智能对话交互方法以及装置、存储介质、电子装置与流程

1.本技术涉及人工智能领域，具体而言，涉及一种智能对话交互方法以及装置、存储介质、电子装置。


背景技术：

2.基于智能化人机对话平台，机器人可以实现在与用户沟通的过程中实时进行语义识别，挖掘用户意图，并根据预置的话术与用户进行沟通交流。
3.由于在智能化人机对话平台中有很多不同的对话模式，所以如果无法进行良好的调度，就会造成机器人大量的错匹配、或者无法识别，最终导致识别率不高。
4.针对相关技术中智能对话交互过程中语义识别率不高造成的意图挖掘效果不佳的问题，目前尚未提出有效的解决方案。


技术实现要素：

5.本技术的主要目的在于提供一种智能对话交互方法以及装置、存储介质、电子装置，以解决智能对话交互过程中语义识别率不高造成的意图挖掘效果不佳的问题。
6.为了实现上述目的，根据本技术的一个方面，提供了一种智能对话交互方法。
7.根据本技术的智能对话交互方法包括：接收用户输入信息；基于所述用户输入信息的预处理结果，通过遍历预先配置的多个对话引擎匹配得到第一对话引擎；根据所述第一对话引擎响应于所述用户输入信息，输出用户意图识别结果或者切换至第二对话引擎，其中所述第二对话引擎与所述第一对话引擎两者之间在的对话交互过程中进行动态切换。
8.进一步地，所述根据所述第一对话引擎响应于所述用户输入信息，输出用户意图识别结果或者切换至第二对话引擎，还包括：根据所述第二对话引擎响应于所述用户输入信息，输出用户意图识别结果或者切换至第三对话引擎，其中所述第三对话引擎与所述第二对话引擎、所述第一对话引擎三者之间在的对话交互过程中进行动态切换，每个所述对话引擎配置不同权重。
9.进一步地，所述根据所述第一对话引擎响应于所述用户输入信息，输出用户意图识别结果或者切换至第二对话引擎包括：根据所述第一对话引擎响应于所述用户输入信息且在对话交互过程所述第一对话引擎满足预设匹配条件的情况下，输出用户意图识别结果；根据所述第一对话引擎响应于所述用户输入信息、在对话交互过程检测到满足预设引擎调度条件的情况下，切换至第二对话引擎；所述根据所述第二对话引擎响应于所述用户输入信息，输出用户意图识别结果或者切换至第三对话引擎包括：根据所述第二对话引擎响应于所述用户输入信息，输出用户意图识别结果或者切换至第三对话引擎，其中所述第三对话引擎与所述第二对话引擎、所述第一对话引擎三者之间在的对话交互过程中进行动态切换，每个所述对话引擎配置不同策略，其中所述策略至少包括如下之一：基于多轮交互的策略，根据文信息在对话交互过程中识别用户意图；基于句向量识别语义策略，根据语句在对话交互过程中识别用户意图；基于预设模板识别语义策略，根据置化的语义匹配模板
在对话交互过程中识别用户意图。
10.进一步地，所述基于所述用户输入信息的预处理结果，通过遍历预先配置的多个对话引擎匹配得到第一对话引擎，包括：所述预处理至少包括如下之一：对句子的预设处理、对词的预设处理；基于所述用户输入信息的预处理结果中的解析结果，遍历预先配置的多个对话引擎；如果判断有符合预设策略的对话引擎，则匹配的得到第一对话引擎；如果判断没有符合预设策略的对话引擎，则通过投票机制在多个对话引擎中选举出一个对话引擎。
11.进一步地，所述根据所述第一对话引擎响应于所述用户输入信息，输出用户意图识别结果或者切换至第二对话引擎，其中所述第二对话引擎与所述第一对话引擎两者之间在的对话交互过程中进行动态切换，包括：在输出的所述用户意图识别结果，命中至少两个相似的意图的情况下，基于所述第一对话引擎，确定所述两个相似的意图中的目标意图；和/或，基于所述第二对话引擎，确定所述两个相似的意图中的目标意图；其中，所述目标意图通过意图和/或问题澄清的方式确定。
12.进一步地，所述根据所述第一对话引擎响应于所述用户输入信息，输出用户意图识别结果或者切换至第二对话引擎，其中所述第二对话引擎与所述第一对话引擎两者之间在的对话交互过程中进行动态切换，还包括：在对话交互过程中，基于预设主题或者预设任务检测到与所述预设主题或者预设任务不相关的内容的情况下，执行打断当前对话或者拉回至所述主题或者预设任务的操作。
13.进一步地，所述根据所述第一对话引擎响应于所述用户输入信息，输出用户意图识别结果或者切换至第二对话引擎，其中所述第二对话引擎与所述第一对话引擎两者之间在的对话交互过程中进行动态切换，之后还包括：基于全局语境，在根据所述第一对话引擎响应于所述用户输入信息，并输出用户意图识别结果或者切换至第二对话引擎的情况下，通过预先配置的对话策略在所述对话交互过程满足触发条件时响应于所述用户输入信息。
14.为了实现上述目的，根据本技术的另一方面，提供了一种智能对话交互装。
15.根据本技术的智能对话交互装包括：接收模块，用于接收用户输入信息；匹配模块，用于基于所述用户输入信息的预处理结果，通过遍历预先配置的多个对话引擎匹配得到第一对话引擎；输出模块，用于根据所述第一对话引擎响应于所述用户输入信息，输出用户意图识别结果或者切换至第二对话引擎，其中所述第二对话引擎与所述第一对话引擎两者之间在的对话交互过程中进行动态切换。
16.为了实现上述目的，根据本技术的又一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被设置为运行时执行所述方法。
17.为了实现上述目的，根据本技术的再一方面，提供了一种电子装置，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行所述的方法。
18.在本技术实施例中智能对话交互方法以及装置、存储介质、电子装置，采用接收用户输入信息的方式，通过基于所述用户输入信息的预处理结果，通过遍历预先配置的多个对话引擎匹配得到第一对话引擎，达到了根据所述第一对话引擎响应于所述用户输入信息，输出用户意图识别结果或者切换至第二对话引擎的目的，从而实现了良好地对话引擎
调度，从而提高机器人匹配效率、识别效果的技术效果，进而解决了智能对话交互过程中语义识别率不高造成的意图挖掘效果不佳的技术问题。
附图说明
19.构成本技术的一部分的附图用来提供对本技术的进一步理解，使得本技术的其它特征、目的和优点变得更明显。本技术的示意性实施例附图及其说明用于解释本技术，并不构成对本技术的不当限定。在附图中：
20.图1是根据本技术实施例的智能对话交互方法的硬件结构示意图；
21.图2是根据本技术实施例的智能对话交互方法流程示意图；
22.图3是根据本技术实施例的智能对话交互方法流程示意图；
23.图4是根据本技术实施例的智能对话交互方法实现原理示意图；图5是根据本技术实施例的智能对话交互方法实现原理示意图。
具体实施方式
24.为了使本技术领域的人员更好地理解本技术方案，下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术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技术一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通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，都应当属于本技术保护的范围。
25.需要说明的是，本技术的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本技术的实施例。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
26.本技术涉及的技术术语如下：
27.nlp，自然语言处理。
28.对话引擎，包括但不限于任务式、q&a式、聊天式、知识图谱。
29.用户意图，通过识别用户语义并确定当前场景下的用户意图。
30.需要说明的是，在不冲突的情况下，本技术中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本技术。
31.如图1所示是根据本技术实施例的智能对话交互方法的硬件结构示意图，其中包括用户100、调度服务200、对话引擎300，所述用户100用于输入提供多种输入信息，通过所述调度服务200匹配出最合适的所述对话引擎300，响应于所述用户100的输入信息。基于智能对话交互方法的目的在于实时进行语义识别，挖掘用户意图，根据预置的话术与用户进行沟通交流。
32.实施例一
33.如图2所示，该方法包括如下的步骤s201至步骤s203：
34.步骤s201，接收用户输入信息；
35.步骤s202，基于所述用户输入信息的预处理结果，通过遍历预先配置的多个对话引擎匹配得到第一对话引擎；
36.步骤s203，根据所述第一对话引擎响应于所述用户输入信息，输出用户意图识别结果或者切换至第二对话引擎，其中所述第二对话引擎与所述第一对话引擎两者之间在的对话交互过程中进行动态切换。
37.从以上的描述中，可以看出，本技术实现了如下技术效果：
38.在本技术实施例中，采用接收用户输入信息的方式，通过基于所述用户输入信息的预处理结果，通过遍历预先配置的多个对话引擎匹配得到第一对话引擎，达到了根据所述第一对话引擎响应于所述用户输入信息，输出用户意图识别结果或者切换至第二对话引擎的目的，从而实现了良好地对话引擎调度提高机器人匹配效率、识别效果的技术效果，进而解决了智能对话交互过程中语义识别率不高造成的意图挖掘效果不佳的技术问题。
39.上述步骤s201中基于预设的智能化人机对话平台接收用户输入信息。所述用户输入信息需要进一步通过人机对话从而挖掘用户意图。
40.作为一种可选地实施方式，所述智能化人机对话平台是预先配置得到的。
41.作为一种可选地实施方式，所述智能化人机对话平台可以是移动端应用程序、小程序中的智能客服等，在本技术中并不进行具体限定。
42.上述步骤s202中基于所述用户输入信息的预处理结果再结合遍历预先配置的多个对话引擎结果，匹配得到最适合当前语义场景的第一对话引擎。
43.作为一种可选地实施方式，所述预处理结果可以是对于用户输入信息的nlp 处理。
44.作为一种优选地实施方式，基于所述用户输入信息的预处理结果中的部分语义处理结果，直接匹配出第一对话引擎。比如，基于所述用户输入信息的预处理结果中得到“邮寄&快递”的语义信息，则可直接调用出第一对话引擎用于满足相应的意图场景。
45.上述步骤s203中根据所述第一对话引擎响应于所述用户输入信息，输出用户意图识别结果。在一些场景下，如果能够准确识别出用户意图，则直接输出所述用户意图识别结果。
46.或者切换至第二对话引擎，也就是说，在另一些相对复杂的场景下，通过一个对话引擎并不能够较好地识别出用户意图，则需要切换至第二对话引擎。
47.或者说，为了更好地适应不同场景，需要进行第一对话引擎以及第二对话引擎之间的调度。
48.作为一种优选地实施方式，所述第二对话引擎与所述第一对话引擎两者之间在的对话交互过程中意图场景发生明显改变的情况下进行动态切换。比如，“邮寄快递”改变为“询问天气”。
49.作为一种优选地实施方式，所述第二对话引擎与所述第一对话引擎两者之间在的对话交互过程中意图场景发生多次跳转的情况进行动态切换。比如，“邮寄快递”跳转至“查询天气”，或，“询问快递费用”。
50.对于上述的实施方式，需要进行不同对话引擎的调度匹配，从而准确识别出用户意图。
51.作为本实施例中的优选，所述根据所述第一对话引擎响应于所述用户输入信息，
输出用户意图识别结果或者切换至第二对话引擎，还包括：根据所述第二对话引擎响应于所述用户输入信息，输出用户意图识别结果或者切换至第三对话引擎，其中所述第三对话引擎与所述第二对话引擎、所述第一对话引擎三者之间在的对话交互过程中进行动态切换，每个所述对话引擎配置不同权重。
52.具体实施时，根据所述第二对话引擎响应于所述用户输入信息，输出用户意图识别结果或者切换至第三对话引擎。也就是说，由于所述第三对话引擎与所述第二对话引擎、所述第一对话引擎三者之间在的对话交互过程中进行动态切换，每个所述对话引擎配置不同权重。所以可以按照不同的权重优先级进行遍历或者切换。
53.作为本实施例中的优选，所述根据所述第一对话引擎响应于所述用户输入信息，输出用户意图识别结果或者切换至第二对话引擎包括：根据所述第一对话引擎响应于所述用户输入信息且在对话交互过程所述第一对话引擎满足预设匹配条件的情况下，输出用户意图识别结果；根据所述第一对话引擎响应于所述用户输入信息、在对话交互过程检测到满足预设引擎调度条件的情况下，切换至第二对话引擎；所述根据所述第二对话引擎响应于所述用户输入信息，输出用户意图识别结果或者切换至第三对话引擎包括：根据所述第二对话引擎响应于所述用户输入信息，输出用户意图识别结果或者切换至第三对话引擎，其中所述第三对话引擎与所述第二对话引擎、所述第一对话引擎三者之间在的对话交互过程中进行动态切换，每个所述对话引擎配置不同策略，其中所述策略至少包括如下之一：基于多轮交互的策略，根据文信息在对话交互过程中识别用户意图；基于句向量识别语义策略，根据语句在对话交互过程中识别用户意图；基于预设模板识别语义策略，根据置化的语义匹配模板在对话交互过程中识别用户意图。
54.具体实施时，需要确定如何触发切换调度操作：可以根据所述第一对话引擎响应于所述用户输入信息且在对话交互过程所述第一对话引擎满足预设匹配条件的情况下，输出用户意图识别结果；根据所述第一对话引擎响应于所述用户输入信息、在对话交互过程检测到满足预设引擎调度条件的情况下，切换至第二对话引擎。即先调用已匹配的第一对话引擎，并且会在交互过程中检测到满足预设引擎调度条件时进行第二对话引擎的切换。
55.进一步地，具体实施实施，需要确定如何在不同对话引擎之间实现切换调度操作：根据所述第二对话引擎响应于所述用户输入信息，输出用户意图识别结果或者切换至第三对话引擎，其中所述第三对话引擎与所述第二对话引擎、所述第一对话引擎三者之间在的对话交互过程中进行动态切换，每个所述对话引擎配置不同策略。
56.作为一种可选地实施方式，所述策略至少包括如下之一：基于多轮交互的策略，根据文信息在对话交互过程中识别用户意图；基于句向量识别语义策略，根据语句在对话交互过程中识别用户意图；基于预设模板识别语义策略，根据置化的语义匹配模板在对话交互过程中识别用户意图。可以理解，本领域技术人员还可根据实际使用场景进行策略的配置。
57.作为本实施例中的优选，所述基于所述用户输入信息的预处理结果，通过遍历预先配置的多个对话引擎匹配得到第一对话引擎，包括：所述预处理至少包括如下之一：对句子的预设处理、对词的预设处理；基于所述用户输入信息的预处理结果中的解析结果，遍历预先配置的多个对话引擎；如果判断有符合预设策略的对话引擎，则匹配的得到第一对话引擎；如果判断没有符合预设策略的对话引擎，则通过投票机制在多个对话引擎中选举出
一个对话引擎。
58.具体实施时，还会进行预处理。所述预处理至少包括如下之一：对句子的预设处理、对词的预设处理。经过预处理之后的语义解析结果会进行匹配，用以调度对话引擎。
59.作为一种可选地实施方式，可以通过投票机制票选出对话引擎。具体票选机制为本领域公知，在此不再进行赘述。
60.作为本实施例中的优选，所述根据所述第一对话引擎响应于所述用户输入信息，输出用户意图识别结果或者切换至第二对话引擎，其中所述第二对话引擎与所述第一对话引擎两者之间在的对话交互过程中进行动态切换，包括：在输出的所述用户意图识别结果，命中至少两个相似的意图的情况下，基于所述第一对话引擎，确定所述两个相似的意图中的目标意图；和/或，基于所述第二对话引擎，确定所述两个相似的意图中的目标意图；其中，所述目标意图通过意图和/或问题澄清的方式确定。
61.具体实施时，触发问题或意图澄清操作是指，在输出的所述用户意图识别结果，命中至少两个相似的意图的情况下发生的，比如，比如，计算句子的相似度，相似度0.9相似与相似度0.8则判定为相似，需要确定选择哪一个意图作为作为真实的意图表示。
62.一些情况下，可以基于所述第一对话引擎，确定所述两个相似的意图中的目标意图。比如，对于同一个引擎，确定出述两个相似的意图“快递在哪寄”、“快递呢”中的目标意图“查询快递”。在另一些情况下，可以基于所述第二对话引擎，确定所述两个相似的意图中的目标意图。比如，对于不同一个引擎，确定出述两个相似的意图“快递在哪寄”、“快递呢”中的目标意图“查询快递”。也就是说相似的意图可能是由同一个对话引擎产生的或者不同一个对话引擎产生但是有相似或相同的意图。
63.优选地，所述目标意图通过意图和/或问题澄清的方式确定。比如，“快递到哪了”与“快递邮寄在哪”需要通过问题澄清是邮寄快递意图还是查询快递意图。
64.作为本实施例中的优选，所述根据所述第一对话引擎响应于所述用户输入信息，输出用户意图识别结果或者切换至第二对话引擎，其中所述第二对话引擎与所述第一对话引擎两者之间在的对话交互过程中进行动态切换，还包括：在对话交互过程中，基于预设主题或者预设任务检测到与所述预设主题或者预设任务不相关的内容的情况下，执行打断当前对话或者拉回至所述主题或者预设任务的操作。
65.具体实施时，在输出用户意图识别结果或者切换至第二对话引擎还包括了在对话交互过程中，基于预设主题或者预设任务检测到与所述预设主题或者预设任务不相关的内容的情况下，执行打断当前对话或者拉回至所述主题或者预设任务的操作。比如，通过区分哪个是主体任务/意图，如果监测到对话内容的主体任务/ 意图回复的为不相关问题，则随时提醒/打断用户回归正题。
66.作为本实施例中的优选，所述根据所述第一对话引擎响应于所述用户输入信息，输出用户意图识别结果或者切换至第二对话引擎，其中所述第二对话引擎与所述第一对话引擎两者之间在的对话交互过程中进行动态切换，之后还包括：基于全局语境，在根据所述第一对话引擎响应于所述用户输入信息，并输出用户意图识别结果或者切换至第二对话引擎的情况下，通过预先配置的对话策略在所述对话交互过程满足触发条件时响应于所述用户输入信息。
67.具体实施时，通常在配置智能化人机对话平台时会考虑基于全局语境，在判断出
根据所述第一对话引擎响应于所述用户输入信息并输出用户意图识别结果或者切换至第二对话引擎的情况下，通过预先配置的对话策略在所述对话交互过程满足触发条件时响应于所述用户输入信息。可以理解，这些对话策略可以实现与用户进行沟通交流。这些对话策略可以包括但不限于：机器人的欢迎语配置、兜底配置策略、静默配置策略、打断配置策略、等待指令配置策略、全局静默超时配置策略、重述配置策略、重复问题机制配置策略、最大通话时长配置策略、不相关对话策略、澄清策略等等，在本技术中并不进行具体限定。
68.需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
69.实施例二
70.根据本技术实施例，还提供了一种用于实施上述方法的智能对话交互装置，如图3所示，该装置包括：
71.接收模块301，用于接收用户输入信息；
72.匹配模块302，用于基于所述用户输入信息的预处理结果，通过遍历预先配置的多个对话引擎匹配得到第一对话引擎；
73.输出模块303，用于根据所述第一对话引擎响应于所述用户输入信息，输出用户意图识别结果或者切换至第二对话引擎，其中所述第二对话引擎与所述第一对话引擎两者之间在的对话交互过程中进行动态切换。
74.所述的接收模块301中基于预设的智能化人机对话平台接收用户输入信息。所述用户输入信息需要进一步通过人机对话从而挖掘用户意图。
75.作为一种可选地实施方式，所述智能化人机对话平台是预先配置得到的。
76.作为一种可选地实施方式，所述智能化人机对话平台可以是移动端应用程序、小程序中的智能客服等，在本技术中并不进行具体限定。
77.所述的匹配模块302中基于所述用户输入信息的预处理结果再结合遍历预先配置的多个对话引擎结果，匹配得到最适合当前语义场景的第一对话引擎。
78.作为一种可选地实施方式，所述预处理结果可以是对于用户输入信息的nlp 处理。
79.作为一种优选地实施方式，基于所述用户输入信息的预处理结果中的部分语义处理结果，直接匹配出第一对话引擎。比如，基于所述用户输入信息的预处理结果中得到“邮寄&快递”的语义信息，则可直接调用出第一对话引擎用于满足相应的意图场景。
80.所述的输出模块303中根据所述第一对话引擎响应于所述用户输入信息，输出用户意图识别结果。在一些场景下，如果能够准确识别出用户意图，则直接输出所述用户意图识别结果。
81.或者切换至第二对话引擎，也就是说，在另一些相对复杂的场景下，通过一个对话引擎并不能够较好地识别出用户意图，则需要切换至第二对话引擎。
82.或者说，为了更好地适应不同场景，需要进行第一对话引擎以及第二对话引擎之间的调度。
83.作为一种优选地实施方式，所述第二对话引擎与所述第一对话引擎两者之间在的对话交互过程中意图场景发生明显改变的情况下进行动态切换。比如，“邮寄快递”改变为
“
询问天气”。
84.作为一种优选地实施方式，所述第二对话引擎与所述第一对话引擎两者之间在的对话交互过程中意图场景发生多次跳转的情况进行动态切换。比如，“邮寄快递”跳转至“查询天气”，或，“询问快递费用”。
85.对于上述的实施方式，需要进行不同对话引擎的调度匹配，从而准确识别出用户意图。
86.显然，本领域的技术人员应该明白，上述的本技术的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现，它们可以集中在单个的计算装置上，或者分布在多个计算装置所组成的网络上，可选地，它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现，从而，可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样，本技术不限制于任何特定的硬件和软件结合。
87.为了更好的理解上述智能对话交互方法流程，以下结合优选实施例对上述技术方案进行解释说明，但不用于限定本发明实施例的技术方案。
88.本技术实施例中的智能对话交互方法，通过融合了对对话引擎的调度方式，使得机器人匹配对应的对话引擎对用户输入信息的语义进行处理，并最终识别出当前场景下的用户意图。
89.如图4所示，是本技术实施例中智能对话交互方法的流程示意图，实现的具体过程包括如下步骤：
90.步骤s201，接收用户输入信息。
91.步骤s202，基于所述用户输入信息的预处理结果，通过遍历预先配置的多个对话引擎匹配得到第一对话引擎。
92.步骤s203，根据所述第一对话引擎响应于所述用户输入信息，输出用户意图识别结果或者切换至第二对话引擎，其中所述第二对话引擎与所述第一对话引擎两者之间在的对话交互过程中进行动态切换。
93.步骤s204，根据所述第二对话引擎响应于所述用户输入信息，输出用户意图识别结果或者切换至第三对话引擎，其中所述第三对话引擎与所述第二对话引擎、所述第一对话引擎三者之间在的对话交互过程中进行动态切换，每个所述对话引擎配置不同权重。
94.步骤s205，判断所述第一对话引擎响应于所述用户输入信息且在对话交互过程所述第一对话引擎满足预设匹配条件。如果是，则进入步骤s206。如果否则直接输出结果。
95.步骤s206，根据所述第一对话引擎响应于所述用户输入信息且在对话交互过程所述第一对话引擎满足预设匹配条件的情况下，输出用户意图识别结果。
96.步骤s207，判断根据所述第一对话引擎响应于所述用户输入信息、在对话交互过程检测到满足预设引擎调度条件的情况下，切换至第二对话引擎。如果是，则进入步骤s208。如果否则直接输出结果。
97.步骤s208，根据所述第一对话引擎响应于所述用户输入信息、在对话交互过程检测到满足预设引擎调度条件的情况下，切换至第二对话引擎。
98.步骤s209，根据所述第二对话引擎响应于所述用户输入信息，切换至第三对话引擎。如果是，则进入步骤s210。如果否则直接输出结果。
99.步骤s210，根据所述第二对话引擎响应于所述用户输入信息，输出用户意图识别结果或者切换至第三对话引擎，其中所述第三对话引擎与所述第二对话引擎、所述第一对话引擎三者之间在的对话交互过程中进行动态切换，每个所述对话引擎配置不同策略，其中所述策略至少包括如下之一：基于多轮交互的策略，根据文信息在对话交互过程中识别用户意图；基于句向量识别语义策略，根据语句在对话交互过程中识别用户意图；基于预设模板识别语义策略，根据置化的语义匹配模板在对话交互过程中识别用户意图。
100.如图5所示，是根据本技术实施例的智能对话交互方法实现原理示意图。其过程包括：用户输入信息
‑
预处理
‑
根据预处理结果，进行对话引擎的调度，对话引擎被配置为不同的策略
‑
响应
‑
输出用户意图识别结果。
101.具体而言，接收用户输入信息；基于所述用户输入信息的预处理结果，通过遍历预先配置的多个对话引擎匹配得到第一对话引擎；根据所述第一对话引擎响应于所述用户输入信息，输出用户意图识别结果或者切换至第二对话引擎，其中所述第二对话引擎与所述第一对话引擎两者之间在的对话交互过程中进行动态切换。
102.进一步，根据所述第二对话引擎响应于所述用户输入信息，输出用户意图识别结果或者切换至第三对话引擎，其中所述第三对话引擎与所述第二对话引擎、所述第一对话引擎三者之间在的对话交互过程中进行动态切换，每个所述对话引擎配置不同权重，其中所述第三对话引擎与所述第二对话引擎、所述第一对话引擎三者之间在的对话交互过程中进行动态切换，每个所述对话引擎配置不同策略，其中所述策略至少包括如下之一：基于多轮交互的策略，根据文信息在对话交互过程中识别用户意图；基于句向量识别语义策略，根据语句在对话交互过程中识别用户意图；基于预设模板识别语义策略，根据置化的语义匹配模板在对话交互过程中识别用户意图。
103.以上所述仅为本技术的优选实施例而已，并不用于限制本技术，对于本领域的技术人员来说，本技术可以有各种更改和变化。凡在本技术的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本技术的保护范围之内。