CN109684459A - 一种信息处理方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本申请公开了一种信息处理方法及装置，该方法及装置在接收到用户的输入信息后，除了生成与其相匹配的答案信息，还基于用户输入信息对应的场景信息生成用以衔用户输入信息和答案信息的话术信息，并将生成的话术信息以及答案信息共同作为反馈信息进行输出，以此实现与用户间的会话交互。由此可见，基于本申请方案，智能会话系统针对用户输入信息所输出的反馈信息不仅包括答案部分还包括用于衔接用户输入信息及所述答案部分的话术部分，也即系统除了关注于答案的生成，还能够照顾到当前的场景信息，可使得会话过程更为融洽，更具艺术性、技巧性，从而提升了智能会话系统的智能化程度，可有效改善智能会话系统与用户间的会话效果。
Description
技术领域
本发明属于人工智能技术领域，尤其涉及一种信息处理方法及装置。
背景技术
智能会话系统本质上是通过机器学习和人工智能等技术让机器理解人的语言，并能够与人进行互动。
目前的智能会话系统一般是针对用户语句进行意图检测、意图预测并基于用户意图进行答案的生成，智能化程度低，在与用户进行会话的过程中，一旦出现理解偏差，则往往会导致会话中断或用户的不满意。
发明内容
有鉴于此，本申请的目的在于提供一种信息处理方法及装置，以用于提升智能会话系统的智能化程度低，改善智能会话系统与用户间的会话效果。
为此，本申请公开如下技术方案：
一种信息处理方法，应用于智能会话系统中，所述智能会话系统能够对接收到的输入信息进行响应并提供反馈信息，所述反馈信息包含话术部分和答案部分，所述话术部分用以衔接所述输入信息和所述答案部分，该方法包括：
接收用户的第一输入信息；
依据所述第一输入信息生成第一答案信息；
依据所述第一输入信息对应的场景信息，生成第一话术信息；
输出第一反馈信息，所述第一反馈信息包括所述第一话术信息以及所述第一答案信息。
上述方法，优选的，所述依据所述第一输入信息对应的场景信息，生成第一话术信息，包括：
分析所述第一输入信息对应的场景信息；
生成与所述场景信息相匹配的第一话术信息。
上述方法，优选的，所述分析所述第一输入信息对应的场景信息，包括：
获取所述第一输入信息对应的至少一种交互状态信息，并将所述至少一种交互状态信息作为所述第一输入信息对应的场景信息；
其中，所述交互状态信息包括：智能会话系统与用户间的对话状态、讨论的主题信息、所涉及的关键实体名称、用户行为、用户意图及用户情感。
上述方法，优选的，所述生成与所述场景信息相匹配的第一话术信息，包括：
计算预定的话术信息集合中的话术信息与所述场景信息的匹配度；
选取出符合预定条件的话术信息，并基于所述符合预定条件的话术信息生成所述第一话术信息。
上述方法，优选的，所述计算预定的话术信息集合中的话术信息与所述场景信息的匹配度，包括：
对所述至少一种交互状态信息进行维度划分，得到所述场景信息在至少一个维度的维度信息；
计算所述话术信息集合中的话术信息与所述场景信息的每个维度信息的匹配度；
基于话术信息与所述场景信息的各个维度信息的匹配度，确定话术信息与所述场景信息的匹配度。
一种信息处理装置，应用于智能会话系统中，所述智能会话系统能够对接收到的输入信息进行响应并提供反馈信息，所述反馈信息包含话术部分和答案部分，所述话术部分用以衔接所述输入信息和所述答案部分，该装置包括：
存储器，用于至少存储一组指令集；
处理器，用于调用并执行所述存储器中的所述指令集，通过执行所述指令集进行以下操作：
接收用户的第一输入信息；
依据所述第一输入信息生成第一答案信息；
依据所述第一输入信息对应的场景信息，生成第一话术信息；
输出第一反馈信息，所述第一反馈信息包括所述第一话术信息以及所述第一答案信息。
上述装置，优选的，所述处理器依据所述第一输入信息对应的场景信息，生成第一话术信息，具体包括：
分析所述第一输入信息对应的场景信息；
生成与所述场景信息相匹配的第一话术信息。
上述装置，优选的，所述处理器分析所述第一输入信息对应的场景信息，具体包括：
获取所述第一输入信息对应的至少一种交互状态信息，并将所述至少一种交互状态信息作为所述第一输入信息对应的场景信息；
其中，所述交互状态信息包括：智能会话系统与用户间的对话状态、讨论的主题信息、所涉及的关键实体名称、用户行为、用户意图及用户情感。
上述装置，优选的，所述处理器生成与所述场景信息相匹配的第一话术信息，具体包括：
计算预定的话术信息集合中的话术信息与所述场景信息的匹配度；
选取出符合预定条件的话术信息，并基于所述符合预定条件的话术信息生成所述第一话术信息。
一种信息处理装置，应用于智能会话系统中，所述智能会话系统能够对接收到的输入信息进行响应并提供反馈信息，所述反馈信息包含话术部分和答案部分，所述话术部分用以衔接所述输入信息和所述反馈信息，该装置包括：
接收单元，用于接收用户的第一输入信息；
第一生成单元，用于依据所述第一输入信息生成第一答案信息；
第二生成单元，用于依据所述第一输入信息对应的场景信息，生成第一话术信息；
输出单元，用于输出第一反馈信息，所述第一反馈信息包括所述第一话术信息以及所述第一答案信息。
由以上方案可知，本申请提供的信息处理方法及装置，在接收到用户的输入信息后，除了生成与其相匹配的答案信息，还基于用户输入信息对应的场景信息生成用以衔用户输入信息和答案信息的话术信息，并将生成的话术信息以及答案信息共同作为反馈信息进行输出，以此实现与用户间的会话交互。由此可见，基于本申请方案，智能会话系统针对用户输入信息所输出的反馈信息不仅包括答案部分还包括用于衔接用户输入信息及所述答案部分的话术部分，也即系统除了关注于答案的生成，还能够照顾到当前的场景信息，可使得会话过程更为融洽，更具艺术性、技巧性，从而提升了智能会话系统的智能化程度，可有效改善智能会话系统与用户间的会话效果。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
图1是本申请提供的一种信息处理方法实施例一的流程示意图；
图2是本申请提供的一种信息处理方法实施例二的流程示意图；
图3是本申请实施例三提供的计算话术信息与场景信息的匹配度的流程示意图；
图4是本申请提供的一种信息处理装置实施例四的结构示意图；
图5是本申请提供的一种信息处理装置实施例七的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
为了提升智能会话系统的智能化程度，改善智能会话系统与用户间的会话效果，本申请提供了一种信息处理方法及装置，以下将通过多个实施例对本申请的信息处理方法及装置进行说明。
实施例一
参考图1，是本申请提供的一种信息处理方法实施例一的流程图，该信息处理方法可应用于智能会话系统中；所述智能会话系统可以部署在移动终端(如智能手机、平板等)或计算机(台式机、一体机、笔记本等)等用户终端中，或者还可以部署在网络端/云端的服务器平台上；所述智能会话系统能够对接收到的输入信息进行响应并提供反馈信息，所述反馈信息包含话术部分和答案部分，所述话术部分用以衔接所述输入信息和所述答案部分。
如图1所示，本实施例中，所述信息处理方法可以包括以下步骤：
步骤101、接收用户的第一输入信息。
所述第一输入信息为用户与智能会话系统进行会话交互时，向智能会话系统提供的用户语句，其至少能够用于反映用户的意图；所述第一输入信息一般情况下为问句形式，例如“某品牌/某型号手机无法开机了怎么办？”，“如何连接Wi-Fi(Wireless-Fidelity，无线保真)？”“如何对某品牌/某型号手机进行刷机？”等等，除此之外，所述第一输入信息还可能是一些非问句形式的闲聊语句或者着重表达情感的语句等，如“今天天气还不错”、“谢谢您的解答”、“谢谢您的帮助”等等。
所述第一输入信息可以是用户基于语音录入方式所提供的语音语句，或者还可以是用户基于文字录入方式所提供的文字语句，本实施例对所述第一输入信息的信息形式不作限定。
步骤102、依据所述第一输入信息生成第一答案信息。
所述第一答案信息与所述第一输入信息中的用户意图相匹配，用于对所述第一输入信息所表征的用户意图进行解答，从而，针对用户提供的第一输入信息，智能会话系统可首先解析该第一输入信息所表征的用户意图，进而生成与用户意图相匹配的第一答案信息。
以上述的问句“如何连接Wi-Fi？”为例，根据该问句可以解析出用户意图为“获得连接Wi-Fi的方法或步骤”，从而智能会话系统可基于用户的该意图对预先制定的答案信息库进行搜索，从中确定出与其相匹配的能够反映连接Wi-Fi的方法或步骤的信息作为答案信息。
步骤103、依据所述第一输入信息对应的场景信息，生成第一话术信息。
本申请中，所述第一输入信息对应的场景信息为：能够反映用户输入所述第一输入信息时所对应的与智能会话系统间的交互状态的信息，可以包括但不限于用户行为、用户意图、用户情感、所涉及的关键实体信息、所讨论的主题信息及对话状态。
智能会话系统可通过分析用户输入所述第一输入信息时所对应的用户行为、用户意图、用户情感、所涉及的关键实体信息、所讨论的主题信息及对话状态等各种交互状态信息中的一种或多种，来确定所述第一输入信息对应的场景信息，进而生成与所述场景信息相匹配的第一话术信息。
在进行话术生成时，具体可综合考虑所述场景信息所包括的各方面的交互状态信息，来生成与所述各方面交互状态信息匹配度均较高的话术信息，以使得所生成的话术信息能够较好地贴合于当前的场景信息，进而能够基于所生成的话术信息较好地对用户输入信息及系统的答案信息进行衔接。
步骤104、输出第一反馈信息，所述第一反馈信息包括所述第一话术信息以及所述第一答案信息。
在为用户的第一输入信息生成相匹配的第一答案信息及第一话术信息的基础上，可将所述第一话术信息以及所述第一答案信息结合起来，共同作为用于对用户的第一输入信息进行响应的反馈信息，并输出所述反馈信息；从而，系统针对用户的第一输入信息所输出的第一反馈信息包括了两部分内容：话术部分以及答案部分。
也即，在能够基于用户意图给出相应解答答案的情况下，系统还能够针对用户在输入信息时所对应的场景信息，给出一些与场景信息相匹配、相贴合的用于衔接用户输入信息与答案信息的话术，例如，在用户对之前一轮给出的答案不太满意的情况下，可在给出另一轮答案之前首先给出“非常抱歉，接下来我们将竭尽全力为您确定一套更好的答案，麻烦您再稍等一下”的话术，以使得缓和用户当前的不满情绪。
智能会话系统输出的所述反馈信息，可以是基于语音交互场景所输出的语音信息或者基于文字交互场景所输出的文字信息，对此，本实施例同样不作限定。
由以上方案可知，本实施例提供的信息处理方法，在接收到用户的输入信息后，除了生成与其相匹配的第一答案信息，还基于用户输入信息对应的场景信息生成用以衔用户输入信息和答案信息的话术信息，并将生成的话术信息以及答案信息共同作为反馈信息进行输出，以此实现与用户间的会话交互。由此可见，基于本申请方案，智能会话系统针对用户输入信息所输出的反馈信息不仅包括答案部分还包括用于衔接用户输入信息及所述答案部分的话术部分，也即系统除了关注于答案的生成，还能够照顾到当前的场景信息，可使得会话过程更为融洽，更具艺术性、技巧性，从而提升了智能会话系统的智能化程度，可有效改善智能会话系统与用户间的会话效果。
实施例二
本实施例继续对上述的信息处理方法进行进一步详述，参考图2，是本申请提供的一种信息处理方法实施例二的流程图，本实施例中，所述信息处理方法可以通过以下的处理过程实现：
步骤201、接收用户的第一输入信息。
所述第一输入信息为用户与智能会话系统进行会话交互时，向智能会话系统提供的用户语句，其至少能够用于反映用户的意图；所述第一输入信息一般情况下为问句形式，例如“某品牌/某型号手机无法开机了怎么办？”，“如何连接Wi-Fi？”“如何对某品牌/某型号手机进行刷机？”等等，除此之外，所述第一输入信息还可能是一些非问句形式的闲聊语句或者着重表达情感的语句等，例如“今天天气还不错”、“谢谢您的解答”、“谢谢您的帮助”等等。
所述第一输入信息可以是用户基于语音录入方式所提供的语音语句，或者还可以是用户基于文字录入方式所提供的文字语句，本实施例对所述第一输入信息的信息形式不作限定。
步骤202、依据所述第一输入信息生成第一答案信息。
所述第一答案信息与所述第一输入信息中的用户意图相匹配，用于对所述第一输入信息所表征的用户意图进行解答，从而，针对用户提供的第一输入信息，智能会话系统可首先解析该第一输入信息所表征的用户意图，进而生成与用户意图相匹配的第一答案信息。
以上述的问句“如何连接Wi-Fi？”为例，根据该问句可以解析出用户意图为“获得连接Wi-Fi的方法或步骤”，从而智能会话系统可基于用户的该意图对预先制定的答案信息库进行搜索，从中确定出与其相匹配的能够反映连接Wi-Fi的方法或步骤的信息作为答案信息。
步骤203、获取所述第一输入信息对应的至少一种交互状态信息，并将所述至少一种交互状态信息作为所述第一输入信息对应的场景信息。
其中，所述交互状态信息可以包括但不限于：
1)用户行为可以包括但不限于用户的拒绝、认可、感谢、疑问、称赞、辱骂等行为。
2)用户意图
指用户语句的目的所在，一般用于表征用户需解决的问题。
3)用户情感
与用户行为紧密相连，可基于用户的拒绝、认可、感谢、疑问、称赞、辱骂等行为，来分析用户情感上的喜怒哀乐，如因对多轮答案不满意而产生愤怒情感、因所存在的疑问被完美解答而产生开心的情感等等。
具体实施中，可进一步将用户的喜怒哀乐等各方面的情感划分为表示正向情绪的第一情感、表示负向情绪的第二情感以及表示中性情绪的第三情感。从而可基于用户的拒绝、认可、感谢、疑问、称赞、辱骂等行为识别出用户情感所属的正向、负向或中性等类型。
4)所涉及的关键实体信息
可以包括但不限于在会话时所涉及到的实体关键字/词。
示例性地，若在会话时讨论了“如何连接Wi-fi/蓝牙？”的问题，则其所涉及的关键实体为“Wi-fi/蓝牙”，若讨论了“如何对某品牌/某型号手机进行刷机？”的问题，则对应的关键实体为“某品牌/某型号手机”。
5)讨论的主题信息
是对用户意图和所涉及的关键实体信息进行上位性总结的上位概念，例如，假设当前讨论的是手机或电池过热的相关问题，则其对应的主题信息为“手机的运行”。
6)对话状态
本申请中，所述对话状态指用户与智能会话系统在会话过程中所处的阶段，包括但不限于开始会话阶段、提问阶段、解答阶段、寒暄阶段、结束会话阶段。
用户与智能会话系统间的一次交互事件往往包括多轮会话(或多轮交互)，而同一次交互事件所包括的多轮会话之间在内容、情感、主题、对话状态、用户行为等方面往往具备较强的关联，因此，在实施本申请时，可将用户所处的交互事件中当前轮之前的各轮会话(交互)信息作为当前轮的上文信息，与当前轮的交互信息一并参与当前轮所对应的场景信息的分析过程。
具体地，在获得用户当前轮输入的所述第一输入信息后，可从智能会话系统的对话日志中提取出用户的本次交互事件中在当前轮之前的各轮交互信息，并可综合用户当前轮信息以及在当前轮之前的各轮交互信息，来分析所述第一输入信息所对应的用户行为、用户意图、用户情感、所涉及的关键实体信息、所讨论的主题信息及对话状态等各种交互状态信息。
示例性地，假设针对用户问题“如何对某品牌/某型号手机进行刷机？”，经过两轮解答后用户对所提供的答案并不满意，那么在当前的第三轮交互中针对用户输入的语句“怎么办啊，还是不行”，通过结合分析其之前轮的交互信息，可知其意图仍为解决某品牌/某型号手机的刷机问题，所涉及的关键实体为某品牌/某型号手机，讨论的主题为手机的刷机，对话状态为解答阶段，针对上述的语句“怎么办啊，还是不行”虽然并不能明确确定出用户行为，但结合用户经过两轮解答仍对答案不满意的这一情况，可以分析出目前很可能已经达到或接近用户的怒点，因此可将所述用户行为预测为愤怒，相对应地将所述用户情感确定为负向情感。
在分析出用户的第一输入信息所对应的上述各种交互状态信息后，可将所分析出的各种交互状态信息作为所述第一输入信息对应的场景信息。
步骤204、计算预定的话术信息集合中的话术信息与所述场景信息的匹配度。
为了支持智能会话系统与用户进行会话时，在所输出的反馈信息中除了能够提供答案信息，还能够提供与场景信息相匹配的话术信息，本申请预先为智能会话系统制定了一话术信息集合，该话术信息集合具体可以为包括一系列话术信息的数据库。
话术信息集合中所包括的每个话术可以是一条语句或一个语句模板，例如，语句“谢谢您”、“不客气”，语句模板“感谢您的xxx”，“非常抱歉xxx”，所述“xxx”则可以结合当前交互场景填入合适的内容，如“感谢您的认同”、“感谢您的回馈”、“感谢您的提醒”、“非常抱歉给您带来了不便”、“非常抱歉请您再稍等一下”等等。
在确定出用户的第一输入信息所对应的场景信息后，可将话术信息集合中的话术信息与所述场景信息进行匹配，计算各个话术信息与所述场景信息的匹配度，直至针对话术信息集合中的所有话术信息均计算完毕时结束，或者直至得到匹配度符合阈值条件的话术信息时结束。
步骤205、选取出符合预定条件的话术信息，并基于所述符合预定条件的话术信息生成所述第一话术信息。
所述预定条件可以是但不限于以下条件中的任意一种：
1)在话术信息集合的各话术信息中与所述第一输入信息的场景信息的匹配度最高；
2)与所述第一输入信息的场景信息的匹配度不低于预定阈值。
从而，可基于所述预定条件，从话术信息集合中选取出与所述第一输入信息的场景信息匹配度最高的话术信息，或者，从话术信息集合中选取出与所述第一输入信息的场景信息匹配度不低于预定阈值的话术信息。
在此基础上，可基于所选取出的匹配度最高的话术信息或者匹配度不低于预定阈值的话术信息，来生成匹配于所述第一输入信息的场景信息的第一话术信息。
其中，若从话术信息集合中所选取出的话术为一语句，例如“谢谢您”、“不客气”等，则可直接将所选取的话术信息作为当前待使用的第一话术信息；否则，若从话术信息集合中所选取的话术为一语句模板，例如“非常抱歉xxx”，则可结合当前的场景信息对所述模板进行填充，以生成当前待采用的第一话术信息，例如，假设通过两轮交互均未能提供出用户满意的关于对某品牌/某型号手机进行刷机的答案，则结合当前的场景信息，可生成以下的话术语句：“非常抱歉请您再稍等一下，我们尽快为您反馈一对某品牌/某型号手机进行刷机的更好的方案”。
步骤206、输出第一反馈信息，所述第一反馈信息包括所述第一话术信息以及所述第一答案信息。
在为用户的第一输入信息生成相匹配的第一答案信息及第一话术信息的基础上，可将所述第一话术信息以及所述第一答案信息结合起来，共同作为用于对用户的第一输入信息进行响应的反馈信息，并输出所述反馈信息；从而，系统针对用户的第一输入信息所输出的第一反馈信息包括了两部分内容：话术部分以及答案部分。
也即，在能够基于用户意图给出相应解答答案的情况下，还能够针对用户在输入信息时所对应的场景信息，给出一些与场景信息相匹配、相贴合的用于衔接用户输入信息与答案信息的话术，如在用户对之前一轮给出的答案不太满意的情况下，可在给出另一轮答案之前首先给出“非常抱歉，接下来我们将竭尽全力为您确定一套更好的答案，麻烦您再稍等一下”的话术，以使得缓和用户当前的不满情绪。
智能会话系统输出的所述反馈信息，可以是基于语音交互场景所输出的语音信息或者基于文字交互场景所输出的文字信息，对此，本实施例同样不作限定。
基于实施例方案，智能会话系统针对用户输入信息所输出的反馈信息不仅包括答案部分还包括用于衔接用户输入信息及所述答案部分的话术部分，也即系统除了关注于答案的生成，还能够照顾到当前的场景信息，可使得会话过程更为融洽，具艺术性、技巧性，从而提升了智能会话系统的智能化程度，可有效改善智能会话系统与用户间的会话效果。
实施例三
以下提供用于计算话术信息与场景信息匹配度的一可能的实现方式，具体地，参考图3，可以但不限于通过以下的处理过程来实现话术信息与场景信息匹配度的计算：
步骤301、对所述至少一种交互状态信息进行维度划分，得到所述场景信息在至少一个维度的维度信息。
本实施例针对场景信息中所包括的上述至少一种交互状态信息，继续对其进行维度划分，得到所述场景信息在至少一个维度的维度信息；以所述场景信息具体包括上述6种交互状态为例，本实施例示例性地将其划分为4个维度：内容、情感、行为、对话阶段。
场景信息所包括的各交互状态信息与所划分的维度间的对应关系如以下的表1所示：
表1
步骤302、计算所述话术信息集合中的话术信息与所述场景信息的每个维度信息的匹配度。
为了计算话术信息与场景信息在每个维度上的匹配度，针对所划分的各个维度，可预先为每个维度划分预定个数的匹配等级，示例性，如具体可以划分为三个匹配等级：话术信息与该维度完全匹配、话术信息与该维度部分匹配、话术信息与该维度完全不匹配。
其中，话术信息与每个维度的不同匹配等级所表示的含义具体可参阅以下的表2：
表2
并可同时针对每个匹配等级给出相应的打分分值，示例性地，各个维度不同匹配等级的打分情况具体可参考以下的表3所示：
表3
| 匹配等级 | 打分分值 |
| 完全匹配 | 3 |
| 部分匹配 | 1 |
| 完全不匹配 | 0 |
具体实施中，对于话术信息与场景信息在每个维度上的匹配情况，可预先针对场景信息的上述四个维度中的每个维度训练一个三分类器，对于每一维度所对应的三分类器，其输入为当前场景信息在该维度的维度信息以及当前待计算的话术信息，例如，假设该维度为行为维度，则其对应的三分类器的输入可以为当前场景信息的行为取值(如愤怒、夸赞、感谢等)与当前待处理的话术信息(如“不客气”、“非常抱歉xxx”等)，其输出则可以是所述当前场景信息的行为取值与所述话术信息的匹配等级类别，如A类别(完全匹配)、B类别(部分匹配)或C类别(完全不匹配)等。
从而，对于每个维度的匹配情况的获取，具体可将当前场景信息在该维度对应的取值与当前待处理的话术信息共同输入该维度对应的三分类器，进而可得到该三分类器输出的能够用于表示话术信息与该维度的匹配等级的分类结果信息。
实际应用中，对于上述针对各个维度分别训练的三分类器，可为其开发一上层的总接口层，智能会话系统向该接口层输入所确定出的当前场景信息及待处理的话术信息，则该接口层即可自动对所输入的当前场景信息进行四个维度的维度信息提取，并将所提取的每个维度信息与所输入的话术信息搭配传输至相对应维度的三分类器中进行匹配等级分类，各个三分类器在对所输入的信息进行处理，得到维度信息与话术信息的匹配等级分类结果后，继而将其分类结果信息反馈至所述接口层，所述接口层在汇总各个维度三分类器的分类结果后，可将各个维度三分类器的分类结果整体输出。
在获得话术信息与场景信息在每个维度的匹配等级的基础上，可基于上述的不同等级的打分列表，对话术信息与场景信息在每个维度的匹配情况进行打分，例如，若话术信息与所述场景信息在情感维度上的匹配等级为“部分匹配”，则其在该维度对应的得分分值为1，若话术信息与所述场景信息在对话阶段维度上的匹配等级为“完全匹配”，则其在该维度对应的得分分值为3。
在此基础上，可基于话术信息与场景信息在相应维度上的匹配情况得分分值，来表征话术信息与场景信息在该维度的匹配度，其中，话术信息与场景信息在某维度上的匹配情况得分分值越高，表征话术信息与场景信息在该维度的匹配度越高，反之，话术信息与场景信息在某维度上的匹配情况得分分值越低，表征话术信息与场景信息在该维度的匹配度越低。从而，可得到基于在各维度的匹配情况得分分值所表征的话术信息与场景在各维度的匹配度结果信息，该基于得分分值所表征的匹配度结果信息具体可参阅以下的表4：
表4
步骤303、基于话术信息与所述场景信息的各个维度信息的匹配度，确定话术信息与所述场景信息的匹配度。
为了区分每个维度的匹配度信息对话术信息与场景信息匹配度打分的影响，本实施例预先为每个维度分配了权重指数，具体可参阅以下表5提供的权重指数的示例：
表5
| 维度 | 内容 | 情感 | 行为 | 对话阶段 |
| 权重 | 1 | 3 | 2 | 3 |
对于各维度权重指数的分配，可预先采用一算法模型基于大数据学习来得到一套较优的权重指数，具体地，例如，可以预先采用一训练样本集对逻辑斯谛回归算法模型进行训练，其中，该模型的输入可以为话术信息与场景信息在各个维度的匹配度得分(作为样本的特征)以及预先人工标注的话术信息与场景信息的匹配类别(如匹配或不匹配，该匹配类别作为样本的标签)，模型中预先设置了各维度权重的初始化数值，该初始化数值可由技术人员基于经验进行设定，模型基于所设定的各维度权重来计算话术信息与场景信息的匹配度数值，进而输出分类结果信息，例如假设匹配度取值达到某一阈值则认为分类结果为匹配，匹配度数值未达到该阈值则认为分类结果为不匹配等。
在此基础上，可通过将模型的分类结果与人工标注的分类结果进行比对来不断对模型中的各维度权重指数进行优化，使得通过该模型训练过程学习到一套较优的权重指数。
在此基础上，可基于话术信息与所述场景信息的各个维度信息的匹配度以及各个维度的权重，计算出话术信息与所述场景信息的匹配度，计算公式如下：
其中，所述n表示维度个数(本示例中n＝4)，wi表示第i个维度的权重，pi表示第i个维度匹配的得分。
可选地，还可以进一步对通过上述处理所计算出的话术信息与场景信息的匹配度数值进行归一化处理，将其取值映射在0～1的范围内，具体可以但不限于采用以下的归一化计算式：
y＝MatchScore/Max(MatchScore)
其中，Max(MatchScore)为所计算出的各MatchScore中的最大值。
匹配度数值或归一化处理后所得的匹配度数值越大，表征话术信息与场景信息的匹配程度越高，越贴近于场景信息。
本实施例通过利用基于大数据所训练出的对应于各个维度的多分类器对话术信息与场景信息在每个维度的匹配等级进行分类，且采用预定的算法模型基于大数据学习来得到一套较优的权重指数，可实现准确地对话术信息与场景信息的匹配度进行计算，进而可使得最终确定出的话术信息与当前的场景信息更为匹配、贴合，相应地，可进一步改善智能会话系统与用户间的会话效果。
实施例四
对应于上述的信息处理方法，本申请还提供一种信息处理装置，该信息处理装置可应用于智能会话系统中；所述智能会话系统可以部署在移动终端(如智能手机、平板等)或计算机(台式机、一体机、笔记本等)等用户终端中，或者还可以部署在网络端/云端的服务器平台上；所述智能会话系统能够对接收到的输入信息进行响应并提供反馈信息，所述反馈信息包含话术部分和答案部分，所述话术部分用以衔接所述输入信息和所述答案部分。
如图4所示，本实施例中，所述信息处理装置可以包括：
存储器401，用于至少存储一组指令集；
处理器402，用于调用并执行所述存储器中的所述指令集，通过执行所述指令集进行以下操作：
接收用户的第一输入信息；
依据所述第一输入信息生成第一答案信息；
依据所述第一输入信息对应的场景信息，生成第一话术信息；
输出第一反馈信息，所述第一反馈信息包括所述第一话术信息以及所述第一答案信息。
所述第一输入信息为用户与智能会话系统进行会话交互时，向智能会话系统提供的用户语句，其至少能够用于反映用户的意图；所述第一输入信息一般情况下为问句形式，例如“某品牌/某型号手机无法开机了怎么办？”，“如何连接Wi-Fi(Wireless-Fidelity，无线保真)？”“如何对某品牌/某型号手机进行刷机？”等等，除此之外，所述第一输入信息还可能是一些非问句形式的闲聊语句或者着重表达情感的语句等，如“今天天气还不错”、“谢谢您的解答”、“谢谢您的帮助”等等。
所述第一输入信息可以是用户基于语音录入方式所提供的语音语句，或者还可以是用户基于文字录入方式所提供的文字语句，本实施例对所述第一输入信息的信息形式不作限定。
所述第一答案信息与所述第一输入信息中的用户意图相匹配，用于对所述第一输入信息所表征的用户意图进行解答，从而，针对用户提供的第一输入信息，智能会话系统可首先解析该第一输入信息所表征的用户意图，进而生成与用户意图相匹配的第一答案信息。
以上述的问句“如何连接Wi-Fi？”为例，根据该问句可以解析出用户意图为“获得连接Wi-Fi的方法或步骤”，从而智能会话系统可基于用户的该意图对预先制定的答案信息库进行搜索，从中确定出与其相匹配的能够反映连接Wi-Fi的方法或步骤的信息作为答案信息。
本申请中，所述第一输入信息对应的场景信息为：能够反映用户输入所述第一输入信息时所对应的与智能会话系统间的交互状态的信息，可以包括但不限于用户行为、用户意图、用户情感、所涉及的关键实体信息、所讨论的主题信息及对话状态。
智能会话系统可通过分析用户输入所述第一输入信息时所对应的用户行为、用户意图、用户情感、所涉及的关键实体信息、所讨论的主题信息及对话状态等各种交互状态信息中的一种或多种，来确定所述第一输入信息对应的场景信息，进而生成与所述场景信息相匹配的第一话术信息。
在进行话术生成时，具体可综合考虑所述场景信息所包括的各方面的交互状态信息，来生成与所述各方面交互状态信息匹配度均较高的话术信息，以使得所生成的话术信息能够较好地贴合于当前的场景信息，进而能够基于所生成的话术信息较好地对用户输入信息及系统的答案信息进行衔接。
在为用户的第一输入信息生成相匹配的第一答案信息及第一话术信息的基础上，可将所述第一话术信息以及所述第一答案信息结合起来，共同作为用于对用户的第一输入信息进行响应的反馈信息，并输出所述反馈信息；从而，系统针对用户的第一输入信息所输出的第一反馈信息包括了两部分内容：话术部分以及答案部分。
也即，在能够基于用户意图给出相应解答答案的情况下，系统还能够针对用户在输入信息时所对应的场景信息，给出一些与场景信息相匹配、相贴合的用于衔接用户输入信息与答案信息的话术，例如，在用户对之前一轮给出的答案不太满意的情况下，可在给出另一轮答案之前首先给出“非常抱歉，接下来我们将竭尽全力为您确定一套更好的答案，麻烦您再稍等一下”的话术，以使得缓和用户当前的不满情绪。
智能会话系统输出的所述反馈信息，可以是基于语音交互场景所输出的语音信息或者基于文字交互场景所输出的文字信息，对此，本实施例同样不作限定。
由以上方案可知，本实施例提供的信息处理装置，在接收到用户的输入信息后，除了生成与其相匹配的第一答案信息，还基于用户输入信息对应的场景信息生成用以衔用户输入信息和答案信息的话术信息，并将生成的话术信息以及答案信息共同作为反馈信息进行输出，以此实现与用户间的会话交互。由此可见，基于本申请方案，智能会话系统针对用户输入信息所输出的反馈信息不仅包括答案部分还包括用于衔接用户输入信息及所述答案部分的话术部分，也即系统除了关注于答案的生成，还能够照顾到当前的场景信息，可使得会话过程更为融洽，更具艺术性、技巧性，从而提升了智能会话系统的智能化程度，可有效改善智能会话系统与用户间的会话效果。
实施例五
本实施例继续对上述信息处理装置中的处理器402的功能进行进一步详述，具体地，所述处理器402可以通过以下的处理过程实现其信息处理功能：
接收用户的第一输入信息；
依据所述第一输入信息生成第一答案信息；
获取所述第一输入信息对应的至少一种交互状态信息，并将所述至少一种交互状态信息作为所述第一输入信息对应的场景信息；
计算预定的话术信息集合中的话术信息与所述场景信息的匹配度；
选取出符合预定条件的话术信息，并基于所述符合预定条件的话术信息生成所述第一话术信息；
输出第一反馈信息，所述第一反馈信息包括所述第一话术信息以及所述第一答案信息。
所述第一输入信息为用户与智能会话系统进行会话交互时，向智能会话系统提供的用户语句，其至少能够用于反映用户的意图；所述第一输入信息一般情况下为问句形式，例如“某品牌/某型号手机无法开机了怎么办？”，“如何连接Wi-Fi？”“如何对某品牌/某型号手机进行刷机？”等等，除此之外，所述第一输入信息还可能是一些非问句形式的闲聊语句或者着重表达情感的语句等，例如“今天天气还不错”、“谢谢您的解答”、“谢谢您的帮助”等等。
所述第一输入信息可以是用户基于语音录入方式所提供的语音语句，或者还可以是用户基于文字录入方式所提供的文字语句，本实施例对所述第一输入信息的信息形式不作限定。
所述第一答案信息与所述第一输入信息中的用户意图相匹配，用于对所述第一输入信息所表征的用户意图进行解答，从而，针对用户提供的第一输入信息，智能会话系统可首先解析该第一输入信息所表征的用户意图，进而生成与用户意图相匹配的第一答案信息。
以上述的问句“如何连接Wi-Fi？”为例，根据该问句可以解析出用户意图为“获得连接Wi-Fi的方法或步骤”，从而智能会话系统可基于用户的该意图对预先制定的答案信息库进行搜索，从中确定出与其相匹配的能够反映连接Wi-Fi的方法或步骤的信息作为答案信息。
其中，所述交互状态信息可以包括但不限于：
1)用户行为可以包括但不限于用户的拒绝、认可、感谢、疑问、称赞、辱骂等行为。
2)用户意图
指用户语句的目的所在，一般用于表征用户需解决的问题。
3)用户情感
与用户行为紧密相连，可基于用户的拒绝、认可、感谢、疑问、称赞、辱骂等行为，来分析用户情感上的喜怒哀乐，如因对多轮答案不满意而产生愤怒情感、因所存在的疑问被完美解答而产生开心的情感等等。
具体实施中，可进一步将用户的喜怒哀乐等各方面的情感划分为表示正向情绪的第一情感、表示负向情绪的第二情感以及表示中性情绪的第三情感。从而可基于用户的拒绝、认可、感谢、疑问、称赞、辱骂等行为识别出用户情感所属的正向、负向或中性等类型。
4)所涉及的关键实体信息
可以包括但不限于在会话时所涉及到的实体关键字/词。
示例性地，若在会话时讨论了“如何连接Wi-fi/蓝牙？”的问题，则其所涉及的关键实体为“Wi-fi/蓝牙”，若讨论了“如何对某品牌/某型号手机进行刷机？”的问题，则对应的关键实体为“某品牌/某型号手机”。
5)讨论的主题信息
是对用户意图和所涉及的关键实体信息进行上位性总结的上位概念，例如，假设当前讨论的是手机或电池过热的相关问题，则其对应的主题信息为“手机的运行”。
6)对话状态
本申请中，所述对话状态指用户与智能会话系统在会话过程中所处的阶段，包括但不限于开始会话阶段、提问阶段、解答阶段、寒暄阶段、结束会话阶段。
用户与智能会话系统间的一次交互事件往往包括多轮会话(或多轮交互)，而同一次交互事件所包括的多轮会话之间在内容、情感、主题、对话状态、用户行为等方面往往具备较强的关联，因此，在实施本申请时，可将用户所处的交互事件中当前轮之前的各轮会话(交互)信息作为当前轮的上文信息，与当前轮的交互信息一并参与当前轮所对应的场景信息的分析过程。
具体地，在获得用户当前轮输入的所述第一输入信息后，可从智能会话系统的对话日志中提取出用户的本次交互事件中在当前轮之前的各轮交互信息，并可综合用户当前轮信息以及在当前轮之前的各轮交互信息，来分析所述第一输入信息所对应的用户行为、用户意图、用户情感、所涉及的关键实体信息、所讨论的主题信息及对话状态等各种交互状态信息。
示例性地，假设针对用户问题“如何对某品牌/某型号手机进行刷机？”，经过两轮解答后用户对所提供的答案并不满意，那么在当前的第三轮交互中针对用户输入的语句“怎么办啊，还是不行”，通过结合分析其之前轮的交互信息，可知其意图仍为解决某品牌/某型号手机的刷机问题，所涉及的关键实体为某品牌/某型号手机，讨论的主题为手机的刷机，对话状态为解答阶段，针对上述的语句“怎么办啊，还是不行”虽然并不能明确确定出用户行为，但结合用户经过两轮解答仍对答案不满意的这一情况，可以分析出目前很可能已经达到或接近用户的怒点，因此可将所述用户行为预测为愤怒，相对应地将所述用户情感确定为负向情感。
在分析出用户的第一输入信息所对应的上述各种交互状态信息后，可将所分析出的各种交互状态信息作为所述第一输入信息对应的场景信息。
为了支持智能会话系统与用户进行会话时，在所输出的反馈信息中除了能够提供答案信息，还能够提供与场景信息相匹配的话术信息，本申请预先为智能会话系统制定了一话术信息集合，该话术信息集合具体可以为包括一系列话术信息的数据库。
话术信息集合中所包括的每个话术可以是一条语句或一个语句模板，例如，语句“谢谢您”、“不客气”，语句模板“感谢您的xxx”，“非常抱歉xxx”，所述“xxx”则可以结合当前交互场景填入合适的内容，如“感谢您的认同”、“感谢您的回馈”、“感谢您的提醒”、“非常抱歉给您带来了不便”、“非常抱歉请您再稍等一下”等等。
在确定出用户的第一输入信息所对应的场景信息后，可将话术信息集合中的话术信息与所述场景信息进行匹配，计算各个话术信息与所述场景信息的匹配度，直至针对话术信息集合中的所有话术信息均计算完毕时结束，或者直至得到匹配度符合阈值条件的话术信息时结束。
所述预定条件可以是但不限于以下条件中的任意一种：
1)在话术信息集合的各话术信息中与所述第一输入信息的场景信息的匹配度最高；
2)与所述第一输入信息的场景信息的匹配度不低于预定阈值。
从而，可基于所述预定条件，从话术信息集合中选取出与所述第一输入信息的场景信息匹配度最高的话术信息，或者，从话术信息集合中选取出与所述第一输入信息的场景信息匹配度不低于预定阈值的话术信息。
在此基础上，可基于所选取出的匹配度最高的话术信息或者匹配度不低于预定阈值的话术信息，来生成匹配于所述第一输入信息的场景信息的第一话术信息。
其中，若从话术信息集合中所选取出的话术为一语句，例如“谢谢您”、“不客气”等，则可直接将所选取的话术信息作为当前待使用的第一话术信息；否则，若从话术信息集合中所选取的话术为一语句模板，例如“非常抱歉xxx”，则可结合当前的场景信息对所述模板进行填充，以生成当前待采用的第一话术信息，例如，假设通过两轮交互均未能提供出用户满意的关于对某品牌/某型号手机进行刷机的答案，则结合当前的场景信息，可生成以下的话术语句：“非常抱歉请您再稍等一下，我们尽快为您反馈一对某品牌/某型号手机进行刷机的更好的方案”。
在为用户的第一输入信息生成相匹配的第一答案信息及第一话术信息的基础上，可将所述第一话术信息以及所述第一答案信息结合起来，共同作为用于对用户的第一输入信息进行响应的反馈信息，并输出所述反馈信息；从而，系统针对用户的第一输入信息所输出的第一反馈信息包括了两部分内容：话术部分以及答案部分。
也即，在能够基于用户意图给出相应解答答案的情况下，还能够针对用户在输入信息时所对应的场景信息，给出一些与场景信息相匹配、相贴合的用于衔接用户输入信息与答案信息的话术，如在用户对之前一轮给出的答案不太满意的情况下，可在给出另一轮答案之前首先给出“非常抱歉，接下来我们将竭尽全力为您确定一套更好的答案，麻烦您再稍等一下”的话术，以使得缓和用户当前的不满情绪。
智能会话系统输出的所述反馈信息，可以是基于语音交互场景所输出的语音信息或者基于文字交互场景所输出的文字信息，对此，本实施例同样不作限定。
基于实施例方案，智能会话系统针对用户输入信息所输出的反馈信息不仅包括答案部分还包括用于衔接用户输入信息及所述答案部分的话术部分，也即系统除了关注于答案的生成，还能够照顾到当前的场景信息，可使得会话过程更为融洽，具艺术性、技巧性，从而提升了智能会话系统的智能化程度，可有效改善智能会话系统与用户间的会话效果。
实施例六
以下提供所述处理器402计算话术信息与场景信息匹配度的一可能的实现方式，具体地，所述处理器402可以但不限于通过以下的处理过程来实现话术信息与场景信息匹配度的计算：
对所述至少一种交互状态信息进行维度划分，得到所述场景信息在至少一个维度的维度信息；计算所述话术信息集合中的话术信息与所述场景信息的每个维度信息的匹配度；基于话术信息与所述场景信息的各个维度信息的匹配度，确定话术信息与所述场景信息的匹配度。
本实施例针对场景信息中所包括的上述至少一种交互状态信息，继续对其进行维度划分，得到所述场景信息在至少一个维度的维度信息；以所述场景信息具体包括上述6种交互状态为例，本实施例示例性地将其划分为4个维度：内容、情感、行为、对话阶段。
场景信息所包括的各交互状态信息与所划分的维度间的对应关系如以下的表1所示：
表1
为了计算话术信息与场景信息在每个维度上的匹配度，针对所划分的各个维度，可预先为每个维度划分预定个数的匹配等级，示例性，如具体可以划分为三个匹配等级：话术信息与该维度完全匹配、话术信息与该维度部分匹配、话术信息与该维度完全不匹配。
其中，话术信息与每个维度的不同匹配等级所表示的含义具体可参阅以下的表2：
表2
并可同时针对每个匹配等级给出相应的打分分值，示例性地，各个维度不同匹配等级的打分情况具体可参考以下的表3所示：
表3
| 匹配等级 | 打分分值 |
| 完全匹配 | 3 |
| 部分匹配 | 1 |
| 完全不匹配 | 0 |
具体实施中，对于话术信息与场景信息在每个维度上的匹配情况，可预先针对场景信息的上述四个维度中的每个维度训练一个三分类器，对于每一维度所对应的三分类器，其输入为当前场景信息在该维度的维度信息以及当前待计算的话术信息，例如，假设该维度为行为维度，则其对应的三分类器的输入可以为当前场景信息的行为取值(如愤怒、夸赞、感谢等)与当前待处理的话术信息(如“不客气”、“非常抱歉xxx”等)，其输出则可以是所述当前场景信息的行为取值与所述话术信息的匹配等级类别，如A类别(完全匹配)、B类别(部分匹配)或C类别(完全不匹配)等。
从而，对于每个维度的匹配情况的获取，具体可将当前场景信息在该维度对应的取值与当前待处理的话术信息共同输入该维度对应的三分类器，进而可得到该三分类器输出的能够用于表示话术信息与该维度的匹配等级的分类结果信息。
实际应用中，对于上述针对各个维度分别训练的三分类器，可为其开发一上层的总接口层，智能会话系统向该接口层输入所确定出的当前场景信息及待处理的话术信息，则该接口层即可自动对所输入的当前场景信息进行四个维度的维度信息提取，并将所提取的每个维度信息与所输入的话术信息搭配传输至相对应维度的三分类器中进行匹配等级分类，各个三分类器在对所输入的信息进行处理，得到维度信息与话术信息的匹配等级分类结果后，继而将其分类结果信息反馈至所述接口层，所述接口层在汇总各个维度三分类器的分类结果后，可将各个维度三分类器的分类结果整体输出。
在获得话术信息与场景信息在每个维度的匹配等级的基础上，可基于上述的不同等级的打分列表，对话术信息与场景信息在每个维度的匹配情况进行打分，例如，若话术信息与所述场景信息在情感维度上的匹配等级为“部分匹配”，则其在该维度对应的得分分值为1，若话术信息与所述场景信息在对话阶段维度上的匹配等级为“完全匹配”，则其在该维度对应的得分分值为3。
在此基础上，可基于话术信息与场景信息在相应维度上的匹配情况得分分值，来表征话术信息与场景信息在该维度的匹配度，其中，话术信息与场景信息在某维度上的匹配情况得分分值越高，表征话术信息与场景信息在该维度的匹配度越高，反之，话术信息与场景信息在某维度上的匹配情况得分分值越低，表征话术信息与场景信息在该维度的匹配度越低。从而，可得到基于在各维度的匹配情况得分分值所表征的话术信息与场景在各维度的匹配度结果信息，该基于得分分值所表征的匹配度结果信息具体可参阅以下的表4：
表4
为了区分每个维度的匹配度信息对话术信息与场景信息匹配度打分的影响，本实施例预先为每个维度分配了权重指数，具体可参阅以下表5提供的权重指数的示例：
表5
| 维度 | 内容 | 情感 | 行为 | 对话阶段 |
| 权重 | 1 | 3 | 2 | 3 |
对于各维度权重指数的分配，可预先采用一算法模型基于大数据学习来得到一套较优的权重指数，具体地，例如，可以预先采用一训练样本集对逻辑斯谛回归算法模型进行训练，其中，该模型的输入可以为话术信息与场景信息在各个维度的匹配度得分(作为样本的特征)以及预先人工标注的话术信息与场景信息的匹配类别(如匹配或不匹配，该匹配类别作为样本的标签)，模型中预先设置了各维度权重的初始化数值，该初始化数值可由技术人员基于经验进行设定，模型基于所设定的各维度权重来计算话术信息与场景信息的匹配度数值，进而输出分类结果信息，例如假设匹配度取值达到某一阈值则认为分类结果为匹配，匹配度数值未达到该阈值则认为分类结果为不匹配等。
在此基础上，可通过将模型的分类结果与人工标注的分类结果进行比对来不断对模型中的各维度权重指数进行优化，使得通过该模型训练过程学习到一套较优的权重指数。
在此基础上，可基于话术信息与所述场景信息的各个维度信息的匹配度以及各个维度的权重，计算出话术信息与所述场景信息的匹配度，计算公式如下：
其中，所述n表示维度个数(本示例中n＝4)，wi表示第i个维度的权重，pi表示第i个维度匹配的得分。
可选地，还可以进一步对通过上述处理所计算出的话术信息与场景信息的匹配度数值进行归一化处理，将其取值映射在0～1的范围内，具体可以但不限于采用以下的归一化计算式：
y＝MatchScore/Max(MatchScore)
其中，Max(MatchScore)为所计算出的各MatchScore中的最大值。
匹配度数值或归一化处理后所得的匹配度数值越大，表征话术信息与场景信息的匹配程度越高，越贴近于场景信息。
本实施例通过利用基于大数据所训练出的对应于各个维度的多分类器对话术信息与场景信息在每个维度的匹配等级进行分类，且采用预定的算法模型基于大数据学习来得到一套较优的权重指数，可实现准确地对话术信息与场景信息的匹配度进行计算，进而可使得最终确定出的话术信息与当前的场景信息更为匹配、贴合，相应地，可进一步改善智能会话系统与用户间的会话效果。
实施例七
对应于上述的信息处理方法，本申请还提供另一种信息处理装置，该信息处理装置可应用于智能会话系统中；所述智能会话系统可以部署在移动终端(如智能手机、平板等)或计算机(台式机、一体机、笔记本等)等用户终端中，或者还可以部署在网络端/云端的服务器平台上；所述智能会话系统能够对接收到的输入信息进行响应并提供反馈信息，所述反馈信息包含话术部分和答案部分，所述话术部分用以衔接所述输入信息和所述答案部分。
如图5所示，本实施例中，所述信息处理装置可以包括：接收单元501、第一生成单元502、第二生成单元503以及输出单元504，其中：
接收单元501，用于接收用户的第一输入信息。
所述第一输入信息为用户与智能会话系统进行会话交互时，向智能会话系统提供的用户语句，其至少能够用于反映用户的意图；所述第一输入信息一般情况下为问句形式，例如“某品牌/某型号手机无法开机了怎么办？”，“如何连接Wi-Fi(Wireless-Fidelity，无线保真)？”“如何对某品牌/某型号手机进行刷机？”等等，除此之外，所述第一输入信息还可能是一些非问句形式的闲聊语句或者着重表达情感的语句等，如“今天天气还不错”、“谢谢您的解答”、“谢谢您的帮助”等等。
所述第一输入信息可以是用户基于语音录入方式所提供的语音语句，或者还可以是用户基于文字录入方式所提供的文字语句，本实施例对所述第一输入信息的信息形式不作限定。
第一生成单元502，用于依据所述第一输入信息生成第一答案信息。
所述第一答案信息与所述第一输入信息中的用户意图相匹配，用于对所述第一输入信息所表征的用户意图进行解答，从而，针对用户提供的第一输入信息，智能会话系统可首先解析该第一输入信息所表征的用户意图，进而生成与用户意图相匹配的第一答案信息。
以上述的问句“如何连接Wi-Fi？”为例，根据该问句可以解析出用户意图为“获得连接Wi-Fi的方法或步骤”，从而智能会话系统可基于用户的该意图对预先制定的答案信息库进行搜索，从中确定出与其相匹配的能够反映连接Wi-Fi的方法或步骤的信息作为答案信息。
第二生成单元503，用于依据所述第一输入信息对应的场景信息，生成第一话术信息。
本申请中，所述第一输入信息对应的场景信息为：能够反映用户输入所述第一输入信息时所对应的与智能会话系统间的交互状态的信息，可以包括但不限于用户行为、用户意图、用户情感、所涉及的关键实体信息、所讨论的主题信息及对话状态。
智能会话系统可通过分析用户输入所述第一输入信息时所对应的用户行为、用户意图、用户情感、所涉及的关键实体信息、所讨论的主题信息及对话状态等各种交互状态信息中的一种或多种，来确定所述第一输入信息对应的场景信息，进而生成与所述场景信息相匹配的第一话术信息。
在进行话术生成时，具体可综合考虑所述场景信息所包括的各方面的交互状态信息，来生成与所述各方面交互状态信息匹配度均较高的话术信息，以使得所生成的话术信息能够较好地贴合于当前的场景信息，进而能够基于所生成的话术信息较好地对用户输入信息及系统的答案信息进行衔接。
输出单元504，用于输出第一反馈信息，所述第一反馈信息包括所述第一话术信息以及所述第一答案信息。
在为用户的第一输入信息生成相匹配的第一答案信息及第一话术信息的基础上，可将所述第一话术信息以及所述第一答案信息结合起来，共同作为用于对用户的第一输入信息进行响应的反馈信息，并输出所述反馈信息；从而，系统针对用户的第一输入信息所输出的第一反馈信息包括了两部分内容：话术部分以及答案部分。
也即，在能够基于用户意图给出相应解答答案的情况下，系统还能够针对用户在输入信息时所对应的场景信息，给出一些与场景信息相匹配、相贴合的用于衔接用户输入信息与答案信息的话术，例如，在用户对之前一轮给出的答案不太满意的情况下，可在给出另一轮答案之前首先给出“非常抱歉，接下来我们将竭尽全力为您确定一套更好的答案，麻烦您再稍等一下”的话术，以使得缓和用户当前的不满情绪。
智能会话系统输出的所述反馈信息，可以是基于语音交互场景所输出的语音信息或者基于文字交互场景所输出的文字信息，对此，本实施例同样不作限定。
由以上方案可知，本实施例提供的信息处理装置，在接收到用户的输入信息后，除了生成与其相匹配的第一答案信息，还基于用户输入信息对应的场景信息生成用以衔用户输入信息和答案信息的话术信息，并将生成的话术信息以及答案信息共同作为反馈信息进行输出，以此实现与用户间的会话交互。由此可见，基于本申请方案，智能会话系统针对用户输入信息所输出的反馈信息不仅包括答案部分还包括用于衔接用户输入信息及所述答案部分的话术部分，也即系统除了关注于答案的生成，还能够照顾到当前的场景信息，可使得会话过程更为融洽，更具艺术性、技巧性，从而提升了智能会话系统的智能化程度，可有效改善智能会话系统与用户间的会话效果。
需要说明的是，本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。
为了描述的方便，描述以上系统或装置时以功能分为各种模块或单元分别描述。当然，在实施本申请时可以把各单元的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。
通过以上的实施方式的描述可知，本领域的技术人员可以清楚地了解到本申请可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一、第二、第三和第四等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。
Claims (10)
1.一种信息处理方法，应用于智能会话系统中，所述智能会话系统能够对接收到的输入信息进行响应并提供反馈信息，所述反馈信息包含话术部分和答案部分，所述话术部分用以衔接所述输入信息和所述答案部分，该方法包括：
接收用户的第一输入信息；
依据所述第一输入信息生成第一答案信息；
依据所述第一输入信息对应的场景信息，生成第一话术信息；
输出第一反馈信息，所述第一反馈信息包括所述第一话术信息以及所述第一答案信息。
2.根据权利要求1所述的方法，所述依据所述第一输入信息对应的场景信息，生成第一话术信息，包括：
分析所述第一输入信息对应的场景信息；
生成与所述场景信息相匹配的第一话术信息。
3.根据权利要求2所述的方法，所述分析所述第一输入信息对应的场景信息，包括：
获取所述第一输入信息对应的至少一种交互状态信息，并将所述至少一种交互状态信息作为所述第一输入信息对应的场景信息；
其中，所述交互状态信息包括：智能会话系统与用户间的对话状态、讨论的主题信息、所涉及的关键实体名称、用户行为、用户意图及用户情感。
4.根据权利要求3所述的方法，所述生成与所述场景信息相匹配的第一话术信息，包括：
计算预定的话术信息集合中的话术信息与所述场景信息的匹配度；
选取出符合预定条件的话术信息，并基于所述符合预定条件的话术信息生成所述第一话术信息。
5.根据权利要求4所述的方法，所述计算预定的话术信息集合中的话术信息与所述场景信息的匹配度，包括：
对所述至少一种交互状态信息进行维度划分，得到所述场景信息在至少一个维度的维度信息；
计算所述话术信息集合中的话术信息与所述场景信息的每个维度信息的匹配度；
基于话术信息与所述场景信息的各个维度信息的匹配度，确定话术信息与所述场景信息的匹配度。
6.一种信息处理装置，应用于智能会话系统中，所述智能会话系统能够对接收到的输入信息进行响应并提供反馈信息，所述反馈信息包含话术部分和答案部分，所述话术部分用以衔接所述输入信息和所述答案部分，该装置包括：
存储器，用于至少存储一组指令集；
处理器，用于调用并执行所述存储器中的所述指令集，通过执行所述指令集进行以下操作：
接收用户的第一输入信息；
依据所述第一输入信息生成第一答案信息；
依据所述第一输入信息对应的场景信息，生成第一话术信息；
输出第一反馈信息，所述第一反馈信息包括所述第一话术信息以及所述第一答案信息。
7.根据权利要求6所述的装置，所述处理器依据所述第一输入信息对应的场景信息，生成第一话术信息，具体包括：
分析所述第一输入信息对应的场景信息；
生成与所述场景信息相匹配的第一话术信息。
8.根据权利要求7所述的装置，所述处理器分析所述第一输入信息对应的场景信息，具体包括：
获取所述第一输入信息对应的至少一种交互状态信息，并将所述至少一种交互状态信息作为所述第一输入信息对应的场景信息；
其中，所述交互状态信息包括：智能会话系统与用户间的对话状态、讨论的主题信息、所涉及的关键实体名称、用户行为、用户意图及用户情感。
9.根据权利要求8所述的装置，所述处理器生成与所述场景信息相匹配的第一话术信息，具体包括：
计算预定的话术信息集合中的话术信息与所述场景信息的匹配度；
选取出符合预定条件的话术信息，并基于所述符合预定条件的话术信息生成所述第一话术信息。
10.一种信息处理装置，应用于智能会话系统中，所述智能会话系统能够对接收到的输入信息进行响应并提供反馈信息，所述反馈信息包含话术部分和答案部分，所述话术部分用以衔接所述输入信息和所述反馈信息，该装置包括：
接收单元，用于接收用户的第一输入信息；
第一生成单元，用于依据所述第一输入信息生成第一答案信息；
第二生成单元，用于依据所述第一输入信息对应的场景信息，生成第一话术信息；
输出单元，用于输出第一反馈信息，所述第一反馈信息包括所述第一话术信息以及所述第一答案信息。
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