对应的候选对话技能服务。但是，传统的字面模糊匹配的技能服务分发技术往往很容易过召回或欠召回。欠召回是指当某个对话技能服务的关键词配置不充足的情况下，无法在数据库中查找与用户的对话请求相关的技能服务关键词，该对话技能服务则无法被选入候选对话技能服务。过召回是指当某些用户对话请求匹配到对话技能服务的关键词，但由于实际语义完全不同，该对话技能服务本身并被误确定属于候选对话技能服务。例如，用户对话请求为“我要看天气之子”，则会命中天气对话技能服务的关键词“天气”，导致技能服务分发的准确性不高。35.因此，亟需提供一种对话技能服务的确定方法，能够实现快速准确地确定出与对话信息相关的对话技能服务，以提升对话技能服务分发的效率和准确性。36.图1是根据本公开第一实施例的示意图，如图1所示。37.101、获取待处理的对话信息。38.102、根据所述对话信息，获取与所述对话信息所匹配的技能服务干预规则。39.103、根据所述技能服务干预规则，确定所述技能服务干预规则对应的对话技能服务，以作为所述对话信息的对话技能服务。40.至此，可以利用所述对话信息的对话技能服务，获取所述对话信息对应的回复信息，以将所述回复信息反馈给发送所述待处理对话信息的用户。41.可以理解的是，对话信息的对话技能服务即为对话信息对应的候选对话技能服务。在获得了候选对话技能服务之后，便可以利用这些候选对话技能服务直接进行对话技能服务分发，进而可以利用候选对话技能服务确定对话信息对应的回复信息，并将该回复信息反馈给用户，以答复用户。42.需要说明的是，可以先获取用户发送的语音信息，即对话请求。然后，对用户发送的语音信息进行语音识别，以获得所述语音信息对应的文本信息。再对所述文本信息进行语义解析处理，以获取所述文本信息对应的待处理的对话信息。43.需要说明的是，技能服务干预规则可以是用于干预对话技能服务分发的预先配置的规则。技能服务干预规则和对话技能服务可以具有对应关系，进而在获取了与对话信息所匹配的技能服务干预规则后，具体可以根据技能服务干预规则和对话技能服务的对应关系，确定对话信息的对话技能服务。44.需要说明的是，101～103的执行主体的部分或全部可以为位于本地终端的应用，或者还可以为设置在位于本地终端的应用中的插件或软件开发工具包(softwaredevelopmentkit，sdk)等功能单元，或者还可以为位于网络侧服务器中的处理引擎，或者还可以为位于网络侧的分布式系统，例如，网络侧的对话服务平台中的处理引擎或者分布式系统等，本实施例对此不进行特别限定。45.可以理解的是，所述应用可以是安装在本地终端上的本地程序(nativeapp)，或者还可以是本地终端上的浏览器的一个网页程序(webapp)，本实施例对此不进行限定。46.这样，通过获取待处理的对话信息，进而可以根据所述对话信息，获取与所述对话信息所匹配的技能服务干预规则，使得能够根据所述技能服务干预规则，确定所述技能服务干预规则对应的对话技能服务，以作为所述对话信息的对话技能服务，由于利用获取的与对话信息所匹配的技能服务干预规则，来确定对话信息的对话技能服务，可以更快速精准地确定出与对话信息相关的对话技能服务，提升了对话技能服务分发的准确性和效率，从而保障了为用户提供的对话服务的可靠性。47.可选地，在本实施例的一个可能的实现方式中，在102中，具体可以利用至少一个技能服务干预规则，对所述对话信息进行匹配处理，以获取与所述对话信息所匹配的技能服务干预规则。48.在该实现方式中，该技能服务干预规则可以包括根据开发者的业务需求所确定的指定类型的技能服务干预规则。任一指定类型的技能服务干预规则可以对应于至少一个对话技能服务，即任一指定类型的技能服务干预规则可以与至少一个对话技能服务具有对应关系。任一指定类型的技能服务干预规则可以包括白名单干预规则和黑名单干预规则。白名单干预规则和黑名单干预规则分别可以包括至少一个干预规则，如图2所示。对于任一指定类型的技能服务干预规则，其中，任一白名单干预规则可以包括与指定类型的技能服务干预规则对应的对话技能服务相关联的信息。任一黑名单干预规则可以包括与指定类型的技能服务干预规则对应的对话技能服务存在歧义的信息。49.例如，技能服务干预规则为媒资类技能服务干预规则。该媒资类技能服务干预规则可以对应于音乐对话技能服务、影视对话技能服务以及电台对话技能服务等，如图2所示。媒资类技能服务干预规则的白名单干预规则中和黑名单干预规则中可以分别包括多个规则。媒资类技能服务干预规则的白名单干预规则中一个规则可以为“天气之子”，媒资类技能服务干预规则的黑名单干预规则中一个规则可以为“天气”。50.在该实现方式的一个具体实现过程中，具体可以利用所述至少一个技能服务干预规则，对所述对话信息进行基于文本的匹配，以获取与所述对话信息所匹配的技能服务干预规则。51.该实现过程中，技能服务干预规则可以包括白名单干预规则和黑名单干预规则。52.该实现过程中的一种情况，可以利用所述至少一个技能服务干预规则的白名单干预规则，对所述对话信息进行基于文本的匹配，若对话信息命中任一白名单干预规则，则可以获取与所述对话信息所匹配的技能服务干预规则。53.该实现过程中的另一种情况，可以利用所述至少一个技能服务干预规则的黑名单干预规则，对所述对话信息进行基于文本的匹配，若对话信息命中任一黑名单干预规则，则不可以获取与所述对话信息所匹配的技能服务干预规则。54.在该实现方式的另一个具体实现过程中，具体可以利用所述至少一个技能服务干预规则，对所述对话信息进行基于正则表达式的匹配，以获取与所述对话信息所匹配的技能服务干预规则。55.该实现过程中的一种情况，可以利用所述至少一个技能服务干预规则的白名单干预规则，对所述对话信息进行基于正则表达式的匹配，若对话信息命中任一白名单干预规则，则可以获取与所述对话信息所匹配的技能服务干预规则。56.该实现过程中的另一种情况，可以利用所述至少一个技能服务干预规则的黑名单干预规则，对所述对话信息进行基于正则表达式的匹配，若对话信息命中任一黑名单干预规则，则不可以获取与所述对话信息所匹配的技能服务干预规则。57.具体地，基于文本的匹配可以表征与干预规则完全匹配。基于正则表达式的匹配可以表征与干预规则模糊匹配。58.这样，通过利用技能服务干预规则，对话信息进行基于文本和/或正则表达式的匹配，以获取与对话信息所匹配的技能服务干预规则，由于对对话信息的匹配处理支持了不同类型的匹配方式，丰富了匹配处理手段，从而可以更加快速有效地获取与对话信息所匹配的技能服务干预规则。59.在该实现方式的又一个具体实现过程中，预先配置的技能服务可以包括多个指定类型的技能服务干预规则，可以进一步利用每个指定类型的技能服务干预规则，分别对所述对话信息进行匹配处理，以获取每类指定类型中与所述对话信息所匹配的技能服务干预规则。60.可以理解的是，后续执行103中可以根据获取的每类指定类型中与所述对话信息所匹配的技能服务干预规则，确定每类指定类型中与所述对话信息所匹配的技能服务干预规则对应的对话技能服务，再对确定的每类指定类型中对话技能服务进行并集处理，以作为对话信息的对话技能服务。61.在该实现方式的又一个具体实现过程中，可以利用至少一个白名单干预规则，对所述对话信息进行匹配处理，若对话信息命中任一白名单干预规则，则可以获取与所述对话信息所匹配的技能服务干预规则，即对话信息与技能服务干预规则匹配成功。62.或者，可以利用所述至少一个黑名单干预规则，对所述对话信息进行匹配处理，若对话信息命中任一黑名单干预规则，则不可以获取与所述对话信息所匹配的技能服务干预规则，即对话信息与技能服务干预规则匹配失败，没有获取到与所述对话信息所匹配的技能服务干预规则。63.再或者，可以利用至少一个白名单干预规则，对所述对话信息进行匹配处理，若对话信息没有命中任一白名单干预规则，则不可以获取与所述对话信息所匹配的技能服务干预规则，即对话信息与技能服务干预规则匹配失败，没有获取到与所述对话信息所匹配的技能服务干预规则。64.这样，该实现方式通过利用至少一个技能服务干预规则，对获取的对话信息进行匹配处理，来获取与对话信息所匹配的技能服务干预规则，进而，可以根据所匹配的技能服务干预规则，来确定对话信息的对话技能服务，由此可以更快速精准地确定出与对话信息相关的对话技能服务，提升了对话技能服务分发的准确性和效率，从而保障了为用户提供的对话服务的可靠性。65.而且，通过利用多个技能服务干预规则中的黑名单和白名单，对获取的对话信息进行匹配处理，可以进一步地快速获取与对话信息所匹配的技能服务干预规则，从而进一步提升了对话技能服务分发的准确性和效率。66.可选地，在本实施例的一个可能的实现方式中，进一步地若在102中若没有获取到与所述对话信息所匹配的技能服务干预规则，则对所述对话信息进行对话技能服务分类处理，以获得对话技能服务分类结果，进而可以根据所述对话技能服务分类结果，确定所述对话信息对应的对话技能服务。67.在该实现方式中，技能服务干预规则可以包括白名单干预规则和黑名单干预规则。若对话信息没有命中任一白名单干预规则，则可以确定没有获取到与所述对话信息所匹配的技能服务干预规则；或者，若对话信息命中任一黑名单干预规则，则可以确定没有获取到与所述对话信息所匹配的技能服务干预规则。68.在该实现方式的一个具体实现过程中，具体可以利用预设分类模型，对所述对话信息进行对话技能服务分类，以获得对话技能服务分类结果。69.具体地，预设分类模型可以是利用神经网络算法，基于自定义的训练数据进行模型训练所确定的。预设分类模型可以包括多个技能服务类型的对话技能服务分类器。对于任一对话技能服务分类器，对话技能服务分类器可以是利用神经网络算法，基于自定义的该对话技能服务训练数据进行模型训练所确定的。其中，该自定义训练数据可以是开发者基于对话自定义界面上传的训练数据。70.这里，对话技能服务分类结果可以是对话信息对应的对话技能服务类型，即对话信息对应的对话技能服务，因此，根据该对话技能服务分类结果，便可以获得对话信息对应的对话技能服务，即用于对话技能服务分发的候选对话技能服务。71.这样，若没有获取到与对话信息所匹配的技能服务干预规则，可以通过利用预设分类模型，对对话信息进行对话技能服务分类，进而根据获得的对话技能服务分类结果确定，由于利用了预设分类模型来实现确定对话信息对应的对话技能服务，可以进一步提升对话技能服务分发的泛化能力，从而可以减少人工配置对话技能服务的工作量。72.在该实现方式的另一个具体实现过程中，具体还可以利用预设技能类型关键词，对所述对话信息进行对话技能服务分类，以获得对话技能服务分类结果73.可以理解的是，若没有获取到与所述对话信息所匹配的技能服务干预规则，则可以利用现有其他的分类方法，对所述对话信息进行对话技能服务分类处理，以获得对话技能服务分类结果。74.这样，该实现方式，若没有获取到与对话信息所匹配的技能服务干预规则，可以通过对对话信息进行对话技能服务分类处理，再根据对话技能服务分类结果，确定对话信息对应的对话技能服务，即可以利用所确定的对话技能服务进行对话技能服务分发，从而保障了对话技能服务分发的可靠性。75.需要说明的是，可以将前述实现方式中所提供多种具体实现过程与本实现方式中所提供多种具体实现过程结合，来确定对话信息对应的对话技能服务。详细的描述可以参见前述实现方式中的相关内容，此处不再赘述。76.可选地，在本实施例的一个可能的实现方式中，在101之前，可以进一步地响应于开发者基于对话自定义界面的操作，配置所述技能服务干预规则和所述对话技能服务的对应关系。77.在该实现方式中，可以响应于开发者对话自定义界面的操作，配置技能服务干预规则，对话技能服务，以及所述技能服务干预规则和所述对话技能服务的对应关系。因此，后续在103中具体可以根据与对话技能服务所匹配的技能服务干预规则和对话技能服务的对应关系，确定对话信息的对话技能服务。78.具体地，该技能服务干预规则可以包括根据开发者的业务需求所配置的指定类型的技能服务干预规则。对于任一指定类型的技能服务干预规则，响应于开发者对话自定义界面的操作，可以配置该指定类型的技能服务干预规则与至少一个对话技能服务的对应关系。该技能服务干预规则可以包括开发者自定义的白名单干预规则和黑名单干预规则。白名单干预规则和黑名单干预规则分别可以包括至少一个干预规则，如图2所示。79.具体地，对于任一指定类型的技能服务干预规则，白名单干预规则可以包括由开发者自定义的与指定类型的技能服务干预规则对应的对话技能服务相关联的信息。黑名单干预规则可以包括由开发者自定义的与指定类型的技能服务干预规则对应的对话技能服务存在歧义的信息。80.这样，该实现方式通过响应于开发者对话自定义界面的操作，配置技能服务干预规则和对话技能服务的对应关系等信息，可以实现基于开发者的业务需求，来确定技能服务干预规则，进而基于该技能服务干预规则，确定获取的待处理的对话信息对应的对话技能服务，完成对话技能服务分发，由此，可以有效地满足了开发者的需求，从而提升了对话技能服务分发的可控性。81.需要说明的是，在根据本实现方式配置相关对应关系之后，可以结合前述实现方式中所提供的多种具体实现过程，来确定对话信息的对话技能服务。详细的描述可以参见前述实现方式中的相关内容，此处不再赘述。82.本实施例中，通过获取待处理的对话信息，进而可以根据所述对话信息，获取与所述对话信息所匹配的技能服务干预规则，使得能够根据所述技能服务干预规则，确定所述技能服务干预规则对应的对话技能服务，以作为所述对话信息的对话技能服务，由于利用获取的与对话信息所匹配的技能服务干预规则，来确定对话信息的对话技能服务，可以更快速精准地确定出与对话信息相关的对话技能服务，提升了对话技能服务分发的准确性和效率，从而保障了为用户提供的对话服务的可靠性。83.另外，采用本实施例所提供的技术方案，还可以通过利用至少一个技能服务干预规则，对获取的对话信息进行匹配处理，来获取与对话信息所匹配的技能服务干预规则，进而，可以根据所匹配的技能服务干预规则，来确定对话信息的对话技能服务，由此可以更快速精准地确定出与对话信息相关的对话技能服务，提升了对话技能服务分发的准确性和效率，从而保障了为用户提供的对话服务的可靠性。84.另外，采用本实施例所提供的技术方案，还可以通过利用技能服务干预规则，对话信息进行基于文本和/或正则表达式的匹配，以获取与对话信息所匹配的技能服务干预规则，由于对对话信息的匹配处理支持了不同类型的匹配方式，丰富了匹配处理手段，从而可以更加快速有效地获取与对话信息所匹配的技能服务干预规则。85.另外，采用本实施例所提供的技术方案，若没有获取到与对话信息所匹配的技能服务干预规则，还可以通过对对话信息进行对话技能服务分类处理，再根据对话技能服务分类结果，确定对话信息对应的对话技能服务，即可以利用所确定的对话技能服务进行对话技能服务分发，从而保障了对话技能服务分发的可靠性。86.另外，采用本实施例所提供的技术方案，若没有获取到与对话信息所匹配的技能服务干预规则，还可以通过利用预设分类模型，对对话信息进行对话技能服务分类，进而根据获得的对话技能服务分类结果确定，由于利用了预设分类模型来实现确定对话信息对应的对话技能服务，可以进一步提升对话技能服务分发的泛化能力，从而可以减少人工配置对话技能服务的工作量。87.另外，采用本实施例所提供的技术方案，通过响应于开发者对话自定义界面的操作，配置技能服务干预规则和对话技能服务的对应关系等信息，可以实现基于开发者的业务需求，来确定技能服务干预规则，进而基于该技能服务干预规则，确定获取的待处理的对话信息对应的对话技能服务，完成对话技能服务分发，由此，可以有效地满足了开发者的需求，从而提升了对话技能服务分发的可控性。88.另外，采用本实施例所提供的技术方案，能够快速准确地向用户回复与对话信息对应的答复信息，从而提升了用户体验。89.图3是根据本公开第二实施例的示意图，如图3所示。90.301、获取待处理的对话信息。91.具体地，可以先获取用户发送的语音信息，即对话请求。然后，对用户发送的语音信息进行语音识别，以获得所述语音信息对应的文本信息。再对所述文本信息进行语义解析处理，以获取所述文本信息对应的待处理的对话信息。92.302、获取预先配置的技能服务干预规则。93.具体地，可以响应于开发者对话自定义界面的操作，配置技能服务干预规则，对话技能服务，以及技能服务干预规则和对话技能服务的对应关系。94.具体地，预先配置的技能服务干预规则可以包括根据开发者的业务需求所配置的指定类型的技能服务干预规则。对于任一指定类型的技能服务干预规则，响应于开发者对话自定义界面的操作，可以配置该指定类型的技能服务干预规则与至少一个对话技能服务的对应关系。该技能服务干预规则可以包括开发者自定义的白名单干预规则和黑名单干预规则。白名单干预规则和黑名单干预规则分别可以包括至少一个干预规则。95.具体地，对于任一指定类型的技能服务干预规则，白名单干预规则可以包括由开发者自定义的与指定类型的技能服务干预规则对应的对话技能服务相关联的信息。黑名单干预规则可以包括由开发者自定义的与指定类型的技能服务干预规则对应的对话技能服务存在歧义的信息。96.303、将对话信息与预先配置的技能服务干预规则进行匹配处理，以获得匹配结果。97.304、判断匹配结果。98.一种情况，若该匹配结果为获取到与对话信息所匹配的预先配置的技能服务干预规则，则执行305。99.具体地，若对话信息命中任一白名单干预规则，则可以获取与所述对话信息所匹配的预先配置的技能服务干预规则，即获取到与所述对话信息所匹配的预先配置的技能服务干预规则。100.另一种情况，若该匹配结果为没有获取到与对话信息所匹配的预先配置的技能服务干预规则，则执行306。101.具体地，若对话信息没有命中任一白名单干预规则，则不可以获取与所述对话信息所匹配的预先配置的技能服务干预规则，即没有获取到与所述对话信息所匹配的预先配置的技能服务干预规则。或者，若对话信息命中任一黑名单干预规则，则不可以获取与所述对话信息所匹配的预先配置的技能服务干预规则，即没有获取到与所述对话信息所匹配的预先配置的技能服务干预规则。102.305、确定与对话信息所匹配的预先配置的技能服务干预规则对应的对话技能服务，以作为对话信息的对话技能服务。103.306、利用预设分类模型，对对话信息进行对话技能服务分类，以获得对话技能服务分类结果。104.307、根据对话技能服务分类结果，确定对话信息对应的对话技能服务。105.具体地，预设分类模型可以是利用神经网络算法，基于自定义的训练数据进行模型训练所确定的。预设分类模型可以包括多个技能服务类型的对话技能服务分类器。对于任一对话技能服务分类器，对话技能服务分类器可以是利用神经网络算法，基于自定义的该对话技能服务训练数据进行模型训练所确定的。其中，该自定义训练数据可以是开发者基于对话自定义界面上传的训练数据。106.这里，可以利用预设分类模型，识别出对话信息对应的对话技能服务分类结果，对话技能服务分类结果可以包括至少一个对话技能服务。根据对话信息对应的对话技能服务分类结果，可以确定对话信息对应的至少一个对话技能服务。107.采用本实施例所提供的技术方案，可以通过利用获取的与对话信息所匹配的技能服务干预规则，来确定对话信息的对话技能服务，可以更快速精准地确定出与对话信息相关的对话技能服务，提升了对话技能服务分发的准确性和效率，从而保障了为用户提供的对话服务的可靠性。108.而且，若没有获取到与对话信息所匹配的技能服务干预规则，还可以通过利用预设分类模型，对对话信息进行对话技能服务分类，进而根据获得的对话技能服务分类结果确定，由于利用了预设分类模型来实现确定对话信息对应的对话技能服务，可以进一步提升对话技能服务分发的泛化能力，从而可以减少人工配置对话技能服务的工作量。109.需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本公开并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本公开，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本公开所必须的。110.在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。111.图4是根据本公开第三实施例的示意图，如图4所示。本实施例的对话技能服务的确定装置400可以包括获取单元401、匹配单元402和确定单元403。其中，获取单元401，用于获取待处理的对话信息，匹配单元402，用于根据所述对话信息，获取与所述对话信息所匹配的技能服务干预规则，确定单元403，用于根据所述技能服务干预规则，确定所述技能服务干预规则对应的对话技能服务，以作为所述对话信息的对话技能服务。112.需要说明的是，本实施例的对话技能服务的确定装置的部分或全部可以为位于本地终端的应用，或者还可以为设置在位于本地终端的应用中的插件或软件开发工具包(softwaredevelopmentkit，sdk)等功能单元，或者还可以为位于网络侧服务器中的处理引擎，或者还可以为位于网络侧的分布式系统，例如，网络侧的对话服务平台中的处理引擎或者分布式系统等，本实施例对此不进行特别限定。113.可以理解的是，所述应用可以是安装在本地终端上的本地程序(nativeapp)，或者还可以是本地终端上的浏览器的一个网页程序(webapp)，本实施例对此不进行限定。114.可选地，在本实施例的一个可能的实现方式中，所述匹配单元402，可以具体用于利用至少一个技能服务干预规则，对所述对话信息进行匹配处理，以获取与所述对话信息所匹配的技能服务干预规则。115.例如，所述匹配单元402，还可以进一步用于利用至少一个技能服务干预规则，对所述对话信息进行基于文本的匹配，以获取与所述对话信息所匹配的技能服务干预规则。116.或者，再例如，所述匹配单元402，还可以进一步用于利用至少一个技能服务干预规则，对所述对话信息进行基于正则表达式的匹配，以获取与所述对话信息所匹配的技能服务干预规则。117.可选地，在本实施例的一个可能的实现方式中，所示确定单元403，还可以进一步用于若没有获取到与所述对话信息所匹配的技能服务干预规则，则对所述对话信息进行对话技能服务分类处理，以获得对话技能服务分类结果；根据所述对话技能服务分类结果，确定所述对话信息对应的对话技能服务。118.可选地，在本实施例的一个可能的实现方式中，所示确定单元403，具体可以用于利用预设分类模型，对所述对话信息进行对话技能服务分类，以获得对话技能服务分类结果。119.可选地，在本实施例的一个可能的实现方式中，所述获取单元401，还可以进一步用于响应于开发者基于对话自定义界面的操作，配置所述技能服务干预规则和所述对话技能服务的对应关系。120.本实施例中，通过获取单元获取待处理的对话信息，进而由匹配单元，根据所述对话信息，获取与所述对话信息所匹配的技能服务干预规则，使得确定单元根据所述技能服务干预规则，确定所述技能服务干预规则对应的对话技能服务，以作为所述对话信息的对话技能服务，由于利用获取的与对话信息所匹配的技能服务干预规则，来确定对话信息的对话技能服务，可以更快速精准地确定出与对话信息相关的对话技能服务，提升了对话技能服务分发的准确性和效率，从而保障了为用户提供的对话服务的可靠性。121.另外，采用本实施例所提供的技术方案，还可以通过利用至少一个技能服务干预规则，对获取的对话信息进行匹配处理，来获取与对话信息所匹配的技能服务干预规则，进而，可以根据所匹配的技能服务干预规则，来确定对话信息的对话技能服务，由此可以更快速精准地确定出与对话信息相关的对话技能服务，提升了对话技能服务分发的准确性和效率，从而保障了为用户提供的对话服务的可靠性。122.另外，采用本实施例所提供的技术方案，还可以通过利用技能服务干预规则，对话信息进行基于文本和/或正则表达式的匹配，以获取与对话信息所匹配的技能服务干预规则，由于对对话信息的匹配处理支持了不同类型的匹配方式，丰富了匹配处理手段，从而可以更加快速有效地获取与对话信息所匹配的技能服务干预规则。123.另外，采用本实施例所提供的技术方案，若没有获取到与对话信息所匹配的技能服务干预规则，还可以通过对对话信息进行对话技能服务分类处理，再根据对话技能服务分类结果，确定对话信息对应的对话技能服务，即可以利用所确定的对话技能服务进行对话技能服务分发，从而保障了对话技能服务分发的可靠性。124.另外，采用本实施例所提供的技术方案，若没有获取到与对话信息所匹配的技能服务干预规则，还可以通过利用预设分类模型，对对话信息进行对话技能服务分类，进而根据获得的对话技能服务分类结果确定，由于利用了预设分类模型来实现确定对话信息对应的对话技能服务，可以进一步提升对话技能服务分发的泛化能力，从而可以减少人工配置对话技能服务的工作量。125.另外，采用本实施例所提供的技术方案，通过响应于开发者对话自定义界面的操作，配置技能服务干预规则和对话技能服务的对应关系等信息，可以实现基于开发者的业务需求，来确定技能服务干预规则，进而基于该技能服务干预规则，确定获取的待处理的对话信息对应的对话技能服务，完成对话技能服务分发，由此，可以有效地满足了开发者的需求，从而提升了对话技能服务分发的可控性。126.另外，采用本实施例所提供的技术方案，能够快速准确地向用户回复与对话信息对应答复信息，从而提升了用户体验。127.本公开的技术方案中，所涉及的用户个人信息的获取，例如，用户的语音信息、用户的登录信息等，存储和应用等，均符合相关法律法规的规定，且不违背公序良俗。128.根据本公开的实施例，本公开还提供了一种电子设备、一种可读存储介质和一种计算机程序产品。129.图5示出了可以用来实施本公开的实施例的示例电子设备500的示意性框图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本公开的实现。130.如图5所示，电子设备500包括计算单元501，其可以根据存储在只读存储器(rom)502中的计算机程序或者从存储单元508加载到随机访问存储器(ram)503中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在ram503中，还可存储电子设备500操作所需的各种程序和数据。计算单元501、rom502以及ram503通过总线504彼此相连。输入/输出(i/o)接口505也连接至总线504。131.电子设备500中的多个部件连接至i/o接口505，包括：输入单元506，例如键盘、鼠标等；输出单元507，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元508，例如磁盘、光盘等；以及通信单元509，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元509允许电子设备500通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。132.计算单元501可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。计算单元501的一些示例包括但不限于中央处理单元(cpu)、图形处理单元(gpu)、各种专用的人工智能(ai)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的计算单元、数字信号处理器(dsp)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。计算单元501执行上文所描述的各个方法和处理，例如对话技能服务的确定方法。例如，在一些实施例中，对话技能服务的确定方法可被实现为计算机软件程序，其被有形地包含于机器可读介质，例如存储单元508。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由rom502和/或通信单元509而被载入和/或安装到电子设备500上。当计算机程序加载到ram503并由计算单元501执行时，可以执行上文描述的对话技能服务的确定方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，计算单元501可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行对话技能服务的确定方法。133.本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列(fpga)、专用集成电路(asic)、专用标准产品(assp)、芯片上系统的系统(soc)、复杂可编程逻辑设备(cpld)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。134.用于实施本公开的方法的程序代码可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些程序代码可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器或控制器，使得程序代码当由处理器或控制器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。程序代码可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。135.在本公开的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦除可编程只读存储器(eprom或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(cd-rom)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。136.为了提供与用户的交互，可以在计算机上实施此处描述的系统和技术，该计算机具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，crt(阴极射线管)或者lcd(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。137.可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(lan)、广域网(wan)和互联网。138.计算机系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，也可以为分布式系统的服务器，或者是结合了区块链的服务器。139.应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本发公开中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本公开公开的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。140.上述具体实施方式，并不构成对本公开保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本公开的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本公开保护范围之内。当前第1页12当前第1页12