语音对话处理方法、装置、设备及存储介质与流程

技术特征：

1.一种语音对话处理方法，其特征在于，包括：

对输入语音进行识别，确定所述输入语音对应的目标文本；

对所述目标文本进行关联处理，得到至少一个目标关联文本；

根据所述目标文本、所述至少一个目标关联文本，得到对话文本；

输出所述对话文本对应的语音。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述目标文本进行关联处理，得到至少一个目标关联文本，包括：

对所述目标文本进行命名实体识别分析处理，得到所述目标文本中的目标命名实体；

使用知识图谱搜索与所述目标命名实体匹配的关联信息；所述知识图谱中存储有：预先获取的各个命名实体的关联信息；

根据所述关联信息，得到所述至少一个目标关联文本。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述使用知识图谱搜索与所述目标命名实体匹配的关联信息之后，还包括：

将所述目标命名实体与上下文管理器中预先保存的各命名实体进行比对；

若所述目标命名实体与所述各命名实体均不相似，则将所述上下文管理器中的各命名实体替换为所述目标命名实体；或者

若所述目标命名实体与所述各命名实体中的第一命名实体相似，则将所述目标命名实体添加至所述上下文管理器。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述使用知识图谱搜索与所述目标命名实体匹配的关联信息之前，还包括：

判断是否需要对所述目标文本进行补充；

若是，则使用所述上下文管理器中预先保存的与所述目标文本中省略对象匹配的目标命名实体对所述目标文本进行补充。

5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标文本、所述至少一个目标关联文本，得到对话文本，包括：

将所述目标文本、所述至少一个目标关联文本，输入至预先训练的对话生成模型，得到所述对话文本。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述将所述目标文本、所述至少一个目标关联文本，输入至预先训练的对话生成模型，得到所述对话文本之前，还包括：

使用预先得的训练样本，训练得到所述对话生成模型，所述训练样本包括：包含标注信息的输入文本以及对话文本。

7.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标文本、所述至少一个文本，得到对话文本，还包括：

若所述至少一个关联文本的数量是零，则根据所述目标文本，得到所述对话文本。

8.一种语音对话处理装置，其特征在于，所述装置包括：

识别模块，用于对输入语音进行识别，确定所述输入语音对应的目标文本；

关联模块，用于对所述目标文本进行关联处理，得到至少一个目标关联文本；

处理模块，用于根据所述目标文本、所述至少一个目标关联文本，得到对话文本；

输出模块，用于输出所述对话文本对应的语音。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器、存储介质和总线，所述存储介质存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当电子设备运行时，所述处理器与所述存储介质之间通过总线通信，所述处理器执行所述机器可读指令，以执行如权利要求1-7任一所述方法的步骤。

10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时执行如权利要求1-7任一所述方法的步骤。

技术总结
本申请提供一种语音对话处理方法、装置、设备及存储介质，涉及计算机应用技术领域。该方法包括：对输入语音进行识别，确定输入语音对应的目标文本；对目标文本进行关联处理，得到至少一个目标关联文本；根据目标文本、至少一个目标关联文本，得到对话文本；输出对话文本对应的语音。本方案，主要是基于用户之前输入语音对应的目标文本、以及“用户之前输入的语音以及长连续对话”的关联文本，联合生成待反馈的对话文本，进而以保证智能客服与用户之间对话交互的上下文逻辑的连贯性，有效提高了向用户所反馈的对话文本具有较高的流利度和准确性，有效提高了用户的体验度。

技术研发人员：王斌;
受保护的技术使用者：西安力传智能技术有限公司;
技术研发日：2021.06.30
技术公布日：2021.10.01