CN112667076A - 一种语音交互的数据处理方法和装置 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例提供了一种语音交互的数据处理方法和装置，所述方法包括：在检测到语音交互事件时，确定历史语音交互信息；根据所述历史语音交互信息，确定针对所述语音交互事件的目标意图领域；根据所述目标意图领域，确定语义拒识结果，并根据所述语义拒识结果，响应所述语音交互事件。通过本发明实施例，实现了针对弱意图会话的拒识优化处理，通过根据历史语音交互信息确定目标意图领域，进而基于目标意图领域确定语义拒识结果，能够对用户语音交互信息进行综合理解，解决了放行或拒识弱意图会话的选择问题，提升了语义拒识能力。
Description
技术领域
本发明涉及数据处理领域，特别是涉及一种语音交互的数据处理方法和装置。
背景技术
目前，在用户与车机进行语音交互的过程中，针对持续倾听的场景，当用户说法简略时(如“23度”，这种说法通常被称为弱意图)，由于车机接收到弱意图会话中指令不明确，也不具有上下文信息，无法进行意图判断，导致了弱意图会话被拒识，但某些情况下会产生误拦截，如何综合理解用户query(语音交互信息)，以针对弱意图会话选择放行或拒识是目前急需解决的问题。
发明内容
鉴于上述问题，提出了以便提供克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种语音交互的数据处理方法和装置，包括：
一种语音交互的数据处理方法，所述方法包括：
在检测到语音交互事件时，确定历史语音交互信息；
根据所述历史语音交互信息，确定针对所述语音交互事件的目标意图领域；
根据所述目标意图领域，确定语义拒识结果，并根据所述语义拒识结果，响应所述语音交互事件。
可选地，在所述确定历史语音交互信息之前，还包括：
确定所述语音交互事件的目标语音交互信息；
判断所述目标语音交互信息是否为弱意图的语音交互信息；
在判定所述目标语音交互信息为弱意图的语音交互信息时，执行所述确定历史语音交互信息。
可选地，所述根据所述历史语音交互信息，确定针对所述语音交互事件的目标意图领域，包括：
将所述目标语音交互信息和所述历史语音交互信息输入预先训练的意图分类模型；
接收所述意图分类模型输出的意图预测结果，并根据所述意图预测结果，确定针对所述语音交互事件的目标意图领域。
可选地，还包括：
获取样本语音交互组合信息，并确定所述样本语音交互组合信息对应的样本组合意图标签信息；
根据所述样本语音交互组合信息和所述样本组合意图标签信息进行模型训练，得到意图分类模型。
可选地，所述获取样本语音交互组合信息，包括：
获取样本语音交互信息和所述样本语音交互信息对应的样本意图领域信息；
从所述样本语音交互信息中，确定种子语音交互信息，并确定所述种子语音交互信息的种子历史语音交互信息；
根据所述种子语音交互信息和所述种子历史语音交互信息，得到样本语音交互组合信息。
可选地，所述确定所述样本语音交互组合信息对应的样本组合意图标签信息，包括：
采用所述样本语音交互组合信息，生成标签匹配结果；
根据所述标签匹配结果，确定样本组合意图标签信息。
可选地，所述根据所述目标意图领域，确定语义拒识结果，包括：
在所述目标意图领域为指定意图领域时，确定所述语义拒识结果为拒识处理结果；
在所述目标意图领域为非指定意图领域时，确定所述语义拒识结果为非拒识处理结果。
一种语音交互的数据处理装置，所述装置包括：
历史语音交互信息确定模块，用于在检测到语音交互事件时，确定历史语音交互信息；
目标意图领域确定模块，用于根据所述历史语音交互信息，确定针对所述语音交互事件的目标意图领域；
语音交互事件响应模块，用于根据所述目标意图领域，确定语义拒识结果，并根据所述语义拒识结果，响应所述语音交互事件。
一种服务器，包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并能够在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如上所述的语音交互的数据处理方法。
一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述的语音交互的数据处理方法。
本发明实施例具有以下优点：
在本发明实施例中，通过在检测到语音交互事件时，确定历史语音交互信息；根据所述历史语音交互信息，确定针对所述语音交互事件的目标意图领域；根据所述目标意图领域，确定语义拒识结果，并根据所述语义拒识结果，响应所述语音交互事件，实现了针对弱意图会话的拒识优化处理，通过根据历史语音交互信息确定目标意图领域，进而基于目标意图领域确定语义拒识结果，能够对用户语音交互信息进行综合理解，解决了放行或拒识弱意图会话的选择问题，提升了语义拒识能力。
附图说明
为了更清楚地说明本发明的技术方案，下面将对本发明的描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明一实施例提供的一种语音交互的数据处理方法的步骤流程图；
图2是本发明一实施例提供的另一种语音交互的数据处理方法的步骤流程图；
图3是本发明一实施例提供的另一种语音交互的数据处理方法的步骤流程图；
图4是本发明一实施例提供的一种语义拒识技术构架的示意图；
图5是本发明一实施例提供的一种语音交互的数据处理装置的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
参照图1，示出了本发明一实施例提供的一种语音交互的数据处理方法的步骤流程图，具体可以包括如下步骤：
步骤101，在检测到语音交互事件时，确定历史语音交互信息；
其中，语音交互事件可以为用户触发的语音交互操作，例如，用户可以通过语音交互操作，发出语音交互信息，进而车载***可以针对该语音交互信息进行语音交互处理。
在用户与车机进行语音交互的过程中，可以在检测到语音交互事件时，通过确定历史语音交互信息，以进一步根据该历史语音交互信息，针对语音交互事件进行语音交互处理。
在一示例中，可以针对检测到的语音交互事件，将其在先的语音交互信息，作为历史语音交互信息，例如，在持续倾听的场景中，可以在检测到语音交互事件时，根据其在先轮次会话的语音交互信息，得到历史语音交互信息。
步骤102，根据所述历史语音交互信息，确定针对所述语音交互事件的目标意图领域；
在得到历史语音交互信息后，可以根据该历史语音交互信息，确定针对语音交互事件的目标意图领域，该目标意图领域可以为针对语音交互事件的用户意图领域，如针对NLU自然语言理解，可以具有多个分类领域(domain)，该分类领域可以表征不同的用户意图领域。
在一示例中，通过NLU自然语言理解的领域分类，可以预设多个意图领域，每一意图领域可以具有领域名，如领域名可以为空调、闲聊、天气，其可以表征用户意图为控制空调、进行闲聊、查询天气，还可以为其它意图领域，本发明对此不做限制。
步骤103，根据所述目标意图领域，确定语义拒识结果，并根据所述语义拒识结果，响应所述语音交互事件。
在得到目标意图领域后，可以根据该目标意图领域，确定语义拒识结果，进而可以根据语义拒识结果，响应语音交互事件，即可以基于目标意图领域，针对语音交互事件选择放行处理或拒识处理。
在本发明实施例中，通过在检测到语音交互事件时，确定历史语音交互信息；根据所述历史语音交互信息，确定针对所述语音交互事件的目标意图领域；根据所述目标意图领域，确定语义拒识结果，并根据所述语义拒识结果，响应所述语音交互事件，实现了针对弱意图会话的拒识优化处理，通过根据历史语音交互信息确定目标意图领域，进而基于目标意图领域确定语义拒识结果，能够对用户语音交互信息进行综合理解，解决了放行或拒识弱意图会话的选择问题，提升了语义拒识能力。
参照图2，示出了本发明一实施例提供的另一种语音交互的数据处理方法的步骤流程图，具体可以包括如下步骤：
步骤201，在检测到语音交互事件时，确定所述语音交互事件的目标语音交互信息；
在用户与车机进行语音交互的过程中，可以在检测到语音交互事件时，确定该语音交互事件的目标语音交互信息，目标语音交互信息可以为针对语音交互事件的用户语音交互信息，如在检测到语音交互事件时，接收到的当前轮次会话的用户语音交互信息。
步骤202，判断所述目标语音交互信息是否为弱意图的语音交互信息；
在实际应用中，可以通过判断目标语音交互信息是否为弱意图的语音交互信息，以进一步针对弱意图的语音交互信息，选择放行或拒识处理。
例如，针对用户与车机进行语音交互的单轮会话过程，可以通过设置特定指令信息，如唤醒词，进而可以在检测到唤醒词时，判断出用户在对交互设备发送指令，由于指令信息清晰明确，则可以执行指令信息对应的操作，如语音交互信息为“唤醒词，23度”时，可以执行将空调设置为23度的操作；但在持续倾听的场景中，若用户说法简略，如“23度”，这种说法可以被称为弱意图，该弱意图会话中不具有特定指令信息，也不包括用于直接表征用户意图的上下文信息。
在一示例中，可以通过预设针对弱意图会话的判断条件，进而可以在得到目标语音交互信息后，可以判断其是否为弱意图的语音交互信息，以针对目标语音交互信息为弱意图的语音交互信息的情况，进行后续的语义拒识处理判断，选择对该弱意图的语音交互信息放行或拒识处理。
步骤203，在判定所述目标语音交互信息为弱意图的语音交互信息时，确定历史语音交互信息；
在具体实现中，可以在判定目标语音交互信息为弱意图的语音交互信息时，根据目标语音交互信息，确定历史语音交互信息。
在一示例中，在目标语音交互信息为弱意图的语音交互信息的情况下，可以针对当前会话轮次的目标语音交互信息，获取其历史会话轮次的语音交互信息，例如，针对当前会话轮次的语音交互信息，可以将其上一轮会话轮次的语音交互信息，作为其历史语音交互信息。
步骤204，将所述目标语音交互信息和所述历史语音交互信息输入预先训练的意图分类模型；
在得到目标语音交互信息和历史语音交互信息后，可以针对目标语音交互信息和历史语音交互信息进行合并处理，进而可以将合并后的语音交互信息，输入预先训练的意图分类模型，以进行意图分类预测。
步骤205，接收所述意图分类模型输出的意图预测结果，并根据所述意图预测结果，确定针对所述语音交互事件的目标意图领域；
在意图分类模型处理后，可以接收该意图分类模型输出的意图预测结果，并可以根据意图预测结果，确定针对语音交互事件的目标意图领域。
在一示例中，针对弱意图的语音交互信息，可以通过将该弱意图的语音交互信息与其历史语音交互信息进行合并，进而可以采用意图分类模型，对合并后的语音交互信息进行意图分类预测，可以得到模型输出的意图预测结果，例如，意图分类模型可以输出分类标签结果，该分类标签结果可以对应有分类标签与意图领域的映射关系，进而根据输出的分类标签结果，可以得到对应的意图领域。
步骤206，根据所述目标意图领域，确定语义拒识结果，并根据所述语义拒识结果，响应所述语音交互事件。
在一示例中，可以针对待预测的弱意图的语音交互信息，通过上下文合并，并可以利用意图分类模型进行分类预测，进而可以得到针对弱意图的语音交互信息的分类标签结果，以基于分类标签结果，响应语音交互事件，即可以选择对弱意图的语音交互信息放行或拒识。
例如，弱意图的语音交互信息(即目标语音交互信息)可以为“全场景语音”，其上一轮次会话语音交互信息(即历史语音交互信息)可以为“XX(某车辆型号)有好多新功能了啊”，通过合并后利用意图分类模型进行分类预测，输出结果(即意图预测结果)可以为分类标签“chat”(闲聊)，则可以确定其对应领域为“闲聊”领域(即目标意图领域)，进而可以基于“闲聊”领域，确定需要进行拒识处理，即用户意图不是开启全场景语音功能，可以选择对该弱意图的语音交互信息拒识。
又如，弱意图的语音交互信息可以为“我饿了”，其上一轮次会话语音交互信息可以为“打开地图开导航”，通过合并后利用意图分类模型进行分类预测，输出结果可以为分类标签“navigation”(导航)，则可以确定其对应领域为“导航”领域，进而可以基于“导航”领域，确定需要进行非拒识处理，即用户意图为推荐导航去附近的餐馆，可以选择对该弱意图的语音交互信息放行。
在本发明一实施例中，步骤206可以包括如下子步骤：
在所述目标意图领域为指定意图领域时，确定所述语义拒识结果为拒识处理结果；在所述目标意图领域为非指定意图领域时，确定所述语义拒识结果为非拒识处理结果。
作为一示例，指定意图领域可以为针对拒识处理预设的意图领域，例如，通过将“闲聊”领域预设为指定意图领域，可以检测到目标意图领域为“闲聊”领域时，进行拒识处理。
在实际应用中，可以在目标意图领域为指定意图领域时，确定语义拒识结果为拒识处理结果，也可以在目标意图领域为非指定意图领域时，确定语义拒识结果为非拒识处理结果，例如，可以将“闲聊”领域预设为指定意图领域，在检测到目标意图领域为“闲聊”领域时，进行拒识处理；在检测到目标意图领域不为“闲聊”领域时，进行放行处理。
通过将目标语音交互信息和历史语音交互信息合并进行判断的方式，结合了上下文信息，扩展了语义空间，能够对用户语音交互信息进行综合理解，提升了语义拒识能力，可以解决弱意图的语音交互信息中意图不清的难题。
参照图3，示出了本发明一实施例提供的另一种语音交互的数据处理方法的步骤流程图，具体可以包括如下步骤：
步骤301，获取样本语音交互组合信息，并确定所述样本语音交互组合信息对应的样本组合意图标签信息；
在具体实现中，可以通过获取样本语音交互组合信息，并可以确定样本语音交互组合信息对应的样本组合意图标签信息，以进一步进行模型训练。
在本发明一实施例中，所述获取样本语音交互组合信息的步骤，可以包括如下子步骤：
子步骤11，获取样本语音交互信息和所述样本语音交互信息对应的样本意图领域信息；
在实际应用中，可以获取样本语音交互信息和样本语音交互信息对应的样本意图领域信息，例如，可以通过获取海量数据，其可以包括用户语音交互信息和用户语音交互信息对应的意图领域信息。
子步骤12，从所述样本语音交互信息中，确定种子语音交互信息，并确定所述种子语音交互信息的种子历史语音交互信息；
在获取样本语音交互信息和样本意图领域信息后，由于样本意图领域信息可以为多个，可以针对每一样本意图领域信息，从对应的样本语音交互信息中，确定种子语音交互信息，并可以确定该种子语音交互信息的种子历史语音交互信息。
具体的，可以通过NLU领域分类结果，对高频语音交互信息进行筛选，进而可以建立针对每一领域(即样本意图领域信息)的高频语音交互信息库(即种子语音交互信息)，通过无监督的方式生成种子语音交互信息库，具有高效且节省人力的效果。
例如，通过频度统计，可以得到高频语音交互信息，进而通过TF-IDF计算，可以得到针对每一领域具有代表性的语音交互信息，其中，表1可以为建立的高频语音交互信息库：
| class | seed queries |
| ac | 十六度，空调，出风口，单向风，开车窗，风量五档，好热啊...... |
| chat | 二十六度，好热啊，有点冷，有风...... |
| weather | 三十度，天气晴，有风...... |
| ...... | ...... |
在一示例中，可以针对种子语音交互信息，将其在先的语音交互信息(如上一轮语音交互信息)作为种子历史语音交互信息。
子步骤13，根据所述种子语音交互信息和所述种子历史语音交互信息，得到样本语音交互组合信息。
在得到种子语音交互信息和种子历史语音交互信息后，可以根据该种子语音交互信息和种子历史语音交互信息，得到样本语音交互组合信息。
具体的，可以在得到基于种子语音交互信息的语音交互信息库后，通过上下文相关的文本特征表示，例如，可以采用bert模型对种子语音交互信息，以及其对应的种子历史语音交互信息进行特征表示，可以采用如下方式进行特征表示：
种子历史语音交互信息和种子语音交互信息合并：
a.打开空调；二十三度(种子历史语音交互信息；种子语音交互信息)；
bert特征表示feature_matrix_size[q_length,768]：
a_feature_matrix[8,768]。
通过将种子历史语音交互信息和种子语音交互信息合并，进行bert特征表示后，可以利用k-means方法对特征进行聚类处理，可以选取合适的K值，例如，针对bert特征表示后的上下文进行聚类，可以自动选择K值，K值可以为上下文语音交互信息涉及的领域个数。
在一示例中，针对bert特征表示后的上下文进行聚类的过程中，若对4个种子语音交互信息进行聚类，该4个种子语音交互信息涉及到3个不同的领域，则K值可以设置为3。
在本发明一实施例中，所述确定所述样本语音交互组合信息对应的样本组合意图标签信息的步骤，可以包括如下子步骤：
子步骤21，采用所述样本语音交互组合信息，生成标签匹配结果；
在得到样本语音交互组合信息后，可以采用样本语音交互组合信息，生成标签匹配结果，该标签匹配结果可以为根据聚类后的结果，得到的标签匹配结果，如伪标签标记。
例如，可以根据聚类后结果，采用$i表示聚类的结果，i∈[0,n]，n是类别数，进而可以得到伪标签标记，可以采用如下方式表示：
| 伪标签 | $0 | $1 |
| 打开空调；二十三度 | 有点冷啊；五度 | |
| 风量开到三挡；十六度 |
子步骤22，根据所述标签匹配结果，确定样本组合意图标签信息。
在得到标签匹配结果后，可以根据该标签匹配结果，确定样本组合意图标签信息，从而通过采用样本语音交互组合信息，确定样本组合意图标签信息的方法，可以实现对海量上下文相关的语音交互信息进行预标注。
具体的，可以将聚类结果设置伪标签标记，然后可以利用TF-IDF计算，可以计算出与种子语音交互信息库的分值，进而可以得到真实标签标记(即样本组合意图标签信息)。
在一示例中，通过采用种子语音交互信息库，可以将种子历史语音交互信息和种子语音交互信息合并，得到样本语音交互组合信息，然后可以将样本语音交互组合信息与种子语音交互信息库中每一领域(如表1中class)计算TF-IDF值，进而可以根据伪标签标记得到最相关的真实标签标记。
例如，通过输入聚类后的上下文语音交互信息特征(即样本语音交互组合信息)和伪标签标记(即标签匹配结果)，可以输出所匹配的真实标签结果(即样本组合意图标签信息)，可以采用如下方式表示：
| 真标签 | ac | chat |
| 打开空调；二十三度 | 有点冷啊；五度 | |
| 风量开到三挡；十六度 |
步骤302，根据所述样本语音交互组合信息和所述样本组合意图标签信息进行模型训练，得到意图分类模型；
在具体实现中，可以根据样本语音交互组合信息和样本组合意图标签信息进行模型训练，进而可以得到意图分类模型。
例如，通过采用样本语音交互组合信息和样本组合意图标签信息，可以进行bert分类模型训练，也可以使用其它模型，本发明对此不做限制；在得到意图分类模型后，可以利用测试数据进行测试，可以得到弱意图的语音交互信息与其上下文相关的真实意图分类结果(即目标意图领域)。
步骤303，在检测到语音交互事件时，确定所述语音交互事件的目标语音交互信息；
步骤304，判断所述目标语音交互信息是否为弱意图的语音交互信息；
步骤305，在判定所述目标语音交互信息为弱意图的语音交互信息时，确定历史语音交互信息；
步骤306，将所述目标语音交互信息和所述历史语音交互信息输入预先训练的意图分类模型；
步骤307，接收所述意图分类模型输出的意图预测结果，并根据所述意图预测结果，确定针对所述语音交互事件的目标意图领域；
步骤308，根据所述目标意图领域，确定语义拒识结果，并根据所述语义拒识结果，响应所述语音交互事件。
以下结合图4对本发明实施例进行示例性说明：
1、海量query以及对应的domain(即样本语音交互信息和样本语音交互信息对应的样本意图领域信息)；
2、生成弱意图种子库；
3、提取种子query(即种子语音交互信息)以及对应的domain(即样本意图领域信息)；
4、上下文相关的文本特征表示与聚类；
5、弱意图query及其上下文的bert特征(即种子语音交互信息和种子历史语音交互信息)与聚类结果(即样本语音交互组合信息)；
6、伪标签(即标签匹配结果)匹配方法与批量预标注；
7、弱意图query及其上下文特征对应的真实类别(即样本组合意图标签信息)；
8、Bert模型(即意图分类模型)训练；
9、待预测意图query(即目标语音交互信息)及其上下文特征(即历史语音交互信息)，采用意图分类模型进行预测，可以得到弱意图query分类标签(即意图预测结果)。
需要说明的是，对于方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明实施例并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明实施例，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作并不一定是本发明实施例所必须的。
参照图5，示出了本发明一实施例提供的一种语音交互的数据处理装置的结构示意图，具体可以包括如下模块：
历史语音交互信息确定模块501，用于在检测到语音交互事件时，确定历史语音交互信息；
目标意图领域确定模块502，用于根据所述历史语音交互信息，确定针对所述语音交互事件的目标意图领域；
语音交互事件响应模块503，用于根据所述目标意图领域，确定语义拒识结果，并根据所述语义拒识结果，响应所述语音交互事件。
在本发明一实施例中，还包括：
目标语音交互信息确定模块，用于确定所述语音交互事件的目标语音交互信息；
判断模块，用于判断所述目标语音交互信息是否为弱意图的语音交互信息；
判定模块，用于在判定所述目标语音交互信息为弱意图的语音交互信息时，调用所述历史语音交互信息确定模块501。
在本发明一实施例中，所述目标意图领域确定模块502包括：
模型输入子模块，用于将所述目标语音交互信息和所述历史语音交互信息输入预先训练的意图分类模型；
模型输出子模块，用于接收所述意图分类模型输出的意图预测结果，并根据所述意图预测结果，确定针对所述语音交互事件的目标意图领域。
在本发明一实施例中，还包括：
样本语音交互组合信息和样本组合意图标签信息获取模块，用于获取样本语音交互组合信息，并确定所述样本语音交互组合信息对应的样本组合意图标签信息；
意图分类模型得到模块，用于根据所述样本语音交互组合信息和所述样本组合意图标签信息进行模型训练，得到意图分类模型。
在本发明一实施例中，所述样本语音交互组合信息和样本组合意图标签信息获取模块包括：
样本语音交互信息和样本意图领域信息获取子模块，用于获取样本语音交互信息和所述样本语音交互信息对应的样本意图领域信息；
种子语音交互信息确定子模块，用于从所述样本语音交互信息中，确定种子语音交互信息，并确定所述种子语音交互信息的种子历史语音交互信息；
样本语音交互组合信息得到子模块，用于根据所述种子语音交互信息和所述种子历史语音交互信息，得到样本语音交互组合信息。
在本发明一实施例中，所述样本语音交互组合信息和样本组合意图标签信息获取模块还包括：
标签匹配结果生成子模块，用于采用所述样本语音交互组合信息，生成标签匹配结果；
样本组合意图标签信息确定子模块，用于根据所述标签匹配结果，确定样本组合意图标签信息。
在本发明一实施例中，所述语音交互事件响应模块503包括：
拒识处理结果确定子模块，用于在所述目标意图领域为指定意图领域时，确定所述语义拒识结果为拒识处理结果；
非拒识处理结果确定子模块，用于在所述目标意图领域为非指定意图领域时，确定所述语义拒识结果为非拒识处理结果。
在本发明实施例中，通过在检测到语音交互事件时，确定历史语音交互信息；根据所述历史语音交互信息，确定针对所述语音交互事件的目标意图领域；根据所述目标意图领域，确定语义拒识结果，并根据所述语义拒识结果，响应所述语音交互事件，实现了针对弱意图会话的拒识优化处理，通过根据历史语音交互信息确定目标意图领域，进而基于目标意图领域确定语义拒识结果，能够对用户语音交互信息进行综合理解，解决了放行或拒识弱意图会话的选择问题，提升了语义拒识能力。
本发明一实施例还提供了一种服务器，可以包括处理器、存储器及存储在存储器上并能够在处理器上运行的计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如上语音交互的数据处理方法。
本发明一实施例还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如上语音交互的数据处理方法。
对于装置实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。
本领域内的技术人员应明白，本发明实施例可提供为方法、装置、或计算机程序产品。因此，本发明实施例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，本发明实施例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。
本发明实施例是参照根据本发明实施例的方法、终端设备(***)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理终端设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理终端设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理终端设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理终端设备上，使得在计算机或其他可编程终端设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程终端设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
尽管已描述了本发明实施例的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明实施例范围的所有变更和修改。
最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者终端设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者终端设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者终端设备中还存在另外的相同要素。
以上对所提供的一种语音交互的数据处理方法和装置，进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
Claims (10)
1.一种语音交互的数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：
在检测到语音交互事件时，确定历史语音交互信息；
根据所述历史语音交互信息，确定针对所述语音交互事件的目标意图领域；
根据所述目标意图领域，确定语义拒识结果，并根据所述语义拒识结果，响应所述语音交互事件。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述确定历史语音交互信息之前，还包括：
确定所述语音交互事件的目标语音交互信息；
判断所述目标语音交互信息是否为弱意图的语音交互信息；
在判定所述目标语音交互信息为弱意图的语音交互信息时，执行所述确定历史语音交互信息。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述历史语音交互信息，确定针对所述语音交互事件的目标意图领域，包括：
将所述目标语音交互信息和所述历史语音交互信息输入预先训练的意图分类模型；
接收所述意图分类模型输出的意图预测结果，并根据所述意图预测结果，确定针对所述语音交互事件的目标意图领域。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，还包括：
获取样本语音交互组合信息，并确定所述样本语音交互组合信息对应的样本组合意图标签信息；
根据所述样本语音交互组合信息和所述样本组合意图标签信息进行模型训练，得到意图分类模型。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述获取样本语音交互组合信息，包括：
获取样本语音交互信息和所述样本语音交互信息对应的样本意图领域信息；
从所述样本语音交互信息中，确定种子语音交互信息，并确定所述种子语音交互信息的种子历史语音交互信息；
根据所述种子语音交互信息和所述种子历史语音交互信息，得到样本语音交互组合信息。
6.根据权利要求4或5所述的方法，其特征在于，所述确定所述样本语音交互组合信息对应的样本组合意图标签信息，包括：
采用所述样本语音交互组合信息，生成标签匹配结果；
根据所述标签匹配结果，确定样本组合意图标签信息。
7.根据权利要求1或2或3所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标意图领域，确定语义拒识结果，包括：
在所述目标意图领域为指定意图领域时，确定所述语义拒识结果为拒识处理结果；
在所述目标意图领域为非指定意图领域时，确定所述语义拒识结果为非拒识处理结果。
8.一种语音交互的数据处理装置，其特征在于，所述装置包括：
历史语音交互信息确定模块，用于在检测到语音交互事件时，确定历史语音交互信息；
目标意图领域确定模块，用于根据所述历史语音交互信息，确定针对所述语音交互事件的目标意图领域；
语音交互事件响应模块，用于根据所述目标意图领域，确定语义拒识结果，并根据所述语义拒识结果，响应所述语音交互事件。
9.一种服务器，其特征在于，包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并能够在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的语音交互的数据处理方法。
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计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的语音交互的数据处理方法。
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