一种问题推荐方法、装置、计算机设备及存储介质与流程

本公开涉及人工智能，具体而言，涉及一种问题推荐方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术：

1、在利用人工智能技术在对话页面中进行对话问答时，可以由用户提出问题，然后利用人工智能技术针对提出的问题反馈解答内容。而对于用户而言，持续地输入提问信息是较为困难的，在接收到反馈的解答内容后，用户并不能容易地继续发起新的提问，导致用户无法继续对话以进一步获取信息。

技术实现思路

1、本公开实施例至少提供一种问题推荐方法、装置、计算机设备及存储介质。

2、第一方面，本公开实施例提供了一种问题推荐方法，包括：响应于满足在目标对话页面展示推荐提问信息的展示条件，确定所述目标对话页面对应的目标场景类型；基于适配各场景类型的第一模型辅助信息，以及适配所述目标场景类型的第二模型辅助信息，确定用于生成所述推荐提问信息的目标模型辅助信息；不同场景类型对应的所述第二模型辅助信息不同；将所述目标模型辅助信息输入至人工智能模型，生成所述推荐提问信息。

3、一种可选的实施方式中，所述第二模型辅助信息包括所述目标场景类型下的多个提问信息示例；和/或，包括针对所述目标场景类型的提问描述信息，所述提问描述信息包括针对推荐提问信息的内容限定信息和/或格式限定信息。

4、一种可选的实施方式中，所述提问描述信息为根据以下步骤确定的：获取所述目标对话页面中的历史对话内容；基于所述历史对话内容，确定与所述目标场景类型关联的至少一个目标关键词；基于所述目标关键词，以及与所述目标场景类型对应的模型辅助配置信息，确定所述提问描述信息。

5、一种可选的实施方式中，将所述目标模型辅助信息输入至人工智能模型之前，所述方法还包括：获取所述目标对话页面中的历史对话内容；所述将所述目标模型辅助信息输入至人工智能模型，生成所述推荐提问信息，包括：将所述目标模型辅助信息以及所述历史对话内容输入至人工智能模型，生成所述推荐提问信息。

6、一种可选的实施方式中，将所述目标模型辅助信息以及所述历史对话内容输入至人工智能模型，生成所述推荐提问信息，包括：从获取的多条历史对话内容中，筛选出最近一条第一历史对话内容，以及与所述最近一条第一历史对话内容存在上下文关联的第二历史对话内容；将所述目标模型辅助信息以及所述第一历史对话内容和第二历史对话内容输入至人工智能模型，生成所述推荐提问信息。

7、一种可选的实施方式中，所述在目标对话页面展示推荐提问信息的展示条件，包括以下至少一种：确定当前开始展示所述目标对话页面；确定接收到所述人工智能模块针对提问信息反馈的回复信息或者在接收到所述回复信息后的预设时长内未接收到新的提问信息。

8、一种可选的实施方式中，所述方法还包括：根据用户针对所述推荐提问信息的触发数据，确定用户的提问特征信息；基于所述提问特征信息，更新所述目标模型辅助信息，以基于更新后的目标模型辅助信息辅助所述人工智能模型生成新的推荐提问信息。

9、第二方面，本公开实施例还提供一种问题推荐装置，包括：第一确定模块，用于响应于满足在目标对话页面展示推荐提问信息的展示条件，确定所述目标对话页面对应的目标场景类型；第二确定模块，用于基于适配各场景类型的第一模型辅助信息，以及适配所述目标场景类型的第二模型辅助信息，确定用于生成所述推荐提问信息的目标模型辅助信息；不同场景类型对应的所述第二模型辅助信息不同；生成模块，用于将所述目标模型辅助信息输入至人工智能模型，生成所述推荐提问信息。

10、一种可选的实施方式中，所述第二模型辅助信息包括所述目标场景类型下的多个提问信息示例；和/或，包括针对所述目标场景类型的提问描述信息，所述提问描述信息包括针对推荐提问信息的内容限定信息和/或格式限定信息。

11、一种可选的实施方式中，所述提问描述信息为根据以下步骤确定的：获取所述目标对话页面中的历史对话内容；基于所述历史对话内容，确定与所述目标场景类型关联的至少一个目标关键词；基于所述目标关键词，以及与所述目标场景类型对应的模型辅助配置信息，确定所述提问描述信息。

12、一种可选的实施方式中，生成模块在将所述目标模型辅助信息输入至人工智能模型之前，还用于：获取所述目标对话页面中的历史对话内容；所述生成模块在将所述目标模型辅助信息输入至人工智能模型，生成所述推荐提问信息时，用于：将所述目标模型辅助信息以及所述历史对话内容输入至人工智能模型，生成所述推荐提问信息。

13、一种可选的实施方式中，生成模块在将所述目标模型辅助信息以及所述历史对话内容输入至人工智能模型，生成所述推荐提问信息时，用于：从获取的多条历史对话内容中，筛选出最近一条第一历史对话内容，以及与所述最近一条第一历史对话内容存在上下文关联的第二历史对话内容；将所述目标模型辅助信息以及所述第一历史对话内容和第二历史对话内容输入至人工智能模型，生成所述推荐提问信息。

14、一种可选的实施方式中，所述在目标对话页面展示推荐提问信息的展示条件，包括以下至少一种：确定当前开始展示所述目标对话页面；确定接收到所述人工智能模块针对提问信息反馈的回复信息或者在接收到所述回复信息后的预设时长内未接收到新的提问信息。

15、一种可选的实施方式中，所述装置还包括处理模块，用于：根据用户针对所述推荐提问信息的触发数据，确定用户的提问特征信息；基于所述提问特征信息，更新所述目标模型辅助信息，以基于更新后的目标模型辅助信息辅助所述人工智能模型生成新的推荐提问信息。

16、第三方面，本公开可选实现方式还提供一种计算机设备，处理器、存储器，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，所述处理器用于执行所述存储器中存储的机器可读指令，所述机器可读指令被所述处理器执行时，所述机器可读指令被所述处理器执行时执行上述第一方面，或第一方面中任一种可能的实施方式中的步骤。

17、第四方面，本公开可选实现方式还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被运行时执行上述第一方面，或第一方面中任一种可能的实施方式中的步骤。

18、本公开实施例提供的一种问题推荐方法、装置、计算机设备及存储介质，具体选取为用户自动生成推荐提问信息，以供用户选取和参考，从而解决用户难以发起新提问的问题。在生成推荐提问信息时，具体可以通过适配各场景类型的第一模型辅助信息，以及与当前的目标场景类型匹配的第二模型辅助信息，确定用于生成推荐提问信息的目标模型辅助信息，以使人工智能模型利用目标模型辅助信息生成推荐提问信息。这样，生成的推荐提问信息不但可以符合在各场景下均适用的要求，还可以具有针对性地体现出当前对话页面下反应出的场景类型的特征。

19、为使本公开的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。

技术特征：

1.一种问题推荐方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第二模型辅助信息包括所述目标场景类型下的多个提问信息示例；和/或，包括针对所述目标场景类型的提问描述信息，所述提问描述信息包括针对推荐提问信息的内容限定信息和/或格式限定信息。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述提问描述信息为根据以下步骤确定的：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述目标模型辅助信息输入至人工智能模型之前，所述方法还包括：

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，将所述目标模型辅助信息以及所述历史对话内容输入至人工智能模型，生成所述推荐提问信息，包括：

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在目标对话页面展示推荐提问信息的展示条件，包括以下至少一种：

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

8.一种问题推荐装置，其特征在于，包括：

9.一种计算机设备，其特征在于，包括：处理器、存储器，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，所述处理器用于执行所述存储器中存储的机器可读指令，所述机器可读指令被所述处理器执行时，所述处理器执行如权利要求1至7任一项所述的问题推荐方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被计算机设备运行时，所述计算机设备执行如权利要求1至7任一项所述的问题推荐方法的步骤。

技术总结
本公开提供了一种问题推荐方法、装置、计算机设备及存储介质，其中，该方法包括：响应于满足在目标对话页面展示推荐提问信息的展示条件，确定所述目标对话页面对应的目标场景类型；基于适配各场景类型的第一模型辅助信息，以及适配所述目标场景类型的第二模型辅助信息，确定用于生成所述推荐提问信息的目标模型辅助信息；不同场景类型对应的所述第二模型辅助信息不同；将所述目标模型辅助信息输入至人工智能模型，生成所述推荐提问信息。

技术研发人员：夏亮,郑紫阳,王道裕,孙辉
受保护的技术使用者：北京字跳网络技术有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/16