[发明专利]一种文本对话引导方法及装置、设备、存储介质

说明书

本申请公开了一种文本对话引导方法，方法包括：根据交互的历史问答文本确定目标动作模型；将目标动作模型中关注度满足第一条件的词组所属知识确定为候选知识，并确定每一所述候选知识的发散度；将发散度满足第二条件的候选知识确定为目标知识；基于目标知识和所述历史问答文本对应的目标知识图谱，生成发问文本。通过根据历史问答文本确定目标动作模型；并基于目标动作模型中词组关注度和知识发散度，确定目标知识；再根据目标知识和目标知识图谱生成发问文本；从而能够提高发问文本和历史问答文本之间的关联度，进而能够为用户提供个性化的信息服务。

技术领域

本申请涉及计算机技术，涉及但不限于一种文本对话引导方法及装置、设备、存储介质。

背景技术

智能问答系统通过文本对话形式与用户进行交互，定位用户所需要的提问知识，为用户提供信息服务。

目前，智能问答系统通常通过概率推理、知识推理或深度学习的方法，对历史问答文本进行分析，以生成对用户的发问文本。然而上述方法存在生成的发问文本与历史问答文本的关联不够紧密的问题。

发明内容

有鉴于此，本申请提供一种文本对话引导方法及装置、设备、存储介质，能够提高所生成的发问文本和历史问答文本之间的关联度，进而为用户提供更具个性化的信息服务，用于解决发问文本与历史问答文本的关联不够紧密的问题。

第一方面，本申请实施例提供一种文本对话引导方法，所述方法包括：根据交互的历史问答文本确定目标动作模型；在所述目标动作模型中，将关注度满足第一条件的词组所属知识确定为候选知识，并确定每一所述候选知识的发散度；将发散度满足第二条件的候选知识确定为目标知识；基于所述目标知识和所述历史问答文本对应的目标知识图谱，生成发问文本。

在一些实施例中，所述根据交互的历史问答文本确定目标动作模型，包括：获取从交互的历史问答文本中确定出的待引导的目标词集；确定所述历史问答文本对应的目标动作图谱，其中所述目标动作图谱中包括至少一个动作模型；根据所述目标词集，从所述目标动作图谱中确定目标动作模型。通过确定所述历史问答文本对应的目标动作图谱，并根据所述目标词集，从所述目标动作图谱中确定目标动作模型，从而能够使得所确定的目标动作模型与历史问答文本的关联程度更紧密。

在一些实施例中，所述根据所述目标词集，从所述目标动作图谱中确定目标动作模型，包括：根据所述目标词集，确定所述目标动作图谱中每一所述动作模型中每一词组的关注度；根据每一所述词组的关注度，确定对应词组所属动作模型的触发度；将触发度满足第三条件的动作模型确定为目标动作模型。通过词组关注度来确定动作模型的触发度，能够准确且高效地确定出某一动作被触发的可能性。

在一些实施例中，所述根据每一所述词组的关注度，确定对应词组所属动作模型的触发度，包括：根据每一所述词组的关注度，确定对应词组所属知识的完整度；根据每一所述知识的完整度，确定对应知识所属动作模型的初始触发度；对每一所述动作模型的初始触发度进行排序，得到排序结果；根据所述排序结果和每一所述动作模型的初始触发度，确定每一所述动作模型的最终触发度；将每一所述动作模型的最终触发度确定为对应动作模型的触发度。通过词组关注度、知识完整度来确定动作模型的触发度，能够准确且高效地确定出某一动作被触发的可能性。

在一些实施例中，所述词组的关注度为对应词组在所述目标词集中出现的次数；所述其他动作模型为所述目标动作图谱中除所述目标动作模型之外的动作模型。