内容交互方法、装置和计算机可读存储介质与流程

本申请涉及互联网，具体涉及一种内容交互方法、装置和计算机可读存储介质。

背景技术：

1、随着互联网技术的快速发展，人工智能(ai)技术也得到广泛的应用，例如，将ai技术应用在群聊的场景下，通过ai技术塑造群助手、群管家等聊天机器人，从而在群聊中协助用户进行内容交互，提升群聊活跃度以及有趣性。

2、在对现有技术的研究和实践过程中发现，在现有的内容交互方法中，极有可能出现用户针对较长时间之前产生的历史对话内容进行再次谈论的情况，若此时聊天机器人未保留较长时间之前的群聊对话记忆，将无法对该历史对话内容进行较好的答复，使得群聊中的内容交互效率较低，从而严重影响用户的群聊体验。

技术实现思路

1、本申请实施例提供一种内容交互方法、装置和计算机可读存储介质，可以使得群聊对话模型获得群聊中较长时间之前的历史对话记忆，从而可以在对群聊中产生的交互内容进行答复时，得到与群聊中的历史对话信息匹配的答复内容，有效提升了群聊中的内容交互效率。

2、本申请实施例提供一种内容交互方法，包括：

3、获取目标群聊中的历史对话信息；

4、对所述历史对话信息进行摘要提取，得到所述历史对话信息对应的对话摘要特征输入到训练好的群聊对话模型；

5、获取所述目标群聊中待答复的交互内容，采用所述群聊对话模型基于所述对话摘要特征预测所述交互内容对应的答复内容；

6、在所述目标群聊中发送所述答复内容。

7、相应的，本申请实施例提供一种内容交互装置，包括：

8、获取单元，用于获取目标群聊中的历史对话信息；

9、提取单元，用于对所述历史对话信息进行摘要提取，得到所述历史对话信息对应的对话摘要特征输入到训练好的群聊对话模型；

10、预测单元，用于获取所述目标群聊中待答复的交互内容，采用所述群聊对话模型基于所述对话摘要特征预测所述交互内容对应的答复内容；

11、答复单元，用于在所述目标群聊中发送所述答复内容。

12、在一实施例中，所述预测单元，用于：

13、采用所述群聊对话模型对所述交互内容进行特征提取，得到交互内容特征；

14、将所述对话摘要特征和所述交互内容特征进行特征融合，得到融合后特征；

15、通过所述群聊对话模型基于所述融合后特征生成所述交互内容对应的答复内容。

16、在一实施例中，所述提取单元，用于：

17、采用训练好的对话摘要模型确定所述历史对话信息的重要程度类型；

18、在所述历史对话信息的重要程度类型为重要时，采用所述对话摘要模型对所述历史对话信息进行摘要特征提取，得到所述历史对话信息的对话摘要特征；

19、将所述对话摘要特征输入到训练好的群聊对话模型中。

20、在一实施例中，所述内容交互装置，还包括：

21、样本获取单元，用于获取对话信息样本，以及所述对话信息样本对应的下一个交互内容样本和所述交互内容样本对应的目标答复内容；

22、特征提取单元，用于采用预设对话摘要模型对所述对话信息样本进行摘要特征提取，得到所述对话信息样本对应的对话样本摘要特征并输入预设群聊对话模型；

23、内容预测单元，用于采用所述预设群聊对话模型分别基于所述对话信息样本和所述对话样本摘要特征，预测在所述交互内容样本下得到所述目标答复内容的概率，得到所述对话信息样本下的第一概率分布，以及所述对话样本摘要特征下的第二概率分布；

24、模型收敛单元，用于基于所述第一概率分布和所述第二概率分布，对所述预设对话摘要模型和所述预设群聊对话模型进行收敛，得到训练好的对话摘要模型和群聊对话模型。

25、在一实施例中，所述模型收敛单元，包括：

26、奖励值确定子单元，用于基于所述第一概率分布和所述第二概率分布确定奖励值；

27、参数调整子单元，用于根据所述奖励值分别对所述预设对话摘要模型和所述预设群聊对话模型的模型参数进行调整；

28、收敛子单元，用于在所述奖励值满足预设的收敛条件时，得到训练好的对话摘要模型和群聊对话模型。

29、在一实施例中，所述奖励值确定子单元，用于：

30、获取所述目标答复内容的文本长度；

31、计算所述第一概率分布和所述第二概率分布之间的分布差异值；

32、基于所述文本长度和所述分布差异值确定奖励值。

33、在一实施例中，所述内容交互装置，还包括：

34、真实对话信息获取单元，用于获取基于所述群聊对话模型在所述目标群聊中产生的真实对话信息；

35、模型训练单元，用于基于所述真实对话信息对所述群聊对话模型进行模型训练处理，得到训练好的目标群聊对话模型。

36、此外，本申请实施例还提供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多条指令，所述指令适于处理器进行加载，以执行本申请实施例所提供的任一种内容交互方法中的步骤。

37、此外，本申请实施例还提供一种计算机设备，包括处理器和存储器，所述存储器存储有应用程序，所述处理器用于运行所述存储器内的应用程序实现本申请实施例提供的内容交互方法。

38、本申请实施例还提供一种计算机程序产品或计算机程序，所述计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，所述计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取所述计算机指令，处理器执行所述计算机指令，使得所述计算机设备执行本申请实施例提供的内容交互方法中的步骤。

39、本申请实施例通过获取目标群聊中的历史对话信息；对历史对话信息进行摘要提取，得到历史对话信息对应的对话摘要特征输入到训练好的群聊对话模型；获取目标群聊中待答复的交互内容，采用群聊对话模型基于对话摘要特征预测交互内容对应的答复内容；在目标群聊中发送答复内容。以此，通过将历史对话信息以摘要的形式输入到群聊对话模型中，使得群聊对话模型可以获取到群聊中较长时间跨度的历史对话记忆，从而在群聊对话模型对应的聊天机器人基于较长时间之前的历史对话记忆对群聊中产生的交互内容进行答复时，可以得到与群聊中的历史对话信息匹配的答复内容，避免了由于聊天机器人未保留群聊中较长时间之前的历史对话记忆而无法对交互内容进行较好的答复的情况，从而有效提升了群聊中的内容交互效率，进一步提升用户的群聊体验。

技术特征：

1.一种内容交互方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的内容交互方法，其特征在于，所述采用所述群聊对话模型基于所述对话摘要特征预测所述交互内容对应的答复内容，包括：

3.如权利要求1所述的内容交互方法，其特征在于，所述对所述历史对话信息进行摘要提取，得到所述历史对话信息对应的对话摘要特征输入到训练好的群聊对话模型，包括：

4.如权利要求3所述的内容交互方法，其特征在于，所述对所述历史对话信息进行摘要提取，得到所述历史对话信息对应的对话摘要特征输入到训练好的群聊对话模型之前，还包括：

5.如权利要求4所述的内容交互方法，其特征在于，所述基于所述第一概率分布和所述第二概率分布，对所述预设对话摘要模型和所述预设群聊对话模型进行收敛，得到训练好的对话摘要模型和群聊对话模型，包括：

6.如权利要求5所述的内容交互方法，其特征在于，所述基于所述第一概率分布和所述第二概率分布确定奖励值，包括：

7.如权利要求1至6中任一项所述的内容交互方法，其特征在于，所述方法，还包括：

8.一种内容交互装置，其特征在于，包括：

9.一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存储有多条指令，所述指令适于处理器进行加载，以执行权利要求1至7任一项所述的内容交互方法中的步骤。

10.一种计算机设备，其特征在于，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可以在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的内容交互方法。

技术总结
本申请实施例公开了一种内容交互方法、装置和计算机可读存储介质；通过获取目标群聊中的历史对话信息；对历史对话信息进行摘要提取，得到历史对话信息对应的对话摘要特征输入到训练好的群聊对话模型；获取目标群聊中待答复的交互内容，采用群聊对话模型基于对话摘要特征预测交互内容对应的答复内容；在目标群聊中发送答复内容。以此，通过将历史对话信息以摘要的形式输入到群聊对话模型中，使得群聊对话模型可以获取到较长时间之前的历史对话记忆，从而可以在对群聊中产生的交互内容进行答复时，得到与群聊中的历史对话信息匹配的答复内容，从而有效提升了群聊中的内容交互效率。

技术研发人员：汪自力
受保护的技术使用者：小红书科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/2/19