一种对话节点处理方法、装置、电子设备及存储介质与流程

1.本技术涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种对话节点处理方法、装置、电子设备及存储介质。


背景技术：

2.随着互联网技术的发展，智能机器人应运而生，其中，任务型机器人在与用户的多轮交谈中不断通过澄清话术的方式进行对话，从而得到执行任务所需的最小信息量并完成对话任务，然而，在通过澄清话术的方式进行对话的过程中，任务型机器人只能单一地通过匹配本轮的对话节点的意图信息与用户的对话信息进行信息收集，当用户的对话信息与本轮的对话节点的意图信息不一致，机器人将会一直重复本轮的澄清节点，导致用户的体验感较差，为了解决这一问题，原有策略是命中分支意图则进行节点处理，没命中则进行澄清交互，从而不能准确理解用户的表达信息，降低节点跳转的效率以及信息收集效率。


技术实现要素：

3.本技术实施例的主要目的在于提出一种对话节点处理方法、装置、电子设备及存储介质，通过设置回退意图提升对话机器人的工作效率。
4.为实现上述目的，本技术实施例的第一方面提出了一种对话节点处理方法，所述方法包括：
5.获取用户的对话信息以及当前对话节点预配置的节点意图，其中，所述节点意图包括所述当前对话节点的分支意图和所述当前对话节点的回退意图；
6.当确定所述对话信息与所述当前对话节点的分支意图不匹配，将所述对话信息与所述回退意图进行匹配，得到匹配结果；
7.当所述匹配结果为所述对话信息与所述回退意图匹配，将所述当前对话节点跳转至与所述回退意图对应的历史对话节点；
8.获取所述历史对话节点的节点意图，并根据所述对话信息和所述历史对话节点的节点意图对所述历史对话节点进行节点处理。
9.在一些实施例，所述将所述对话信息与所述回退意图进行匹配，得到匹配结果之后，所述方法还包括：
10.当所述匹配结果为所述对话信息与所述回退意图不匹配，输出所述当前对话节点的澄清语句，其中，所述澄清语句用于澄清所述当前对话节点的分支意图。
11.在一些实施例，所述根据所述对话信息和所述历史对话节点的节点意图对所述历史对话节点进行节点处理，包括如下之一：
12.当确定所述对话信息与所述历史对话节点的分支意图匹配，根据所述对话信息对所述历史对话节点存储的历史对话信息进行更新；
13.当确定所述对话信息与所述历史对话节点的分支意图不匹配，将所述对话信息与所述历史对话节点的回退意图进行匹配；
14.当确定所述对话信息与所述历史对话节点的分支意图不匹配，且所述对话信息与所述历史对话节点的回退意图匹配，将所述历史对话节点跳转至与所述回退意图对应的对话节点；
15.当确定所述对话信息与所述历史对话节点的分支意图不匹配，且所述对话信息与所述历史对话节点的回退意图不匹配，输出所述历史对话节点的澄清语句。
16.在一些实施例，所述方法还包括：
17.在所述当前对话节点的节点意图包括多个回退意图并且所述对话信息与至少一个所述回退意图匹配的情况下，将所述当前对话节点跳转至与至少一个所述回退意图对应的历史对话节点。
18.在一些实施例，根据所述对话信息和所述历史对话节点的节点意图对所述历史对话节点进行节点处理之前，还包括如下之一：
19.在所述历史对话节点的分支意图与所述当前对话节点的回退意图匹配的情况下，根据所述对话信息对所述历史对话节点存储的历史对话信息进行更新；
20.在所述历史对话节点的分支意图与所述当前对话节点的回退意图不匹配的情况下，输出所述历史对话节点的澄清语句。
21.在一些实施例，在所述将所述当前对话节点跳转至与所述回退意图对应的历史对话节点之后，还包括：
22.将所述历史对话节点存储的历史对话信息进行清除。
23.在一些实施例，所述方法还包括：
24.分别获取所有对话节点的节点信息，其中，所述节点信息为所述对话节点对用户的所述对话信息进行处理得到，所有所述对话节点至少包括所述当前对话节点和所述历史对话节点；
25.根据所有所述节点信息生成并输出目标对话语句。
26.为实现上述目的，本技术实施例的第二方面提出了一种对话节点处理装置，所述装置包括：
27.意图获取模块，用于获取用户的对话信息以及当前对话节点预配置的节点意图，其中，所述节点意图包括所述当前对话节点的分支意图和所述当前对话节点的回退意图；
28.意图匹配模块，用于当确定所述对话信息与所述当前对话节点的分支意图不匹配，将所述对话信息与所述回退意图进行匹配，得到匹配结果；
29.节点跳转模块，用于当所述匹配结果为所述对话信息与所述回退意图匹配，将所述当前对话节点跳转至与所述回退意图对应的历史对话节点；
30.历史意图模块，用于获取所述历史对话节点的节点意图，并根据所述对话信息和所述历史对话节点的节点意图对所述历史对话节点进行节点处理。
31.为实现上述目的，本技术实施例的第三方面提出了一种电子设备，一种电子设备，所述电子设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如第一方面所述的对话节点处理方法。
32.为实现上述目的，本技术实施例的第四方面提出了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现第一方面所述的对话节点处理方法。
33.本技术提出的对话节点处理方法、装置、电子设备及存储介质,获取用户的对话信息以及当前对话节点预配置的节点意图，从而能够确定当前对话节点的分支意图和回退意图，当确定对话信息与当前对话节点的分支意图不匹配，则将对话信息与当前对话节点的回退意图进行匹配，从而判断对话信息是否满足当前对话节点的回退条件，得到匹配结果，当匹配结果为对话信息与回退意图匹配，则将当前对话节点跳转至与回退意图对应的历史对话节点，从而实现节点的跳转，最后获取历史对话节点的节点信息，并根据对话信息以及历史对话节点的节点意图对历史对话节点进行节点处理，从而通过设置回退意图提升对话机器人的工作效率，能够准确理解用户想要表达的信息，实现对话节点的多次跳转，适用于更多的应用场景。
附图说明
34.图1是本技术实施例提供的对话节点处理方法的流程图；
35.图2是本技术另一实施例提供的对话节点处理方法的流程图；
36.图3是本技术另一实施例提供的对话节点处理方法的流程图；
37.图4是本技术另一实施例提供的对话节点处理方法的流程图；
38.图5是本技术另一实施例提供的对话节点处理方法的流程图；
39.图6是本技术一个具体示例提供的对话节点处理方法的示意图；
40.图7是本技术实施例提供的对话节点处理装置的结构示意图；
41.图8是本技术实施例提供的电子设备的硬件结构示意图。
具体实施方式
42.为了使本技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本技术，并不用于限定本技术。
43.需要说明的是，虽然在装置示意图中进行了功能模块划分，在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于装置中的模块划分，或流程图中的顺序执行所示出或描述的步骤。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。
44.除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本技术的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中所使用的术语只是为了描述本技术实施例的目的，不是旨在限制本技术。
45.首先，对本技术中涉及的若干名词进行解析：
46.人工智能(artificial intelligence，ai)：是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学；人工智能是计算机科学的一个分支，人工智能企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能还是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。
47.自然语言处理(natural language processing，nlp)：nlp用计算机来处理、理解以及运用人类语言(如中文、英文等)，nlp属于人工智能的一个分支，是计算机科学与语言学的交叉学科，又常被称为计算语言学。自然语言处理包括语法分析、语义分析、篇章理解等。自然语言处理常用于机器翻译、手写体和印刷体字符识别、语音识别及文语转换、信息意图识别、信息抽取与过滤、文本分类与聚类、舆情分析和观点挖掘等技术领域，它涉及与语言处理相关的数据挖掘、机器学习、知识获取、知识工程、人工智能研究和与语言计算相关的语言学研究等。
48.对话机器人(chat bot)：按照访客预期的机器人应答方式的不同，chat bot分为3个类型：咨询型、闲聊型、任务型。咨询型：通常为访客期望就自己提出的问题，机器人能给出相应的专业解答。表现为一问一答的形式。机器人相当于一个“知识顾问”，做“答疑解惑”的事情；闲聊型：访客的预期是可陪伴自己聊天的机器人。无论访客说什么问题，机器人都可以接得上，聊得上。访客期待的不是某个具体目标的完成，而是情感上的陪伴；任务型：通常为访客期望就自己提出的问题，机器人不仅能给出专业解答，还能主动反问获取相关信息，根据不同信息给出不同的解答。同时还可完成一些任务指令。广义上将，无论是“专业解答”，还是“完成任务指令”，都是完成任务，故为“任务型”。
49.字段信息(field data)：把表中的每一行叫做一个“记录”，每一个记录包含这行中的所有信息，就像在通讯录数据库中某个人全部的信息，但记录在数据库中并没有专门的记录名，常常用它所在的行数表示这是第几个记录。字段是比记录更小的单位，字段集合组成记录，每个字段描述文献的某一特征，即数据项，并有唯一的供计算机识别的字段标识符。
50.信息抽取(information extraction)：从自然语言文本中抽取指定类型的实体、关系、事件等事实信息，并形成结构化数据输出的文本处理技术。信息抽取是从文本数据中抽取特定信息的一种技术。文本数据是由一些具体的单位构成的，例如句子、段落、篇章，文本信息正是由一些小的具体的单位构成的，例如字、词、词组、句子、段落或是这些具体的单位的组合。抽取文本数据中的名词短语、人名、地名等都是文本信息抽取，当然，文本信息抽取技术所抽取的信息可以是各种类型的信息。
51.基于此，本技术实施例提供了一种对话节点处理方法和装置、电子设备及存储介质，旨在通过设置回退意图提升对话机器人的工作效率。
52.本技术实施例提供的对话节点处理方法和装置、电子设备及存储介质，具体通过如下实施例进行说明，首先描述本技术实施例中的对话节点处理方法。
53.本技术实施例可以基于人工智能技术对相关的数据进行获取和处理。其中，人工智能(artificial intelligence，ai)是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。
54.人工智能基础技术一般包括如传感器、专用人工智能芯片、云计算、分布式存储、大数据处理技术、操作/交互系统、机电一体化等技术。人工智能软件技术主要包括计算机视觉技术、机器人技术、生物识别技术、对话节点跳转技术、自然语言处理技术以及机器学习/深度学习等几大方向。
55.本技术实施例提供的对话节点处理方法，涉及人工智能技术领域。本技术实施例
提供的对话节点处理方法可应用于终端中，也可应用于服务器端中，还可以是运行于终端或服务器端中的软件。在一些实施例中，终端可以是智能手机、平板电脑、笔记本电脑、台式计算机等；服务器端可以配置成独立的物理服务器，也可以配置成多个物理服务器构成的服务器集群或者分布式系统，还可以配置成提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、cdn以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器；软件可以是实现对话节点处理方法的应用等，但并不局限于以上形式。
56.本技术可用于众多通用或专用的计算机系统环境或配置中。例如：个人计算机、服务器计算机、手持设备或便携式设备、平板型设备、多处理器系统、基于微处理器的系统、置顶盒、可编程的消费电子设备、网络pc、小型计算机、大型计算机、包括以上任何系统或设备的分布式计算环境等等。本技术可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本技术，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。
57.需要说明的是，在本技术的各个具体实施方式中，当涉及到需要根据用户信息、用户行为数据，用户历史数据以及用户位置信息等与用户身份或特性相关的数据进行相关处理时，都会先获得用户的许可或者同意，而且，对这些数据的收集、使用和处理等，都会遵守相关国家和地区的相关法律法规和标准。此外，当本技术实施例需要获取用户的敏感个人信息时，会通过弹窗或者跳转到确认页面等方式获得用户的单独许可或者单独同意，在明确获得用户的单独许可或者单独同意之后，再获取用于使本技术实施例能够正常运行的必要的用户相关数据。
58.图1是本技术实施例提供的对话节点处理方法的一个可选的流程图，图1中的方法可以包括但不限于包括步骤s101至步骤s104。
59.在一些实施例中，执行本实施例对话节点处理方法的可以为对话机器人，其中，对话机器人可以为任务型对话机器人、咨询型对话机器人、闲聊型对话机器人等，本实施例不做具体限制。
60.步骤s101，获取用户的对话信息以及当前对话节点预配置的节点意图；
61.需要说明的是，节点意图包括当前对话节点的分支意图和当前对话节点的回退意图。
62.在一些实施例的步骤s101中，获取用户的对话信息以及当前对话节点的分支意图和回退意图，其中，用户的对话信息可以为用户的年龄信息、身份信息、性别信息、姓名信息等，本实施例不做具体限制。
63.需要说明的是，涉及到用户隐私的对话信息均经过用户许可进行获取，当前对话节点的分支意图用于表征当前对话节点想要收集到的对话信息，回退意图为当前对话节点对之前的对话节点的回退意图进行收集得到，其中，一个对话节点可以对应多个回退意图。
64.在一些实施例中，当前对话节点的回退意图的数量与之前的对话节点的数量对应，例如，当前对话节点为对话机器人询问的第三对话节点，则第三对话节点还包括第一对话节点的回退意图和第二对话节点的回退意图；当前对话节点为对话机器人询问的第五对
话节点，则第五对话节点包括第一至第四对话节点的回退意图，便于后续进行节点跳转操作，避免出现无法回退，对话机器人单一匹配等现象。
65.需要说明的是，分支意图可以为对话机器人的询问信息，例如，“请问您的名字？”、“请问你的性别？”、“请问你的年龄？”等等，回退意图可以为关键字、关键词等等信息，本实施例不做具体限制。
66.步骤s102，当确定对话信息与当前对话节点的分支意图不匹配，将对话信息与回退意图进行匹配，得到匹配结果；
67.在一些实施例的步骤s102中，当确定对话信息与当前对话节点的分支意图不匹配，则将对话信息与回退意图进行匹配，得到匹配结果，从而判断对话信息是否满足其他历史对话节点的回退意图。
68.需要说明的是，本实施例中当前对话节点的分支意图的优先级高于当前对话节点的回退意图，因此，在获取用户的对话信息之后，首先与每个对话节点中的分支意图进行匹配，当分支意图不匹配后，再与该对话节点的回退意图进行匹配。
69.在一些实施例中，对话信息与回退意图可以通过关键字、词槽等信息进行匹配，并且一个对话节点可以有多个回退意图，例如，假设当前对话节点的回退意图为“年龄”、“年纪”、“xx岁”，当前的对话信息为“其实我的年龄是18岁”，则识别到对话信息中的有效信息为年龄以及18岁等关键字，通过上述关键字确定对话信息满足当前对话节点的回退意图，得到匹配结果。
70.步骤s103，当匹配结果为对话信息与回退意图匹配，将当前对话节点跳转至与回退意图对应的历史对话节点；
71.在一些实施例的步骤s103中，当匹配结果为对话信息与回退意图匹配，说明对话信息满足前序对话节点的回退意图，则将当前对话节点跳转至与回退意图对应的历史对话节点，从而实现对话节点的跳转。
72.可以理解的是，假设当前对话节点为询问年龄的对话节点，回退意图为“性别”、“男性”、“女性”等关键词，对话信息为“其实我是一个男生”、“其实我是一个女生”等信息，则此时对话信息与回退意图匹配，需要将当前对话节点跳转至与回退意图对应的询问性别的历史对话节点，从而实现对当前对话节点的跳转，提高用户的体验感。
73.步骤s104，获取历史对话节点的节点意图，并根据对话信息和历史对话节点的节点意图对历史对话节点进行节点处理。
74.在一些实施例的步骤s104中，在将当前对话节点跳转至与回退意图对应的历史对话节点之后，获取历史对话节点的节点意图，并根据对话信息和历史对话节点的节点意图对历史对话节点进行节点处理，从而实现对话节点的多重匹配，实现对话节点的迭代判断，准确理解用户的对话信息。
75.需要说明的是，对历史对话节点的节点处理包括但不限于包括对历史对话节点的跳转、历史对话节点输出澄清语句、历史对话节点进行信息存储等，本实施例不做具体限制。
76.可以理解的是，历史对话节点的节点意图包括历史对话节点的分支意图和历史对话节点的回退意图。
77.在一些实施例中，获取用户的对话信息以及当前对话节点预配置的节点意图，从
而能够确定当前对话节点的分支意图和回退意图，当确定对话信息与当前对话节点的分支意图不匹配，则将对话信息与当前对话节点的回退意图进行匹配，从而判断对话信息是否满足当前对话节点的回退条件，得到匹配结果，当匹配结果为对话信息与回退意图匹配，则将当前对话节点跳转至与回退意图对应的历史对话节点，从而实现节点的跳转，最后获取历史对话节点的节点信息，并根据对话信息以及历史对话节点的节点意图对历史对话节点进行节点处理，从而通过设置回退意图提升对话机器人的工作效率，能够准确理解用户想要表达的信息，实现对话节点的多次跳转，适用于更多的应用场景。
78.请参阅图2，图2是本技术实施例提供的对话节点处理方法的一个可选的流程图，图2中的方法可以包括但不限于包括步骤s201。
79.步骤s201，当匹配结果为对话信息与回退意图不匹配，输出当前对话节点的澄清语句。
80.需要说明的是，澄清语句用于澄清当前对话节点的分支意图。
81.在一些实施例的步骤s201中，在将对话信息与回退意图进行匹配，得到匹配结果之后，当匹配结果为对话信息与回退意图不匹配，说明用户的对话信息与之前遍历的对话节点的回退意图不一样，则输出当前对话节点的澄清语句向用户进行再次确认，提高对话信息收集的准确性，避免用户不理解当前对话节点的询问信息、听错当前对话节点的询问信息等情况。
82.需要说明的是，假设当前对话节点为询问姓名的对话节点，回退意图为“年龄”、“年纪”、“性别”、“男生”、“女生”等意图，对话信息为“我喜欢紫色”，则此时判断为对话信息与回退意图不匹配，则输出当前对话节点的澄清语句，即“请问您的姓名是什么”，再次向用户重复该对话节点的澄清语句，与用户进行澄清交互。
83.在一些实施例中，根据对话信息和历史对话节点的节点意图对历史对话节点进行节点处理，包括如下实施例之一：
84.在一些实施例中，当确定对话信息与历史对话节点的分支意图匹配，根据对话信息对历史对话节点存储的历史对话信息进行更新,其中，在根据对话信息和历史对话节点的节点意图对历史对话节点进行节点处理的过程中首先需要进行意图的匹配，将对话信息与历史对话节点的分支意图以及回退意图进行匹配，之后再根据匹配结果对历史对话节点进行跳转、输出澄清语句还是信息更新等操作，从而实现对历史对话节点的多重匹配，支持更多的应用场景，提高用户的配合度。
85.在一些实施例中，当确定对话信息与历史对话节点的分支意图匹配，则说明对话信息满足历史对话节点的询问信息，可以根据对话信息对历史对话节点存储的历史对话信息进行更新，从而实现对话节点的信息更新，实现用户对历史对话节点存储信息的更改，实现对话节点的跳转；例如，历史对话节点为询问用户年龄的对话节点，并且起初历史对话节点中存储有历史对话信息，即用户开始说的年龄为20岁，而当前的对话信息中用户说的年龄为22岁，并且与历史对话节点的分支意图匹配，则可以根据对话信息对历史对话节点已经存储的历史对话信息进行更新，将年龄从20岁更新为22岁。
86.需要说明的是，每个对话节点中都存储有对应的存储信息，其中，存储信息为对所有对话节点收集到的信息进行加工处理得到，将加工处理后的信息存储至对应的对话节点中，便于后续对目标对话语句的输出。
以及“我叫xx”，这三个回退意图分别对应于询问年龄的年龄历史对话节点，对应于询问性别的性别历史对话节点以及对应于询问姓名的姓名对话节点，用户的对话信息为“我是一个15岁的男生”，此时用户的对话信息同时满足年龄历史对话节点和性别历史对话节点，则需要进行对话节点的跳转，此时需要判断年龄历史对话节点以及性别历史对话节点到当前对话节点的路径长度，经过比较之后得到，性别历史对话节点的路径长度大于年龄历史对话节点路径长度，因此首先将当前对话节点跳转到性别历史对话节点进行信息更新，等确定性别历史对话节点的信息更新完成后，再跳转到年龄对话节点进行信息更新，完成所有与回退意图对应的历史对话节点的跳转，实现信息的全面更新，精准获取客户的对话信息，实现智能对话节点跳转，提升用户的体验感。
98.在一些实施例中，在当前对话节点的节点意图包括多个回退意图并且对话信息与所有的回退意图都不匹配的情况下，输出当前对话节点的澄清语句。
99.可以理解的是，当前对话节点的回退意图包括“年龄”、“我xx岁”、“我叫xxx”、“男生”，历史对话节点的澄清语句为“请问您需要什么种类保险？”，此时对话信息为“我想要红色的袋子”，与当前对话节点的回退意图均不匹配，因此重复输出历史对话节点的澄清语句“请问您需要什么种类保险？”，从而引导用户应该如何作答，避免对话过程中止。
100.在一些实施例中，根据对话信息和历史对话节点的节点意图对历史对话节点进行节点处理之前，还包括如下实施例之一：
101.在一些实施例中，在历史对话节点的分支意图与当前对话节点的回退意图匹配的情况下，根据对话信息对历史对话节点存储的历史对话信息进行更新，方便快捷的实现历史对话信息的更新，提高用户体验感，例如，历史对话节点的分支意图为“您今年多大？”，当前对话节点的回退意图为“年龄”、“岁数”，对话信息为“其实我今年已经32岁了”，此时，历史对话节点的分支意图与当前对话节点的回退意图匹配，并且对话信息满足当前对话节点的回退意图，也是历史对话节点的分支意图的答案，因此可以直接进行历史对话信息的更新，将历史对话节点存储的历史对话信息更新为32岁，从而实现对话节点的信息更新，实现对话节点的纯回退。
102.在一些实施例中，在历史对话节点的分支意图与当前对话节点的回退意图不匹配的情况下，输出历史对话节点的澄清语句，从而避免对话机器人因为不理解而发生对话终止的现象，例如，历史对话节点的分支意图为“您今年多大？”，历史对话节点的澄清语句为“请问您今年的年龄？”，当前对话节点的回退意图为“年龄”、“岁数”，对话信息为“其实我年龄说错了”，此时对话信息满足当前对话节点的回退意图，但是对话信息不是历史对话节点的分支意图的答案，因此当前对话节点跳转至历史对话节点之后，还需要输出澄清语句“请问您今年的年龄？”，以此来引导用户进一步回答。
103.请参阅图4，图4是本技术另一实施例提供的对话节点处理方法的一个可选的流程图，图4中的方法可以包括但不限于包括步骤s401。
104.步骤s401，将历史对话节点存储的历史对话信息进行清除。
105.在一些实施例的步骤s401中，在将当前对话节点跳转至与回退意图对应的历史对话节点之后，还可以将历史对话节点存储的历史对话信息进行清除，从而实现历史对话节点的历史对话信息的覆盖和清除，并且不清除其他对话节点的对话信息，从而避免去澄清已经存储的有用的信息，提高对话机器人的工作效率。
106.需要说明的是，步骤s401中只清除历史对话节点存储的历史对话信息，对其他对话节点存储的对话信息进行保留，即，不清除下游对话节点的已经澄清过的信息。
107.可以理解的是，当前对话节点为询问性别的对话节点，对话信息为“我是男的，其实我今年20岁”，此时需要跳转到与询问年龄对应的历史对话节点，而历史对话节点中存储的历史对话信息为“18岁”，这时需要对存储的历史对话信息进行清除，用“20岁”来覆盖“18岁”，并且询问年龄的历史对话节点后面还有一个询问保险类型的保险历史对话节点，该保险历史对话节点存储有历史对话信息为“车险”，由于对话信息中没有涉及到与车险有关的信息，因此不需要进行保险历史对话节点的历史对话信息的清除，直接向下遍历到没有存储信息的对话节点，再对用户进行询问。
108.在一些实施例中，历史对话信息的清除方法还可以为对所有遍历过的历史节点的历史对话信息进行清除，即，将当前对话节点到历史对话节点过程中所有经过的对话节点的对话信息进行清除，之后再重新与用户进行澄清交互。
109.可以理解的是，当前对话节点为询问性别的对话节点，对话信息为“我是男的，其实我今年20岁”，此时需要跳转到与询问年龄对应的历史对话节点，而历史对话节点中存储的历史对话信息为“18岁”，这时需要对存储的历史对话信息进行清除，用“20岁”来覆盖“18岁”，并且询问年龄的历史对话节点后面还有一个询问保险类型的保险历史对话节点，该保险历史对话节点存储有历史对话信息为“车险”，此时一并进行清除，将保险历史对话节点存储的历史对话信息也进行清除，保险历史对话节点再次进行澄清对话，输出分支意图“您需要什么类型的保险？”，等待用户进行回答。
110.需要说明的是，两种历史对话节点的历史对话信息清除方法可根据实际需要进行选择，本实施例不做具体限制。
111.请参阅图5，图5是本技术另一实施例提供的对话节点处理方法的一个可选的流程图，图5中的方法可以包括但不限于包括步骤s501至s502。
112.步骤s501，分别获取所有对话节点的节点信息；
113.需要说明的是，节点信息为对话节点对用户的对话信息进行处理得到，所有对话节点至少包括当前对话节点和历史对话节点；
114.在一些实施例的步骤s501中，对话机器人分别获取所有对话节点的节点信息，节点信息为对话节点对用户的对话信息进行处理得到，其中，对话节点对用户的对话信息的处理包括但不限于包括将对话信息进行字段拆分，得到多个词组，之后从多个词组中进行关键字的选取，确定并存储节点信息，从而得到每个对话节点存储的节点信息。
115.步骤s502，根据所有节点信息生成并输出目标对话语句。
116.在一些实施例的步骤s502中，对所有节点信息进行整合，拼接成目标对话语句，并输出目标对话语句，从而完成对用户的信息的收集，明确用户的意向信息。
117.可以理解的是，假设对话机器人有三个对话节点，三个对话节点分别为询问年龄的对话节点、询问保险类型的对话节点和询问姓名的对话节点，其中，询问年龄的对话节点存储的节点信息为35岁，询问保险类型的对话节点的节点信息为育儿险，询问姓名的对话节点的节点信息为张三，最终输出的目标对话语句为“张三，35岁，想要育儿险”，从而完成与用户的澄清对话。
118.为了更加清楚的说明对话节点处理方法的流程，下面以具体的示例进行说明。
119.示例一：
120.请参阅图6，图6是本技术一个具体示例提供的对话节点处理方法的一个可选的示意图。
121.在一实施例中，对话机器人设置有四个对话节点，分别为询问姓名的姓名对话节点、询问年龄的年龄对话节点、询问性别的性别对话节点和询问保险类型的保险对话节点，其中，姓名对话节点为整个对话过程中的首节点，保险对话节点为整个对话过程中的尾节点，姓名对话节点的分支意图为“请问姓名”、澄清语句为“请问您的姓名是？”，年龄对话节点的分支意图为“请问年龄？”、回退意图为“我叫xx/我的名字是xx”、澄清语句为“请问您的年龄是？”，性别对话节点的分支意图为“请问性别？”、回退意图为“我姓xx”、“其实我的年龄为xx\我xx岁”、澄清语句为“请问您的性别是？”，保险对话节点的分支意图为“请问想要什么类型的保险？”、回退意图为“我是男的\女的”、“其实我的年龄为xx\我xx岁”以及“我姓xx”、澄清语句为“请问您需要了解哪种保险？”，当前对话节点为保险对话节点，并且姓名对话节点存储的节点信息为“李四”，年龄对话节点存储的节点信息为“26岁”，性别对话节点存储的节点信息为“男性”，当前对话节点输出澄清语句“请问您需要了解哪种保险？”，用户回答“我刚刚年龄说错了，我想要教育险”，此时对话信息与保险对话节点的其中一个回退意图匹配，确定与该回退意图匹配的年龄对话节点，将保险对话节点跳转到年龄对话节点，该年龄对话节点输出澄清对话“请问您的年龄是？”，用户回答“其实我28岁”，则直接根据对话信息对年龄对话节点存储的节点信息进行更新，将年龄对话节点的节点信息从“26岁”更新为“28岁”，之后发现后面性别对话节点存储有节点信息，遍历至保险对话节点，识别保险对话节点的尾节点标识，确认对话流程结束，至此，对话机器人与用户的对话过程结束，对话机器人收集每个对话节点存储的节点信息，并对节点信息进行整合以及输出，输出目标语句为“李四，28岁，男性，想要了解教育险”，实现对话节点的跳转，以及对话节点存储信息的更新，提高用户体验感。
122.请参阅图7，本技术实施例还提供一种对话节点处理装置，可以实现上述对话节点处理方法，该装置包括：
123.意图获取模块801，用于获取用户的对话信息以及当前对话节点预配置的节点意图，其中，节点意图包括当前对话节点的分支意图和当前对话节点的回退意图；
124.意图匹配模块802，用于当确定对话信息与当前对话节点的分支意图不匹配，将对话信息与回退意图进行匹配，得到匹配结果；
125.节点跳转模块803，用于当匹配结果为对话信息与回退意图匹配，将当前对话节点跳转至与回退意图对应的历史对话节点；
126.历史意图模块804，用于获取历史对话节点的节点意图，并根据对话信息和历史对话节点的节点意图对历史对话节点进行节点处理。
127.该对话节点处理装置的具体实施方式与上述对话节点处理方法的具体实施例基本相同，在此不再赘述。
128.本技术实施例还提供了一种电子设备，电子设备包括：存储器、处理器、存储在存储器上并可在处理器上运行的程序以及用于实现处理器和存储器之间的连接通信的数据总线，程序被处理器执行时实现上述对话节点处理方法。该电子设备可以为包括平板电脑、车载电脑等任意智能终端。
129.请参阅图8，图8示意了另一实施例的电子设备的硬件结构，电子设备包括：
130.处理器901，可以采用通用的cpu(central processing unit，中央处理器)、微处理器、应用专用集成电路(application specificintegrated circuit，asic)、或者一个或多个集成电路等方式实现，用于执行相关程序，以实现本技术实施例所提供的技术方案；
131.存储器902，可以采用只读存储器(read only memory，rom)、静态存储设备、动态存储设备或者随机存取存储器(random access memory，ram)等形式实现。存储器902可以存储操作系统和其他应用程序，在通过软件或者固件来实现本说明书实施例所提供的技术方案时，相关的程序代码保存在存储器902中，并由处理器901来调用执行本技术实施例的对话节点处理方法；
132.输入/输出接口903，用于实现信息输入及输出；
133.通信接口904，用于实现本设备与其他设备的通信交互，可以通过有线方式(例如usb、网线等)实现通信，也可以通过无线方式(例如移动网络、wifi、蓝牙等)实现通信；
134.总线905，在设备的各个组件(例如处理器901、存储器902、输入/输出接口903和通信接口904)之间传输信息；
135.其中处理器901、存储器902、输入/输出接口903和通信接口904通过总线905实现彼此之间在设备内部的通信连接。
136.本技术实施例还提供了一种存储介质，存储介质为计算机可读存储介质，用于计算机可读存储，存储介质存储有一个或者多个程序，一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现上述对话节点处理方法。
137.存储器作为一种非暂态计算机可读存储介质，可用于存储非暂态软件程序以及非暂态性计算机可执行程序。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非暂态存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非暂态固态存储器件。在一些实施方式中，存储器可选包括相对于处理器远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至该处理器。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
138.本技术实施例提供的对话节点处理方法、对话节点处理装置、电子设备及存储介质，获取用户的对话信息以及当前对话节点预配置的节点意图，从而能够确定当前对话节点的分支意图和回退意图，当确定对话信息与当前对话节点的分支意图不匹配，则将对话信息与当前对话节点的回退意图进行匹配，从而判断对话信息是否满足当前对话节点的回退条件，得到匹配结果，当匹配结果为对话信息与回退意图匹配，则将当前对话节点跳转至与回退意图对应的历史对话节点，从而实现节点的跳转，最后获取历史对话节点的节点信息，并根据对话信息以及历史对话节点的节点意图对历史对话节点进行节点处理，从而通过设置回退意图提升对话机器人的工作效率，能够准确理解用户想要表达的信息，实现对话节点的多次跳转，适用于更多的应用场景。
139.本技术实施例描述的实施例是为了更加清楚的说明本技术实施例的技术方案，并不构成对于本技术实施例提供的技术方案的限定，本领域技术人员可知，随着技术的演变和新应用场景的出现，本技术实施例提供的技术方案对于类似的技术问题，同样适用。
140.本领域技术人员可以理解的是，图1-6中示出的技术方案并不构成对本技术实施例的限定，可以包括比图示更多或更少的步骤，或者组合某些步骤，或者不同的步骤。
141.以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。
142.本领域普通技术人员可以理解，上文中所公开方法中的全部或某些步骤、系统、设备中的功能模块/单元可以被实施为软件、固件、硬件及其适当的组合。
143.本技术的说明书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等(如果存在)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能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。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。
144.应当理解，在本技术中，“至少一个(项)”是指一个或者多个，“多个”是指两个或两个以上。“和/或”，用于描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，“a和/或b”可以表示：只存在a，只存在b以及同时存在a和b三种情况，其中a，b可以是单数或者复数。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。“以下至少一项(个)”或其类似表达，是指这些项中的任意组合，包括单项(个)或复数项(个)的任意组合。例如，a，b或c中的至少一项(个)，可以表示：a，b，c，“a和b”，“a和c”，“b和c”，或“a和b和c”，其中a，b，c可以是单个，也可以是多个。
145.在本技术所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，上述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
146.上述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
147.另外，在本技术各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
148.集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本技术的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括多指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本技术各个实施例的方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(read-only memory，简称rom)、随机存取存储器(random access memory，简称ram)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序的介
质。
149.以上参照附图说明了本技术实施例的优选实施例，并非因此局限本技术实施例的权利范围。本领域技术人员不脱离本技术实施例的范围和实质内所作的任何修改、等同替换和改进，均应在本技术实施例的权利范围之内。