CN110209778A - 一种对话生成的方法以及相关装置 - Google Patents

Abstract

本发明实施例公开了一种对话生成的方法，包括：获取第一对话交互数据；若所述第一对话交互数据满足话术拼接条件，则根据历史交互信息确定所述第一对话交互数据所对应的话术拼接结果，其中，所述历史交互信息用于表示用户与话题之间交互的历史数据，所述话术拼接结果包含连接信息以及话术拼接内容；根据所述第一对话交互数据以及所述话术拼接结果，生成并展示第二对话交互数据。本发明实施例还提供一种对话生成装置。本发明实施例在需要进行话术扩展的情况下，能够生成包含话术拼接结果的回复内容，且话术拼接结果具有扩展性，从而使得人机对话更趋近于人与人之间的对话模式，由此提升人机交流的连贯性，并且有利于提升人机对话的灵活性。

Description

一种对话生成的方法以及相关装置

技术领域

本发明涉及互联网技术领域，尤其涉及一种对话生成的方法以及相关装置。

背景技术

随着科学技术以及经济水平的快速发展，当今社会正在逐步往服务型社会转变，以更好地为用户提供服务。时下流行的智能对话系统正是基于上述理念产生的。其中，智能对话系统在接收到用户发起的提问后，可以自动对该提问进行回答，在一来一回的提问与回答过程中，便形成了人与机器之间的对话。

目前，在人机对话中，智能对话系统通常采用模板匹配的方式生成对回复内容。比如，用户发起提问“今天天气如何”，智能对话系统通过语义分析，提取“今天”和“天气”两个实体信息，然后根据这两个实体信息进相应的回复。

然而，在人机对话的过程中，如果只针对用户输入的问题进行回复，很容易使得聊天陷入一问一答的局面，一旦用户不再发起提问，智能对话系统将不再与用户进行交流，由此导致交流的连贯性较低，不利于提升人机对话的灵活性。

发明内容

本发明实施例提供了一种对话生成的方法以及相关装置，可以使得人机对话更趋近于人与人之间的对话模式，由此提升人机交流的连贯性，并且有利于提升人机对话的灵活性。

有鉴于此，本发明第一方面提供了一种对话生成的方法，包括：

获取第一对话交互数据；

若所述第一对话交互数据满足话术拼接条件，则根据历史交互信息确定所述第一对话交互数据所对应的话术拼接结果，其中，所述历史交互信息用于表示用户与话题之间交互的历史数据，所述话术拼接结果包含连接信息以及话术拼接内容；

根据所述第一对话交互数据以及所述话术拼接结果，生成并展示第二对话交互数据。

本发明第二方面提供了一种对话生成装置，包括：

获取模块，用于获取第一对话交互数据；

确定模块，用于若所述获取模块获取的所述第一对话交互数据满足话术拼接条件，则根据历史交互信息确定所述第一对话交互数据所对应的话术拼接结果，其中，所述历史交互信息用于表示用户与话题之间交互的历史数据，所述话术拼接结果包含连接信息以及话术拼接内容；

展示模块，用于根据所述第一对话交互数据以及所述确定模块确定的所述话术拼接结果，生成并展示第二对话交互数据。

本发明第三方面提供了一种对话生成装置，包括：存储器、收发器、处理器以及总线系统；

其中，所述存储器用于存储程序；

所述处理器用于执行所述存储器中的程序，包括如下步骤：

获取第一对话交互数据；

若所述第一对话交互数据满足话术拼接条件，则根据历史交互信息确定所述第一对话交互数据所对应的话术拼接结果，其中，所述历史交互信息用于表示用户与话题之间交互的历史数据，所述话术拼接结果包含连接信息以及话术拼接内容；

根据所述第一对话交互数据以及所述话术拼接结果，生成并展示第二对话交互数据；

所述总线系统用于连接所述存储器以及所述处理器，以使所述存储器以及所述处理器进行通信。

本发明的第四方面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中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述各方面所述的方法。

从以上技术方案可以看出，本发明实施例具有以下优点：

本发明实施例中，提供了一种对话生成的方法，首先获取第一对话交互数据，如果第一对话交互数据满足话术拼接条件，则根据历史交互信息确定第一对话交互数据所对应的话术拼接结果，其中，历史交互信息用于表示用户与话题之间交互的历史数据，话术拼接结果包含连接信息以及话术拼接内容，最后根据第一对话交互数据以及话术拼接结果，生成并展示第二对话交互数据。通过上述方式，在需要进行话术扩展的情况下，对话生成装置能够生成包含话术拼接结果的回复内容，且话术拼接结果具有扩展性，从而使得人机对话更趋近于人与人之间的对话模式，由此提升人机交流的连贯性，并且有利于提升人机对话的灵活性。

附图说明

图1为本发明实施例中对话生成装置的一个架构示意图；

图2为本发明实施例中对话生成装置的一个交互框架示意图；

图3为本发明实施例中对话生成的方法一个实施例示意图；

图4为本发明实施例中展示第三对话交互数据的一个界面示意图；

图5为本发明实施例中展示第二对话交互数据的一个界面示意图；

图6为本发明实施例中展示第二对话交互数据的另一个界面示意图；

图7为本发明实施例中对话生成的方法一个流程示意图；

图8为本发明实施例中对话生成装置一个实施例示意图；

图9为本发明实施例中对话生成装置另一个实施例示意图；

图10为本发明实施例中对话生成装置一个结构示意图。

具体实施方式

本发明实施例提供了一种对话生成的方法以及相关装置，可以使得人机对话更趋近于人与人之间的对话模式，由此提升人机交流的连贯性，并且有利于提升人机对话的灵活性。

本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等(如果存在)是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例例如能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。

应理解，本发明可以应用于人机对话场景，人机对话是人工智能领域的一个子方向，通俗的讲就是让人可以通过人类的语言(即自然语言)与计算机进行交互。作为人工智能的终极难题之一，一个完整的人机对话系统涉及到的技术极为广泛，例如计算机科学中的语音技术、自然语言处理、机器学习、规划与推理以及知识工程，甚至语言学和认知科学中的许多理论在人机对话中都有所应用。笼统的讲，人机对话可以分为以下四个子问题：开放域聊天、任务驱动的多轮对话、问答和推荐。

开放域聊天在现有的人机对话装置中，主要起到拉近距离，建立信任关系，情感陪伴，顺滑对话过程(例如在任务类对话无法满足用户需求时)和提高用户粘性的作用。

任务驱动的多轮对话中，用户是带着明确的目的而来，希望得到满足特定限制条件的信息或服务，例如：订餐、订票、寻找音乐、电影或某种商品等等。因为用户的需求可以比较复杂，可能需要分多轮进行陈述，用户也可能在对话过程中不断修改或完善自己的需求。此外，当用户的陈述的需求不够具体或明确的时候，机器也可以通过询问、澄清或确认来帮助用户找到满意的结果。因此，任务驱动的多轮对话不是一个简单的自然语言理解加信息检索的过程，而是一个决策过程，需要机器在对话过程中不断根据当前的状态决策下一步应该采取的最优动作。

问答更侧重于一问一答，即直接根据用户的问题给出精准的答案。问答更接近一个信息检索的过程，虽然也可能涉及简单的上下文处理，但通常是通过指代消解和查询补全来完成的。问答系统和任务驱动的多轮对话最根本的区别在于系统是否需要维护一个用户目标状态的表示和是否需要一个决策过程来完成任务。

推荐则是根据当前的用户查询和历史的用户画像，主动推荐用户可能感兴趣的信息或者服务。

请参阅图1，图1为本发明实施例中对话生成装置的一个架构示意图，如图所示，本发明所提供的对话生成装置可以部署于用户设备(User Equipment，UE)，UE与服务器交互，服务器可以为UE提供候选话术集合和/或资讯信息集合，以及存储历史交互信息。其中，UE包含但不仅限于个人电脑、平板电脑、掌上电话、手机以及笔记本电脑。

具体地，本发明所提供的对话生成装置与用户之间的交互方式如图2所示，图2为本发明实施例中对话生成装置的一个交互框架示意图，用户将对话交互数据输入至对话生成装置，其中，对话生成装置包含对话管理模块和回复生成模块，对话管理模块用于接收用户输入的对话交互数据，并对该对话交互数据进行输入改写处理、分词处理、词性标注处理以及语义理解处理。对话管理模块接收文本处理结果，然后将该文本处理结果发送至回复生成模块，由回复生成模块根据文本处理结果和用户输入的对话交互数据，生成相应的回复内容，再回传至对话管理装置，对话管理装置将回复内容反馈给用户。至此，用户也就看到由对话生成装置生成的回复内容。

下面将从对本发明中对话生成的方法进行介绍，请参阅图3，本发明实施例中对话生成的方法一个实施例包括：

101、获取第一对话交互数据；

本实施例中，对话生成装置接收用户输入的第一对话交互数据，其中，该第一对话交互数据具体为文本数据，此外，也可以是语音数据，而为了便于说明，本方案中的第一对话交互数据均以文本数据为例进行描述，然而，这不应构成对本方案的限定。

102、若第一对话交互数据满足话术拼接条件，则根据历史交互信息确定第一对话交互数据所对应的话术拼接结果，其中，历史交互信息用于表示用户与话题之间交互的历史数据，话术拼接结果包含连接信息以及话术拼接内容；

本实施例中，如果第一对话交互数据满足话术拼接条件，那么对话生成装置就可以根据历史交互信息获取第一对话交互数据所对应的话术拼接结果。通常情况下，话术拼接结果包括了连接信息以及话术拼接内容，例如，连接信息可以为“说到林俊杰，不如看看这条新闻”，而话术拼接内容可以是“林俊杰将在下个月20号在广州开演唱会”。由此可见，连接信息主要用于过渡对话，而话术拼接内容主要用于提供用户可能感兴趣的话题。

历史交互信息用于表示一段之间内用户与话题之间交互的历史数据，用户与话题交互的方式有多种，比如，用户A一周之内查询了28次与体育领域相关的话题，用户B在三天之内查询了35次与互联网领域相关的话题，用户C在一周之内浏览与“王者荣耀”相关的话题约200分钟，用户D在10天之内回复与“心灵鸡汤”相关的话题5次，等等。这些历史数据可以反映出用户群体(或某个用户)对不同话题的关注程度和感兴趣程度。

103、根据第一对话交互数据以及话术拼接结果，生成并展示第二对话交互数据。

本实施例中，对话生成装置根据第一对话交互数据以及话术拼接结果，生成第二对话数据，比如，第一对话交互数据为“最近哈尔滨天气怎么样”，对话生成装置会先根据第一对话交互数据生成常规回复结果，比如“哈尔滨最近是晴天”，然后获取话术拼接结果，比如“对了，哈尔滨的冰雕可美了，想多了解一点吗”，将常规回复结果和话术拼接结果进行拼接，也就生成第二对话交互数据，即“哈尔滨最近是晴天，对了，哈尔滨的冰雕可美了，想多了解一点吗”。

在生成第二对话交互数据之后，将会在应用程序的界面上展示第二对话交互数据，作为第一对话交互数据的答复内容。

本发明实施例中，提供了一种对话生成的方法，首先获取第一对话交互数据，如果第一对话交互数据满足话术拼接条件，则根据历史交互信息确定第一对话交互数据所对应的话术拼接结果，其中，历史交互信息用于表示用户与话题之间交互的历史数据，话术拼接结果包含连接信息以及话术拼接内容，最后根据第一对话交互数据以及话术拼接结果，生成并展示第二对话交互数据。通过上述方式，在需要进行话术扩展的情况下，对话生成装置能够生成包含话术拼接结果的回复内容，且话术拼接结果具有扩展性，从而使得人机对话更趋近于人与人之间的对话模式，由此提升人机交流的连贯性，并且有利于提升人机对话的灵活性。

可选地，在上述图3对应的实施例的基础上，本发明实施例提供的对话生成的方法第一个可选实施例中，在获取第一对话交互数据之后，还可以包括：

通过话术拼接模型获取第一对话交互数据所对应的目标话题敏感参数，其中，话术拼接模型用于表示对话交互数据与话题敏感参数之间的函数关系；

若目标话题敏感参数大于敏感参数门限，则确定第一对话交互数据满足话术拼接条件；

若目标话题敏感参数小于敏感参数门限，则根据第一对话交互数据生成并展示第三对话交互数据，其中，第三对话交互数据包含常规回复结果。

本实施例中，在对话生成装置获取第一对话交互数据之后，首先需要根据预先训练的话术拼接模型判断是否需要进行话术扩展，通过话术拼接模型可以获取第一对话交互数据所对应的目标话题敏感参数，如果目标话题敏感参数大于敏感参数门限，则确定第一对话交互数据满足话术拼接条件，反之，则不进行话术扩展，而是直接生成只包含常规回复结果的第三对话交互数据。

目标话题敏感参数越大，说明用户对该话题越感兴趣，于是可以延伸这个话题。

具体地，对话生成装置会根据话题敏感参数以及对话交互数据建立话术拼接模型，其中，对话交互数据主要表现为人机对话的方式，而话题敏感参数主要反映出用户对话题的感兴趣程度，在训练话术拼接模型时，需要同时采用正样本和负样本进行训练，正样本表示用户对这个话题感兴趣，情感上处于积极状态，而负样本则表示用户对这个话题没有兴趣，且情感上处于负面状态。比如，用户以“呵呵”作为回复，通常可以认为是对讨论的话题不感兴趣。用户以“是吗，那然后呢”作为回复，通常可以认为是对讨论的话题具有浓厚的兴趣。

为了便于理解，请参阅图4，图4为本发明实施例中展示第三对话交互数据的一个界面示意图，如图所示，用户A向“小奶娃”机器人发送一段对话，“你好呀小奶娃，今天天气不错哦，我想去红树林骑个车”，若该第一对话交互数据的目标话题敏感参数小于敏感参数门限，那么“小奶娃”可以直接回复第三对话交互数据，即“嗯嗯，今天天气确实很不错，享受愉快的周末吧”，其中，“嗯嗯，今天天气确实很不错”为常规回复结果，“享受愉快的周末吧”为预先配置好的回复模式。

需要说明的是，在实际应用中，若目标话题敏感参数等于敏感参数门限，则可以根据设置情况确定是否满足话术拼接条件。

其次，本发明实施例中，对话生成装置根据第一对话交互数据所对应的目标话题敏感参数，确实是否需要进行话术扩展。通过上述方式，在进行一轮回复时根据预先训练的模型判断是否需要扩展，如果不需要扩展，则只进行常规的回复，如果需要扩展，则在常规回复之后再进行一轮扩展回复，使得对话生成装置的回复更接近于人类的方式，从而提升人机交流的连贯性，并且有利于提升人机对话的灵活性。

可选地，在上述图3对应的实施例的基础上，本发明实施例提供的对话生成的方法第二个可选实施例中，根据历史交互信息确定第一对话交互数据所对应的话术拼接结果，可以包括：

获取第一对话交互数据所对应的实体信息；

根据历史交互信息获取实体信息所对应的N个候选话术，其中，N为大于或等于1的正整数；

从N个候选话术中确定话术拼接结果；

其中，历史交互信息包含用户触发的话题、用户触发的话题领域、用户回复话题的内容以及用户回复话题的时间中的至少一项。

本实施例中，对话生成装置在确定第一对话交互数据所对应的话术拼接结果过程中，首先，利用主要对用户输入的第一对话交互数据进行文本分析，文本分析包括分词和词性标注等。其中，分词可以表示为“今天/天气/真好”，“/”即为分割符号。词性标注可以是“名词-动词-名词”。

在对话生成装置对第一对话交互数据进行文本分析之后，即可得到与第一对话交互数据相关的实体信息。然后，对话生成装置会结合历史交互信息获取实体信息相关的N个候选话术，这里的历史交互信息包含用户触发的话题、用户触发的话题领域、用户回复话题的内容以及用户回复话题的时间中的至少一项。其中，用户触发的话题可以是用户A搜索“电竞”话题，而用户A触发的话题领域为互联网领域，用户A回复的话题内容可以是“王者荣耀中的梦奇如何设置装备”，用户A回复话题的时间可以是一周回复15次。比如用户A输入的第一对话交互数据中的实体信息是“推塔”和“守塔”，那么实体信息和用户A的历史交互信息，即可生成N个与实体信息所关联的N个候选话术。

可以理解的是，在实际应用中，历史交互信息除了可以某个用户的历史交互信息，也可以是用户群体的历史交互信息，因此，历史交互信息既可以是个性化信息，也可以是具有代表性的信息，此处不作限定。

最后，对话生成装置可以从N个候选话术选择一个候选话术作为话术拼接结果。

其次，本发明实施例中，对话生成装置首先获取第一对话交互数据所对应的实体信息，然后根据历史交互信息获取实体信息所对应的N个候选话术，最后从N个候选话术中确定话术拼接结果。通过上述方式，可以根据第一对话交互数据所对应的实体信息确定话术拼接结果，实体信息与候选话术之间具有关联关系，从而能够得到提升机器回复的准确性和关联性。

可选地，在上述图3对应的第二个实施例的基础上，本发明实施例提供的对话生成的方法第三个可选实施例中，根据历史交互信息获取实体信息所对应的N个候选话术，可以包括：

根据历史交互信息确定实体信息的话题领域；

从候选话术集合中获取N个候选话术，其中，候选话术集合包括预先设置的至少一个候选话术模板；

从N个候选话术中确定话术拼接结果，可以包括：

通过话术活跃模型对N个候选话术中的每个候选话术进行评分处理，得到N个话术活跃分值，其中，话术活跃模型为根据历史交互信息训练得到的；

将N个话术活跃分值中话术活跃分值最高的候选话术确定为话术拼接结果。

本实施例中，对话生成装置可以预先接收工人配置的候选话术集合，然后从候选话术集合中N个候选话术，为了便于介绍，请参阅表1，表1为候选话术集合的一个示意。

表1

话题领域	实体信息	候选话术
			音乐	周杰伦	周杰伦的头文字D是在哪里拍的呀
电影	刘德华	刘德华下个月15号会来广州开演唱会哦
			电影	刘德华	刘德华首部治愈电影，你怎么看
游戏	王者荣耀	“李白”又出新皮肤啦，超级炫酷
			游戏	“吃鸡”	“吃鸡”推出最新玩家攻略，要不要看看
游戏	消消乐	我已经达到79关了，你的消消乐在多少关呀
			互联网	人工智能	“小奶娃”机器人能读懂你的心，说出你的故事
互联网	网购	蔻驰的新款包包打五折

针对不同话题领域的不同实体信息预先配置了若干的候选话术，以图5为例，图5为本发明实施例中展示第二对话交互数据的一个界面示意图，用户输入第一对话交互数据(即“我最喜欢刘德华的电影了”)，对第一对话交互数据进行文本分析之后得到实体信息(“刘德华”)，且根据历史交互信息确定实体信息的话题(“电影”)，于是从候选话术集合选择出两个候选话术(分别为“刘德华下个月15号会来广州开演唱会哦”，以及“刘德华首部治愈电影，你怎么看”)。然后将这两个候选话术分别输入至话术活跃模型中，通过该模型输出两个候选话术的话术活跃分值，若得到“刘德华下个月15号会来广州开演唱会哦”的话术活跃分值为60，“刘德华首部治愈电影，你怎么看”的话术活跃分值为90，则将“刘德华首部治愈电影，你怎么看”确定为话术拼接结果，并结合常规回复生成第二对话交互数据。

通常情况下，用户对某个话题的感兴趣程度越高，该话题的活跃分值也就越高。

再次，本发明实施例中，对话生成装置可以根据历史交互信息从候选话术集合中获取候选话术，这里的候选话术集合是工人预先设置的至少一个候选话术模板，最后根据话术活跃模型对N个候选话术中的每个候选话术进行评分处理，将评分最高的候选话术确定为话术拼接结果。通过上述方式，可以由人工配置候选话术集合，从而使得配置得到的候选话术集合具有多样性，并且贴近人与人之间的对话模式。

可选地，在上述图3对应的第二个实施例的基础上，本发明实施例提供的对话生成的方法第四个可选实施例中，根据历史交互信息获取实体信息所对应的N个候选话术，可以包括：

根据历史交互信息确定实体信息的话题领域；

从资讯信息集合中取N个候选话术，其中，资讯信息集合包括来自至少一个应用程序中的资讯内容；

从N个候选话术中确定话术拼接结果，可以包括：

通过话术活跃模型对N个候选话术中的每个候选话术进行评分处理，得到N个话术活跃分值，其中，话术活跃模型为根据历史交互信息训练得到的；

将N个话术活跃分值中话术活跃分值最高的候选话术确定为话术拼接结果。

本实施例中，对话生成装置可以获取不同应用程序中的资讯信息集合，应用程序具体可以是指新闻类应用程序以及社交类应用程序等，资讯信息集合即为应用程序中提到的相关话题，比如新闻梗概、新闻标题以及公众号内容等。对话生成装置从资讯信息集合中N个候选话术，为了便于介绍，请参阅表2，表2为资讯信息集合的一个示意。

表2

针对不同话题领域的不同实体信息生成若干的候选话术，以图6为例，图6为本发明实施例中展示第二对话交互数据的另一个界面示意图，用户输入第一对话交互数据(即“周杰伦的妈妈是谁”)，对第一对话交互数据进行文本分析之后得到实体信息(“周杰伦”)，且根据历史交互信息确定实体信息的话题(“音乐”)，于是从候选话术集合选择出两个候选话术(分别为“11月22日，昆凌被偶遇在东京和老公周杰伦一起逛街，过程中不时转头询问对方意见。更甜蜜的是，杰伦还一直帮老婆拿衣服、换衣服”，以及“近日周杰伦在香港连开十场演唱会，点歌环节有粉丝点周杰伦曾经给蔡依林写的《倒带》”)。然后将这两个候选话术分别输入至话术活跃模型中，通过该模型输出两个候选话术的话术活跃分值，若得到“11月22日，昆凌被偶遇在东京和老公周杰伦一起逛街，过程中不时转头询问对方意见。更甜蜜的是，杰伦还一直帮老婆拿衣服、换衣服”的话术活跃分值为70，“近日周杰伦在香港连开十场演唱会，点歌环节有粉丝点周杰伦曾经给蔡依林写的《倒带》”的话术活跃分值为50，则将“11月22日，昆凌被偶遇在东京和老公周杰伦一起逛街，过程中不时转头询问对方意见。更甜蜜的是，杰伦还一直帮老婆拿衣服、换衣服”确定为话术拼接结果，并结合常规回复生成第二对话交互数据。

通常情况下，用户对某个话题的感兴趣程度越高，该话题的活跃分值也就越高。

再次，本发明实施例中，对话生成装置可以根据历史交互信息从资讯信息集合中获取候选话术，这里的资讯信息集合是来自至少一个应用程序中的资讯内容，最后根据话术活跃模型对N个候选话术中的每个候选话术进行评分处理，将评分最高的候选话术确定为话术拼接结果。通过上述方式，可以根据应用程序中已经生成的新闻自动生成资讯信息集合，无需人工配置模板，从而提升方案的灵活性和实用性。

可选地，在上述图3或图3对应的第一个至第四个实施例中任一项的基础上，本发明实施例提供的对话生成的方法第五个可选实施例中，根据历史交互信息确定第一对话交互数据所对应的话术拼接结果之后，还可以包括：

判断在预设时间内是否出现属于同一领域的话术拼接结果；

若在预设时间内已经出现属于同一领域的话术拼接结果，则根据第一对话交互数据生成并展示第三对话交互数据，其中，第三对话交互数据包含常规回复结果；

若在预设时间内未出现属于同一领域的话术拼接结果，则执行根据第一对话交互数据以及话术拼接结果，生成并展示第二对话交互数据的步骤，其中，第二对话交互数据包含常规回复结果以及话术拼接结果。

本实施例中，在触发对话交互数据生成之前，需要先判断在预设时间内是否出现过属于同一领域的话术拼接结果。

具体地，假设预设时间为2小时，那么在这2个小时之内会检测是否出现属于同一领域的话术拼接结果，比如，在过去2小时内对话生成装置生成的话术拼接结果是“科比退役前的最后一场比赛简直燃翻全场”，即该话术拼接结果属于美国男子职业篮球联赛(National Basketball Association，NBA)领域，于是，对话生成装置将不会再生成有关NBA这个领域的话术拼接结果，也就是直接生成并展示第三对话交互数据。反之，如果在2个小时之内未出现NBA领域内的话术拼接结果，那么对话生成装置生成第二对话交互数据，其中，第二对话交互数据包括与非NBA领域相关的话术拼接结果。

进一步地，本发明实施例中，对话生成装置判断在预设时间内是否出现属于同一领域的话术拼接结果，若是，则对话生成装置不会再生成第二对话交互数据，而是直接进行常规回复即可。通过上述方式，属于同一个领域的话题不在在预设时间出现两次，从而降低人机对话的单调性。

可选地，在上述图3或图3对应的第一个至第四个实施例中任一项的基础上，本发明实施例提供的对话生成的方法第六个可选实施例中，根据历史交互信息确定第一对话交互数据所对应的话术拼接结果之后，还可以包括：

判断在预设时间内话术拼接结果的出现次数是否达到预设次数；

若在预设时间内话术拼接结果的出现次数已达到预设次数，则根据第一对话交互数据生成并展示第三对话交互数据，其中，第三对话交互数据包含常规回复结果；

若在预设时间内话术拼接结果的出现次数未达到预设次数，则执行根据第一对话交互数据以及话术拼接结果，生成并展示第二对话交互数据的步骤，其中，第二对话交互数据包含常规回复结果以及话术拼接结果。

本实施例中，在触发对话交互数据生成之前，需要先判断在预设时间内话术拼接结果的出现次数是否达到预设次数。

具体地，假设预设时间为2小时，预设次数为三次，那么在这2个小时之内会检测属于同一领域内的话术拼接结果出现次数，比如，在过去2小时内对话生成装置生成的话术拼接结果是“科比退役前的最后一场比赛简直燃翻全场”，于是，对话生成装置可以再生成两次“科比退役前的最后一场比赛简直燃翻全场”的话术拼接结果。但是2个小时内不会生成三次以上有关“科比退役前的最后一场比赛简直燃翻全场”的话术拼接结果，于是直接生成并展示第三对话交互数据。反之，如果在2个小时中出现三次以内相同的话术拼接结果，那么对话生成装置生成第二对话交互数据。

进一步地，本发明实施例中，对话生成装置判断在预设时间内话术拼接结果的出现次数是否达到预设次数，若是，则对话生成装置不会再生成第二对话交互数据，而是直接进行常规回复即可。通过上述方式，属于同一个领域的话题不在在预设时间出现多次，从而降低人机对话的单调性。

可选地，在上述图3或图3对应的第一个至第四个实施例中任一项的基础上，本发明实施例提供的对话生成的方法第七个可选实施例中，根据历史交互信息确定第一对话交互数据所对应的话术拼接结果之后，还可以包括：

判断在预设对话轮数内话术拼接结果的出现次数是否达到预设次数；

若在预设对话轮数内话术拼接结果的出现次数达到预设次数，则根据第一对话交互数据生成并展示第三对话交互数据，其中，第三对话交互数据包含常规回复结果；

若在预设对话轮数内话术拼接结果的出现次数未达到预设次数，则执行根据第一对话交互数据以及话术拼接结果，生成并展示第二对话交互数据的步骤，其中，第二对话交互数据包含常规回复结果以及话术拼接结果。

本实施例中，在触发对话交互数据生成之前，需要先判断在预设对话轮数内话术拼接结果的出现次数是否达到预设次数。

具体地，假设预设对话轮数为15轮，预设次数为两次，那么在这15轮对话之内会检测话术拼接结果的出现次数，比如，在15轮对话内，对话生成装置生成两次话术拼接结果都是“科比退役前的最后一场比赛简直燃翻全场”，而不会出现第三次“科比退役前的最后一场比赛简直燃翻全场”的话术拼接结果，而是直接生成并展示第三对话交互数据。直到15轮对话过后，可以再次生成该话术拼接结果，那么对话生成装置生成第二对话交互数据。

进一步地，本发明实施例中，对话生成装置判断在预设对话轮数内话术拼接结果的出现次数是否达到预设次数，若是，则对话生成装置不会再生成第二对话交互数据，而是直接进行常规回复即可。通过上述方式，属于同一个领域的话题不在在预设时间出现多次，从而降低人机对话的单调性。

可选地，在上述图3对应的实施例的基础上，本发明实施例提供的对话生成的方法第八个可选实施例中，根据第一对话交互数据以及话术拼接结果，生成并展示第二对话交互数据，可以包括：

根据第一对话交互数据确定常规回复结果；

将常规回复结果与话术拼接结果进行拼接处理，以生成第二对话交互数据；

展示第二对话交互数据。

本实施例中，将具体介绍一种第二对话交互数据的生成方式。

具体地，在人机对话过程中，当回复用户输入第一对话交互数据时，需要根据第一对话交互数据生成常规回复结果，也就是能够直接回应第一对话交互数据的结果。比如，用户输入的第一对话交互数据为“最近哈尔滨天气怎么样”，对话生成装置会先根据第一对话交互数据生成常规回复结果，比如“哈尔滨最近是晴天”，然后获取话术拼接结果，比如“对了，哈尔滨的冰雕可美了，12月25号在哈尔滨会展中心举办冰雕节”，将常规回复结果和话术拼接结果进行拼接，也就生成第二对话交互数据，即“哈尔滨最近是晴天，对了，哈尔滨的冰雕可美了，12月25号在哈尔滨会展中心举办冰雕节”。

不难看出，在话术拼接结果还携带了一个扩展话术，即“12月25号在哈尔滨会展中心举办冰雕节”，这个话术是根据历史交互信息生成的，也就是说，扩展话题很可能是用户感兴趣的话术。

在生成第二对话交互数据之后，将会在应用程序的界面上展示第二对话交互数据，作为第一对话交互数据的答复内容。

进一步地，本发明实施例中，首先对话生成装置根据第一对话交互数据确定常规回复结果，再将常规回复结果与话术拼接结果进行拼接处理，以生成第二对话交互数据，最后对话生成装置展示第二对话交互数据。通过上述方式，可以结合常规回复和扩展回复，生成与第一对话交互数据相关的第二对话交互数据，使得第二对话交互数据既能够回复用户提出的问题，又能够引导后续的话题内容，尽可能避免在人机对话的过程中缺乏话题。

为了便于理解，下面将结合图7介绍对话生成的流程，请参阅图7，图7为本发明实施例中对话生成的方法一个流程示意图，如图所示，具体地：

步骤S1中，用户输入第一对话交互数据，其中，第一对话交互数据通常可以是一句话或者一段话；

步骤S2中，采用自然语言理解(Natural Language Understanding，NLU)方式对用户输入的第一对话交互数据进行分析，包括分词或者词性标注等；

步骤S3中，根据第一对话交互数据生成普通回复，比如，第一对话交互数据为“周杰伦的妈妈是谁”，那么普通回复就是“周杰伦的妈妈是叶惠美”，普通回复可以认为是闲聊回复，具有连接上下文的作用；

步骤S4中，在对第一对话交互数据进行NLU分析之后，还需要获取历史交互信息，其中，历史交互信息主要记录用户与话题之间交互的历史信息；

步骤S5中，历史交互信息包括但不限于话题内容、话题领域、回复内容、回复时间以及回复的话题等，历史交互信息作为闲聊回复及话术回复的重要输入；

步骤S6中，根据用户当前输入的第一对话交互数据以及历史交互信息判断是否需要触发拼接话术的动作，若是，则执行步骤S7，反之，若否，则执行步骤S8；

步骤S7中，根据用户当前输入的第一对话交互数据、历史交互信息以及NLU解析结果生成话术拼接结果；

步骤S8中，将普通回复和话术拼接结果进行拼接，从而生成用于回复的第二对话交互数据，通过对话管理(Dialog Management，DM)模块跟踪对话的状态，并根据当前状态触发相应的动作，例如调用然语言生成(Natural Language Generation，NLG)模块或返回第二对话交互数据给用户等，控制整个对话的流程；

步骤S9中，根据生成的第二对话交互数据更新历史交互信息。

下面对本发明中的对话生成装置进行详细描述，请参阅图8，图8为本发明实施例中对话生成装置一个实施例示意图，对话生成装置20包括：

获取模块201，用于获取第一对话交互数据；

确定模块202，用于若所述获取模块201获取的所述第一对话交互数据满足话术拼接条件，则根据历史交互信息确定所述第一对话交互数据所对应的话术拼接结果，其中，所述历史交互信息用于表示用户与话题之间交互的历史数据，所述话术拼接结果包含连接信息以及话术拼接内容；

展示模块203，用于根据所述第一对话交互数据以及所述确定模块202确定的所述话术拼接结果，生成并展示第二对话交互数据。

本实施例中，获取模块201获取第一对话交互数据，若所述获取模块201获取的所述第一对话交互数据满足话术拼接条件，则确定模块202根据历史交互信息确定所述第一对话交互数据所对应的话术拼接结果，其中，所述历史交互信息用于表示用户与话题之间交互的历史数据，所述话术拼接结果包含连接信息以及话术拼接内容，展示模块203根据所述第一对话交互数据以及所述确定模块202确定的所述话术拼接结果，生成并展示第二对话交互数据。

本发明实施例中，提供了一种对话生成装置，首先获取第一对话交互数据，如果第一对话交互数据满足话术拼接条件，则根据历史交互信息确定第一对话交互数据所对应的话术拼接结果，其中，历史交互信息用于表示用户与话题之间交互的历史数据，话术拼接结果包含连接信息以及话术拼接内容，最后根据第一对话交互数据以及话术拼接结果，生成并展示第二对话交互数据。通过上述方式，在需要进行话术扩展的情况下，对话生成装置能够生成包含话术拼接结果的回复内容，且话术拼接结果具有扩展性，从而使得人机对话更趋近于人与人之间的对话模式，由此提升人机交流的连贯性，并且有利于提升人机对话的灵活性。

可选地，在上述图8所对应的实施例的基础上，本发明实施例提供的对话生成装置20的另一实施例中，

所述获取模块201，还用于获取第一对话交互数据之后，通过话术拼接模型获取所述第一对话交互数据所对应的目标话题敏感参数，其中，所述话术拼接模型用于表示对话交互数据与话题敏感参数之间的函数关系；

所述确定模块202，还用于若所述获取模块201获取的所述目标话题敏感参数大于敏感参数门限，则确定所述第一对话交互数据满足所述话术拼接条件；

所述展示模块203，还用于若所述确定模块202确定的所述目标话题敏感参数小于所述敏感参数门限，则根据所述第一对话交互数据生成并展示第三对话交互数据，其中，所述第三对话交互数据包含常规回复结果。

其次，本发明实施例中，对话生成装置根据第一对话交互数据所对应的目标话题敏感参数，确实是否需要进行话术扩展。通过上述方式，在进行一轮回复时根据预先训练的模型判断是否需要扩展，如果不需要扩展，则只进行常规的回复，如果需要扩展，则在常规回复之后再进行一轮扩展回复，使得对话生成装置的回复更接近于人类的方式，从而提升人机交流的连贯性，并且有利于提升人机对话的灵活性。

可选地，在上述图8所对应的实施例的基础上，本发明实施例提供的对话生成装置20的另一实施例中，

所述确定模块202，具体用于获取所述第一对话交互数据所对应的实体信息；

根据所述历史交互信息获取所述实体信息所对应的N个候选话术，其中，所述N为大于或等于1的正整数；

从所述N个候选话术中确定所述话术拼接结果；

其中，所述历史交互信息包含用户触发的话题、用户触发的话题领域、用户回复话题的内容以及用户回复话题的时间中的至少一项。

其次，本发明实施例中，对话生成装置首先获取第一对话交互数据所对应的实体信息，然后根据历史交互信息获取实体信息所对应的N个候选话术，最后从N个候选话术中确定话术拼接结果。通过上述方式，可以根据第一对话交互数据所对应的实体信息确定话术拼接结果，实体信息与候选话术之间具有关联关系，从而能够得到提升机器回复的准确性和关联性。

可选地，在上述图8所对应的实施例的基础上，本发明实施例提供的对话生成装置20的另一实施例中，

所述确定模块202，具体用于根据所述历史交互信息确定所述实体信息的话题领域；

从候选话术集合中获取所述N个候选话术，其中，所述候选话术集合包括预先设置的至少一个候选话术模板；

通过话术活跃模型对所述N个候选话术中的每个候选话术进行评分处理，得到N个话术活跃分值，其中，所述话术活跃模型为根据所述历史交互信息训练得到的；

将所述N个话术活跃分值中话术活跃分值最高的候选话术确定为所述话术拼接结果。

再次，本发明实施例中，对话生成装置可以根据历史交互信息从候选话术集合中获取候选话术，这里的候选话术集合是工人预先设置的至少一个候选话术模板，最后根据话术活跃模型对N个候选话术中的每个候选话术进行评分处理，将评分最高的候选话术确定为话术拼接结果。通过上述方式，可以由人工配置候选话术集合，从而使得配置得到的候选话术集合具有多样性，并且贴近人与人之间的对话模式。

可选地，在上述图8所对应的实施例的基础上，本发明实施例提供的对话生成装置20的另一实施例中，

根据所述历史交互信息确定所述实体信息的话题领域；

从资讯信息集合中取所述N个候选话术，其中，所述资讯信息集合包括来自至少一个应用程序中的资讯内容；

通过话术活跃模型对所述N个候选话术中的每个候选话术进行评分处理，得到N个话术活跃分值，其中，所述话术活跃模型为根据所述历史交互信息训练得到的；

将所述N个话术活跃分值中话术活跃分值最高的候选话术确定为所述话术拼接结果。

再次，本发明实施例中，对话生成装置可以根据历史交互信息从资讯信息集合中获取候选话术，这里的资讯信息集合是来自至少一个应用程序中的资讯内容，最后根据话术活跃模型对N个候选话术中的每个候选话术进行评分处理，将评分最高的候选话术确定为话术拼接结果。通过上述方式，可以根据应用程序中已经生成的新闻自动生成资讯信息集合，无需人工配置模板，从而提升方案的灵活性和实用性。

可选地，在上述图8所对应的实施例的基础上，请参阅图9，本发明实施例提供的对话生成装置20的另一实施例中，所述对话生成装置20还包括判断模块204；

所述判断模块204，用于所述确定模块202根据历史交互信息确定所述第一对话交互数据所对应的话术拼接结果之后，判断在预设时间内是否出现属于同一领域的所述话术拼接结果；

所述展示模块203，还用于若所述判断模块204判断得到，在所述预设时间内已经出现属于同一领域的所述话术拼接结果，则根据所述第一对话交互数据生成并展示第三对话交互数据，其中，所述第三对话交互数据包含常规回复结果；

所述展示模块203，还用于若所述判断模块204判断得到，在所述预设时间内未出现属于同一领域的所述话术拼接结果，则执行所述根据所述第一对话交互数据以及所述话术拼接结果，生成并展示第二对话交互数据的步骤，其中，所述第二对话交互数据包含所述常规回复结果以及所述话术拼接结果。

进一步地，本发明实施例中，对话生成装置判断在预设时间内是否出现属于同一领域的话术拼接结果，若是，则对话生成装置不会再生成第二对话交互数据，而是直接进行常规回复即可。通过上述方式，属于同一个领域的话题不在在预设时间出现两次，从而降低人机对话的单调性。

可选地，在上述图8所对应的实施例的基础上，请参阅图9，本发明实施例提供的对话生成装置20的另一实施例中，所述对话生成装置20还包括判断模块204；

所述判断模块204，用于所述确定模块202根据历史交互信息确定所述第一对话交互数据所对应的话术拼接结果之后，判断在预设时间内所述话术拼接结果的出现次数是否达到预设次数；

所述展示模块203，还用于若所述判断模块204判断得到，在所述预设时间内所述话术拼接结果的出现次数已达到所述预设次数，则根据所述第一对话交互数据生成并展示第三对话交互数据，其中，所述第三对话交互数据包含常规回复结果；

所述展示模块203，还用于若所述判断模块204判断得到，在所述话术拼接结果的出现次数未达到所述预设次数，则执行所述根据所述第一对话交互数据以及所述话术拼接结果，生成并展示第二对话交互数据的步骤，其中，所述第二对话交互数据包含所述常规回复结果以及所述话术拼接结果。

进一步地，本发明实施例中，对话生成装置判断在预设时间内话术拼接结果的出现次数是否达到预设次数，若是，则对话生成装置不会再生成第二对话交互数据，而是直接进行常规回复即可。通过上述方式，属于同一个领域的话题不在在预设时间出现多次，从而降低人机对话的单调性。

可选地，在上述图8所对应的实施例的基础上，请参阅图9，本发明实施例提供的对话生成装置20的另一实施例中，所述对话生成装置20还包括判断模块204；

所述判断模块204，用于所述确定模块202根据历史交互信息确定所述第一对话交互数据所对应的话术拼接结果之后，判断在预设对话轮数内所述话术拼接结果的出现次数是否达到预设次数；

所述展示模块203，还用于若所述判断模块204判断得到，在所述预设对话轮数内所述话术拼接结果的出现次数达到所述预设次数，则根据所述第一对话交互数据生成并展示第三对话交互数据，其中，所述第三对话交互数据包含常规回复结果；

所述展示模块203，还用于若所述判断模块204判断得到，在所述预设对话轮数内所述话术拼接结果的出现次数未达到所述预设次数，则执行所述根据所述第一对话交互数据以及所述话术拼接结果，生成并展示第二对话交互数据的步骤，其中，所述第二对话交互数据包含所述常规回复结果以及所述话术拼接结果。

进一步地，本发明实施例中，对话生成装置判断在预设对话轮数内话术拼接结果的出现次数是否达到预设次数，若是，则对话生成装置不会再生成第二对话交互数据，而是直接进行常规回复即可。通过上述方式，属于同一个领域的话题不在在预设时间出现多次，从而降低人机对话的单调性。

可选地，在上述图8所对应的实施例的基础上，本发明实施例提供的对话生成装置20的另一实施例中，

所述展示模块203，具体用于根据所述第一对话交互数据确定常规回复结果；

将所述常规回复结果与所述话术拼接结果进行拼接处理，以生成所述第二对话交互数据；

展示所述第二对话交互数据。

进一步地，本发明实施例中，首先对话生成装置根据第一对话交互数据确定常规回复结果，再将常规回复结果与话术拼接结果进行拼接处理，以生成第二对话交互数据，最后对话生成装置展示第二对话交互数据。通过上述方式，可以结合常规回复和扩展回复，生成与第一对话交互数据相关的第二对话交互数据，使得第二对话交互数据既能够回复用户提出的问题，又能够引导后续的话题内容，尽可能避免在人机对话的过程中缺乏话题。

本发明实施例还提供了另一种对话生成装置，如图10所示，为了便于说明，仅示出了与本发明实施例相关的部分，具体技术细节未揭示的，请参照本发明实施例方法部分。该对话生成装置可以为包括手机、平板电脑、个人数字助理(Personal Digital Assistant，PDA)、销售终端(Point of Sales，POS)、车载电脑等任意终端设备，以对话生成装置为手机为例：

图10示出的是与本发明实施例提供的终端相关的手机的部分结构的框图。参考图10，手机包括：射频(Radio Frequency，RF)电路310、存储器320、输入单元330、显示单元340、传感器350、音频电路360、无线保真(wireless fidelity，WiFi)模块370、处理器380、以及电源390等部件。本领域技术人员可以理解，图10中示出的手机结构并不构成对手机的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

下面结合图10对手机的各个构成部件进行具体的介绍：

RF电路310可用于收发信息或通话过程中，信号的接收和发送，特别地，将基站的下行信息接收后，给处理器380处理；另外，将设计上行的数据发送给基站。通常，RF电路310包括但不限于天线、至少一个放大器、收发信机、耦合器、低噪声放大器(Low NoiseAmplifier，LNA)、双工器等。此外，RF电路310还可以通过无线通信与网络和其他设备通信。上述无线通信可以使用任一通信标准或协议，包括但不限于全球移动通讯系统(GlobalSystem of Mobile communication，GSM)、通用分组无线服务(General Packet RadioService，GPRS)、码分多址(Code Division Multiple Access，CDMA)、宽带码分多址(Wideband Code Division Multiple Access,WCDMA)、长期演进(Long Term Evolution，LTE)、电子邮件、短消息服务(Short Messaging Service，SMS)等。

存储器320可用于存储软件程序以及模块，处理器380通过运行存储在存储器320的软件程序以及模块，从而执行手机的各种功能应用以及数据处理。存储器320可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据(比如音频数据、电话本等)等。此外，存储器320可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。

输入单元330可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与手机的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。具体地，输入单元330可包括触控面板331以及其他输入设备332。触控面板331，也称为触摸屏，可收集用户在其上或附近的触摸操作(比如用户使用手指、触笔等任何适合的物体或附件在触控面板331上或在触控面板331附近的操作)，并根据预先设定的程式驱动相应的连接装置。可选的，触控面板331可包括触摸检测装置和触摸控制器两个部分。其中，触摸检测装置检测用户的触摸方位，并检测触摸操作带来的信号，将信号传送给触摸控制器；触摸控制器从触摸检测装置上接收触摸信息，并将它转换成触点坐标，再送给处理器380，并能接收处理器380发来的命令并加以执行。此外，可以采用电阻式、电容式、红外线以及表面声波等多种类型实现触控面板331。除了触控面板331，输入单元330还可以包括其他输入设备332。具体地，其他输入设备332可以包括但不限于物理键盘、功能键(比如音量控制按键、开关按键等)、轨迹球、鼠标、操作杆等中的一种或多种。

显示单元340可用于显示由用户输入的信息或提供给用户的信息以及手机的各种菜单。显示单元340可包括显示面板341，可选的，可以采用液晶显示器(Liquid CrystalDisplay，LCD)、有机发光二极管(Organic Light-Emitting Diode，OLED)等形式来配置显示面板341。进一步的，触控面板331可覆盖显示面板341，当触控面板331检测到在其上或附近的触摸操作后，传送给处理器380以确定触摸事件的类型，随后处理器380根据触摸事件的类型在显示面板341上提供相应的视觉输出。虽然在图10中，触控面板331与显示面板341是作为两个独立的部件来实现手机的输入和输入功能，但是在某些实施例中，可以将触控面板331与显示面板341集成而实现手机的输入和输出功能。

手机还可包括至少一种传感器350，比如光传感器、运动传感器以及其他传感器。具体地，光传感器可包括环境光传感器及接近传感器，其中，环境光传感器可根据环境光线的明暗来调节显示面板341的亮度，接近传感器可在手机移动到耳边时，关闭显示面板341和/或背光。作为运动传感器的一种，加速计传感器可检测各个方向上(一般为三轴)加速度的大小，静止时可检测出重力的大小及方向，可用于识别手机姿态的应用(比如横竖屏切换、相关游戏、磁力计姿态校准)、振动识别相关功能(比如计步器、敲击)等；至于手机还可配置的陀螺仪、气压计、湿度计、温度计、红外线传感器等其他传感器，在此不再赘述。

音频电路360、扬声器361，传声器362可提供用户与手机之间的音频接口。音频电路360可将接收到的音频数据转换后的电信号，传输到扬声器361，由扬声器361转换为声音信号输出；另一方面，传声器362将收集的声音信号转换为电信号，由音频电路360接收后转换为音频数据，再将音频数据输出处理器380处理后，经RF电路310以发送给比如另一手机，或者将音频数据输出至存储器320以便进一步处理。

WiFi属于短距离无线传输技术，手机通过WiFi模块370可以帮助用户收发电子邮件、浏览网页和访问流式媒体等，它为用户提供了无线的宽带互联网访问。虽然图10示出了WiFi模块370，但是可以理解的是，其并不属于手机的必须构成，完全可以根据需要在不改变发明的本质的范围内而省略。

处理器380是手机的控制中心，利用各种接口和线路连接整个手机的各个部分，通过运行或执行存储在存储器320内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储器320内的数据，执行手机的各种功能和处理数据，从而对手机进行整体监控。可选的，处理器380可包括一个或多个处理单元；可选的，处理器380可集成应用处理器和调制解调处理器，其中，应用处理器主要处理操作系统、用户界面和应用程序等，调制解调处理器主要处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器380中。

手机还包括给各个部件供电的电源390(比如电池)，可选的，电源可以通过电源管理系统与处理器380逻辑相连，从而通过电源管理系统实现管理充电、放电、以及功耗管理等功能。

尽管未示出，手机还可以包括摄像头、蓝牙模块等，在此不再赘述。

在本发明实施例中，该终端所包括的处理器380还具有以下功能：

获取第一对话交互数据；

若所述第一对话交互数据满足话术拼接条件，则根据历史交互信息确定所述第一对话交互数据所对应的话术拼接结果，其中，所述历史交互信息用于表示用户与话题之间交互的历史数据，所述话术拼接结果包含连接信息以及话术拼接内容；

根据所述第一对话交互数据以及所述话术拼接结果，生成并展示第二对话交互数据。

可选地，处理器380还用于执行如下步骤：

通过话术拼接模型获取所述第一对话交互数据所对应的目标话题敏感参数，其中，所述话术拼接模型用于表示对话交互数据与话题敏感参数之间的函数关系；

若所述目标话题敏感参数大于敏感参数门限，则确定所述第一对话交互数据满足所述话术拼接条件；

若所述目标话题敏感参数小于所述敏感参数门限，则根据所述第一对话交互数据生成并展示第三对话交互数据，其中，所述第三对话交互数据包含常规回复结果。

可选地，处理器380具体用于执行如下步骤：

获取所述第一对话交互数据所对应的实体信息；

根据所述历史交互信息获取所述实体信息所对应的N个候选话术，其中，所述N为大于或等于1的正整数；

从所述N个候选话术中确定所述话术拼接结果；

其中，所述历史交互信息包含用户触发的话题、用户触发的话题领域、用户回复话题的内容以及用户回复话题的时间中的至少一项。

可选地，处理器380具体用于执行如下步骤：

根据所述历史交互信息确定所述实体信息的话题领域；

从候选话术集合中获取所述N个候选话术，其中，所述候选话术集合包括预先设置的至少一个候选话术模板；

通过话术活跃模型对所述N个候选话术中的每个候选话术进行评分处理，得到N个话术活跃分值，其中，所述话术活跃模型为根据所述历史交互信息训练得到的；

将所述N个话术活跃分值中话术活跃分值最高的候选话术确定为所述话术拼接结果。

可选地，处理器380具体用于执行如下步骤：

根据所述历史交互信息确定所述实体信息的话题领域；

从资讯信息集合中取所述N个候选话术，其中，所述资讯信息集合包括来自至少一个应用程序中的资讯内容；

通过话术活跃模型对所述N个候选话术中的每个候选话术进行评分处理，得到N个话术活跃分值，其中，所述话术活跃模型为根据所述历史交互信息训练得到的；

将所述N个话术活跃分值中话术活跃分值最高的候选话术确定为所述话术拼接结果。

可选地，处理器380还用于执行如下步骤：

判断在预设时间内是否出现属于同一领域的所述话术拼接结果；

若在所述预设时间内已经出现属于同一领域的所述话术拼接结果，则根据所述第一对话交互数据生成并展示第三对话交互数据，其中，所述第三对话交互数据包含常规回复结果；

若在所述预设时间内未出现属于同一领域的所述话术拼接结果，则执行所述根据所述第一对话交互数据以及所述话术拼接结果，生成并展示第二对话交互数据的步骤，其中，所述第二对话交互数据包含所述常规回复结果以及所述话术拼接结果。

可选地，处理器380还用于执行如下步骤：

判断在预设时间内所述话术拼接结果的出现次数是否达到预设次数；

若在所述预设时间内所述话术拼接结果的出现次数已达到所述预设次数，则根据所述第一对话交互数据生成并展示第三对话交互数据，其中，所述第三对话交互数据包含常规回复结果；

若在所述预设时间内所述话术拼接结果的出现次数未达到所述预设次数，则执行所述根据所述第一对话交互数据以及所述话术拼接结果，生成并展示第二对话交互数据的步骤，其中，所述第二对话交互数据包含所述常规回复结果以及所述话术拼接结果。

可选地，处理器380还用于执行如下步骤：

判断在预设对话轮数内所述话术拼接结果的出现次数是否达到预设次数；

若在所述预设对话轮数内所述话术拼接结果的出现次数达到所述预设次数，则根据所述第一对话交互数据生成并展示第三对话交互数据，其中，所述第三对话交互数据包含常规回复结果；

若在所述预设对话轮数内所述话术拼接结果的出现次数未达到所述预设次数，则执行所述根据所述第一对话交互数据以及所述话术拼接结果，生成并展示第二对话交互数据的步骤，其中，所述第二对话交互数据包含所述常规回复结果以及所述话术拼接结果。

可选地，处理器380具体用于执行如下步骤：

根据所述第一对话交互数据确定常规回复结果；

将所述常规回复结果与所述话术拼接结果进行拼接处理，以生成所述第二对话交互数据；

展示所述第二对话交互数据。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，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)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(read-only memory，ROM)、随机存取存储器(random access memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (15)

1.一种对话生成的方法，其特征在于，包括：

获取第一对话交互数据；

若所述第一对话交互数据满足话术拼接条件，则根据历史交互信息确定所述第一对话交互数据所对应的话术拼接结果，其中，所述历史交互信息用于表示用户与话题之间交互的历史数据，所述话术拼接结果包含连接信息以及话术拼接内容；

根据所述第一对话交互数据以及所述话术拼接结果，生成并展示第二对话交互数据。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取第一对话交互数据之后，所述方法还包括：

通过话术拼接模型获取所述第一对话交互数据所对应的目标话题敏感参数，其中，所述话术拼接模型用于表示对话交互数据与话题敏感参数之间的函数关系；

若所述目标话题敏感参数大于敏感参数门限，则确定所述第一对话交互数据满足所述话术拼接条件；

若所述目标话题敏感参数小于所述敏感参数门限，则根据所述第一对话交互数据生成并展示第三对话交互数据，其中，所述第三对话交互数据包含常规回复结果。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据历史交互信息确定所述第一对话交互数据所对应的话术拼接结果，包括：

获取所述第一对话交互数据所对应的实体信息；

根据所述历史交互信息获取所述实体信息所对应的N个候选话术，其中，所述N为大于或等于1的正整数；

从所述N个候选话术中确定所述话术拼接结果；

其中，所述历史交互信息包含用户触发的话题、用户触发的话题领域、用户回复话题的内容以及用户回复话题的时间中的至少一项。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述历史交互信息获取所述实体信息所对应的N个候选话术，包括：

根据所述历史交互信息确定所述实体信息的话题领域；

从候选话术集合中获取所述N个候选话术，其中，所述候选话术集合包括预先设置的至少一个候选话术模板；

所述从所述N个候选话术中确定所述话术拼接结果，包括：

通过话术活跃模型对所述N个候选话术中的每个候选话术进行评分处理，得到N个话术活跃分值，其中，所述话术活跃模型为根据所述历史交互信息训练得到的；

将所述N个话术活跃分值中话术活跃分值最高的候选话术确定为所述话术拼接结果。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述历史交互信息获取所述实体信息所对应的N个候选话术，包括：

根据所述历史交互信息确定所述实体信息的话题领域；

从资讯信息集合中取所述N个候选话术，其中，所述资讯信息集合包括来自至少一个应用程序中的资讯内容；

所述从所述N个候选话术中确定所述话术拼接结果，包括：

通过话术活跃模型对所述N个候选话术中的每个候选话术进行评分处理，得到N个话术活跃分值，其中，所述话术活跃模型为根据所述历史交互信息训练得到的；

将所述N个话术活跃分值中话术活跃分值最高的候选话术确定为所述话术拼接结果。

6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其特征在于，所述根据历史交互信息确定所述第一对话交互数据所对应的话术拼接结果之后，所述方法还包括：

判断在预设时间内是否出现属于同一领域的所述话术拼接结果；

若在所述预设时间内已经出现属于同一领域的所述话术拼接结果，则根据所述第一对话交互数据生成并展示第三对话交互数据，其中，所述第三对话交互数据包含常规回复结果；

若在所述预设时间内未出现属于同一领域的所述话术拼接结果，则执行所述根据所述第一对话交互数据以及所述话术拼接结果，生成并展示第二对话交互数据的步骤，其中，所述第二对话交互数据包含所述常规回复结果以及所述话术拼接结果。

7.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其特征在于，所述根据历史交互信息确定所述第一对话交互数据所对应的话术拼接结果之后，所述方法还包括：

判断在预设时间内所述话术拼接结果的出现次数是否达到预设次数；

若在所述预设时间内所述话术拼接结果的出现次数已达到所述预设次数，则根据所述第一对话交互数据生成并展示第三对话交互数据，其中，所述第三对话交互数据包含常规回复结果；

若在所述预设时间内所述话术拼接结果的出现次数未达到所述预设次数，则执行所述根据所述第一对话交互数据以及所述话术拼接结果，生成并展示第二对话交互数据的步骤，其中，所述第二对话交互数据包含所述常规回复结果以及所述话术拼接结果。

8.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其特征在于，所述根据历史交互信息确定所述第一对话交互数据所对应的话术拼接结果之后，所述方法还包括：

判断在预设对话轮数内所述话术拼接结果的出现次数是否达到预设次数；

若在所述预设对话轮数内所述话术拼接结果的出现次数达到所述预设次数，则根据所述第一对话交互数据生成并展示第三对话交互数据，其中，所述第三对话交互数据包含常规回复结果；

若在所述预设对话轮数内所述话术拼接结果的出现次数未达到所述预设次数，则执行所述根据所述第一对话交互数据以及所述话术拼接结果，生成并展示第二对话交互数据的步骤，其中，所述第二对话交互数据包含所述常规回复结果以及所述话术拼接结果。

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一对话交互数据以及所述话术拼接结果，生成并展示第二对话交互数据，包括：

根据所述第一对话交互数据确定常规回复结果；

将所述常规回复结果与所述话术拼接结果进行拼接处理，以生成所述第二对话交互数据；

展示所述第二对话交互数据。

10.一种对话生成装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取第一对话交互数据；

确定模块，用于若所述获取模块获取的所述第一对话交互数据满足话术拼接条件，则根据历史交互信息确定所述第一对话交互数据所对应的话术拼接结果，其中，所述历史交互信息用于表示用户与话题之间交互的历史数据，所述话术拼接结果包含连接信息以及话术拼接内容；

展示模块，用于根据所述第一对话交互数据以及所述确定模块确定的所述话术拼接结果，生成并展示第二对话交互数据。

11.根据权利要求10所述的对话生成装置，其特征在于，

所述获取模块，还用于获取第一对话交互数据之后，通过话术拼接模型获取所述第一对话交互数据所对应的目标话题敏感参数，其中，所述话术拼接模型用于表示对话交互数据与话题敏感参数之间的函数关系；

所述确定模块，还用于若所述获取模块获取的所述目标话题敏感参数大于敏感参数门限，则确定所述第一对话交互数据满足所述话术拼接条件；

所述展示模块，还用于若所述确定模块确定的所述目标话题敏感参数小于所述敏感参数门限，则根据所述第一对话交互数据生成并展示第三对话交互数据，其中，所述第三对话交互数据包含常规回复结果。

12.根据权利要求10所述的对话生成装置，其特征在于，

所述确定模块，具体用于获取所述第一对话交互数据所对应的实体信息；

根据所述历史交互信息获取所述实体信息所对应的N个候选话术，其中，所述N为大于或等于1的正整数；

从所述N个候选话术中确定所述话术拼接结果；

其中，所述历史交互信息包含用户触发的话题、用户触发的话题领域、用户回复话题的内容以及用户回复话题的时间中的至少一项。

13.一种对话生成装置，其特征在于，包括：存储器、收发器、处理器以及总线系统；

其中，所述存储器用于存储程序；

所述处理器用于执行所述存储器中的程序，包括如下步骤：

获取第一对话交互数据；

若所述第一对话交互数据满足话术拼接条件，则根据历史交互信息确定所述第一对话交互数据所对应的话术拼接结果，其中，所述历史交互信息用于表示用户与话题之间交互的历史数据，所述话术拼接结果包含连接信息以及话术拼接内容；

根据所述第一对话交互数据以及所述话术拼接结果，生成并展示第二对话交互数据；

所述总线系统用于连接所述存储器以及所述处理器，以使所述存储器以及所述处理器进行通信。

14.根据权利要求13所述的对话生成装置，其特征在于，所述处理器还用于执行如下步骤：

通过话术拼接模型获取所述第一对话交互数据所对应的目标话题敏感参数，其中，所述话术拼接模型用于表示对话交互数据与话题敏感参数之间的函数关系；

若所述目标话题敏感参数大于敏感参数门限，则确定所述第一对话交互数据满足所述话术拼接条件；

若所述目标话题敏感参数小于所述敏感参数门限，则根据所述第一对话交互数据生成并展示第三对话交互数据，其中，所述第三对话交互数据包含常规回复结果。

15.一种计算机可读存储介质，包括指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行如权利要求1至9中任一项所述的方法。