CN118193689A - 对话生成方法、装置及电子设备 - Google Patents

Abstract

本公开提供了对话生成方法、装置及电子设备，涉及人工智能技术领域，尤其涉及深度学习、自然语言处理、大数据、计算机视觉等技术领域。具体实现方案为：获取对象的当前问题，以及对象的对话处理状态；对话处理状态中携带智能体标识；智能体标识对应的智能体，用于处理对象所处的当前对话过程；在智能体标识对应的智能体为目标从智能体的情况下，将当前问题提供给目标从智能体，以获取目标从智能体结合当前对话过程中的历史对话以及当前问题确定得到的答案；将答案提供给对象，从而在存在新领域中的多轮对话时，不需要主智能体针对新领域中的多轮对话学习对话结构，更新处理量小，更新成本低，更新效率高。

Description

对话生成方法、装置及电子设备

技术领域

本公开涉及人工智能技术领域，尤其涉及深度学习、自然语言处理、大数据、计算机视觉等技术领域，尤其涉及一种对话生成方法、装置及电子设备。

背景技术

目前，对话机器人的架构为插件化架构。在对话机器人中设置有多个插件，其中包括对象交互插件以及多个其它插件。其中，针对多轮对话，对象交互插件需要确定输入的问题所属的多轮对话，以及问题在该多轮对话中的轮次，进而结合多轮对话中的对话结构，确定意图；进而调用意图对应的插件，以获取该问题对应的答案。

上述方案中，针对新领域中的多轮对话，在增加新领域涉及的其它插件的情况下，对象交互插件也需要学习新领域中的多轮对话中的对话结构，并结合多轮对话中的对话结构，学习确定新的意图，更新处理量大，更新成本高，更新时间长，更新效率差。

发明内容

本公开提供了一种对话生成方法、装置及电子设备。

根据本公开的一方面，提供了一种对话生成方法，应用于对话机器人中的主智能体，所述方法包括：获取对象的当前问题，以及所述对象的对话处理状态；所述对话处理状态中携带智能体标识；所述智能体标识对应的智能体，用于处理所述对象所处的当前对话过程；在所述智能体标识对应的智能体为目标从智能体的情况下，将所述当前问题提供给所述目标从智能体，以获取所述目标从智能体结合所述当前对话过程中的历史对话以及所述当前问题确定得到的答案；将所述答案提供给所述对象。

根据本公开的另一方面，提供了一种对话生成方法，应用于对话机器人中的从智能体，所述方法包括：获取主智能体提供的当前问题；在所述当前问题所属对象的对话处理状态中携带所述从智能体的智能体标识的情况下，获取所述从智能体中存储的历史对话；根据所述当前问题以及所述历史对话，确定所述当前问题对应的答案；将所述答案通过所述主智能体提供给所述当前问题所属的对象。

根据本公开的另一方面，提供了一种对话生成装置，应用于对话机器人中的主智能体，所述装置包括：第一获取模块，用于获取对象的当前问题，以及所述对象的对话处理状态；所述对话处理状态中携带智能体标识；所述智能体标识对应的智能体，用于处理所述对象所处的当前对话过程；第一提供模块，用于在所述智能体标识对应的智能体为目标从智能体的情况下，将所述当前问题提供给所述目标从智能体，以获取所述目标从智能体结合所述当前对话过程中的历史对话以及所述当前问题确定得到的答案；第二提供模块，用于将所述答案提供给所述对象。

根据本公开的另一方面，提供了一种对话生成装置，应用于对话机器人中的从智能体，所述装置包括：第一获取模块，用于获取主智能体提供的当前问题；第二获取模块，用于在所述当前问题所属对象的对话处理状态中携带所述从智能体的智能体标识的情况下，获取所述从智能体中存储的历史对话；第一确定模块，用于根据所述当前问题以及所述历史对话，确定所述当前问题对应的答案；提供模块，用于将所述答案通过所述主智能体提供给所述当前问题所属的对象。

根据本公开的另一方面，提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本公开上述提出的对话生成方法。

根据本公开的另一方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，所述计算机指令用于使计算机执行本公开上述提出的对话生成方法。

根据本公开的另一方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现本公开上述提出的对话生成方法的步骤。

应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

附图说明

附图用于更好地理解本方案，不构成对本公开的限定。其中：

图1是根据本公开第一实施例的示意图；

图2是根据本公开第二实施例的示意图；

图3是根据本公开第三实施例的示意图；

图4是对话生成的示意图；

图5是根据本公开第四实施例的示意图；

图6是根据本公开第五实施例的示意图；

图7是用来实现本公开实施例的对话生成方法的电子设备的框图。

具体实施方式

以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明，其中包括本公开实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本公开的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。

目前，对话机器人的架构为插件化架构。在对话机器人中设置有多个插件，其中包括对象交互插件以及多个其它插件。其中，针对多轮对话，对象交互插件需要确定输入的问题所属的多轮对话，以及问题在该多轮对话中的轮次，进而结合多轮对话中的对话结构，确定意图；进而调用意图对应的插件，以获取该问题对应的答案。

上述方案中，针对新领域中的多轮对话，在增加新领域涉及的其它插件的情况下，对象交互插件也需要学习新领域中的多轮对话中的对话结构，并结合多轮对话中的对话结构，学习确定新的意图，更新处理量大，更新成本高，更新时间长，更新效率差。

针对上述问题，本公开提出一种对话生成方法、装置及电子设备。

图1是根据本公开第一实施例的示意图，需要说明的是，本公开实施例的对话生成方法可应用于对话生成装置，该装置可以设置在电子设备中，以使电子设备可以执行对话生成功能。

其中，电子设备可以为任一具有计算能力的设备，例如可以为个人电脑(PersonalComputer，简称PC)、移动终端、服务器等，移动终端例如可以为车载设备、手机、平板电脑、个人数字助理、穿戴式设备、智能音箱、对话机器人等具有各种操作系统、触摸屏和/或显示屏的硬件设备。

另外，对话生成装置，还可以为电子设备中的软件。例如，对话生成装置，可以为对话机器人中的智能体。其中，智能体例如，主智能体(agent)、从智能体等。以下实施例中，以执行主体为对话机器人中的主智能体为例进行说明。

如图1所示，该对话生成方法可以包括如下步骤：

步骤101，获取对象的当前问题，以及对象的对话处理状态；对话处理状态中携带智能体标识；智能体标识对应的智能体，用于处理对象所处的当前对话过程。

在本公开实施例中，对象的当前问题，可以为对象与对话机器人对话的过程中输入的问题。其中，当前问题为对象基于自身需求所提出的问题。其中，当前问题例如，“我想买一台笔记本电脑”、“打游戏”等。

在本公开实施例中，对话机器人的设计架构可以为主从智能体架构。对话机器人中可以包括一个主智能体以及多个从智能体。其中，主智能体可以与对象进行交互，获取对象输入的问题，以及向对象输出答案。主智能体可以结合对象的对话处理状态，确定当前问题由自身处理还是由某个从智能体处理。其中，由主智能体处理的一般可以是以下中的至少一种：单轮对话过程中的问题；多轮对话过程中首轮对话中的问题；多轮对话过程中非首轮对话中的问题，且该问题提供给从智能体之后从智能体难以处理。其中，多轮对话过程中首轮对话中的问题，主智能体可以在确定意图后，进一步判断是由自身处理还是由某个从智能体处理。

其中，由从智能体处理的一般可以是以下中的至少一种：多轮对话过程中非首轮对话中的问题，且该问题从智能体能够处理；多轮对话过程中首轮对话中的由主智能体提供的问题。

其中，每个从智能体可以用于对一个意图下的标准对话流程进行处理。也就是说，从智能体可以对符合一定条件的问题进行处理，给予答案；以及在用户的第二个问题，即针对答案的反馈位于该答案中时，对用户的第二个问题进行处理。

其中，在标准对话流程中，针对对象的第一个问题，从智能体可以识别对象的需求并澄清用户使用场景，给予针对第一个问题的答案(其中可以包括多个可选的用户使用场景)；针对对象的第二个问题(多个可选的用户使用场景中的其中一个)，从智能体澄清最重要的要点(最重要的要点的多个可选的选项)；针对对象的第三个问题(最重要的要点的多个可选的选项中的其中一个)，从智能体澄清次重要的要点……；依次类推，直至所有要点澄清完成后，从智能体给予针对对象的需求的答案。

其中，标准对话流程例如可以如以下的多轮对话所示。第一个问题：我想买一台笔记本电脑。第一个答案：请问您的笔记本电脑是买来办公、家用还是打游戏的呢？第二个问题：打游戏。第二个答案：建议您购买高性能且具有专业的图像处理解决方案的笔记本电脑，例如…。

其中，在标准对话流程中，若第二个问题不是第一个答案中的其中一个选项，例如，上述例子中的第二个问题替换为“新年礼物”，而该问题不存在于第一个答案的选项中，则此时的对话流程不是标准对话流程，从智能体可能难以给出第二个答案。

在本公开实施例中，对话处理状态中的智能体标识，可以为主智能体的智能体标识，或者，任意一个从智能体的智能体标识。其中，主智能体的智能体标识与从智能体的智能体标识不同；且，不同从智能体的智能体标识不同。一种示例中，主智能体的智能体标识，可以为唯一标识主智能体的标识；从智能体的智能体标识，可以为唯一标识从智能体的标识。另一种示例中，主智能体的智能体标识以及从智能体的智能体标识，可以为数字、序列号等。此处不做具体限定，可以根据实际需要进行设定。

在本公开实施例中，智能体标识对应的智能体为主智能体时，指示当前对话过程为单轮对话过程；或者，指示当前对话过程为多轮对话过程，且当前问题为多轮对话过程中首轮对话中的问题；智能体标识对应的智能体为从智能体时，指示当前对话过程为多轮对话过程，且当前问题为多轮对话过程中非首轮对话中的问题。

其中，不同智能体标识所指示的不同情况，方便主智能体在获取到对象的当前问题后，根据具体情况对当前问题直接进行处理，或者，提供给相应的从智能体进行处理，不需要主智能体了解多轮对话中的对话结构，也不需要主智能体针对新领域中的多轮对话学习对话结构，在存在新领域中的多轮对话时，只需要增加新领域涉及的从智能体，更新处理量小，更新成本低，更新效率高。

步骤102，在智能体标识对应的智能体为目标从智能体的情况下，将当前问题提供给目标从智能体，以获取目标从智能体结合当前对话过程中的历史对话以及当前问题确定得到的答案。

在本公开实施例中，目标从智能体在获取到主智能体提供的当前问题后，获取目标从智能体对应的答案生成服务；根据当前问题以及历史对话，调用答案生成服务，获取答案生成服务提供的当前问题对应的答案。

其中，目标从智能体对应的答案生成服务的数量可以为一个或者多个。其中，答案生成服务例如可以包括以下至少一种：产品检索、产品推荐、槽位分析等，可以根据实际需要进行设定。其中，不同的从智能体，可以具有不同的服务。

在本公开实施例中，在步骤102之后，电子设备还可以执行以下过程：获取目标从智能体在未成功确定答案时提供的当前问题以及当前对话过程中的历史对话；根据当前问题以及历史对话，确定当前问题对应的答案；将对话处理状态中的智能体标识，更新为主智能体的智能体标识。

其中，在目标从智能体用于对一个意图下的标准对话流程进行处理的过程中，若目标从智能体针对第一个问题给予第一个答案，且对象的第二个问题未包含第一个答案中的其中一个可选的选项，则目标从智能体针对第二个问题可能难以给出答案。例如，在步骤101下面的例子中，第一个答案：请问您的笔记本电脑是买来办公、家用还是打游戏的呢？而第二个问题：新年礼物。针对该例子，目标从智能体针对第二个问题可能难以给出第二个答案。

其中，在目标从智能体未成功确定答案时，主智能体根据当前问题以及当前对话过程中的历史对话确定答案，能够确保多轮对话能够继续进行下去，从而提高对象与对话机器人之间的对话效率。

在本公开实施例中，主智能体根据当前问题以及历史对话，确定当前问题对应的答案的过程例如可以为，获取主智能体对应的答案生成服务；根据当前问题以及历史对话，调用答案生成服务，获取答案生成服务提供的当前问题对应的答案。

其中，答案生成服务的设置，可以减少主智能体确定答案时的处理量；且可以根据实际需要，对答案生成服务进行更新或者替换处理等，能够进一步降低更新处理量，提高更新效率。

步骤103，将答案提供给对象。

在本公开实施例中，对话机器人可以通过对话界面与对象进行交互。在交互过程中，对象输入的问题以及对话机器人输出的答案可以显示在对话界面中，方便对象了解。也就是说，对话机器人中的主智能体通过将答案显示在对话界面中，实现将答案提供给对象。

本公开实施例的对话生成方法，主智能体通过获取对象的当前问题，以及对象的对话处理状态；对话处理状态中携带智能体标识；智能体标识对应的智能体，用于处理对象所处的当前对话过程；在智能体标识对应的智能体为目标从智能体的情况下，将当前问题提供给目标从智能体，以获取目标从智能体结合当前对话过程中的历史对话以及当前问题确定得到的答案；将答案提供给对象，从而在存在新领域中的多轮对话时，不需要主智能体针对新领域中的多轮对话学习对话结构，更新处理量小，更新成本低，更新效率高。

其中，在智能体标识对应的智能体为主智能体的情况下，主智能体可以对当前问题进行意图识别处理，结合识别得到的意图；在获取到意图对应的从智能体的情况下，表示当前问题为多轮对话过程中首轮对话中的问题，将当前问题提供给从智能体进行处理，避免主智能体确定多轮对话过程中的对话结构，实现主智能体与从智能体之间的功能解耦，提高主智能体的处理效率以及更新效率，从而进一步提高对话效率。如图2所示，图2是根据本公开第二实施例的示意图，图2所示实施例可以包括以下步骤：

步骤201，获取对象的当前问题，以及对象的对话处理状态；对话处理状态中携带智能体标识；智能体标识对应的智能体，用于处理对象所处的当前对话过程。

步骤202，在智能体标识对应的智能体为目标从智能体的情况下，将当前问题提供给目标从智能体，以获取目标从智能体结合当前对话过程中的历史对话以及当前问题确定得到的答案。

步骤203，在智能体标识对应的智能体为主智能体的情况下，对当前问题进行意图识别处理，得到当前问题的意图。

在本公开实施例中，在智能体标识对应的智能体为主智能体的情况下，表示，当前对话过程为单轮对话过程；或者，指示当前对话过程为多轮对话过程，且当前问题为多轮对话过程中首轮对话中的问题。主智能体可以确定当前问题的意图，进而结合意图确定由主智能体还是从智能体来处理当前问题。

其中，主智能体中可以设置有意图识别服务，主智能体可以结合当前问题来调用意图识别服务，以获取意图识别服务提供的当前问题的意图。

步骤204，在获取到意图对应的从智能体的情况下，将当前问题提供给意图对应的从智能体，以获取当前问题对应的答案。

在本公开实施例中，在获取到意图对应的从智能体的情况下，表示存在一个从智能体，该智能体可以用于对该意图下的标准对话流程进行处理。此时，当前问题可能为多轮对话过程中首轮对话中的问题，则主智能体可以将当前问题提供给意图对应的从智能体，以获取当前问题对应的答案。其中，针对标准对话流程的解释，可以参考图1所示实施例中步骤101的描述，此处不再进行详细说明。

在本公开实施例中，主智能体还可以执行以下过程：在未获取到意图对应的从智能体的情况下，确定当前问题对应的答案。其中，在未获取到意图对应的从智能体的情况下，表示未存在一个智能体，该智能体可以用于对该意图下的标准对话流程进行处理。此时，当前问题可能为单轮对话过程中的问题，则主智能体可以直接对当前问题进行处理，以获取当前问题对应的答案。

其中，针对单轮对话过程中的问题，不涉及多轮对话过程中的对话结构，则可以由主智能体对当前问题进行处理，从而能够及时获取到当前问题对应的答案，进一步提高对话效率。

步骤205，将对话处理状态中的智能体标识，更新为意图对应的从智能体的智能体标识。

在本公开实施例中，在获取到意图对应的从智能体的情况下，表示存在一个从智能体，该智能体可以用于对该意图下的标准对话流程进行处理。此时，当前问题可能为多轮对话过程中首轮对话中的问题。则主智能体可以将对象的对话处理状态中的智能体标识，更新为意图对应的从智能体的智能标识；从而在主智能体接收到该多轮对话过程中非首轮对话中的问题时，可以直接将问题提供给该从智能体进行处理，以获取问题对应的答案。

步骤206，将答案提供给对象。

其中，需要说明的是，步骤201至步骤202，以及步骤206的详细说明，可以参考图1实施例中步骤101至步骤102，以及至步骤103的详细描述，此处不再进行详细描述。

本公开实施例的对话生成方法，主智能体通过获取对象的当前问题，以及对象的对话处理状态；对话处理状态中携带智能体标识；智能体标识对应的智能体，用于处理对象所处的当前对话过程；在智能体标识对应的智能体为目标从智能体的情况下，将当前问题提供给目标从智能体，以获取目标从智能体结合当前对话过程中的历史对话以及当前问题确定得到的答案；在智能体标识对应的智能体为主智能体的情况下，对当前问题进行意图识别处理，得到当前问题的意图；在获取到意图对应的从智能体的情况下，将当前问题提供给意图对应的从智能体，以获取当前问题对应的答案；将对话处理状态中的智能体标识，更新为意图对应的从智能体的智能体标识；将答案提供给对象；从而在存在新领域中的多轮对话时，不需要主智能体针对新领域中的多轮对话学习对话结构，更新处理量小，更新成本低，更新效率高。

图3是根据本公开第三实施例的示意图，需要说明的是，本公开实施例的对话生成方法可应用于对话生成装置，该装置可以设置在电子设备中，以使电子设备可以执行对话生成功能。

其中，电子设备可以为任一具有计算能力的设备，例如可以为个人电脑(PersonalComputer，简称PC)、移动终端、服务器等，移动终端例如可以为车载设备、手机、平板电脑、个人数字助理、穿戴式设备、智能音箱、对话机器人等具有各种操作系统、触摸屏和/或显示屏的硬件设备。

另外，对话生成装置，还可以为电子设备中的软件。例如，对话生成装置，可以为对话机器人中的智能体。其中，智能体例如，主智能体(agent)、从智能体等。以下实施例中，以执行主体为对话机器人中的从智能体为例进行说明。

如图3所示，该对话生成方法可以包括如下步骤：

步骤301，获取主智能体提供的当前问题。

在本公开实施例中，主智能体提供的当前问题，可以为对话机器人与对象对话的过程中对象所输入的问题。其中，当前问题为对象基于自身需求所提出的问题。其中，当前问题例如，“我想买一台笔记本电脑”、“打游戏”等。

在本公开实施例中，从智能体在获取到主智能体提供的当前问题时，表示符合以下情况中的至少一种：当前问题所属对象的对话处理状态中携带从智能体的智能体标识；或者，当前问题的意图为所述从智能体对应的意图。在上述两种情况中的任意一种情况下，从智能体可以获取到主智能体提供的当前问题；在除上述两种情况之外的其它情况下，从智能体难以获取到当前问题。

其中，其它情况例如，当前问题的意图不为所述从智能体对应的意图；对话处理状态中携带的是其它智能体的智能体标识；对话处理状态中携带的是主智能体的智能体标识。

其中，在当前问题的意图不为所述从智能体对应的意图的情况下，当前问题的意图可以是其它从智能体对应的意图；或者，当前问题的意图与任意一个从智能体对应的意图均不一致。

步骤302，在当前问题所属对象的对话处理状态中携带从智能体的智能体标识的情况下，获取从智能体中存储的历史对话。

在本公开实施例中，在当前问题所属对象的对话处理状态中携带从智能体的智能体标识的情况下，表示当前问题可能是多轮对话过程中的非首轮对话中的问题；而多轮对话过程中的首轮对话以及位于非首轮对话之前的其它对话，均由所述从智能体来处理。因此，从智能体中可以存储有多轮对话过程中的历史对话。

其中，在当前问题所属对象的对话处理状态中携带从智能体的智能体标识的情况下，当前问题可能是多轮对话过程中的非首轮对话中的问题；而多轮对话过程中的首轮对话以及位于非首轮对话之前的其它对话，均由所述从智能体来处理，此时由从智能体结合历史对话以及当前问题确定当前问题对应的答案，能够进一步提高答案生成效率，从而进一步提高对话效率。

在本公开实施例中，在步骤301之后，从智能体还可以执行以下过程：在当前问题的意图为从智能体对应的意图的情况下，确定当前问题对应的答案；将对话处理状态中的智能体标识，更新为从智能体的智能体标识。

其中，在当前问题的意图为从智能体对应的意图的情况下，当前问题可能是多轮对话过程中首轮对话过程中的问题。此时从智能体可以直接根据当前问题确定答案，避免获取存储的历史对话，可以进一步提高答案生成效率，从而进一步提高对话效率。

步骤303，根据当前问题以及历史对话，确定当前问题对应的答案。

在本公开实施例中，从智能体执行步骤303的过程例如可以为，获取从智能体对应的答案生成服务；根据当前问题以及历史对话，调用答案生成服务，获取答案生成服务提供的当前问题对应的答案。

其中，答案生成服务的设置，可以减少从智能体确定答案时的处理量；且可以根据实际需要，对答案生成服务进行更新或者替换处理等，能够进一步降低更新处理量，提高更新效率。

步骤304，将答案通过主智能体提供给当前问题所属的对象。

在本公开实施例中，在步骤303之后，从智能体还可以执行以下过程：在根据历史对话以及当前问题未成功确定答案的情况下，将当前问题以及历史对话提供给主智能体，指示主智能体根据当前问题以及历史对话，确定当前问题对应的答案。

其中，从智能体在未成功确定答案时，将当前问题以及历史对话提供给主智能体，使得主智能体根据当前问题以及历史对话确定答案，能够确保多轮对话能够继续进行下去，从而提高对象与对话机器人之间的对话效率。

本公开实施例的对话生成方法，从智能体通过获取主智能体提供的当前问题；在当前问题所属对象的对话处理状态中携带从智能体的智能体标识的情况下，获取从智能体中存储的历史对话；根据当前问题以及历史对话，确定当前问题对应的答案；将答案通过主智能体提供给当前问题所属的对象，从而在存在新领域中的多轮对话时，不需要主智能体针对新领域中的多轮对话学习对话结构，更新处理量小，更新成本低，更新效率高。

以下举例进行说明。如图4所示，是对话生成的示意图。在图4中，可以包括以下步骤：步骤401，起点。步骤402，对象输入问题。步骤403，主智能体(master agent，MA)基于对话处理状态(例如，system_status)判断是否跳转到第一从智能体(slave agent，SA)；若否，执行步骤404；若是，执行步骤407。步骤404，进行意图识别，获取问题的意图；判断是否存在意图对应的从智能体；若是，执行步骤405；若否，执行步骤406。步骤405，跳转到意图对应的第二从智能体，由第二从智能体确定问题对应的答案，并更新对话处理状态，然后执行步骤408。步骤406，主智能体确定问题对应的答案，然后执行步骤408。步骤407，第一从智能体根据问题以及历史对话，确定答案，然后执行步骤408。步骤408，终点。

为了实现上述实施例，本公开还提供一种对话生成装置。如图5所示，图5是根据本公开第四实施例的示意图。该对话生成装置50，应用于对话机器人中的主智能体，可以包括：第一获取模块501、第一提供模块502和第二提供模块503。

其中，第一获取模块501，用于获取对象的当前问题，以及所述对象的对话处理状态；所述对话处理状态中携带智能体标识；所述智能体标识对应的智能体，用于处理所述对象所处的当前对话过程；第一提供模块502，用于在所述智能体标识对应的智能体为目标从智能体的情况下，将所述当前问题提供给所述目标从智能体，以获取所述目标从智能体结合所述当前对话过程中的历史对话以及所述当前问题确定得到的答案；第二提供模块503，用于将所述答案提供给所述对象。

作为本公开实施例的一种可能实现方式，所述装置还包括：意图识别模块、第三提供模块和第一更新模块；所述意图识别模块，用于在所述智能体标识对应的智能体为主智能体的情况下，对所述当前问题进行意图识别处理，得到所述当前问题的意图；所述第三提供模块，用于在获取到所述意图对应的从智能体的情况下，将所述当前问题提供给所述意图对应的从智能体，以获取所述当前问题对应的答案；所述第一更新模块，用于将所述对话处理状态中的智能体标识，更新为所述意图对应的从智能体的智能体标识。

作为本公开实施例的一种可能实现方式，所述装置还包括：第一确定模块，用于在未获取到所述意图对应的从智能体的情况下，确定所述当前问题对应的答案。

作为本公开实施例的一种可能实现方式，所述装置还包括：第二获取模块、第二确定模块和第二更新模块；所述第二获取模块，用于获取所述目标从智能体在未成功确定所述答案时提供的所述当前问题以及所述当前对话过程中的历史对话；所述第二确定模块，用于根据所述当前问题以及所述历史对话，确定所述当前问题对应的答案；所述第二更新模块，用于将所述对话处理状态中的智能体标识，更新为所述主智能体的智能体标识。

作为本公开实施例的一种可能实现方式，所述第二确定模块具体用于，获取所述主智能体对应的答案生成服务；根据所述当前问题以及所述历史对话，调用所述答案生成服务，获取所述答案生成服务提供的所述当前问题对应的答案。

作为本公开实施例的一种可能实现方式，所述智能体标识对应的智能体为主智能体时，指示所述当前对话过程为单轮对话过程；或者，指示所述当前对话过程为多轮对话过程，且所述当前问题为所述多轮对话过程中首轮对话中的问题；所述智能体标识对应的智能体为从智能体时，指示所述当前对话过程为多轮对话过程，且所述当前问题为所述多轮对话过程中非首轮对话中的问题。

本公开实施例的对话生成装置，主智能体通过获取对象的当前问题，以及对象的对话处理状态；对话处理状态中携带智能体标识；智能体标识对应的智能体，用于处理对象所处的当前对话过程；在智能体标识对应的智能体为目标从智能体的情况下，将当前问题提供给目标从智能体，以获取目标从智能体结合当前对话过程中的历史对话以及当前问题确定得到的答案；将答案提供给对象，从而在存在新领域中的多轮对话时，不需要主智能体针对新领域中的多轮对话学习对话结构，更新处理量小，更新成本低，更新效率高。

为了实现上述实施例，本公开还提供一种对话生成装置。如图6所示，图6是根据本公开第五实施例的示意图。该对话生成装置60，应用于对话机器人中的从智能体，可以包括：第一获取模块601、第二获取模块602、第一确定模块603和提供模块604。

其中，第一获取模块601，用于获取主智能体提供的当前问题；第二获取模块602，用于在所述当前问题所属对象的对话处理状态中携带所述从智能体的智能体标识的情况下，获取所述从智能体中存储的历史对话；第一确定模块603，用于根据所述当前问题以及所述历史对话，确定所述当前问题对应的答案；提供模块604，用于将所述答案通过所述主智能体提供给所述当前问题所属的对象。

作为本公开实施例的一种可能实现方式，所述装置还包括：第二确定模块和更新模块；所述第二确定模块，用于在所述当前问题的意图为所述从智能体对应的意图的情况下，确定所述当前问题对应的答案；所述更新模块，用于将所述对话处理状态中的智能体标识，更新为所述从智能体的智能体标识。

作为本公开实施例的一种可能实现方式，所述第一确定模块603具体用于，获取所述从智能体对应的答案生成服务；根据所述当前问题以及所述历史对话，调用所述答案生成服务，获取所述答案生成服务提供的所述当前问题对应的答案。

作为本公开实施例的一种可能实现方式，所述提供模块604还用于，在根据所述历史对话以及所述当前问题未成功确定所述答案的情况下，将所述当前问题以及所述历史对话提供给所述主智能体，指示所述主智能体根据所述当前问题以及所述历史对话，确定所述当前问题对应的答案。

作为本公开实施例的一种可能实现方式，所述对话处理状态中携带从智能体的智能体标识时，指示所述当前对话过程为多轮对话过程，且所述当前问题为所述多轮对话过程中非首轮对话中的问题。

本公开实施例的对话生成装置，从智能体通过获取主智能体提供的当前问题；在当前问题所属对象的对话处理状态中携带从智能体的智能体标识的情况下，获取从智能体中存储的历史对话；根据当前问题以及历史对话，确定当前问题对应的答案；将答案通过主智能体提供给当前问题所属的对象，从而在存在新领域中的多轮对话时，不需要主智能体针对新领域中的多轮对话学习对话结构，更新处理量小，更新成本低，更新效率高。

本公开的技术方案中，所涉及的用户个人信息的收集、存储、使用、加工、传输、提供和公开等处理，均在征得用户同意的前提下进行，并且均符合相关法律法规的规定，且不违背公序良俗。

根据本公开的实施例，本公开还提供了一种电子设备、一种可读存储介质和一种计算机程序产品。

图7示出了可以用来实施本公开的实施例的示例电子设备700的示意性框图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本公开的实现。

如图7所示，电子设备700包括计算单元701，其可以根据存储在只读存储器(ROM)702中的计算机程序或者从存储单元708加载到随机访问存储器(RAM)703中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在RAM 703中，还可存储电子设备700操作所需的各种程序和数据。计算单元701、ROM 702以及RAM 703通过总线704彼此相连。输入/输出(I/O)接口705也连接至总线704。

电子设备700中的多个部件连接至I/O接口705，包括：输入单元706，例如键盘、鼠标等；输出单元707，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元708，例如磁盘、光盘等；以及通信单元709，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元709允许电子设备700通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。

计算单元701可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。计算单元701的一些示例包括但不限于中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、各种专用的人工智能(AI)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的计算单元、数字信号处理器(DSP)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。计算单元701执行上文所描述的各个方法和处理，例如对话生成方法。例如，在一些实施例中，对话生成方法可被实现为计算机软件程序，其被有形地包含于机器可读介质，例如存储单元708。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 702和/或通信单元709而被载入和/或安装到电子设备700上。当计算机程序加载到RAM 703并由计算单元701执行时，可以执行上文描述的对话生成方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，计算单元701可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行对话生成方法。

本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、芯片上系统的系统(SOC)、负载可编程逻辑设备(CPLD)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。

用于实施本公开的方法的程序代码可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些程序代码可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器或控制器，使得程序代码当由处理器或控制器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。程序代码可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。

在本公开的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。

为了提供与用户的交互，可以在计算机上实施此处描述的系统和技术，该计算机具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。

可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(LAN)、广域网(WAN)和互联网。

计算机系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，也可以为分布式系统的服务器，或者是结合了区块链的服务器。

应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本发公开中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本公开公开的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。

上述具体实施方式，并不构成对本公开保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本公开的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本公开保护范围之内。

Claims (25)

1.一种对话生成方法，应用于对话机器人中的主智能体，所述方法包括：

获取对象的当前问题，以及所述对象的对话处理状态；所述对话处理状态中携带智能体标识；所述智能体标识对应的智能体，用于处理所述对象所处的当前对话过程；

在所述智能体标识对应的智能体为目标从智能体的情况下，将所述当前问题提供给所述目标从智能体，以获取所述目标从智能体结合所述当前对话过程中的历史对话以及所述当前问题确定得到的答案；

将所述答案提供给所述对象。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述方法还包括：

在所述智能体标识对应的智能体为主智能体的情况下，对所述当前问题进行意图识别处理，得到所述当前问题的意图；

在获取到所述意图对应的从智能体的情况下，将所述当前问题提供给所述意图对应的从智能体，以获取所述当前问题对应的答案；

将所述对话处理状态中的智能体标识，更新为所述意图对应的从智能体的智能体标识。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述方法还包括：

在未获取到所述意图对应的从智能体的情况下，确定所述当前问题对应的答案。

4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述方法还包括：

获取所述目标从智能体在未成功确定所述答案时提供的所述当前问题以及所述当前对话过程中的历史对话；

根据所述当前问题以及所述历史对话，确定所述当前问题对应的答案；

将所述对话处理状态中的智能体标识，更新为所述主智能体的智能体标识。

5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述根据所述当前问题以及所述历史对话，确定所述当前问题对应的答案，包括：

获取所述主智能体对应的答案生成服务；

根据所述当前问题以及所述历史对话，调用所述答案生成服务，获取所述答案生成服务提供的所述当前问题对应的答案。

6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其中，所述智能体标识对应的智能体为主智能体时，指示所述当前对话过程为单轮对话过程；或者，指示所述当前对话过程为多轮对话过程，且所述当前问题为所述多轮对话过程中首轮对话中的问题；

所述智能体标识对应的智能体为从智能体时，指示所述当前对话过程为多轮对话过程，且所述当前问题为所述多轮对话过程中非首轮对话中的问题。

7.一种对话生成方法，应用于对话机器人中的从智能体，所述方法包括：

获取主智能体提供的当前问题；

在所述当前问题所属对象的对话处理状态中携带所述从智能体的智能体标识的情况下，获取所述从智能体中存储的历史对话；

根据所述当前问题以及所述历史对话，确定所述当前问题对应的答案；

将所述答案通过所述主智能体提供给所述当前问题所属的对象。

8.根据权利要求7所述的方法，其中，所述方法还包括：

在所述当前问题的意图为所述从智能体对应的意图的情况下，确定所述当前问题对应的答案；

将所述对话处理状态中的智能体标识，更新为所述从智能体的智能体标识。

9.根据权利要求7所述的方法，其中，所述根据所述当前问题以及所述历史对话，确定所述当前问题对应的答案，包括：

获取所述从智能体对应的答案生成服务；

根据所述当前问题以及所述历史对话，调用所述答案生成服务，获取所述答案生成服务提供的所述当前问题对应的答案。

10.根据权利要求7所述的方法，其中，所述方法还包括：

在根据所述历史对话以及所述当前问题未成功确定所述答案的情况下，将所述当前问题以及所述历史对话提供给所述主智能体，指示所述主智能体根据所述当前问题以及所述历史对话，确定所述当前问题对应的答案。

11.根据权利要求7至10中任一项所述的方法，其中，所述对话处理状态中携带从智能体的智能体标识时，指示所述当前对话过程为多轮对话过程，且所述当前问题为所述多轮对话过程中非首轮对话中的问题。

12.一种对话生成装置，应用于对话机器人中的主智能体，所述装置包括：

第一获取模块，用于获取对象的当前问题，以及所述对象的对话处理状态；所述对话处理状态中携带智能体标识；所述智能体标识对应的智能体，用于处理所述对象所处的当前对话过程；

第一提供模块，用于在所述智能体标识对应的智能体为目标从智能体的情况下，将所述当前问题提供给所述目标从智能体，以获取所述目标从智能体结合所述当前对话过程中的历史对话以及所述当前问题确定得到的答案；

第二提供模块，用于将所述答案提供给所述对象。

13.根据权利要求12所述的装置，其中，所述装置还包括：意图识别模块、第三提供模块和第一更新模块；

所述意图识别模块，用于在所述智能体标识对应的智能体为主智能体的情况下，对所述当前问题进行意图识别处理，得到所述当前问题的意图；

所述第三提供模块，用于在获取到所述意图对应的从智能体的情况下，将所述当前问题提供给所述意图对应的从智能体，以获取所述当前问题对应的答案；

所述第一更新模块，用于将所述对话处理状态中的智能体标识，更新为所述意图对应的从智能体的智能体标识。

14.根据权利要求13所述的装置，其中，所述装置还包括：第一确定模块，用于在未获取到所述意图对应的从智能体的情况下，确定所述当前问题对应的答案。

15.根据权利要求12所述的装置，其中，所述装置还包括：第二获取模块、第二确定模块和第二更新模块；

所述第二获取模块，用于获取所述目标从智能体在未成功确定所述答案时提供的所述当前问题以及所述当前对话过程中的历史对话；

所述第二确定模块，用于根据所述当前问题以及所述历史对话，确定所述当前问题对应的答案；

所述第二更新模块，用于将所述对话处理状态中的智能体标识，更新为所述主智能体的智能体标识。

16.根据权利要求15所述的装置，其中，所述第二确定模块具体用于，

获取所述主智能体对应的答案生成服务；

根据所述当前问题以及所述历史对话，调用所述答案生成服务，获取所述答案生成服务提供的所述当前问题对应的答案。

17.根据权利要求12至16中任一项所述的装置，其中，

所述智能体标识对应的智能体为主智能体时，指示所述当前对话过程为单轮对话过程；或者，指示所述当前对话过程为多轮对话过程，且所述当前问题为所述多轮对话过程中首轮对话中的问题；

所述智能体标识对应的智能体为从智能体时，指示所述当前对话过程为多轮对话过程，且所述当前问题为所述多轮对话过程中非首轮对话中的问题。

18.一种对话生成装置，应用于对话机器人中的从智能体，所述装置包括：

第一获取模块，用于获取主智能体提供的当前问题；

第二获取模块，用于在所述当前问题所属对象的对话处理状态中携带所述从智能体的智能体标识的情况下，获取所述从智能体中存储的历史对话；

第一确定模块，用于根据所述当前问题以及所述历史对话，确定所述当前问题对应的答案；

提供模块，用于将所述答案通过所述主智能体提供给所述当前问题所属的对象。

19.根据权利要求18所述的装置，其中，所述装置还包括：第二确定模块和更新模块；

所述第二确定模块，用于在所述当前问题的意图为所述从智能体对应的意图的情况下，确定所述当前问题对应的答案；

所述更新模块，用于将所述对话处理状态中的智能体标识，更新为所述从智能体的智能体标识。

20.根据权利要求18所述的装置，其中，所述第一确定模块具体用于，

获取所述从智能体对应的答案生成服务；

根据所述当前问题以及所述历史对话，调用所述答案生成服务，获取所述答案生成服务提供的所述当前问题对应的答案。

21.根据权利要求18所述的装置，其中，所述提供模块还用于，

在根据所述历史对话以及所述当前问题未成功确定所述答案的情况下，将所述当前问题以及所述历史对话提供给所述主智能体，指示所述主智能体根据所述当前问题以及所述历史对话，确定所述当前问题对应的答案。

22.根据权利要求18至21中任一项所述的装置，其中，所述对话处理状态中携带从智能体的智能体标识时，指示所述当前对话过程为多轮对话过程，且所述当前问题为所述多轮对话过程中非首轮对话中的问题。

23.一种电子设备，包括：

至少一个处理器；以及

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1至11中任一项所述的对话生成方法。

24.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行根据权利要求1至11中任一项所述的对话生成方法。

25.一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现根据权利要求1至11中任一项所述的对话生成方法。