交互信息的处理方法、系统、计算设备和电子设备与流程

本技术涉及大模型技术、自然语言处理领域，具体而言，涉及一种交互信息的处理方法、系统、计算设备和电子设备。

背景技术：

1、目前，在自然语言处理领域，尤其是对话模型的发展中，资源语言类型的不平衡已成为一个显著的挑战。上述不平衡主要体现在，某些语言(高资源语言，比如，英语、中文)，拥有大量的高质量训练数据，而其他语言(低资源语言)的数据则相对匮乏。

2、上述语言的训练数据分布的差异，直接导致了对话模型在不同语言环境下的性能差异显著，主要表现为：高资源语言的优势明显，比如，在经过深度训练后，对话模型在英语、中文等高资源语言上的表现优异，能够准确理解用户意图，并生成连贯、合理的回复；低资源语言的表现不足，比如，对于数据较少的语言，即使采用了监督微调等技术，对话模型仍然难以达到同等水平的性能，尤其是在涉及复杂推理或特定文化背景的理解时，对话模型的表现往往不尽如人意。

3、上述性能差距不仅限制了对话模型在多语言场景下的应用，还阻碍了全球用户之间的有效沟通。尤其在跨语言场景下，对话模型无法准确迁移其推理能力，导致在处理语言无关的知识时，比如，数学计算、逻辑分析、代码解释等，无法在不同语言间保持一致性，从而影响了其通用性和跨文化适应性。因此，仍存在对话模型对交互信息处理的局限性大的技术问题。

4、针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

技术实现思路

1、本技术实施例提供了一种交互信息的处理方法、系统、计算设备和电子设备，以至少解决对话模型对交互信息处理的局限性大的技术问题。

2、根据本技术实施例的一个方面，提供了一种交互信息的处理方法。该方法可以包括：获取输入信息，并将输入信息输入至对话模型进行分析，得到至少一个候选答复信息；获取候选答复信息的至少一个候选推理步骤，其中，候选推理步骤用于表示对话模型对输入信息进行分析的过程；对候选推理步骤与对应的参照推理步骤进行语义对齐，得到对齐结果，其中，参照推理步骤用于表示对话模型对参照输入信息进行分析的过程，参照输入信息的语言类型与输入信息的语言类型不同；基于对齐结果，从至少一个候选答复信息中，确定与输入信息相匹配的目标答复信息。

3、根据本技术实施例的另一个方面，提供了另一种交互信息的处理方法。该方法可以包括：获取目标语言类型下的询问信息，其中，询问信息用于表示对话场景中待答复的信息；将询问信息输入至对话模型进行分析，得到至少一个候选答复信息，其中，对话模型至少基于目标语言类型下的信息样本，以及源语言类型下的信息样本训练得到，目标语言类型下的信息样本的样本量低于源语言类型下的信息样本的样本量；获取候选答复信息的至少一个候选推理步骤，其中，候选推理步骤用于表示对话模型对输入信息进行分析的过程；对候选推理步骤与对应的参照推理步骤进行语义对齐，得到对齐结果，其中，参照推理步骤用于表示对话模型对源语言类型下的参照输入信息进行分析的过程，参照推理信息的语言类型与询问信息的语言类型不同；基于对齐结果，从至少一个候选答复信息中，确定与询问信息相匹配的目标答复信息。

4、根据本技术实施例的另一个方面，提供了另一种交互信息的处理方法。该方法可以包括：响应作用于操作界面上的输入操作，在操作界面上显示输入信息；响应作用于操作界面上的信息答复操作，在操作界面上显示与输入信息相匹配的目标答复信息，其中，目标答复信息为基于对齐结果，从至少一个候选答复信息中确定得到，对齐结果为分别对至少一个候选推理步骤与对应的参照推理步骤进行语义对齐得到，候选推理步骤用于表示对话模型对输入信息进行分析的过程，参照推理步骤用于表示对话模型对参照输入信息进行分析的过程，参照输入信息的语言类型与输入信息的语言类型不同，候选答复信息为对话模型对输入信息分析得到。

5、根据本技术实施例的另一个方面，提供了一种交互信息的处理方法。该方法可以包括：通过调用第一接口，获取输入信息，其中，第一接口包括第一参数，第一参数的参数值包括输入信息；将输入信息输入至对话模型进行分析，得到至少一个候选答复信息；获取候选答复信息的至少一个候选推理步骤，其中，候选推理步骤用于表示对话模型对输入信息进行分析的过程；对候选推理步骤与对应的参照推理步骤进行语义对齐，得到对齐结果，其中，参照推理步骤用于表示对话模型对参照输入信息进行分析的过程，参照输入信息的语言类型与输入信息的语言类型不同；基于对齐结果，从至少一个候选答复信息中，确定与输入信息相匹配的目标答复信息；通过调用第二接口输出目标答复信息，其中，第二接口包括第二参数，第二参数的参数值包括目标答复信息。

6、根据本技术该实施例的另一个方面，提供了一种交互信息的处理系统。该系统可以包括：信息输入端，用于获取输入信息；信息处理端，用于将输入信息输入至对话模型进行分析，得到至少一个候选答复信息；获取候选答复信息的至少一个候选推理步骤，其中，候选推理步骤用于表示对话模型对输入信息进行分析的过程；对候选推理步骤与对应的参照推理步骤进行语义对齐，得到对齐结果，其中，参照推理步骤用于表示对话模型对参照输入信息进行分析的过程，参照输入信息的语言类型与输入信息的语言类型不同；基于对齐结果，从至少一个候选答复信息中，确定与输入信息相匹配的目标答复信息；信息输出端，用于输出目标答复信息。

7、根据本技术实施例的另一方面，还提供了一种计算设备，包括：存储器，存储有可执行程序；处理器，用于运行程序，其中，程序运行时执行本技术各个实施例中的方法。

8、根据本技术实施例的另一方面，还提供了一种电子设备，包括：存储器，存储有可执行程序；处理器，通过总线与存储器连接，用于运行程序，其中，程序运行时执行本技术各个实施例中的方法。

9、根据本技术实施例的另一方面，还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质包括存储的可执行程序，其中，在可执行程序运行时控制计算机可读存储介质所在设备执行本技术各个实施例中的方法。

10、根据本技术实施例的另一方面，还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，计算机程序在被处理器执行时实现本技术各个实施例中的方法。

11、根据本技术实施例的另一方面，还提供了一种计算机程序产品，包括非易失性计算机可读存储介质，非易失性计算机可读存储介质存储计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现本技术各个实施例中的方法。

12、根据本技术实施例的另一方面，还提供了一种计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现本技术各个实施例中的方法。

13、在本技术实施例中，若需要利用对话模型对输入信息进行答复，则可以将所获取的输入信息输入至对话模型中，利用对话模型对输入信息进行分析，得到对输入信息进行答复的候选答复信息。可以获取候选答复信息对应的至少一候选推理步骤，也即，获取利用对话模型对输入信息进行分析，得到至少一个候选答复信息的过程。可以获取对话模型对与语言类型不同的参照输入信息进行分析得到的参照推理步骤，并对候选推理步骤与参照推理步骤进行语义对齐，得到对齐结果。并基于对齐结果来从至少一个候选答复信息中，确定出能够答复输入信息的目标答复信息。

14、在本技术实施例中，若输入信息的语言类型为低资源语言，通过与参照推理步骤进行语义对齐，可以将高资源语言上的成熟推理能力迁移至低资源语言，显著提升对话模型在多语言环境下的通用性和适应性。且通过推理步骤对齐，确保了不同语言回答在逻辑推理过程上的一致性，避免了因语言差异导致的语义错误或信息失真。综上所述，本技术通过推理步骤对齐和语义对齐机制，成功地在跨语言场景下提升了对话模型的推理能力和输出质量，从而实现了降低对话模型对交互信息处理的局限性的技术效果，解决了对话模型对交互信息处理的局限性大问题。

15、容易注意到的是，上面的通用描述和后面的详细描述仅仅是为了对本技术进行举例和解释，并不构成对本技术的限定。