(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111628658.3 (22)申请日 2021.12.28 (71)申请人 北京百度网讯科技有限公司 地址 100085 北京市海淀区上地十街10号 百度大厦二层 (72)发明人 吴文权　徐新超　 (74)专利代理 机构 北京清亦华知识产权代理事 务所(普通 合伙) 11201 专利代理师 杜月 (51)Int.Cl. G06F 16/332(2019.01) G06F 16/33(2019.01) G10L 15/26(2006.01) G06K 9/62(2022.01) (54)发明名称 对话模型的训练方法、 对话机器人的对话方 法、 装置和电子设备 (57)摘要 本公开提出了一种对话模型的训练方法、 对 话机器人的对话方法、 装置和电子设备， 涉及自 然语言理解和深度学习等人工智 能领域， 其中， 方法包括获取不同说话人各自的对话样本数据， 其中， 对话样本数据包括对话语料和回复语料； 将对话样 本数据输入目标对话风格识别模型中， 获取说话人对应的对话风格数据； 将对话样本数 据以及对话风格数据， 生 成对话模 型的对话风格 样本数据； 基于对话风格样本数据， 对对话模型 进行训练， 以生成目标对话模型， 其中， 目标对话 模型用于输出具有对话风格的回复信息。 本公开 中， 使得目标对话模型可以实现具备精准灵活的 说话风格的信息回复， 优化了人机对话过程中的 用户体验度。 权利要求书3页 说明书11页 附图4页 CN 114490967 A 2022.05.13 CN 114490967 A 1.一种对话模型的训练方法， 包括： 获取不同说话人各自的对话样本数据， 其中， 所述对话样本数据包括对话语料和回复 语料； 将所述对话样本数据输入目标对话风格识别模型中， 获取所述说话人对应的对话风格 数据； 将所述对话样本数据以及所述对话 风格数据， 生成对话模型的对话 风格样本数据； 基于所述对话风格样本数据， 对所述对话模型进行训练， 以生成目标对话模型， 其中， 目标对话模型用于 输出具有对话 风格的回复信息 。 2.根据权利要求1所述的方法， 其中， 所述将所述对话样本数据输入目标对话风格识别 模型中之前， 还 包括： 获取训练对话语料和所述训练对话语料对应的对话 风格数据； 基于所述训练对话语料对说话风格识别模型进行训练， 以生成训练后的目标对话风格 识别模型。 3.根据权利要求1所述的方法， 其中， 所述获取 所述说话人对应的对话 风格数据， 包括： 获取所述目标说话 风格识别模型识别出的所述说话人的候选对话 风格数据； 统计所述 候选对话 风格数据的出现频次； 从所述候选对话风格数据中选取所述出现频次最高的候选对话风格数据， 确定为所述 说话人的对话 风格数据。 4.根据权利要求1所述的方法， 其中， 所述获取不同说话人 各自的对话样本数据， 包括： 获取所述说话人的标识信息， 并从候选对话样本数据中， 基于所述标识信息确定出属 于同一说话人的所述对话样本数据。 5.一种对话机器人的对话方法， 包括： 获取对话机器人的目标对话 风格数据， 其中， 所述对话机器人包括目标对话模型； 获取输入所述对话机器人的对话上文； 将所述对话上文和所述目标对话风格数据， 输入所述目标对话模型中， 获取具有目标 对话风格的回复信息； 其中， 所述目标对话模型为权利要求1 ‑4任一项所述的训练方法训练得到 。 6.根据权利要求5的方法， 其中， 所述获取对话机器人的目标对话 风格数据， 包括： 根据所述对话机器人的登录信 息， 根据所述登录信 息确定所述对话机器人的使用者的 目标对话 风格； 根据所述目标对话 风格， 从对话 风格库中获取 所述目标对话 风格数据。 7.根据权利要求5的方法， 其中， 所述获取对话机器人的目标对话 风格数据， 包括： 接收对话风格配置操作， 根据所述配置操作， 确定所述对话机器人的使用者的目标对 话风格； 根据所述目标对话 风格， 从对话 风格库中获取 所述目标对话 风格数据。 8.一种对话模型的训练装置， 包括： 获取模块， 用于获取不同说话人各自的对话样本数据， 其中， 所述对话样本数据包括对 话语料和回复语料； 识别模块， 用于将所述对话样本数据输入目标对话风格识别模型中， 获取所述说话人权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114490967 A 2对应的对话 风格数据； 生成模块， 用于将所述对话样本数据以及所述对话风格数据， 生成对话模型的对话风 格样本数据； 训练模块， 用于基于所述对话风格样本数据， 对所述对话模型进行训练， 以生成目标对 话模型， 其中， 目标对话模型用于 输出具有对话 风格的回复信息 。 9.根据权利要求8所述的装置， 其中， 所述识别模块， 还用于： 获取训练对话语料和所述训练对话语料对应的对话 风格数据； 基于所述训练对话语料对说话风格识别模型进行训练， 以生成训练后的目标对话风格 识别模型。 10.根据权利要求8所述的装置， 其中， 所述获取模块， 还用于： 获取所述目标说话 风格识别模型识别出的所述说话人的候选对话 风格数据； 统计所述 候选对话 风格数据的出现频次； 从所述候选对话风格数据中选取所述出现频次最高的候选对话风格数据， 确定为所述 说话人的对话 风格数据。 11.根据权利要求8所述的装置， 其中， 所述获取模块， 还用于： 获取所述说话人的标识信息， 并从候选对话样本数据中， 基于所述标识信息确定出属 于同一说话人的所述对话样本数据。 12.一种对话机器人的对话装置， 包括： 风格模块， 用于获取对话机器人的目标对话风格数据， 其中， 所述对话机器人包括目标 对话模型； 输入模块， 用于获取输入所述对话机器人的对话上文； 回复模块， 用于将所述对话上文和所述目标对话风格数据， 输入所述目标对话模型中， 获取具有目标对话 风格的回复信息； 其中， 所述目标对话模型为权利要求8 ‑11任一项所述的训练装置训练得到 。 13.根据权利要求12的装置， 其中， 所述 风格获取模块， 还用于： 根据所述对话机器人的登录信 息， 根据所述登录信 息确定所述对话机器人的使用者的 目标对话 风格； 根据所述目标对话 风格， 从对话 风格库中获取 所述目标对话 风格数据。 14.根据权利要求12的装置， 其中， 所述 风格获取模块， 还用于： 接收对话风格配置操作， 根据所述配置操作， 确定所述对话机器人的使用者的目标对 话风格； 根据所述目标对话 风格， 从对话 风格库中获取 所述目标对话 风格数据。 15.一种电子设备， 包括： 至少一个处 理器； 以及 与所述至少一个处 理器通信连接的存 储器； 其中， 所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令， 所述指令被所述至少一个处 理器执行， 以使 所述至少一个处理器能够执行权利要求 1‑4和权利要求5 ‑7中任一项 所述的 方法。 16.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质， 其中， 所述计算机指令用于权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114490967 A 3