基于目标生成式预训练GPT模型的交互语句的处理方法与流程

本申请涉及智慧家庭，具体而言，涉及一种基于目标生成式预训练gpt模型的交互语句的处理方法及装置、系统、存储介质及电子装置。

背景技术：

1、随着智慧生活的到来，越来越多的用户喜欢使用交互语句的方式同交互系统进行交互，但现有方式中，交互系统是直接基于用户输入的交互语句进行交互，但在一些情况下，由于交互系统无法正确识别用户的交互语句，进而导致无法对用户的交互语句做出正确的响应。

2、针对相关技术中，交互系统直接根据交互语句进行交互处理，导致交互效果较差的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

3、因此，有必要对相关技术予以改良以克服相关技术中的所述缺陷。

技术实现思路

1、本发明实施例提供了一种基于目标生成式预训练gpt模型的交互语句的处理方法及装置、存储介质及电子装置，以至少解决交互系统直接根据交互语句进行交互处理，导致交互效果较差的问题。

2、根据本发明实施例的一方面，提供一种基于目标生成式预训练gpt模型的交互语句的处理方法，包括：通过领域分类模型确定输入的原始交互语句的领域分类结果，并基于所述领域分类结果确定所述原始交互语句是否属于预设领域；在确定所述原始交互语句不属于所述预设领域的情况下，通过目标生成式预训练gpt模型解析所述原始交互语句在所述预设领域上的意图信息，并根据所述意图信息生成变换交互语句；根据所述变换交互语句进行交互处理。

3、根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种基于目标生成式预训练gpt模型的交互语句的处理装置，包括：确定模块，用于通过领域分类模型确定输入的原始交互语句的领域分类结果，并基于所述领域分类结果确定所述原始交互语句是否属于预设领域；生成模块，用于在确定所述原始交互语句不属于所述预设领域的情况下，通过目标生成式预训练gpt模型解析所述原始交互语句在所述预设领域上的意图信息，并根据所述意图信息生成变换交互语句；交互模块，用于根据所述变换交互语句进行交互处理。

4、根据本发明实施例的又一方面，还提供了一种基于目标生成式预训练gpt模型的交互语句的处理系统，包括：领域分类模型，用于对输入的原始交互语句进行领域分类，确定所述原始交互语句是否属于预设领域；目标生成式预训练gpt模型，用于在所述原始交互语句不属于所述预设领域的情况下，解析所述原始交互语句在所述预设领域上的意图信息，并根据所述意图信息生成变换交互语句；对话引擎，用于根据所述变换交互语句进行交互处理。

5、根据本发明实施例的又一方面，还提供了一种计算机可读的存储介质，该计算机可读的存储介质中存储有计算机程序，其中，该计算机程序被设置为运行时执行上述基于目标生成式预训练gpt模型的交互语句的处理方法。

6、根据本发明实施例的又一方面，还提供了一种电子装置，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，其中，上述处理器通过计算机程序执行上述基于目标生成式预训练gpt模型的交互语句的处理方法。

7、本发明，在通过领域分类模型确定原始交互语句不属于预设领域的情况下，通过目标生成式预训练gpt模型解析原始交互语句在预设领域上的意图信息，并根据意图信息生成变换交互语句，进而根据变换交互语句进行交互处理，采用上述技术方案，使得交互系统可以挖掘用户的隐含意图，提高了交互系统对输入的交互语句的理解能力，进而交互系统可以准确地进行相应的响应，提高了交互效果，解决了交互系统直接根据交互语句进行交互处理，导致交互效果较差的问题。此外，由于交互系统可以挖掘用户的隐含意图，对交互语句的理解能力更强，使得交互系统可以根据用户意图实现更加自然贴心的交互方式、提高了交互系统的智能度；并且由于交互系统更加准确的识别了用户的隐含意图，使得交互系统可以主动地延续或者引导出新的话题，进而交互系统具备像人与人之间那样进行连续对话的能力，使得人机交互领域的交互体验有了质的飞跃。

技术特征：

1.一种基于目标生成式预训练gpt模型的交互语句的处理方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述变换交互语句进行交互处理，包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述变换交互语句进行交互处理，包括：

5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述预设领域包括具有层级关系的n层子领域，所述n层子领域中的每层子领域分别对应至少一个gpt模型，n为正整数，所述通过目标生成式预训练gpt模型解析所述原始交互语句在所述预设领域上的意图信息，并根据所述意图信息确定变换交互语句，包括：

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述当前层输出的交互语句和所述当前层对应的层级，确定所述变换交互语句，包括：

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述当前层输出的交互语句和所述当前层对应的层级，确定所述变换交互语句，包括：

8.根据权利要求6或7所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

9.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据当前层子领域对应的gpt模型对预设层输出的交互语句或所述原始交互语句进行处理，得到当前层输出的交互语句，包括：

10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述根据所述当前层输出的交互语句和所述当前层对应的层级，确定所述变换交互语句，包括：

11.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据当前层子领域对应的gpt模型对预设层输出的交互语句或所述原始交互语句进行处理，得到当前层输出的交互语句，包括：

12.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，所述根据所述当前层输出的交互语句和所述当前层对应的层级，确定所述变换交互语句，包括：

13.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，在所述第i组交互语句中选择第i个交互语句，包括：

14.根据权利要求12所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

15.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述通过目标生成式预训练gpt模型解析所述原始交互语句在所述预设领域上的意图信息，并根据所述意图信息确定变换交互语句之前，所述方法还包括：

16.根据权利要求15所述的方法，其特征在于，获取所述n层子领域对应的m个gpt模型，包括：

17.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在通过目标生成式预训练gpt模型解析所述原始交互语句在所述预设领域上的意图信息，并根据所述意图信息生成变换交互语句之前，所述方法还包括：

18.根据权利要求17所述的方法，其特征在于，

19.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在通过目标生成式预训练gpt模型解析所述原始交互语句在所述预设领域上的意图信息，并根据所述意图信息生成变换交互语句之前，所述方法还包括：

20.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过目标生成式预训练gpt模型解析所述原始交互语句在所述预设领域上的意图信息，并根据所述意图信息生成变换交互语句，包括：

21.根据权利要求20所述的方法，其特征在于，根据所述变换交互语句进行交互处理，包括：

22.一种基于目标生成式预训练gpt模型的交互语句的处理装置，其特征在于，包括：

23.一种基于目标生成式预训练gpt模型的交互语句的处理系统，其特征在于，包括：

24.一种计算机可读的存储介质，其特征在于，所述计算机可读的存储介质包括存储的程序，其中，所述程序运行时执行权利要求1至21中任一项所述的方法。

25.一种电子装置，包括存储器和处理器，其特征在于，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为通过所述计算机程序执行权利要求1至21中任一项所述的方法。

技术总结
本申请公开了一种基于目标生成式预训练GPT模型的交互语句的处理方法及装置、系统、存储介质及电子装置，涉及智慧家庭技术领域，该方法包括：通过领域分类模型确定输入的原始交互语句的领域分类结果，并基于所述领域分类结果确定所述原始交互语句是否属于预设领域；在确定所述原始交互语句不属于所述预设领域的情况下，通过目标生成式预训练GPT模型解析所述原始交互语句在所述预设领域上的意图信息，并根据所述意图信息生成变换交互语句；根据所述变换交互语句进行交互处理。采用上述技术方案，解决了交互系统直接根据交互语句进行交互处理，导致交互效果较差的问题。

技术研发人员：赵培,邓邱伟,田云龙,王淼,王迪,牛丽
受保护的技术使用者：海尔优家智能科技（北京）有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/15