一种人机对话的实现方法及装置与流程

本申请涉及自然语言理解领域，具体涉及一种人机对话的实现方法及装置。

背景技术：

随着人工成本的增加，使用智能化设备替代客服人员与客户直接进行交流，提供客户需要的信息，变得非常普及。例如，机器接收人类的问题，机器在进行语义理解后，通过搜索知识库获得问题的答案；随后，机器将答案组织为人类交流的语言形式，向人类的提供问题的答案。

但是，对于绝大部分人来说，创建一个基于自然语言理解的多轮对话门槛非常高，需要有专业的数学、算法、编程开发等背景知识才可以。

现有技术方案中，应用专业的算法、数学知识、计算机编程开发知识，才能创建一个基于自然语言理解的多轮对话，使得创建基于自然语言理解的多轮对话这样使得人机对话的实现成本非常高。

技术实现要素：

本申请提供一种人机对话准备文件的生成方法及装置，以解决现有技术方案中人机对话实现人员必须具备专业的算法、数学知识、计算机编程开发知识，才能创建一个基于自然语言理解的多轮对话，从而导致人机对话的实现成本过高的问题。

本申请提供一种人机对话准备文件的生成方法，包括：

提供用于提示用户输入词典、编写对话样本的配置页面；

根据所述用户提供的所述词典和所述对话样本，在所述配置页面中提示所述用户配置对话策略；

根据所述用户提供的所述词典和所述对话样本，生成语义理解规则文件；

根据所述对话策略，生成对话策略代码文件；

将上述步骤生成的所述语义理解规则文件和对话策略代码文件对应确定的对话场景存储。

可选的，所述根据所述用户提供的所述词典和所述对话样本，在所述配置页面中提示所述用户配置对话策略，包括：

判断所述对话样本中是否具有所述词典提供的词槽；

若是，则在所述配置页面中提示所述用户配置针对所述词槽的答复策略；

若否，则在所述配置页面中提示所述用户配置缺少词槽的答复策略。

可选的，所述根据所述用户提供的所述词典和所述对话样本，生成语义理解规则文件，包括：

根据所述对话样本中样本的对话意图以及所述对话意图引用的词典，生成语义理解规则文件。

可选的，所述根据所述对话策略，生成对话策略代码文件，包括：

根据所述对话策略，生成条件语句代码；

将所述条件语句代码插入对话策略代码模板的对应位置，生成对话策略代码文件。

本申请提供一种人机对话准备文件的生成装置，包括：

页面提供单元，用于提供用于提示用户输入词典、编写对话样本的配置页面：

策略提示单元，用于根据所述用户提供的所述词典和所述对话样本，在所述配置页面中提示所述用户配置对话策略；

规则文件生成单元，用于根据所述用户提供的所述词典和所述对话样本，生成语义理解规则文件；

代码文件生成单元，用于根据所述对话策略，生成对话策略代码文件；

存储单元，用于将上述步骤生成的所述语义理解规则文件和对话策略代码文件对应确定的对话场景存储。

可选的，所述策略提示单元，具体用于：

判断所述对话样本中是否具有所述词典提供的词槽；

若是，则在所述配置页面中提示所述用户配置针对所述词槽的答复策略；

若否，则在所述配置页面中提示所述用户配置缺少词槽的答复策略。

可选的，所述规则文件生成单元，具体用于：

根据所述对话样本中样本的对话意图以及所述对话意图引用的词典，生成语义理解规则文件。

可选的，所述代码文件生成单元，具体用于：

根据所述对话策略，生成条件语句代码；

将所述条件语句代码插入对话策略代码模板的对应位置，生成对话策略代码文件。

本申请提供一种用电子设备，所述电子设备包括：

处理器；

存储器，用于存储程序，所述程序在被所述处理器读取执行时，执行如下操作：

提供用于提示用户输入词典、编写对话样本的配置页面；

根据所述用户提供的所述词典和所述对话样本，在所述配置页面中提示所述用户配置对话策略；

根据所述用户提供的所述词典和所述对话样本，生成语义理解规则文件；

根据所述对话策略，生成对话策略代码文件；

将上述步骤生成的所述语义理解规则文件和对话策略代码文件对应确定的对话场景存储。

本申请提供一种计算机可读取存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时，实现以下步骤：

提供用于提示用户输入词典、编写对话样本的配置页面；

根据所述用户提供的所述词典和所述对话样本，在所述配置页面中提示所述用户配置对话策略；

根据所述用户提供的所述词典和所述对话样本，生成语义理解规则文件；

根据所述对话策略，生成对话策略代码文件；

将上述步骤生成的所述语义理解规则文件和对话策略代码文件对应确定的对话场景存储。

本申请提供一种人机对话的实现方法，包括：

在确定对话场景下，获取待处理的语音对话信息；

使用针对所述确定对话场景设置的语义理解规则文件，针对所述语音对话信息进行语义理解，获得所述语音对话信息的语义理解结果；

利用针对该对话场景设置的对话策略代码文件，针对所述语义理解结果进行处理，获得针对所述语音对话信息的答复。

可选的，所述人机对话的实现方法，还包括：

所述语义理解规则文件和对话策略代码文件采用如下步骤获得：

提供用于提示用户输入词典、编写对话样本的配置页面；

根据所述用户提供的所述词典和所述对话样本，在所述配置页面中提示所述用户配置对话策略；

根据所述用户提供的所述词典和所述对话样本，生成语义理解规则文件；

根据所述对话策略，生成对话策略代码文件。

可选的，所述使用针对所述确定对话场景设置的语义理解规则文件，针对所述语音对话信息进行语义理解，获得所述语音对话信息的语义理解结果，包括：

自然语言理解服务热加载所述语义理解规则文件；

所述自然语言理解服务，运用所述语义理解规则文件，对所述语音对话信息进行语义理解，获得所述语音对话信息的语义理解结果。

可选的，所述利用针对该对话场景设置的对话策略代码文件，针对所述语义理解结果进行处理，获得针对所述语音对话信息的答复，包括：

对话引擎服务热加载所述对话策略代码文件生成的可执行文件；

所述对话引擎服务，运用所述对话策略代码文件生成的可执行文件，对所述语义理解结果进行处理，获得针对所述语音对话信息的答复。

可选的，所述利用针对该对话场景设置的对话策略代码文件，针对所述语义理解结果进行处理，获得针对所述语音对话信息的答复，包括：

确定所述对话策略代码文件生成的可执行文件中与所述语音对话信息对应的答复句式；

获得根据所述答复句式与对应的语料集合生成的针对所述语音对话信息的答复。

本申请提供一种人机对话的实现装置，包括：

对话信息获取单元，用于在确定对话场景下，获取待处理的语音对话信息；

语义理解获得单元，用于使用针对所述确定对话场景设置的语义理解规则文件，针对所述语音对话信息进行语义理解，获得所述语音对话信息的语义理解结果；

答复获得单元，用于利用针对该对话场景设置的对话策略代码文件，针对所述语义理解结果进行处理，获得针对所述语音对话信息的答复。

可选的，所述人机对话的实现装置，还包括准备文件获得单元，用于：

提供用于提示用户输入词典、编写对话样本的配置页面；

根据所述用户提供的所述词典和所述对话样本，在所述配置页面中提示所述用户配置对话策略；

根据所述用户提供的所述词典和所述对话样本，生成语义理解规则文件；

根据所述对话策略，生成对话策略代码文件。

可选的，所述语义理解获得单元，具体用于：

自然语言理解服务热加载所述语义理解规则文件；

所述自然语言理解服务，运用所述语义理解规则文件，对所述语音对话信息进行语义理解，获得所述语音对话信息的语义理解结果。

可选的，所述答复获得单元，具体用于：

对话引擎服务热加载所述对话策略代码文件生成的可执行文件；

所述对话引擎服务，运用所述对话策略代码文件生成的可执行文件，对所述语义理解结果进行处理，获得针对所述语音对话信息的答复。

可选的，所述答复获得单元，具体用于：

确定所述对话策略代码文件生成的可执行文件中与所述语音对话信息对应的答复句式；

获得根据所述答复句式与对应的语料集合生成的针对所述语音对话信息的答复。

本申请提供一种用电子设备，所述电子设备包括：

处理器；

存储器，用于存储程序，所述程序在被所述处理器读取执行时，执行如下操作：

在确定对话场景下，获取待处理的语音对话信息；

使用针对所述确定对话场景设置的语义理解规则文件，针对所述语音对话信息进行语义理解，获得所述语音对话信息的语义理解结果；

利用针对该对话场景设置的对话策略代码文件，针对所述语义理解结果进行处理，获得针对所述语音对话信息的答复。

本申请提供一种计算机可读取存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时，实现以下步骤：

在确定对话场景下，获取待处理的语音对话信息；

使用针对所述确定对话场景设置的语义理解规则文件，针对所述语音对话信息进行语义理解，获得所述语音对话信息的语义理解结果；

利用针对该对话场景设置的对话策略代码文件，针对所述语义理解结果进行处理，获得针对所述语音对话信息的答复。

本申请提供一种智能音箱，所述智能音箱采用如下步骤实现人机对话：

在确定对话场景下，所述智能音箱获取待处理的语音对话信息；

所述智能音箱使用针对所述确定对话场景设置的语义理解规则文件，针对所述语音对话信息进行语义理解，获得所述语音对话信息的语义理解结果；

所述智能音箱利用针对该对话场景设置的对话策略代码文件，针对所述语义理解结果进行处理，获得针对所述语音对话信息的答复；

所述语义理解规则文件和所述对话策略代码文件采用如下步骤获得：

所述智能音箱提供用于提示用户输入词典、编写对话样本的配置页面；

所述智能音箱根据所述用户提供的所述词典和所述对话样本，在所述配置页面中提示所述用户配置对话策略；

所述智能音箱根据所述用户提供的所述词典和所述对话样本，生成语义理解规则文件；

所述智能音箱根据所述对话策略，生成对话策略代码文件；

所述智能音箱将上述步骤生成的所述语义理解规则文件和对话策略代码文件对应确定的对话场景存储。

本申请提供一种语音对话设备，所述语音对话设备采用如下步骤实现人机对话：

在确定对话场景下，所述语音对话设备获取待处理的语音对话信息；

所述语音对话设备使用针对所述确定对话场景设置的语义理解规则文件，针对所述语音对话信息进行语义理解，获得所述语音对话信息的语义理解结果；

所述语音对话设备利用针对该对话场景设置的对话策略代码文件，针对所述语义理解结果进行处理，获得针对所述语音对话信息的答复；

所述语义理解规则文件和所述对话策略代码文件采用如下步骤获得：

所述语音对话设备提供用于提示用户输入词典、编写对话样本的配置页面；

所述语音对话设备根据所述用户提供的所述词典和所述对话样本，在所述配置页面中提示所述用户配置对话策略；

所述语音对话设备根据所述用户提供的所述词典和所述对话样本，生成语义理解规则文件；

所述语音对话设备根据所述对话策略，生成对话策略代码文件；

所述语音对话设备将上述步骤生成的所述语义理解规则文件和对话策略代码文件对应确定的对话场景存储。

本申请提供一种智能移动通讯终端，所述智能移动通讯终端采用如下步骤实现人机对话：

在确定对话场景下，所述智能移动通讯终端获取待处理的语音对话信息；

所述智能移动通讯终端使用针对所述确定对话场景设置的语义理解规则文件，针对所述语音对话信息进行语义理解，获得所述语音对话信息的语义理解结果；

所述智能移动通讯终端利用针对该对话场景设置的对话策略代码文件，针对所述语义理解结果进行处理，获得针对所述语音对话信息的答复；

所述语义理解规则文件和所述对话策略代码文件采用如下步骤获得：

所述智能移动通讯终端提供用于提示用户输入词典、编写对话样本的配置页面；

所述智能移动通讯终端根据所述用户提供的所述词典和所述对话样本，在所述配置页面中提示所述用户配置对话策略；

所述智能移动通讯终端根据所述用户提供的所述词典和所述对话样本，生成语义理解规则文件；

所述智能移动通讯终端根据所述对话策略，生成对话策略代码文件；

所述智能移动通讯终端将上述步骤生成的所述语义理解规则文件和对话策略代码文件对应确定的对话场景存储。

采用本申请提供的方法，提供用于提示用户输入词典、编写对话样本的配置页面；根据所述用户提供的所述词典和所述对话样本，在所述配置页面中提示所述用户配置对话策略；根据所述用户提供的所述词典和所述对话样本，生成语义理解规则文件；根据所述对话策略，生成对话策略代码文件；将上述步骤生成的所述语义理解规则文件和对话策略代码文件对应确定的对话场景存储。用户仅需要提供配置的词典、对话样本和对话策略，其余工作由程序自动完成，就可以实现人机的多轮对话，从而大大降低了人机对话的实现成本，解决了人机对话的实现成本过高的问题。

附图说明

图1是本申请提供的一种人机对话准备文件的生成方法的第一实施例的流程图。

图2是本申请提供的一种人机对话准备文件的生成装置的第一实施例的示意图。

图3是本申请提供的一种人机对话的实现方法的第五实施例的流程图。

图4是本申请第五实施例涉及的一种人机对话应用系统的示意图。

图5是本申请提供的一种人机对话的实现装置的第六实施例的流程图。

具体实施方式

在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本申请。但是本申请能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本申请内涵的情况下做类似推广，因此本申请不受下面公开的具体实施的限制。

本申请第一实施例提供一种人机对话准备文件的生成方法。请参看图1，该图为本申请第一实施例的流程图。以下结合图1对本申请第一实施例进行详细说明。所述方法包括如下步骤：

步骤s101：提供用于提示用户输入词典、编写对话样本的配置页面。

本步骤用于提供用于提示用户输入词典、编写对话样本的配置页面。

词典是指，自然语言理解(nlu，naturallanguageunderstanding)在从对话样本句子中抽取词槽时依赖的数据文件，词典文件可以是自然语言的完整的词的集合，也可以是某一类别的词的集合；本实施例中，使用的词典可以包含多本词典，并且每个词典文件一般为一类名词的集合。

对话样本是指人类自然语言形式的对话语句。

本实施例的词典包含多个词典文件，每个词典文件一般为一类名词的集合；例如，某个词典文件是一组城市名称的集合，下面给出了一个这种城市词典的例子：

北京

上海

广州

杭州

天津

重庆

下面给出了所述对话样本的例子：

北京明天天气怎么样？

北京明天多云

明天天气怎么样？

明天北京天气晴朗

北京天气？

目前北京气温29摄氏度，晴朗。

查询天气？

明天北京天气多云，最高气温30摄氏度，最低气温12摄氏度。

本实施例，所述配置页面可以是常用的web配置页面。

步骤s102：根据所述用户提供的所述词典和所述对话样本，在所述配置页面中提示所述用户配置对话策略。

本步骤用于根据所述用户提供的所述词典和所述对话样本，在所述配置页面中提示所述用户配置对话策略。

对话策略是指，在对话系统中，当用户提问的时候，根据对话上下文状态，返回给用户的对话结果。所述对话策略提供了对话的条件和逻辑，如果对话策略将回答天气的条件设置为必须有具体的时间、地点才能回答，如果用户问今天的天气如何，那么机器回答的逻辑可以为向用户询问具体地点的天气。如果对话策略将回答天气的条件设置为必须有具体的时间、地点为用户所在地，如果用户问今天的天气如何，那么机器回答的逻辑可以为将用户所在地的天气状况回答给用户。

词典、对话样本和对话策略是实现对话技能的基础，在这个基础上可以实现人机多轮对话。多轮对话是一种包含上下文语义、语境的对话方式。

词槽即slot，是指从语句中抽取出来的实体，一般为时间、地点、数字、歌曲名、电影名等名词。

所述根据所述用户提供的所述词典和所述对话样本，在所述配置页面中提示所述用户配置对话策略，包括：

判断所述对话样本中是否具有所述词典提供的词槽；

若是，则在所述配置页面中提示所述用户配置针对所述词槽的答复策略；

若否，则在所述配置页面中提示所述用户配置缺少词槽的答复策略。

例如对话样本是，北京今天的天气怎么样？所述词典提供的词槽为城市，判断所述对话样本中具有所述词典提供的词槽，则在所述配置页面中提示所述用户配置针对所述词槽的答复策略，例如提示用户配置针对所述词槽的答复策略为调用北京的天气提供给用户。

例如对话样本是，今天的天气怎么样？所述词典提供的词槽为城市，判断所述对话样本中不具有所述词典提供的词槽，则在所述配置页面中提示所述用户配置缺少词槽的答复策略，例如提示用户输入确定的城市。

步骤s103：根据所述用户提供的所述词典和所述对话样本，生成语义理解规则文件。

本步骤用于根据所述用户提供的所述词典和所述对话样本，生成语义理解规则文件。

规则文件，是指一种与所使用平台无关的语音识别和语义理解文本表示方式。

在本实施例中，规则文件可以使用jspf格式实现。

jsgf(jspeechgrammarformat)是一种用于语音识别领域的平台无关、供应商无关的语法文本表达。

jsgf就是一种语义理解规则文件。下面是一个jsgf规则文件的具体例子。

#jsgfv1.0；

grammarcom.alibaba.idst.user.demo；

public<main>＝<query_weather>；

<query_weather>＝((<query_weather_0>|<query_weather_1>|<query_weather_2>|<query_weather_3>|<query_weather_4>|<query_weather_5>|<query_weather_6>|<query_weather_7>){intent.query_weather}){domain.weather}；

/*

*jsgfgeneraltemplate

*/

//公共部分

<temp.head>＝我|我要|我想|帮我|我需要|我希望|给我|请帮我|麻烦帮我|请|请帮忙|可不可以|可以不可以帮我|能否帮我|能否|请麻烦帮我|麻烦请帮我|麻烦帮忙|能不能帮我|能不能|我想要|帮忙|帮忙下|麻烦；

<temp.tail>＝好吗|可以不|行不行|好不好|谢谢|麻烦|了|有吗|有没有|好吧|好不；

<temp.nosiy_core>＝，|，|的；

<temp.nosiy_core_all>＝再|额|啊|阿|嗯|呀|吗|呃|嘿|哈|哦|哎|唉|呵|嘻|那个|什么|呢|呐|吧|。|？|！|？|！|了|<temp.nosiy_core>；

<temp.nosiy>＝

<temp.nosiy_core_all>[<temp.nosiy_core_all>[<temp.nosiy_core_all>]]；

<temp.verb_suffix>＝下|一下；

//动词，状态等泛化

<temp.set_verb>＝(设置|设定|设|定)[<temp.verb_suffix>]；

<temp.delete_verb>＝(删除|删掉|清理|删了|删去)[<temp.verb_suffix>]；

<temp.all_tag>＝全部|所有|每个|每一个；

<temp.search_verb>＝(搜|看|搜索|查看|查询|查|查找|查一查|看一看|搜一搜|看看|搜搜)[<temp.verb_suffix>]；

<temp.stop_conmand>＝(暂停|停止)[<temp.verb_suffix>]；

<temp.adj_news>＝有关|相关；

<temp.recentlist>＝最近|近期|这段时间；

<temp.today_list>＝今天|现在|目前|此时|此刻；

<temp.situation_list>＝情况|状况|状态；

<temp.remain_list>＝还有|还剩|剩下|还剩下；

<temp.joke_list>＝笑话|段子；

<temp.call_head>＝立即|立刻|马上|现在|直接|快|快点；

<temp.hang_up_verb>＝(挂|挂断|挂了|挂掉)[<temp.verb_suffix>]；

<temp.cancel_verb>＝(解除|取消|取消了|退出|关掉|关闭|结束|关上|

关)[<temp.verb_suffix>]；

<temp.reject_call_verb>＝不|不想|不要|别|拒绝；

<temp.howlist>＝如何|怎么样|怎样|咋样|好不好；

<temp.nearby_list>＝附近|旁边|周围|周边；

<temp.have_list>＝有|都有；

<temp.what_list>＝哪些|什么|啥；

<temp.listen_verb>＝(播放|放|听|播|听听)[<temp.verb_suffix>]；

<temp.create_verb>＝(建立|新建|创建|设立|建|新增|添加)[<temp.verb_suffix>]；

<temp.open_verb>＝(打开|开启|启动|加载|开开)[<temp.verb_suffix>]；

<temp.change_verb>＝(调整|调|换|切|切换)[<temp.verb_suffix>]；

<temp.book_verb>＝(预定|定|订|预订)[<temp.verb_suffix>]；

/*

*sentencejsgfrule

*|

<query_weather_0>＝

[<temp.nosiy>][<temp.head>][<temp.nosiy>]<city><date>天气

<temp.how_list>[<temp.nosiy>][<temp.tail>][<temp.nosiy>]；

<query_weather_1>＝[<temp.nosiy>][<temp.head>][<temp.nosiy>]<date>天气<temp.howlist>[<temp.nosiy>][<temp.tail>][<temp.nosiy>]；

<query_weather2>＝

[<temp.nosiy>][<temp.head>][<temp.nosiy>]<temp.search_verb>天气

[<temp.nosiy>][<temp.tail>][<temp.nosiy>]；

<query_weather_3>＝[<temp.nosiy>][<temp.head>][<temp.nosiy>]<city>天气[<temp.nosiy>][<temp.tail>][<temp.nosiy>]；

<query_weather_4>＝

[<temp.nosiy>][<temp.head>][<temp.nosiy>]<date>[的][<temp.nosiy>][<temp.tail>][<temp.nosiy>]；

<query_weather_5>＝

[<temp.nosiy>][<temp.head>][<temp.nosiy>]<city>[的][<temp.nosiy>][<temp.tail>][<temp.nosiy>]；

<query_weather_6>＝[<temp.nosiy>][<temp.head>][<temp.nosiy>]<date>冷<temp.reject_call_verb>冷[<temp.nosiy>][<temp.tail>][<temp.nosiy>]；

<query_weather_7>＝[<temp.nosiy>][<temp.head>][<temp.nosiy>]<date>热<temp.reject_call_verb>热[<temp.nosiy>][<temp.tail>][<temp.nosiy>]；

/*

*slotmappingrule

*/

<city>＝(<ali.city>|<user.addcity>){city}；

<date>＝(<ali.date>|<user.adddate>){date}；

/*

*taggerdictmapping

*/

所述根据所述词典和对话样本，生成语义理解规则文件，具体实现方式是根据所述对话样本中样本的对话意图以及所述对话意图引用的词典，生成语义理解规则文件。

例如，对话样本中有天气，可以确定对话样本的对话意图是询问天气信息，所述对话意图引用了关于城市的词典，根据所述对话意图以及所述对话意图引用的词典，生成用于理解天气的规则文件。

所述根据所述用户提供的所述词典和所述对话样本，生成语义理解规则文件，包括：

根据所述对话样本中样本的对话意图以及所述对话意图引用的词典，生成语义理解规则文件。

例如，对话样本中有天气，可以确定对话样本的对话意图是询问天气信息，所述对话意图引用了关于城市的词典，根据所述对话意图以及所述对话意图引用的词典，生成用于理解天气的规则文件。

步骤s104：根据所述对话策略，生成对话策略代码文件。

本步骤用于根据所述对话策略，生成对话策略代码文件。

根据所述对话策略中的对话条件和对话逻辑，生成针对用户对话进行答复的代码。本实施例中的代码可以为java代码。

对话策略提供了对话的条件和逻辑，如果对话策略将回答天气的条件设置为必须有具体的时间、地点才能回答，如果用户问今天的天气如何，那么机器回答的逻辑可以为向用户询问具体地点的天气。如果对话策略将回答天气的条件设置为必须有具体的时间、地点为用户所在地，如果用户问今天的天气如何，那么机器回答的逻辑可以为将用户所在地的天气状况回答给用户。

根据上述例子的逻辑，可以生成对应的java代码文件。所述java代码文件作为对话策略代码文件。这个过程是通过程序自动生成的。

所述根据所述对话策略，生成对话策略代码文件，包括：

根据所述对话策略，生成条件语句代码；

将所述条件语句代码插入对话策略代码模板的对应位置，生成对话策略代码文件。

对话策略代码模板提供了通用的代码，例如所述对话策略是询问天气时没有输入城市的对话策略，那么生成的条件语句伪代码可以为：

if(未输入城市)

do{

}

将所述条件语句代码插入对话策略代码模板的对应位置，生成对话策略代码文件。

步骤s105：将上述步骤生成的所述语义理解规则文件和对话策略代码文件对应确定的对话场景存储。

本步骤用于将上述步骤生成的所述语义理解规则文件和对话策略代码文件对应确定的对话场景存储。

例如，可以将询问天气场景下生成的语义理解规则文件和对话策略代码文件，作为天气对话场景存储。

在上述的实施例中，提供了一种人机对话准备文件的生成方法，与之相对应的，本申请还提供一种人机对话准备文件的生成装置。请参看图2，其为本申请的一种人机对话准备文件的生成装置实施例的流程图。由于本实施例，即第二实施例，基本相似于方法实施例，所以描述得比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。下述描述的装置实施例仅仅是示意性的。

本实施例的一种人机对话准备文件的生成装置，包括：

页面提供单元201，用于提供用于提示用户输入词典、编写对话样本的配置页面；

策略提示单元202，用于根据所述用户提供的所述词典和所述对话样本，在所述配置页面中提示所述用户配置对话策略；

规则文件生成单元203，用于根据所述用户提供的所述词典和所述对话样本，生成语义理解规则文件；

代码文件生成单元204，用于根据所述对话策略，生成对话策略代码文件；

存储单元205，用于将上述步骤生成的所述语义理解规则文件和对话策略代码文件对应确定的对话场景存储。

本实施例中，所述策略提示单元，具体用于：

判断所述对话样本中是否具有所述词典提供的词槽；

若是，则在所述配置页面中提示所述用户配置针对所述词槽的答复策略；

若否，则在所述配置页面中提示所述用户配置缺少词槽的答复策略。

本实施例中，所述规则文件生成单元，具体用于：

根据所述对话样本中样本的对话意图以及所述对话意图引用的词典，生成语义理解规则文件。

本实施例中，所述代码文件生成单元，具体用于：

根据所述对话策略，生成条件语句代码；

将所述条件语句代码插入对话策略代码模板的对应位置，生成对话策略代码文件。

本申请第三实施例提供一种用电子设备，所述电子设备包括：

处理器；

存储器，用于存储程序，所述程序在被所述处理器读取执行时，执行如下操作：

提供用于提示用户输入词典、编写对话样本的配置页面；

根据所述用户提供的所述词典和所述对话样本，在所述配置页面中提示所述用户配置对话策略；

根据所述用户提供的所述词典和所述对话样本，生成语义理解规则文件；

根据所述对话策略，生成对话策略代码文件；

将上述步骤生成的所述语义理解规则文件和对话策略代码文件对应确定的对话场景存储。

本申请第四实施例提供一种计算机可读取存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时，实现以下步骤：

提供用于提示用户输入词典、编写对话样本的配置页面；

根据所述用户提供的所述词典和所述对话样本，在所述配置页面中提示所述用户配置对话策略；

根据所述用户提供的所述词典和所述对话样本，生成语义理解规则文件；

根据所述对话策略，生成对话策略代码文件；

将上述步骤生成的所述语义理解规则文件和对话策略代码文件对应确定的对话场景存储。

本申请第五实施例提供一种人机对话的实现方法，包括：

步骤s301：在确定对话场景下，获取待处理的语音对话信息。

本步骤用于在确定对话场景下，获取待处理的语音对话信息。

例如对话场景为询问天气，获取询问天气的语音对话信息。

步骤s302：使用针对所述确定对话场景设置的语义理解规则文件，针对所述语音对话信息进行语义理解，获得所述语音对话信息的语义理解结果。

本步骤用于使用针对所述确定对话场景设置的语义理解规则文件，针对所述语音对话信息进行语义理解，获得所述语音对话信息的语义理解结果。

通过所述语义理解规则文件，可以获取客户对话的意图等信息，从而获得针对所述客户对话内容的语义理解结果。

所述使用针对所述确定对话场景设置的语义理解规则文件，针对所述语音对话信息进行语义理解，获得所述语音对话信息的语义理解结果，包括：

自然语言理解服务热加载所述语义理解规则文件；

所述自然语言理解服务，运用所述语义理解规则文件，对所述语音对话信息进行语义理解，获得所述语音对话信息的语义理解结果。

自然语言理解服务是本实施例提供的一种人机对话系统中的服务。

热加载是指服务在运行时动态加载资源，不需要重启服务。

所述自然语言理解服务，运用所述语义理解规则文件，对所述待处理的客户对话内容进行语义理解，获得针对所述客户对话内容的语义理解结果。

步骤s303：利用针对该对话场景设置的对话策略代码文件，针对所述语义理解结果进行处理，获得针对所述语音对话信息的答复。

本步骤用于利用针对该对话场景设置的对话策略代码文件，针对所述语义理解结果进行处理，获得针对所述语音对话信息的答复。

对话策略提供了对话的条件和逻辑，如果对话策略将回答天气的条件设置为必须有具体的时间、地点才能回答，如果用户问今天的天气如何，那么机器回答的逻辑可以为向用户询问具体地点的天气。如果对话策略将回答天气的条件设置为必须有具体的时间、地点为用户所在地，如果用户问今天的天气如何，那么机器回答的逻辑可以为将用户所在地的天气状况回答给用户。

根据上述例子的逻辑，可以生成对应的对话策略代码文件，所述对话策略代码文件可以为java代码文件。将所述java代码文件进行编译等操作可以生成可执行文件。将所述语义理解结果通过由所述java代码文件生成的可执行文件进行处理，获得针对所述待处理的客户对话内容的答复。

所述利用针对该对话场景设置的对话策略代码文件，针对所述语义理解结果进行处理，获得针对所述语音对话信息的答复，包括：

对话引擎服务热加载所述对话策略代码文件生成的可执行文件；

所述对话引擎服务，运用所述对话策略代码文件生成的可执行文件，对所述语义理解结果进行处理，获得针对所述语音对话信息的答复。

所述热加载是指服务在运行时动态加载资源，不需要重启服务。

所述对话引擎服务是一种可以提供客户对话内容的答复的一个进程。

以下对上述使用对话策略代码文件生成的可执行文件获得针对所述待处理的客户对话内容的答复的具体细节进行说明。

首先，对话引擎服务热加载所述对话策略代码文件生成的可执行文件，可以是针对java代码进行编译生成的可执行程序。

然后，所述对话引擎服务，运用所述对话策略代码文件生成的可执行文件，对所述语义理解结果进行处理，可以获得针对客户对话内容的答复。例如，客户询问天气，所述对话引擎服务可以提供当前天气情况的答复。

所述利用针对该对话场景设置的对话策略代码文件，针对所述语义理解结果进行处理，获得针对所述语音对话信息的答复，包括：

确定所述对话策略代码文件生成的可执行文件中与所述语音对话信息对应的答复句式；

获得根据所述答复句式与对应的语料集合生成的针对所述语音对话信息的答复。

首先，确定所述由所述对话策略代码文件生成的可执行文件中与所述提问句式对应的答复句式。

在确定待处理的客户对话内容的语义理解结果后，为答复用户的客户对话内容，首先应确定答复句式。本步骤采用在对话策略可执行文件中寻找与提问句式相匹配的答复句式。

其次，根据所述答复句式与对应的语料集合，向用户输出针对所述待处理的客户对话内容的答复。所述根据所述答复句与对应的语料集合，向用户输出针对所述待处理的客户对话内容的答复，包括：

第一步，将所述对应的语料集合中相匹配的语料填入所述答复句式，获得针对所述待处理的客户对话内容的答复。

在将所述对应的语料集合中相匹配的语料填入所述针对所述待处理的客户对话内容的答复，获得针对所述待处理的客户对话内容的答复之后，可以执行第二步，输出所述针对所述待处理的客户对话内容的答复。

所述可执行文件采用如下方式生成：

根据所述对话策略中的对话条件和对话逻辑，生成针对用户对话进行答复的代码；

将所述代码进行处理，生成针对用户对话进行答复的可执行文件。

对话策略提供了对话的条件和逻辑，如果对话策略将回答天气的条件设置为必须有具体的时间、地点才能回答，如果用户问今天的天气如何，那么机器回答的逻辑可以为向用户询问具体地点的天气。如果对话策略将回答天气的条件设置为必须有具体的时间、地点为用户所在地，如果用户问今天的天气如何，那么机器回答的逻辑可以为将用户所在地的天气状况回答给用户。

根据上述例子的逻辑，可以生成对应的java代码文件。所述java代码文件作为对话策略代码文件。将所述java代码进行编译等处理，可以生成针对用户对话进行答复的可执行文件。

所述人机对话的实现方法，还包括：

所述语义理解规则文件和对话策略代码文件采用如下步骤获得：

提供用于提示用户输入词典、编写对话样本的配置页面；

根据所述用户提供的所述词典和所述对话样本，在所述配置页面中提示所述用户配置对话策略；

根据所述用户提供的所述词典和所述对话样本，生成语义理解规则文件；

根据所述对话策略，生成对话策略代码文件。

请参考第一实施例中的详细说明。

图4是采用本申请提供的人机对话的实现方法的一个应用系统的示意图。

在图4中，用户在web页面上传词典、对话样本、对话策略；上传完成后提交数据到填槽生成(sfg，即slotfillinggenerator)服务，sfg服务生成规则文件和java代码文件；自然语言理解(nlu，naturallanguageunderstanding)服务在运行时热加载规则文件，提供语义理解能力；对话引擎(dialogengine)服务在运行时热加载java代码文件；当用户请求对话服务时，会先调用nlu做语义理解，得到语义理解结果后再调用dialogengine中的java代码，根据对话策略返回不同的答案。

在上述的实施例中，提供了一种人机对话的实现方法，与之相对应的，本申请还提供一种人机对话的实现装置。请参看图5，其为本申请的一种人机对话的实现装置实施例的流程图。由于本实施例，即第六实施例，基本相似于方法实施例，所以描述得比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。下述描述的装置实施例仅仅是示意性的。

本实施例的一种人机对话的实现装置，包括：

对话信息获取单元501，用于在确定对话场景下，获取待处理的语音对话信息；

语义理解获得单元502，用于使用针对所述确定对话场景设置的语义理解规则文件，针对所述语音对话信息进行语义理解，获得所述语音对话信息的语义理解结果；

答复获得单元503，用于利用针对该对话场景设置的对话策略代码文件，针对所述语义理解结果进行处理，获得针对所述语音对话信息的答复。

本实施例中，所述人机对话的实现装置，还包括准备文件获得单元，用于：

提供用于提示用户输入词典、编写对话样本的配置页面；

根据所述用户提供的所述词典和所述对话样本，在所述配置页面中提示所述用户配置对话策略；

根据所述用户提供的所述词典和所述对话样本，生成语义理解规则文件；

根据所述对话策略，生成对话策略代码文件。

本实施例中，所述语义理解获得单元，具体用于：

自然语言理解服务热加载所述语义理解规则文件；

所述自然语言理解服务，运用所述语义理解规则文件，对所述语音对话信息进行语义理解，获得所述语音对话信息的语义理解结果。

本实施例中，所述答复获得单元，具体用于：

对话引擎服务热加载所述对话策略代码文件生成的可执行文件；

所述对话引擎服务，运用所述对话策略代码文件生成的可执行文件，对所述语义理解结果进行处理，获得针对所述语音对话信息的答复。

本实施例中，所述答复获得单元，具体用于：

确定所述对话策略代码文件生成的可执行文件中与所述语音对话信息对应的答复句式；

获得根据所述答复句式与对应的语料集合生成的针对所述语音对话信息的答复。

本申请第七实施例提供一种用电子设备，所述电子设备包括：

处理器；

存储器，用于存储程序，所述程序在被所述处理器读取执行时，执行如下操作：

在确定对话场景下，获取待处理的语音对话信息；

使用针对所述确定对话场景设置的语义理解规则文件，针对所述语音对话信息进行语义理解，获得所述语音对话信息的语义理解结果；

利用针对该对话场景设置的对话策略代码文件，针对所述语义理解结果进行处理，获得针对所述语音对话信息的答复。

本申请第八实施例提供一种计算机可读取存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时，实现以下步骤：

在确定对话场景下，获取待处理的语音对话信息；

使用针对所述确定对话场景设置的语义理解规则文件，针对所述语音对话信息进行语义理解，获得所述语音对话信息的语义理解结果；

利用针对该对话场景设置的对话策略代码文件，针对所述语义理解结果进行处理，获得针对所述语音对话信息的答复。

本申请第九实施例提供一种智能音箱，所述智能音箱采用如下步骤实现人机对话：

在确定对话场景下，所述智能音箱获取待处理的语音对话信息；

所述智能音箱使用针对所述确定对话场景设置的语义理解规则文件，针对所述语音对话信息进行语义理解，获得所述语音对话信息的语义理解结果；

所述智能音箱利用针对该对话场景设置的对话策略代码文件，针对所述语义理解结果进行处理，获得针对所述语音对话信息的答复；

所述语义理解规则文件和所述对话策略代码文件采用如下步骤获得：

所述智能音箱提供用于提示用户输入词典、编写对话样本的配置页面；

所述智能音箱根据所述用户提供的所述词典和所述对话样本，在所述配置页面中提示所述用户配置对话策略；

所述智能音箱根据所述用户提供的所述词典和所述对话样本，生成语义理解规则文件；

所述智能音箱根据所述对话策略，生成对话策略代码文件；

所述智能音箱将上述步骤生成的所述语义理解规则文件和对话策略代码文件对应确定的对话场景存储。

本申请第十实施例提供一种语音对话设备，所述语音对话设备采用如下步骤实现人机对话：

在确定对话场景下，所述语音对话设备获取待处理的语音对话信息；

所述语音对话设备使用针对所述确定对话场景设置的语义理解规则文件，针对所述语音对话信息进行语义理解，获得所述语音对话信息的语义理解结果；

所述语音对话设备利用针对该对话场景设置的对话策略代码文件，针对所述语义理解结果进行处理，获得针对所述语音对话信息的答复；

所述语义理解规则文件和所述对话策略代码文件采用如下步骤获得：

所述语音对话设备提供用于提示用户输入词典、编写对话样本的配置页面；

所述语音对话设备根据所述用户提供的所述词典和所述对话样本，在所述配置页面中提示所述用户配置对话策略；

所述语音对话设备根据所述用户提供的所述词典和所述对话样本，生成语义理解规则文件；

所述语音对话设备根据所述对话策略，生成对话策略代码文件；

所述语音对话设备将上述步骤生成的所述语义理解规则文件和对话策略代码文件对应确定的对话场景存储。

本申请第十一实施例提供一种智能移动通讯终端，所述智能移动通讯终端采用如下步骤实现人机对话：

在确定对话场景下，所述智能移动通讯终端获取待处理的语音对话信息；

所述智能移动通讯终端使用针对所述确定对话场景设置的语义理解规则文件，针对所述语音对话信息进行语义理解，获得所述语音对话信息的语义理解结果；

所述智能移动通讯终端利用针对该对话场景设置的对话策略代码文件，针对所述语义理解结果进行处理，获得针对所述语音对话信息的答复；

所述语义理解规则文件和所述对话策略代码文件采用如下步骤获得：

所述智能移动通讯终端提供用于提示用户输入词典、编写对话样本的配置页面；

所述智能移动通讯终端根据所述用户提供的所述词典和所述对话样本，在所述配置页面中提示所述用户配置对话策略；

所述智能移动通讯终端根据所述用户提供的所述词典和所述对话样本，生成语义理解规则文件；

所述智能移动通讯终端根据所述对话策略，生成对话策略代码文件；

所述智能移动通讯终端将上述步骤生成的所述语义理解规则文件和对话策略代码文件对应确定的对话场景存储。

本申请虽然以较佳实施例公开如上，但其并不是用来限定本申请，任何本领域技术人员在不脱离本申请的精神和范围内，都可以做出可能的变动和修改，因此本申请的保护范围应当以本申请权利要求所界定的范围为准。

在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(cpu)、输入/输出接口、网络接口和内存。

内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(ram)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(rom)或闪存(flashram)。内存是计算机可读介质的示例。

1、计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(pram)、静态随机存取存储器(sram)、动态随机存取存储器(dram)、其他类型的随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、电可擦除可编程只读存储器(eeprom)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(cd-rom)、数字多功能光盘(dvd)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括非暂存电脑可读媒体(transitorymedia)，如调制的数据信号和载波。

2、本领域技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。