CN110675867A - 智能对话方法、装置、计算机设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请公开了智能对话方法、装置、计算机设备及存储介质，涉及人工智能领域，其中方法可包括：获取用户输入的对话信息；若确定对话信息中未表述意图，且当前处于一个意图对应的场景内，则执行以下预定处理：若确定对话信息中表述了实体，则针对所表述的任一实体，若确定当前场景下未收集与该实体相同类型的实体，则收集该实体，否则，用该实体替换已收集的相同类型的实体，并清除已收集的其它实体中与该实体不相匹配的实体；若确定当前场景下需要收集的实体均已收集完毕，则根据所述意图及收集到的实体生成回复话术。应用本申请所述方案，可提升对话的准确性及流畅性等。

Description

智能对话方法、装置、计算机设备及存储介质

【技术领域】

本申请涉及人工智能领域，特别涉及智能对话方法、装置、计算机设备及存储介质。

【背景技术】

目前，智能语音对话的应用越来越普及，如智能客服、智能外呼等领域，其中通常会涉及到多轮对话。

在对话过程中，实体替换的需要是比较常见的，比如查天气场景，用户在询问完北京的天气后，可能会继续问“那天津的呢”。

现有的处理方式中，通常要么不支持实体替换，要么只支持固定流程的实体替换，即在对话过程中的某些固定节点通过主动引导的方式询问用户是否需要进行实体替换，如“请问您还想查询哪里的天气”。

前一种方式中，当用户进行实体替换后，系统很可能不知道如何回复，或给出错误的回复话术，从而降低了语音对话的准确性，也会导致对话不流畅。后一种方式中，只支持固定流程的实体替换，通用性较差，无法迁移到其它场景。

【发明内容】

有鉴于此，本申请提供了智能对话方法、装置、计算机设备及存储介质。

具体技术方案如下：

一种智能对话方法，包括：

获取用户输入的对话信息；

若确定所述对话信息中未表述意图，且当前处于一个意图对应的场景内，则执行以下预定处理：

若确定所述对话信息中表述了实体，则针对所表述的任一实体，若确定当前场景下未收集与所述实体相同类型的实体，则收集所述实体，否则，用所述实体替换已收集的相同类型的实体，并清除已收集的其它实体中与所述实体不相匹配的实体；

若确定当前场景下需要收集的实体均已收集完毕，则根据所述意图及收集到的实体生成回复话术。

根据本申请一优选实施例，该方法进一步包括：若确定所述对话信息中未表述意图，且当前处于一个意图对应的场景内，且所述对话信息中未表述实体，且当前场景下需要收集的实体未收集完毕，则生成引导用户表述当前场景下未收集的实体的回复话术。

根据本申请一优选实施例，该方法进一步包括：若确定所述对话信息中未表述意图，且当前未处于任何场景内，则生成引导用户表述意图的回复话术。

根据本申请一优选实施例，该方法进一步包括：若确定所述对话信息中表述了意图，则进入所表述的意图对应的场景，并执行所述预定处理。

根据本申请一优选实施例，该方法进一步包括：若所表述的意图为之前已表述过的意图，则获取所保存的所表述的意图对应的场景下已收集的实体，并执行所述预定处理。

根据本申请一优选实施例，该方法进一步包括：若确定所述对话信息中表述了意图，且所述对话信息中未表述实体，且当前场景下需要收集的实体未收集完毕，则生成引导用户表述当前场景下未收集的实体的回复话术。

根据本申请一优选实施例，所述收集所述实体之前，进一步包括：确定所述对话信息的表述是否符合实体收集的表述，若符合，则收集所述实体，并在当当前场景下需要收集的实体未收集完毕时，生成引导用户表述当前场景下未收集的实体的回复话术。

根据本申请一优选实施例，该方法进一步包括：若确定所述对话信息的表述不符合实体收集的表述，且当前场景下需要收集的实体未收集完毕，则生成引导用户表述当前场景下未收集的实体的回复话术。

根据本申请一优选实施例，所述用所述实体替换已收集的相同类型的实体之前，进一步包括：确定所述对话信息的表述是否符合实体替换的表述，若符合，则用所述实体替换已收集的相同类型的实体，并清除已收集的其它实体中与所述实体不相匹配的实体，并在当当前场景下需要收集的实体未收集完毕时，生成引导用户表述当前场景下未收集的实体的回复话术。

根据本申请一优选实施例，该方法进一步包括：若确定所述对话信息的表述不符合实体替换的表述，且当前场景下需要收集的实体未收集完毕，则生成引导用户表述当前场景下未收集的实体的回复话术。

一种智能对话装置，包括：获取单元以及对话单元；

所述获取单元，用于获取用户输入的对话信息；

所述对话单元，用于当确定所述对话信息中未表述意图，且当前处于一个意图对应的场景内时，执行以下预定处理：若确定所述对话信息中表述了实体，则针对所表述的任一实体，若确定当前场景下未收集与所述实体相同类型的实体，则收集所述实体，否则，用所述实体替换已收集的相同类型的实体，并清除已收集的其它实体中与所述实体不相匹配的实体；若确定当前场景下需要收集的实体均已收集完毕，则根据所述意图及收集到的实体生成回复话术。

根据本申请一优选实施例，所述对话单元进一步用于，若确定所述对话信息中未表述意图，且当前处于一个意图对应的场景内，且所述对话信息中未表述实体，且当前场景下需要收集的实体未收集完毕，则生成引导用户表述当前场景下未收集的实体的回复话术。

根据本申请一优选实施例，所述对话单元进一步用于，若确定所述对话信息中未表述意图，且当前未处于任何场景内，则生成引导用户表述意图的回复话术。

根据本申请一优选实施例，所述对话单元进一步用于，若确定所述对话信息中表述了意图，则进入所表述的意图对应的场景，并执行所述预定处理。

根据本申请一优选实施例，所述对话单元进一步用于，若所表述的意图为之前已表述过的意图，则获取所保存的所表述的意图对应的场景下已收集的实体，并执行所述预定处理。

根据本申请一优选实施例，所述对话单元进一步用于，若确定所述对话信息中表述了意图，且所述对话信息中未表述实体，且当前场景下需要收集的实体未收集完毕，则生成引导用户表述当前场景下未收集的实体的回复话术。

根据本申请一优选实施例，所述对话单元进一步用于，在收集所述实体之前，确定所述对话信息的表述是否符合实体收集的表述，若符合，则收集所述实体，并在当当前场景下需要收集的实体未收集完毕时，生成引导用户表述当前场景下未收集的实体的回复话术。

根据本申请一优选实施例，所述对话单元进一步用于，若确定所述对话信息的表述不符合实体收集的表述，且当前场景下需要收集的实体未收集完毕，则生成引导用户表述当前场景下未收集的实体的回复话术。

根据本申请一优选实施例，所述对话单元进一步用于，在用所述实体替换已收集的相同类型的实体之前，确定所述对话信息的表述是否符合实体替换的表述，若符合，则用所述实体替换已收集的相同类型的实体，并清除已收集的其它实体中与所述实体不相匹配的实体，并在当当前场景下需要收集的实体未收集完毕时，生成引导用户表述当前场景下未收集的实体的回复话术。

根据本申请一优选实施例，所述对话单元进一步用于，若确定所述对话信息的表述不符合实体替换的表述，且当前场景下需要收集的实体未收集完毕，则生成引导用户表述当前场景下未收集的实体的回复话术。

一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述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如以上所述的方法。

一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现如以上所述的方法。

基于上述介绍可以看出，采用本申请所述方案，用户可根据自身需求随时进行实体替换，并且能够根据替换后的实体来相应地更新其它实体，从而能够更为准确地生成回复话术，进而提高了对话的准确性及流畅性；而且，针对不同的情况，可分别通过相应的回复话术来引导用户表述意图或实体等，从而提升了对话效率；另外，在进行实体收集或实体替换之前，可分别判断是否符合实体收集或实体替换表述，只有当判定结果为是时，才会进行实体收集或实体替换，从而确保了实体收集和实体替换的准确性，进而进一步提升了对话的准确性；再有，本申请所述方案可适用于各种场景，并支持用户随时地进行实体替换等，具有很强的通用性。

【附图说明】

图1为本申请所述智能对话方法第一实施例的流程图。

图2为本申请所述智能对话方法第二实施例的流程图。

图3为本申请所述智能对话装置实施例的组成结构示意图。

图4示出了适于用来实现本申请实施方式的示例性计算机系统/服务器12的框图。

【具体实施方式】

为了使本申请的技术方案更加清楚、明白，以下参照附图并举实施例，对本申请所述方案进行进一步说明。

显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本申请保护的范围。

另外，应理解，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。

图1为本申请所述智能对话方法第一实施例的流程图。如图1所示，包括以下具体实现方式。

在101中，获取用户输入的对话信息。

在102中，若确定对话信息中未表述意图，且当前处于一个意图对应的场景内，则执行103-104所示处理。

在103中，若确定对话信息中表述了实体，则针对所表述的任一实体，若确定当前场景下未收集与该实体相同类型的实体，则收集该实体，否则，用该实体替换已收集的相同类型的实体，并清除已收集的其它实体中与该实体不相匹配的实体。

在104中，若确定当前场景下需要收集的所有实体均已收集完毕，则根据所述意图及收集到的实体生成回复话术。

意图代表用户想要完成的一个业务动作，如查天气、查余额、订酒店等，类似于代码中的函数。一个意图及在该意图下的所有对话交互构成一个场景，只有当用户表述了新的意图或结束对话，场景才会切换或结束。

用户输入的对话信息即指智能对话过程中，用户向机器输入的对话内容，本申请实施例中称其为query。

本申请所述方案可适用于语音对话，也可适用于文本对话等，本实施例中以语音对话为例进行说明。

对于用户输入的query，可首先对其进行语音识别，之后可基于语音识别结果进行意图识别，即识别出query中是否表述了意图、表述了什么意图等。如何进行意图识别不作限制，比如，可基于模板匹配、文本分类等方式来实现意图识别。

另外，还可基于语音识别结果进行实体识别，即识别出query中是否表述了实体、表述了哪个/哪些实体等。实体为完成业务动作所需的参数，如时间、地点等，类似于函数中的参数，一个意图加上若干个实体即可完成一个业务动作的办理。如何进行实体识别不作限制，比如，可基于关键词匹配、模板匹配、统计模型等方式来实现实体识别。

若确定query中未表述意图，且当前处于某一意图对应的场景内，则可执行以下预定处理：若query中表述了实体，则针对所表述的任一实体，若确定当前场景下未收集与该实体相同类型的实体，则收集该实体，若确定当前场景下已收集与该实体相同类型的实体，则用该实体替换已收集的相同类型的实体，并清除已收集的其它实体中与该实体不相匹配的实体；若确定当前场景下需要收集的所有实体均已收集完毕，则根据所述意图及收集到的实体生成回复话术，返回给用户。

若确定query中未表述意图，且当前处于某一意图对应的场景内，且query中未表述实体，且当前场景下需要收集的实体未收集完毕，则可生成引导用户表述当前场景下未收集的实体的回复话术。

若确定query中未表述意图，且当前未处于任何场景内，则可生成引导用户表述意图的回复话术。

若确定query中表述了意图，可进入所表述的意图对应的场景，并可执行所述预定处理，即：若query中表述了实体，则针对所表述的任一实体，若确定当前场景下未收集与该实体相同类型的实体，则收集该实体，若确定当前场景下已收集与该实体相同类型的实体，则用该实体替换已收集的相同类型的实体，并清除已收集的其它实体中与该实体不相匹配的实体；若确定当前场景下需要收集的所有实体均已收集完毕，则根据所述意图及收集到的实体生成回复话术。

进一步地，若确定query中所表述的意图为之前已表述过的意图，那么可获取所保存的所表述的意图对应的场景下已收集的实体，并执行所述预定处理。比如，当用户处于意图A对应的场景A时，已经收集了并保存了部分实体，此时，用户表述了新的意图B，那么则会进入意图B对应的场景B，当场景B结束后，用户又表述了意图A，从而重新进入场景A，那么可获取之前所保存的场景A下已收集的实体，之后继续执行所述预定给处理。通过这种方式，可无需重新收集所有的实体，从而提升了语音对话效率。

若确定query中表述了意图，那么在进入所表述的意图对应的场景后，若确定query中未表述实体，且当前场景下需要收集的实体未收集完毕，可生成引导用户表述当前场景下未收集的实体的回复话术。

上述不同情况下的处理方式中，在收集任一实体之前，还可先确定query的表述是否符合实体收集的表述，若符合，则可收集该实体，并在当当前场景下需要收集的实体未收集完毕时，生成引导用户表述当前场景下未收集的实体的回复话术。若确定query的表述不符合实体收集的表述，且当前场景下需要收集的实体未收集完毕，也可生成引导用户表述当前场景下未收集的实体的回复话术。

类似地，针对任一实体，在用该实体替换已收集的相同类型的实体之前，可先确定query的表述是否符合实体替换的表述，若符合，则可用该实体替换已收集的相同类型的实体，并清除已收集的其它实体中与该实体不相匹配的实体，并在当当前场景下需要收集的实体未收集完毕时，生成引导用户表述当前场景下未收集的实体的回复话术。若确定query的表述不符合实体替换的表述，且当前场景下需要收集的实体未收集完毕，也可生成引导用户表述当前场景下未收集的实体的回复话术。

基于上述介绍，图2为本申请所述智能对话方法第二实施例的流程图。如图2所示，包括以下具体实现方式。

在201中，对用户输入的query进行意图识别和实体识别。

假设用户输入的query为语音query，可首先对其进行语音识别，之后可基于语音识别结果进行意图识别和实体识别，或者，实体识别也可在需要时再进行，本实施例中不作限制。

在202中，确定query中是否表述了意图，若是，则执行203，否则，执行204。

在203中，进入所表述的意图对应的场景，并执行206。

若所表述的意图为之前已表述过的意图，还可获取所保存的所表述的意图对应的场景下已收集的实体，并执行206。

比如，当用户处于订酒店(意图A)对应的场景A时，已经收集了并保存了部分实体，此时，用户表述了新的意图B，如查天气的意图，这样就会跳转到意图B对应的场景B，当场景B结束后，用户又表述了意图A，那么可重新进入场景A，那么则可获取之前所保存的场景A下已收集的实体，之后继续执行206。通过这种方式，可无需重新收集所有的实体，从而提升了语音对话效率。

在204中，确定当前是否处于某个意图对应的场景内，若否，则执行205，若是，则执行206。

在205中，生成引导用户表述意图的回复话术，本轮对话结束。

若query中未表述意图，且当前未处于任何场景内，那么可将query视为无效的query，丢弃，并可生成引导用户表述意图的回复话术，如“有什么可以为您服务的吗”。

用户与机器的一问一答即为一轮对话。

在206中，确定query中是否表述了实体，若否，则执行207，若是，则执行208。

在207中，生成引导用户表述当前场景下未收集的实体的回复话术，本轮对话结束。

若query中未表述实体，那么当当前场景下需要收集的实体未收集完毕时，可生成引导用户表述当前场景下未收集的实体的回复话术。

不同场景下分别需要收集哪些实体可预先设定。如查天气场景下需要收集地点、时间等类型的实体。

进一步地，针对每个场景，可预先设定需要收集的不同实体的先后顺序，这样，当需要生成引导用户表述当前场景下未收集的实体的回复话术时，可优先生成引导用户表述当前场景下未收集的实体中顺序最靠前的实体的回复话术。

在208中，针对所表述的任一实体，确定当前场景下是否已收集与该实体相同类型的实体，若否，则执行209，若是，则执行210。

在209中，收集该实体，之后执行211。

若确定当前场景下未收集与该实体相同类型的实体，那么可收集该实体，如在查天气场景下，该实体为时间类型的实体，且未收集，那么则可收集该实体。

优选地，在收集任一实体之前，还可先确定query的表述是否符合实体收集的表述，若符合，则可收集该实体。

如何确定query的表述是否符合实体收集的表述不作限制，比如，可包括但不限于以下方式：若query中去除停用词后只表述了实体，那么则可认为query的表述符合实体收集的表述，或者，可基于话术模板匹配的方式，若匹配成功，则可认为query的表述符合实体收集的表述，或者，可通过积累实体收集的话术，训练评估模型，利用评估模型来判断query的表述是否符合实体收集的表述。

若确定query的表述不符合实体收集的表述，且当前场景下需要收集的实体未收集完毕，可生成引导用户表述当前场景下未收集的实体的回复话术，如可生成引导用户表述当前场景下未收集的实体中顺序最靠前的实体的回复话术，本轮对话结束。

在210中，用该实体替换已收集的相同类型的实体，并清除已收集的其它实体中与该实体不相匹配的实体。

若确定当前场景下已收集与该实体相同类型的实体，那么可用该实体替换已收集的相同类型的实体，并可清除已收集的其它实体中与该实体不相匹配的实体。

优选地，在用该实体替换已收集的相同类型的实体之前，还可先确定query的表述是否符合实体替换的表述，若符合，则可用该实体替换已收集的相同类型的实体。

如何确定query的表述是否符合实体替换的表述不作限制，比如，可包括但不限于以下方式：可基于话术模板匹配的方式，若匹配成功，则可认为query的表述符合实体替换的表述，或者，可通过积累实体替换的话术，训练评估模型，利用评估模型来判断query的表述是否符合实体替换的表述。

若符合实体替换的表述，可用该实体替换已收集的相同类型的实体，并且，可根据预先设定的实体间的约束关系，判断已收集的其它实体是否与该实体不相匹配，并可清除不相匹配的其它实体。即确定当某一类型的实体发生更新时，已收集的其它类型的实体是否仍有效，若无效的，则可清除，并重新收集。

比如，在订酒店的场景中，已经收集了地点为杭州、时间为10月1日，酒店为**酒店等实体，但用户通过实体替换，将地点由杭州替换为了上海，经查询发现，上海10月1日的**酒店已全部订完，因此酒店这一实体则与更新后的地点实体不相匹配，需要重新收集。

另外，若确定query的表述不符合实体替换的表述，且当前场景下需要收集的实体未收集完毕，可生成引导用户表述当前场景下未收集的实体的回复话术，如可生成引导用户表述当前场景下未收集的实体中顺序最靠前的实体的回复话术，本轮对话结束。

在211中，确定当前场景下需要收集的实体是否已收集完毕，若是，则执行212，否则，执行213。

在212中，根据当前场景对应的意图及收集到的实体生成回复话术，本轮对话结束。

如可对接业务系统完成业务动作(如查天气、订酒店等)，根据业务系统的返回结果生成回复话术。

在213中，生成引导用户表述当前场景下未收集的实体的回复话术，本轮对话结束。

如可生成引导用户表述当前场景下未收集的实体中顺序最靠前的实体的回复话术。

需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简单描述，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，本申请并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本申请，某些步骤可以采用其它顺序或者同时进行。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申请所必须的。

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，可以参见其它实施例的相关描述。

总之，采用本申请方法实施例所述方案，用户可根据自身需求随时进行实体替换，并且能够根据替换后的实体来相应地更新其它实体，从而能够更为准确地生成回复话术，进而提高了对话的准确性及流畅性；而且，针对不同的情况，可分别通过相应的回复话术来引导用户表述意图或实体等，从而提升了对话效率；另外，在进行实体收集或实体替换之前，可分别判断是否符合实体收集或实体替换表述，只有当判定结果为是时，才会进行实体收集或实体替换，从而确保了实体收集和实体替换的准确性，进而进一步提升了对话的准确性；再有，本申请方法实施例所述方案可适用于各种场景，并支持用户随时地进行实体替换等，具有很强的通用性。

以上是关于方法实施例的介绍，以下通过装置实施例，对本申请所述方案进行进一步说明。

图3为本申请所述智能对话装置实施例的组成结构示意图。如图3所示，包括：获取单元301以及对话单元302。

获取单元301，用于获取用户输入的query。

对话单元302，用于当确定query中未表述意图，且当前处于一个意图对应的场景内时，执行以下预定处理：若确定query中表述了实体，则针对所表述的任一实体，若确定当前场景下未收集与该实体相同类型的实体，则收集该实体，否则，用该实体替换已收集的相同类型的实体，并清除已收集的其它实体中与该实体不相匹配的实体；若确定当前场景下需要收集的实体均已收集完毕，则根据当前场景对应的意图及收集到的实体生成回复话术。

另外，对话单元302还可进一步执行以下处理之一或任意组合。

若确定query中未表述意图，且当前处于一个意图对应的场景内，且query中未表述实体，且当前场景下需要收集的实体未收集完毕，则生成引导用户表述当前场景下未收集的实体的回复话术。

若确定query中未表述意图，且当前未处于任何场景内，则生成引导用户表述意图的回复话术。

若确定query中表述了意图，则进入所表述的意图对应的场景，并执行预定处理。

若所表述的意图为之前已表述过的意图，则获取所保存的所表述的意图对应的场景下已收集的实体，并执行预定处理。

若确定query中表述了意图，且query中未表述实体，且当前场景下需要收集的实体未收集完毕，则生成引导用户表述当前场景下未收集的实体的回复话术。

在收集实体之前，确定query的表述是否符合实体收集的表述，若符合，则收集实体，并在当当前场景下需要收集的实体未收集完毕时，生成引导用户表述当前场景下未收集的实体的回复话术。

若确定query的表述不符合实体收集的表述，且当前场景下需要收集的实体未收集完毕，则生成引导用户表述当前场景下未收集的实体的回复话术。

在用实体替换已收集的相同类型的实体之前，确定query的表述是否符合实体替换的表述，若符合，则用实体替换已收集的相同类型的实体，并清除已收集的其它实体中与实体不相匹配的实体，并在当当前场景下需要收集的实体未收集完毕时，生成引导用户表述当前场景下未收集的实体的回复话术。

若确定query的表述不符合实体替换的表述，且当前场景下需要收集的实体未收集完毕，则生成引导用户表述当前场景下未收集的实体的回复话术。

图3所示装置实施例的具体工作流程请参照前述方法实施例中的相应说明，不再赘述。

总之，采用本申请装置实施例所述方案，用户可根据自身需求随时进行实体替换，并且能够根据替换后的实体来相应地更新其它实体，从而能够更为准确地生成回复话术，进而提高了对话的准确性及流畅性；而且，针对不同的情况，可分别通过相应的回复话术来引导用户表述意图或实体等，从而提升了对话效率；另外，在进行实体收集或实体替换之前，可分别判断是否符合实体收集或实体替换表述，只有当判定结果为是时，才会进行实体收集或实体替换，从而确保了实体收集和实体替换的准确性，进而进一步提升对话的准确性；再有，本申请装置实施例所述方案可适用于各种场景，并支持用户随时地进行实体替换等，具有很强的通用性。

图4示出了适于用来实现本申请实施方式的示例性计算机系统/服务器12的框图。图4显示的计算机系统/服务器12仅仅是一个示例，不应对本申请实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图4所示，计算机系统/服务器12以通用计算设备的形式表现。计算机系统/服务器12的组件可以包括但不限于：一个或者多个处理器(处理单元)16，存储器28，连接不同系统组件(包括存储器28和处理器16)的总线18。

总线18表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储器总线或者存储器控制器，外围总线，图形加速端口，处理器或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。举例来说，这些体系结构包括但不限于工业标准体系结构(ISA)总线，微通道体系结构(MAC)总线，增强型ISA总线、视频电子标准协会(VESA)局域总线以及外围组件互连(PCI)总线。

计算机系统/服务器12典型地包括多种计算机系统可读介质。这些介质可以是任何能够被计算机系统/服务器12访问的可用介质，包括易失性和非易失性介质，可移动的和不可移动的介质。

存储器28可以包括易失性存储器形式的计算机系统可读介质，例如随机存取存储器(RAM)30和/或高速缓存存储器32。计算机系统/服务器12可以进一步包括其它可移动/不可移动的、易失性/非易失性计算机系统存储介质。仅作为举例，存储系统34可以用于读写不可移动的、非易失性磁介质(图4未显示，通常称为“硬盘驱动器”)。尽管图4中未示出，可以提供用于对可移动非易失性磁盘(例如“软盘”)读写的磁盘驱动器，以及对可移动非易失性光盘(例如CD-ROM,DVD-ROM或者其它光介质)读写的光盘驱动器。在这些情况下，每个驱动器可以通过一个或者多个数据介质接口与总线18相连。存储器28可以包括至少一个程序产品，该程序产品具有一组(例如至少一个)程序模块，这些程序模块被配置以执行本申请各实施例的功能。

具有一组(至少一个)程序模块42的程序/实用工具40，可以存储在例如存储器28中，这样的程序模块42包括——但不限于——操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。程序模块42通常执行本申请所描述的实施例中的功能和/或方法。

计算机系统/服务器12也可以与一个或多个外部设备14(例如键盘、指向设备、显示器24等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该计算机系统/服务器12交互的设备通信，和/或与使得该计算机系统/服务器12能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如网卡，调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口22进行。并且，计算机系统/服务器12还可以通过网络适配器20与一个或者多个网络(例如局域网(LAN)，广域网(WAN)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图4所示，网络适配器20通过总线18与计算机系统/服务器12的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合计算机系统/服务器12使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。

处理器16通过运行存储在存储器28中的程序，从而执行各种功能应用以及数据处理，例如实现图1或图2所示实施例中的方法。

本申请同时公开了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时将实现如图1或图2所示实施例中的方法。

可以采用一个或多个计算机可读的介质的任意组合。计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本文件中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。

计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括——但不限于——电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。

计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括——但不限于——无线、电线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。

可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本申请操作的计算机程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如”C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法等，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。

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，在本申请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，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。

上述以软件功能单元的形式实现的集成的单元，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述软件功能单元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)或处理器(processor)执行本申请各个实施例所述方法的部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述仅为本申请的较佳实施例而已，并不用以限制本申请，凡在本申请的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请保护的范围之内。

Claims (22)

1.一种智能对话方法，其特征在于，包括：

获取用户输入的对话信息；

若确定所述对话信息中未表述意图，且当前处于一个意图对应的场景内，则执行以下预定处理：

若确定所述对话信息中表述了实体，则针对所表述的任一实体，若确定当前场景下未收集与所述实体相同类型的实体，则收集所述实体，否则，用所述实体替换已收集的相同类型的实体，并清除已收集的其它实体中与所述实体不相匹配的实体；

若确定当前场景下需要收集的实体均已收集完毕，则根据所述意图及收集到的实体生成回复话术。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

该方法进一步包括：若确定所述对话信息中未表述意图，且当前处于一个意图对应的场景内，且所述对话信息中未表述实体，且当前场景下需要收集的实体未收集完毕，则生成引导用户表述当前场景下未收集的实体的回复话术。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

该方法进一步包括：若确定所述对话信息中未表述意图，且当前未处于任何场景内，则生成引导用户表述意图的回复话术。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

该方法进一步包括：若确定所述对话信息中表述了意图，则进入所表述的意图对应的场景，并执行所述预定处理。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，

该方法进一步包括：若所表述的意图为之前已表述过的意图，则获取所保存的所表述的意图对应的场景下已收集的实体，并执行所述预定处理。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，

该方法进一步包括：若确定所述对话信息中表述了意图，且所述对话信息中未表述实体，且当前场景下需要收集的实体未收集完毕，则生成引导用户表述当前场景下未收集的实体的回复话术。

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，

所述收集所述实体之前，进一步包括：确定所述对话信息的表述是否符合实体收集的表述，若符合，则收集所述实体，并在当当前场景下需要收集的实体未收集完毕时，生成引导用户表述当前场景下未收集的实体的回复话术。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，

该方法进一步包括：若确定所述对话信息的表述不符合实体收集的表述，且当前场景下需要收集的实体未收集完毕，则生成引导用户表述当前场景下未收集的实体的回复话术。

9.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，

所述用所述实体替换已收集的相同类型的实体之前，进一步包括：确定所述对话信息的表述是否符合实体替换的表述，若符合，则用所述实体替换已收集的相同类型的实体，并清除已收集的其它实体中与所述实体不相匹配的实体，并在当当前场景下需要收集的实体未收集完毕时，生成引导用户表述当前场景下未收集的实体的回复话术。

10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，

该方法进一步包括：若确定所述对话信息的表述不符合实体替换的表述，且当前场景下需要收集的实体未收集完毕，则生成引导用户表述当前场景下未收集的实体的回复话术。

11.一种智能对话装置，其特征在于，包括：获取单元以及对话单元；

所述获取单元，用于获取用户输入的对话信息；

所述对话单元，用于当确定所述对话信息中未表述意图，且当前处于一个意图对应的场景内时，执行以下预定处理：若确定所述对话信息中表述了实体，则针对所表述的任一实体，若确定当前场景下未收集与所述实体相同类型的实体，则收集所述实体，否则，用所述实体替换已收集的相同类型的实体，并清除已收集的其它实体中与所述实体不相匹配的实体；若确定当前场景下需要收集的实体均已收集完毕，则根据所述意图及收集到的实体生成回复话术。

12.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，

所述对话单元进一步用于，若确定所述对话信息中未表述意图，且当前处于一个意图对应的场景内，且所述对话信息中未表述实体，且当前场景下需要收集的实体未收集完毕，则生成引导用户表述当前场景下未收集的实体的回复话术。

13.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，

所述对话单元进一步用于，若确定所述对话信息中未表述意图，且当前未处于任何场景内，则生成引导用户表述意图的回复话术。

14.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，

所述对话单元进一步用于，若确定所述对话信息中表述了意图，则进入所表述的意图对应的场景，并执行所述预定处理。

15.根据权利要求14所述的装置，其特征在于，

所述对话单元进一步用于，若所表述的意图为之前已表述过的意图，则获取所保存的所表述的意图对应的场景下已收集的实体，并执行所述预定处理。

16.根据权利要求15所述的装置，其特征在于，

所述对话单元进一步用于，若确定所述对话信息中表述了意图，且所述对话信息中未表述实体，且当前场景下需要收集的实体未收集完毕，则生成引导用户表述当前场景下未收集的实体的回复话术。

17.根据权利要求15所述的装置，其特征在于，

所述对话单元进一步用于，在收集所述实体之前，确定所述对话信息的表述是否符合实体收集的表述，若符合，则收集所述实体，并在当当前场景下需要收集的实体未收集完毕时，生成引导用户表述当前场景下未收集的实体的回复话术。

18.根据权利要求17所述的装置，其特征在于，

所述对话单元进一步用于，若确定所述对话信息的表述不符合实体收集的表述，且当前场景下需要收集的实体未收集完毕，则生成引导用户表述当前场景下未收集的实体的回复话术。

19.根据权利要求15所述的装置，其特征在于，

所述对话单元进一步用于，在用所述实体替换已收集的相同类型的实体之前，确定所述对话信息的表述是否符合实体替换的表述，若符合，则用所述实体替换已收集的相同类型的实体，并清除已收集的其它实体中与所述实体不相匹配的实体，并在当当前场景下需要收集的实体未收集完毕时，生成引导用户表述当前场景下未收集的实体的回复话术。

20.根据权利要求19所述的装置，其特征在于，

所述对话单元进一步用于，若确定所述对话信息的表述不符合实体替换的表述，且当前场景下需要收集的实体未收集完毕，则生成引导用户表述当前场景下未收集的实体的回复话术。

21.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1～10中任一项所述的方法。

22.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1～10中任一项所述的方法。

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