CN112527978A - 一种对话处理方法及设备 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种对话处理方法及设备，所述方法包括：获得来自用户的第一输入信息，所述第一输入信息用于表征第一意图信息；输出与所述第一输入信息对应的第一反馈信息，所述第一反馈信息用于解答所述第一意图信息；获得来自用户的第二输入信息，所述第二输入信息用于表征第二意图信息，所述第二意图信息与所述第一意图信息具有相关性；当评价为所述第一反馈信息能够解答所述第一输入信息的情况下，生成第二反馈信息；输出所述第二反馈信息，所述第二反馈信息用于对所述第一反馈信息进行信息解释；应用本方法能够优化智能客服与用户的对话流程，使智能客服更好地为用户解决问题。

Description

一种对话处理方法及设备

技术领域

本发明涉及智能客服技术领域，尤其涉及一种对话处理方法及设备。

背景技术

智能客服系统的服务群体是用户，尤其是以为为用户解决一定任务为目的智能客服,在设计智能系统的时候往往是通过一段时间的分析,从发现问题和解决问题的角度出发，设计一个自认为比较合理的对话流程系统，引导用户解决问题。但是不同用户的经验和思想是不同的，这些都会影响用户对智能客服的认识和理解，以致不同用户在对话流程中所作的选择和输入存在不同，在该情况下，智能客服与用户在交互过程中容易对用户理解程度的判断出现偏差。

发明内容

本发明实施例提供了一种对话处理方法及设备，能够优化智能客服与用户的对话流程，使智能客服更好地为用户解决问题。

本发明实施例一方面提供一种对话处理方法，所述方法包括：获得来自用户的第一输入信息，所述第一输入信息用于表征第一意图信息；输出与所述第一输入信息对应的第一反馈信息，所述第一反馈信息用于解答所述第一意图信息；获得来自用户的第二输入信息，所述第二输入信息用于表征第二意图信息，所述第二意图信息与所述第一意图信息具有相关性；当评价为所述第一反馈信息能够解答所述第一输入信息的情况下，生成第二反馈信息；输出所述第二反馈信息，所述第二反馈信息用于对所述第一反馈信息进行信息解释。

在一可实施方式中，所述生成第二反馈信息，包括：获得与所述第二输入信息对应的第二意图信息；获得与所述第一反馈信息对应的答案维度信息；根据所述第二意图信息和所述答案维度信息评价所述用户对所述第一反馈信息的理解程度；根据所述用户对所述第一反馈信息的理解程度生成第二反馈信息。

在一可实施方式中，所述答案维度信息包括如下维度至少之一：用于表征答案帮助程度的第一维度、用于表征答案解决程度的第二维度、用于表征答案清楚程度的第三维度、用于表征对话混乱程度的第四维度、用户表征答案详细程度的第五维度。

在一可实施方式中，所述根据所述第二意图信息和所述答案维度信息评价所述用户对所述第一反馈信息的理解程度，包括：对所述第二意图信息和所述答案维度信息进行评分，获得第一分数；确定与所述第一分数对应的预设理解范围，所述预设理解范围用于表征所述用户对所述第一反馈信息的理解程度；其中，所述理解程度至少包括表征不理解的第一理解程度和表征完全理解的第二理解程度。

在一可实施方式中，根据所述用户对所述第一反馈信息的理解程度生成第二反馈信息，包括：当所述用户对所述第一反馈信息的理解程度为不理解的情况下，根据所述第一输入信息、第一反馈信息和第二输入信息确定所述用户的第三意图信息；根据所述第三意图信息和所述第一意图信息生成第二反馈信息，以用于对所述第一反馈信息进行信息解释。

本发明实施例另一方面提供一种对话处理设备，所述设备包括：获得模块，用于获得来自用户的第一输入信息，所述第一输入信息用于表征第一意图信息；输出模块，用于输出与所述第一输入信息对应的第一反馈信息，所述第一反馈信息用于解答所述第一意图信息；所述获得模块，还用于获得来自用户的第二输入信息，所述第二输入信息用于表征第二意图信息，所述第二意图信息与所述第一意图信息具有相关性；生成模块，用于当评价为所述第一反馈信息能够解答所述第一输入信息的情况下，生成第二反馈信息；输出模块，用于输出所述第二反馈信息，所述第二反馈信息用于对所述第一反馈信息进行信息解释。

在一可实施方式中，所述生成模块，包括：获得子模块，用于获得与所述第二输入信息对应的第二意图信息；所述获得子模块，还用于获得与所述第一反馈信息对应的答案维度信息；评价子模块，用于根据所述第二意图信息和所述答案维度信息评价所述用户对所述第一反馈信息的理解程度；生成子模块，用于根据所述用户对所述第一反馈信息的理解程度生成第二反馈信息。

在一可实施方式中，所述答案维度信息包括如下维度至少之一：用于表征答案帮助程度的第一维度、用于表征答案解决程度的第二维度、用于表征答案清楚程度的第三维度、用于表征对话混乱程度的第四维度、用户表征答案详细程度的第五维度。

在一可实施方式中，所述评价子模块，包括：评分单元，用于对所述第二意图信息和所述答案维度信息进行评分，获得第一分数；确定单元，用于确定与所述第一分数对应的预设理解范围，所述预设理解范围用于表征所述用户对所述第一反馈信息的理解程度；其中，所述理解程度至少包括表征不理解的第一理解程度和表征完全理解的第二理解程度。

在一可实施方式中，所述生成子模块，包括：确定单元，用于当所述用户对所述第一反馈信息的理解程度为不理解的情况下，根据所述第一输入信息、第一反馈信息和第二输入信息确定所述用户的第三意图信息；生成单元，用于根据所述第三意图信息和所述第一意图信息生成第二反馈信息，以用于对所述第一反馈信息进行信息解释。

本发明实施例提供的一种对话处理方法及设备在应用时，获得来自用于表征用户问题的第一输入信息，然后生成并输出第一反馈信息以对第一输入信息进行反馈，当判断为第一反馈信息能够解答第一输入信息且获得来自用户的第二输入信息的情况下，根据第一输入信息和第二输入信息生成并输出第二反馈信息，第二反馈信息用于对第一反馈信息进行信息解释。应用本方法能够优化智能客服与用户的对话流程，使智能客服更好地为用户解决问题，并能够间接引导用户对智能客服进行了解以学习使用方法，为以后更好地使用智能客服做铺垫。

附图说明

通过参考附图阅读下文的详细描述，本发明示例性实施方式的上述以及其他目的、特征和优点将变得易于理解。在附图中，以示例性而非限制性的方式示出了本发明的若干实施方式，其中：

在附图中，相同或对应的标号表示相同或对应的部分。

图1为本发明实施例一种对话处理方法的实现流程示意图；

图2为本发明实施例一种对话处理方法确定理解程度的实现流程示意图；

图3为本发明实施例一种对话处理设备的实现模块示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、特征、优点能够更加的明显和易懂，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，而非全部实施例。基于本发明中的实施例，本领域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。

图1为本发明实施例一种对话处理方法的实现流程示意图。

参见图1，本发明实施例一方面提供一种对话处理方法，方法包括：操作101，获得来自用户的第一输入信息，第一输入信息用于表征第一意图信息；操作102，输出与第一输入信息对应的第一反馈信息，第一反馈信息用于解答第一意图信息；操作103，获得来自用户的第二输入信息，第二输入信息用于表征第二意图信息，第二意图信息与第一意图信息具有相关性；操作104，当评价为第一反馈信息能够解答第一输入信息的情况下，生成第二反馈信息；操作105，输出第二反馈信息，第二反馈信息用于对第一反馈信息进行信息解释。

本方法提供的对话处理方法可以应用于智能客服，本方法智能客服获得来自用于表征用户问题的第一输入信息，然后生成并输出第一反馈信息以对第一输入信息进行反馈，当智能客服判断为第一反馈信息能够解答第一输入信息的情况下，当智能客服获得来自用户的第二输入信息的情况下，根据第一输入信息和第二输入信息生成并输出第二反馈信息，第二反馈信息用于对第一反馈信息进行信息解释。用户可以结合第一反馈信息和第二反馈信息以解答第一输入信息。应用本方法能够优化智能客服与用户的对话流程，使智能客服更好地为用户解决问题，并能够间接引导用户对智能客服进行了解以学习使用方法，为以后更好地使用智能客服做铺垫。

在本方法操作101中，智能客服获得来自用户的第一输入信息。用户可以采用语音输入或文字输入的方式向智能客服输入第一输入信息，智能客服通过对第一输入信息进行信息提取以获得第一输入信息中的第一意图信息，第一意图信息为与第一输入信息对应的意图，该意图包括但不限于闲聊意图和问题解决意图。

在本方法操作102中，智能客服根据设置的对话处理方法生成并输出与第一输入信息对应的进行第一反馈信息。具体的，当第一意图信息为闲聊意图的情况下，第一反馈信息可以为与闲聊话题对应的闲聊反馈内容；例如，当第一输入信息为“你好”的情况下，第一反馈信息可以是“您好，请问有什么可以帮助的”。当第一意图信息为问题解决意图的情况下，第一反馈信息可以为与用户问题对应的问题答案。需要补充的是，根据问题的实际情况以及智能客服的信息存储，问题答案可能可以解决用户问题，也可能不可以解决用户问题，如用户问题为智能客服不知道的答案的情况下，智能客服生成并输出的第一反馈信息可以是“抱歉我暂时不知道。”进一步的，本方法不对智能客服第一反馈信息的输出方式进行限定，包括但不限于语音输出、文本输出、图片输出、视频输出、超链接格式输出中的一项或几项。

需要补充的是，本方法所指第一输入信息和第一反馈信息均可以是一条或多条的，在一种可实施方式中，在智能客服评价为第一反馈信息能够不解答第一输入信息的情况下，智能客服会生成多条反馈信息以解答第一输入信息，此时智能客服和用户之间会存在多轮对话，这些对话均可以被认为是本方法所指代的第一输入信息和第一反馈信息。

在本方法操作103中，在输出第一反馈信息之后，获得来自用户的第二输入信息。第二输入信息用于表征第二意图信息。同样的，第二意图信息可以是闲聊意图或问题解决意图。可以理解的是，第二意图信息可能和第一意图信息具有相关性也可以和第一意图信息之间不具有相关性。此处的相关性可以通过相关性模板、相关性分析模型、意图理解模型等已知的对话相关性分析方法确定。需要说明的是，本方法可以在执行评价为第一反馈信息能够解答第一输入信息之后，再去确定第二意图信息和第一意图信息之间是否具有相关性，也可以在执行当评价为第一反馈信息能够解答第一输入信息之前，确定第二意图信息和第一意图信息之间是否具有相关性。

在本方法操作104中，通过对第一输入信息和第一反馈信息进行评价，以确定第一反馈信息是否能够解答第一输入信息。需要说明的是，第一反馈信息所表征的问题答案可能可以解决第一输入信息，也可能不可以解决第一输入信息，本方法对是否能够解答第一输入信息的评价标准可以设定为智能客服是否已经提供针对第一输入信息的已知信息。当评价为第一反馈信息能够解答第一输入信息的情况下，生成第二反馈信息。需要补充的是，当第二意图信息和第一意图信息之间具有相关性的情况下，第二反馈信息根据第一输入信息和第二输入信息进行生成；当第二意图信息和第一意图信息之间无相关性的情况下，第二反馈信息可以根据第二意图信息进行生成。

在本方法操作105中，输出第二反馈信息，第二反馈信息用于对第一反馈信息进行信息解释，以使用户可以结合第一反馈信息和第二反馈信息更充分的了解到与第一输入信息对应的问题答案，需要补充的是，当第二意图信息和第一意图信息之间无相关性的情况下，第二反馈信息可以与第一反馈信息之间无关联，即智能客服可以按照正常对话模式与用户进行对话。

图2为本发明实施例一种对话处理方法确定理解程度的实现流程示意图。

参见图2，在一可实施方式中，操作105，生成第二反馈信息，包括：操作1051，获得与第二输入信息对应的第二意图信息；操作1052，获得与第一反馈信息对应的答案维度信息；操作1053，根据第二意图信息和答案维度信息评价用户对第一反馈信息的理解程度；操作1054，根据用户对第一反馈信息的理解程度生成第二反馈信息。

当第一反馈信息能够用于解答第一输入信息且第一输入信息和第二输入信息具有相关性的情况下，本方法生成第二反馈信息的具体方法包括：在操作1051和操作1052中，获得与第二输入信息对应的第二意图信息，并获得与第一反馈信息对应的答案维度信息。其中，第二意图信息可以为仅针对第二输入信息的意图信息，即第二意图信息仅用于评价第二反馈信息的当前意图。第二意图信息也可以为即用于评价第二输入信息的当前意图，还用于评价第二输入信息和第一输入信息之间相关性的信息。根据实际需求可以对第二意图信息的具体评价维度进行调整。答案维度信息用于表征在用户和智能客服在进行第一输入信息和第一反馈信息的对话过程中，用户在问题解答维度的所有反馈信息。包括但不限于，用户满意度、用户理解程度、用户态度等等信息。即基于对第一输入信息和第一反馈信息进行维度分析所得到的信息为答案维度信息；对第二输入信息和第一输入信息进行意图分析所得到的信息为第二意图信息。

在操作1053中，通过评价用户对第一反馈信息的理解程度，可以了解到智能客服和用户的对话是否发生了错位，即智能客服所反馈的信息用户是否能够理解。可以理解的是，当评价为用户对第一反馈信息的理解程度较低的情况下，可以认为用户无法理解或无法完全理解第一反馈信息，即用户无法通过第一反馈信息解答问题。当评价为用户对第一反馈信息的理解程度较高的情况下，可以认为用户能够理解或大致理解了第一反馈信息，即用户可以通过第一反馈信息解答问题。而综合第二意图信息和答案维度信息，以此为依据对用户对第一反馈信息的理解程度进行评价，其评价的维度依据和评价信息能够对用户是否理解答案进行多方面评价的特点，能够全面充分了解用户对答案的理解程度，有利于提高评价的准确性，避免出现评价错误。

在操作1054中，根据用户对第一反馈信息的理解程度生成第二反馈信息，能够有针对性的补充第一反馈信息中用户不理解的内容，使用户对第一反馈信息的理解更加充分。具体的，第一反馈信息的理解程度可以确定为用户对第一反馈信息中每个词的理解程度，和/或者第一反馈信息也可以确定为用户对第一反馈信息所表征的答案的理解程度。对第一反馈信息的补充可以是对第一反馈信息中用户不理解的词的解释，也可以是对第一反馈信息中的答案进行进一步的细化描述。例如：在一种实施情况下，当用户第一次问“X手机的具体参数信息是怎么样的”智能客服发送命名为“参数信息”的超链接信息给用户作为反馈信息，用户不理解需要点击超链接信息才能够看到所有的参数信息，而智能客服在发送命名为“参数信息”的超链接信息给用户后，可以评价为已经解答用户的问题。此时就出现了用户对智能客服发送命名为“参数信息”的超链接信息理解程度低的问题，在该情况下，用户可能会第二次提问“X手机的具体参数信息是到底怎么样的”。智能客服在判断已经解答完用户的第一次提问，且智能客服根据第二次提问和第一次提问及对应的反馈信息可知，用户无法理解智能客服第一次反馈信息的内容。基于此，智能客服可以发送包含具体参数的文本信息或图片信息至用户。

在一可实施方式中，答案维度信息包括如下维度至少之一：用于表征答案帮助程度的第一维度、用于表征答案解决程度的第二维度、用于表征答案清楚程度的第三维度、用于表征对话混乱程度的第四维度、用户表征答案详细程度的第五维度。

本方法的答案维度信息的具体维度可以根据需要进行选择和调整，进一步的，为了进一步提高评价的准确性，本方法在第一输入信息和第一反馈信息的交互中，可以增加答案维度收集的操作，具体的，智能客服可以在回复与第一意图信息对应的答案后，进行答案维度收集，例如：智能客服可以生成输出信息“上述答案是否有帮助”、“上述沟通是否清楚”“请给上述沟通打分(1/100)”等输出信息。需要补充的是，为了方便分类整合，每一维度信息均可以通过归一化处理以二分类形式表征，如“第一维度→是”，“第二维度→否”；或以评分形式表征，如“第一维度→20分、第二维度→0分”。

通过用户反馈对应的评价，以收集答案维度信息。为方便上述答案维度信息的理解，以下提供几种情况下维度信息进行具体说明。

第一维度，可以用于表征智能客服所提供的答案对用户的帮助程度，第一维度可以通过与答案帮助评价对应的模型进行评价，答案帮助评价模型可以由对应的训练数据对分类器进行训练获得，训练数据可标注答案帮助程度；也可以通过询问用户，由用户答案是否具有帮助，还可以结合模型评价结果和用户反馈信息生成对应答案帮助程度的第一维度信息。其中，根据需要，评价答案帮助程度维度可以仅有两个分类，例如有帮助和没有帮助；也可以形成有多个分类，例如，在有帮助下再分类为，有点帮助、有帮助、很有帮助等。

第二维度，可以用于表征智能客服所提供的答案对用户问题的解决程度。需要清楚的是，区别于第一维度，第一维度更为侧重于用户的主观评价，第二维度可以更侧重于答案能够解决用户问题的客观评价。例如，当第一反馈信息为“我无法解答，请询问xxx”的情况下，虽然可能对用户有帮助，但是并不能解决用户的问题，其对问题的解决程度可能是“未解决”。同样的，第二维度可以通过与答案解决评价对应的模型进行评价，答案解决评价模型可以由对应的训练数据对分类器进行训练获得，训练数据可标注答案解决程度；也可以通过询问用户，由用户回答答案确定是否能够解决问题，还可以结合模型评价结果和用户反馈信息生成对应答案解决程度的第二维度信息。其中，根据需要，评价答案解决程度维度也可以仅有两个分类，例如解决和没有解决；也可以形成有多个分类，例如，在解决维度下再分类为，解决20％以下、解决21～50％、解决大于50％但未达到100％、完全解决等。

第三维度，可以用于评价用户对智能客服所提供的答案的清楚程度。其中，清楚程度可以通过询问用户是否清楚，由用户回答答案确定是否能够清楚问题。进一步的，清楚程度可以包括由用户评价智能客服是否真实清楚了用户的第一输入信息所表征的意图，还可以包括由用户评价用户是否能够清楚智能客服的第一反馈信息所表征的意图。通过结合智能客服是否真实清楚了用户的第一输入信息所表征的意图以及用户是否能够清楚智能客服的第一反馈信息所表征的意图两个角度可以确定第三维度信息。

第四维度，可以用于评价用户与智能客服之间对话的混乱程度。该混乱程度的评价方法可以以时间信息作为排序，按照每一轮用户输入信息和智能客服输出信息作为一组数据进行评价，评价该轮的用户输入信息和客服输出信息之间是否出现混乱。同理也可以由智能客服提问与对话混乱程度对应的问题，由用户输入确定对话的混乱程度。

第五维度，可以用于评价由智能客服提供的答案的详细程度，该信息程度可以按照智能客服的答案的字数、智能客服的答案中的信息量等维度进行评价，也可以由智能客服提问对应的答案信息程度的问题后，由用户输入确定答案的信息程度。

可以清楚的是，根据需要，本方法实施例所指代的答案维度信息还可以有表征不同维度对答案进行评价的第六维度、第七维度、第八维度等，以下不做赘述。

在一可实施方式中，操作1053，根据第二意图信息和答案维度信息评价用户对第一反馈信息的理解程度，包括：首先，对第二意图信息和答案维度信息进行评分，获得第一分数；然后，确定与第一分数对应的预设理解范围，预设理解范围用于表征用户对第一反馈信息的理解程度；其中，理解程度至少包括表征不理解的第一理解程度和表征完全理解的第二理解程度。

本方法在操作1053中，首先，通过综合第二意图信息和答案维度信息对用户对第一反馈信息的理解程度进行评分，该评分过程可以先对第二意图信息和答案维度信息分别进行归一化处理，然后再进行分值整合获得第一分数，也可以通过神经网络模型预测获得第一分数，神经网络模型可以由与第二意图信息和答案维度信息对应的训练数据训练获得。

然后，根据第一分数与预设理解范围进行匹配，以确定用户对第一反馈信息的理解程度。其中，预设理解范围可以为两个或两个以上，当预设理解范围为两个的情况下，可以包括表征不理解的第一理解程度和表征完全理解的第二理解程度。例如，第一分数的取值范围为0～100，则可以将0～50作为与不理解对应的第一理解程度，将51～100作为与理解对应的第二理解程度。当通过对第二意图信息和答案维度信息进行评分，获得的分数为40的情况下，在0～59范围内，可以认为用户不理解第一反馈信息。当分数为60的情况下，在60～100范围内，可以认为用户理解第一反馈信息。进一步的，为了使对用户理解程度的评价够为细致，可以设置超过两个的预设理解范围，如当分数在0～10的情况下，可以确定为用户不理解第一反馈信息，当分数在11～30的情况下，可以确定为用户可以理解少量的第一反馈信息，当分数在31～60的情况下，可以确定为用户理解一半的第一反馈信息，当分数在61～90的情况下，可以确定为用户理解大部分的第一反馈信息，当分数在91～100的情况下，可以确定为用户基本或完全理解第一反馈信息。

在一可实施方式中，操作1054，根据用户对第一反馈信息的理解程度生成第二反馈信息，包括：首先，当用户对第一反馈信息的理解程度为不理解的情况下，根据第一输入信息、第一反馈信息和第二输入信息确定用户的第三意图信息；然后，根据第三意图信息和第一意图信息生成第二反馈信息，以用于对第一反馈信息进行信息解释。

在操作1054中，首先，根据第一分数评价为用户对第一反馈信息的理解程度为不理解的情况下，即对应用户而言，第一反馈信息不能解答用户问题，此时，智能客服可以根据第一输入信息、第一反馈信息和第二输入信息重新确定用户的第三意图信息。可以理解的是，以第一输入信息、第一反馈信息和第二输入信息作为依据确定第三意图信息，其输入的数量更大，有助于更为精确的确定用户的意图。其中，第三意图信息可以和第一意图信息、第二意图信息相同或部分相同，第三意图信息也可以是针对第一反馈信息的补充意图。在智能客服与用户之间的理解程度较低的情况下，第三意图信息也可以与第一意图信息、第二意图信息完全不同。然后，根据第三意图信息和第一意图信息生成第二反馈信息，并输出第二反馈信息，以用于对第一反馈信息进行信息解释。如“我使用的手机型号是什么？”，第一反馈信息为“X”，智能客服评价为第一反馈信息已经解答了第一输入信息的提问；之后，用户输入第二输入信息，如“啥X”，可知第二输入信息用于为用户用于表达对第一反馈信息的不理解，智能客服可以第一输入信息、第一反馈信息和第二输入信息以其他表达方式对该问题进行回答，如“您使用的手机型号为X”。

需要补充的是，当根据第一分数评价为用户对第一反馈信息的理解程度为理解的情况下，可以将第二输入信息作为一个新的对话流程进行，即第二反馈信息可以为对第二输入信息进行反馈，但与第一输入信息无关的内容。例如，第一输入信息用于表征提问，如“手机的型号是什么？”，第一反馈信息为“手机型号为X”，第一反馈信息已经解答了第一输入信息的提问；之后，用户输入第二输入信息，如“好的”，可知第二输入信息用于闲聊，智能客服可以生成只针对于第二输入信息的第二反馈信息如“还有什么需要帮助的吗”以反馈第二输入信息。

为方便上述实施方式的理解，以下提供一种具体实施场景进行说明。在该场景中，本方法应用于手机的智能客服，即bot，用于解答用户的问题。

例如，在一次对话过程中，发生了如下对话：

对话(1)[13:50:18.029 user(text)]:my phone is moto g6 plus I want tochange my fingerprint sensor by moto service center.

对话(2)[13:50:22.563 bot(richtext_question)]:[manage fingerprints].

对话(3)[13:50:22.563 bot(richtext_related_questions)]:[fingerprintsensor to navigate][fingerprint sensor not working].

对话(4)[13:50:22.563 bot(button)]:[helpful][unhelpful].

对话(5)[13:50:52.490 user(quickresponse)]:helpful.

对话(6)[13:50:52.583 bot(text)]:great to hear that worked.can i helpwith anything else？.

对话(7)[13:50:52.583 bot(button)]:[yes][no].

对话(8)[13:51:06.921 user(text)]:no.

对话(9)[13:51:07.079 bot(survey)]:survey.

对话(10)[13:51:37.099 user(survey)]:[0][yes][0].

对话(11)[13:51:37.138 bot(text)]:thanks for your feedback！.

对话(12)[13:52:12.824 user(text)]:madam you can't respond my query.

如上可知，对话(1)为用户提出了问题，即第一输入信息，对话(2)-(3)为bot对用户问题的解答及相关问题的反馈，即第一反馈信息。需要说明第三，在对话(2)中，bot提供超链接文本，用户点击对话(2)的内容可跳转至指纹管理平台。对话(4)、对话(6)-对话(11)均为bot询问用户以获得答案维度信息。对话(12)为用户输入的第二评价信息。Bot在完成对话(11)后，即判断为用户问题已经解答完毕。当用户输入对话(12)的情况下，bot获取对话(12)的当前意图，并综合对话(1)-对话(11)进行针对对话(1)的问题在解答维度上的所有反馈信息，获得答案维度信息。然后通过答案维度信息和当前意图进行评分，根据评分结果确定bot和用户的对话是否发生了错位，即用户是否能够理解bot的反馈信息，以及bot是否理解用户的意图。根据上述对话可知，用户不能理解bot在对话(2)中对问题的解答，此时，bot生成并输出对话(13)[13:50:22.563 bot(richtext_question)]:Please click[manage fingerprints]and you will change the fingerprint sensor.

图3为本发明实施例一种对话处理设备的实现模块示意图。

参见图3，本发明实施例另一方面提供一种对话处理设备，设备包括：获得模块301，用于获得来自用户的第一输入信息，第一输入信息用于表征第一意图信息；输出模块302，用于输出与第一输入信息对应的第一反馈信息，第一反馈信息用于解答第一意图信息；获得模块301，还用于获得来自用户的第二输入信息，第二输入信息用于表征第二意图信息，第二意图信息与第一意图信息具有相关性；生成模块303，用于当评价为第一反馈信息能够解答第一输入信息的情况下，生成第二反馈信息；输出模块302，用于输出第二反馈信息，第二反馈信息用于对第一反馈信息进行信息解释。

在一可实施方式中，生成模块303，包括：获得子模块3031，用于获得与第二输入信息对应的第二意图信息；获得子模块3031，还用于获得与第一反馈信息对应的答案维度信息；评价子模块3032，用于根据第二意图信息和答案维度信息评价用户对第一反馈信息的理解程度；生成子模块3033，用于根据用户对第一反馈信息的理解程度生成第二反馈信息。

在一可实施方式中，答案维度信息包括如下维度至少之一：用于表征答案帮助程度的第一维度、用于表征答案解决程度的第二维度、用于表征答案清楚程度的第三维度、用于表征对话混乱程度的第四维度、用户表征答案详细程度的第五维度。

在一可实施方式中，评价子模块3032，包括：评分单元30321，用于对第二意图信息和答案维度信息进行评分，获得第一分数；第一确定单元30322，用于确定与第一分数对应的预设理解范围，预设理解范围用于表征用户对第一反馈信息的理解程度；其中，理解程度至少包括表征不理解的第一理解程度和表征完全理解的第二理解程度。

在一可实施方式中，生成子模块3033，包括：第二确定单元30331，用于当用户对第一反馈信息的理解程度为不理解的情况下，根据第一输入信息、第一反馈信息和第二输入信息确定用户的第三意图信息；生成单元30332，用于根据第三意图信息和第一意图信息生成第二反馈信息，以用于对第一反馈信息进行信息解释。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。

此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或隐含地包括至少一个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。

以上，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种对话处理方法，其特征在于，所述方法包括：

获得来自用户的第一输入信息，所述第一输入信息用于表征第一意图信息；

输出与所述第一输入信息对应的第一反馈信息，所述第一反馈信息用于解答所述第一意图信息；

获得来自用户的第二输入信息，所述第二输入信息用于表征第二意图信息，所述第二意图信息与所述第一意图信息具有相关性；

当评价为所述第一反馈信息能够解答所述第一输入信息的情况下，生成第二反馈信息；

输出所述第二反馈信息，所述第二反馈信息用于对所述第一反馈信息进行信息解释。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述生成第二反馈信息，包括：

获得与所述第二输入信息对应的第二意图信息；

获得与所述第一反馈信息对应的答案维度信息；

根据所述第二意图信息和所述答案维度信息评价所述用户对所述第一反馈信息的理解程度；

根据所述用户对所述第一反馈信息的理解程度生成第二反馈信息。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述答案维度信息包括如下维度至少之一：用于表征答案帮助程度的第一维度、用于表征答案解决程度的第二维度、用于表征答案清楚程度的第三维度、用于表征对话混乱程度的第四维度、用户表征答案详细程度的第五维度。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述第二意图信息和所述答案维度信息评价所述用户对所述第一反馈信息的理解程度，包括：

对所述第二意图信息和所述答案维度信息进行评分，获得第一分数；

确定与所述第一分数对应的预设理解范围，所述预设理解范围用于表征所述用户对所述第一反馈信息的理解程度；

其中，所述理解程度至少包括表征不理解的第一理解程度和表征完全理解的第二理解程度。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述用户对所述第一反馈信息的理解程度生成第二反馈信息，包括：

当所述用户对所述第一反馈信息的理解程度为不理解的情况下，根据所述第一输入信息、第一反馈信息和第二输入信息确定所述用户的第三意图信息；

根据所述第三意图信息和所述第一意图信息生成第二反馈信息，以用于对所述第一反馈信息进行信息解释。

6.一种对话处理设备，其特征在于，所述设备包括：

获得模块，用于获得来自用户的第一输入信息，所述第一输入信息用于表征第一意图信息；

输出模块，用于输出与所述第一输入信息对应的第一反馈信息，所述第一反馈信息用于解答所述第一意图信息；

所述获得模块，还用于获得来自用户的第二输入信息，所述第二输入信息用于表征第二意图信息，所述第二意图信息与所述第一意图信息具有相关性；

生成模块，用于当评价为所述第一反馈信息能够解答所述第一输入信息的情况下，生成第二反馈信息；

输出模块，用于输出所述第二反馈信息，所述第二反馈信息用于对所述第一反馈信息进行信息解释。

7.根据权利要求6所述的设备，其特征在于，所述生成模块，包括：

获得子模块，用于获得与所述第二输入信息对应的第二意图信息；

所述获得子模块，还用于获得与所述第一反馈信息对应的答案维度信息；

评价子模块，用于根据所述第二意图信息和所述答案维度信息评价所述用户对所述第一反馈信息的理解程度；

生成子模块，用于根据所述用户对所述第一反馈信息的理解程度生成第二反馈信息。

8.根据权利要求7所述的设备，其特征在于，所述答案维度信息包括如下维度至少之一：用于表征答案帮助程度的第一维度、用于表征答案解决程度的第二维度、用于表征答案清楚程度的第三维度、用于表征对话混乱程度的第四维度、用户表征答案详细程度的第五维度。

9.根据权利要求7所述的设备，其特征在于，所述评价子模块，包括：

评分单元，用于对所述第二意图信息和所述答案维度信息进行评分，获得第一分数；

确定单元，用于确定与所述第一分数对应的预设理解范围，所述预设理解范围用于表征所述用户对所述第一反馈信息的理解程度；其中，所述理解程度至少包括表征不理解的第一理解程度和表征完全理解的第二理解程度。

10.根据权利要求9所述的设备，其特征在于，所述生成子模块，包括：

确定单元，用于当所述用户对所述第一反馈信息的理解程度为不理解的情况下，根据所述第一输入信息、第一反馈信息和第二输入信息确定所述用户的第三意图信息；

生成单元，用于根据所述第三意图信息和所述第一意图信息生成第二反馈信息，以用于对所述第一反馈信息进行信息解释。

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