一种信息处理方法、装置及电子设备与流程

1.本技术涉及计算机技术领域，更具体的说是涉及一种信息处理方法、装置及电子设备。


背景技术：

2.随着互联网技术的发展，越来越多的用户通过网络直播进行商品销售、事件交流或学习。在直播过程中用户可以向主播提问，当主播看到问题后可以通过语音或者文字回答问题。
3.当直播过程中互动用户量较大时，会出现用户重复提问，若主播不回复或者回复不及时，会造成该提问用户不满；若主播对相同问题进行重复回答，也会造成其他用户的不满，降低了用户体验效果。从而降低了直播过程中信息处理的准确性和处理效率。


技术实现要素：

4.有鉴于此，本技术提供如下技术方案：
5.一种信息处理方法，包括：
6.在直播过程中，响应于接收到第一对象发送的针对直播内容的咨询信息，在目标信息库中确定与所述咨询信息对应的目标回复信息，所述目标信息库为基于关联所述直播内容的历史输出信息生成的信息库；
7.以目标输出模式输出所述目标回复信息，所述目标输出模式表征至少能够使得所述第一对象获得所述目标回复信息的输出模式。
8.可选地，所述以目标输出模式输出所述目标回复信息，包括：
9.若所述目标回复信息满足目标条件，以第一模式输出所述目标回复信息，所述第一模式表征仅所述第一对象获得所述目标回复信息的输出模式；
10.若所述目标回复信息不满足所述目标条件，以第二模式输出所述目标回复信息，所述第二输出模式表征能够被直播过程中当前对应的所有对象获得所述目标回复信息的输出模式；
11.其中，所述目标条件基于当前直播场景特征和/或目标回复信息与所述历史输出信息之间的关系确定。
12.可选地，还包括至少获得以下之一：
13.直播过程中主播的历史输出信息；与所述主播关联的助播的输出信息；与所述历史输出信息相对应的历史对象的输入信息；与所述助播的输出信息相对应历史对象的输入信息；
14.基于获得的至少一种输入信息或输出信息，确定关联所述直播内容的历史输出信息；
15.基于所述关联所述直播内容的历史输出信息，生成目标信息库。
16.可选地，所述基于所述关联所述直播内容的历史输出信息，生成目标信息库，包
括：
17.基于所述关联所述直播内容的历史输出信息，生成初始信息集合；
18.对所述初始信息集合进行解析，得到解析结果；
19.若所述解析结果包括互动信息，基于所述互动信息生成问答信息对；
20.若所述解析结果包括关键词，基于所述关键词生成关键信息；
21.基于所述问答信息对和所述关键信息中的至少一种，生成目标信息库。
22.可选地，所述在目标信息库中确定与所述咨询信息对应的目标回复信息，至少包括以下一种：
23.若所述目标信息库中存在与所述咨询信息相匹配的问答信息对，将所述问答信息对中的答复信息确定为目标回复信息；
24.若所述目标信息库中存在与所述咨询信息相匹配的关键信息，基于所述关键信息生成目标回复信息。
25.可选地，所述基于所述互动信息生成问答信息对，包括：
26.基于信息识别模型对所述互动信息进行处理，得到问答信息对，所述信息识别模型为基于对训练样本中的回复信息以及间隔信息进行机器学习的模型。
27.可选地，所述在目标信息库中确定与所述咨询信息对应的目标回复信息，包括：
28.基于信息匹配模型在目标信息库中确定与所述咨询信息对应的目标回复信息，其中，通过所述信息匹配模型执行以下处理：对所述咨询信息进行编码处理，获得咨询向量；对所述目标信息库中的信息进行编码处理，得到信息向量；基于所述在咨询向量和所述信息向量进行语义分析，得到回复向量；对所述回复向量进行解码处理，得到目标回复信息。
29.可选地，还包括：
30.获得主播的当前输出信息，以根据直播内容确定是否发生主题切换；
31.在发生主题切换的情况下，更新所述目标信息库。
32.一种信息处理装置，包括：
33.确定单元，用于在直播过程中，响应于接收到第一对象发送的针对直播内容的咨询信息，在目标信息库中确定与所述咨询信息对应的目标回复信息，所述目标信息库为基于关联所述直播内容的历史输出信息生成的信息库；
34.输出单元，用于以目标输出模式输出所述目标回复信息，所述目标输出模式表征至少能够使得所述第一对象获得所述目标回复信息的输出模式。
35.一种电子设备，包括：
36.存储器，用于存储应用程序和所述应用程序运行所产生的数据；
37.处理器，用于执行所述应用程序，以实现如权利要求1至8中任一项所述的信息处理方法。
38.经由上述的技术方案可知，本技术公开一种信息处理方法、装置及电子设备，包括：在直播过程中，响应于接收到第一对象发送的针对直播内容的咨询信息，在目标信息库中确定与咨询信息对应的目标回复信息，目标信息库为基于关联直播内容的历史输出信息生成的信息库；以目标输出模式输出目标回复信息，目标输出模式表征至少能够使得第一对象获得目标回复信息的输出模式。本技术能够在目标信息库中获得目标回复信息，提升了确定回复信息的效率，并且能够及时将回复信息输出至对应的对象，提升了咨询对象的
体验效果。
附图说明
39.为了更清楚地说明本技术实施例中的技术方案，下面将对实施例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技术的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
40.图1为本技术实施例提供的一种信息处理方法的流程示意图；
41.图2为本技术实施例提供的一种直播场景的信息处理流程示意图；
42.图3为本技术实施例提供的一种提取问答对的方法流程图；
43.图4为本技术实施例提供的一种信息处理装置的结构示意图。
具体实施方式
44.下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
45.需要说明的是，本技术的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本技术的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
46.针对直播观看者问题较多的直播场景，例如，商品在线销售的直播场景，在线教育的直播场景等，观看者一般在观看直播的过程是由问题要提出的，由于直播是实时的，观看者进入直播间的时间也是不固定的，对于重复的提问需要占用主播过多的时间进行回复，若回复不及时还会使得观看者体验效果差，为了解决直播过程中回复信息的回复效率低以及处理不准确的问题，在本技术实施例中提供了一种信息处理方法，该方法可以应用于直播场景中，可以通过直播平台服务器执行该信息处理方法，参见图1，该方法可以包括以下步骤：
47.s101、在直播过程中，响应于接收到第一对象发送的针对直播内容的咨询信息，在目标信息库中确定与咨询信息对应的目标回复信息。
48.在直播过程中，第一对象可以是当前直播间内的任一观看对象，具体的可以是直播间中持续进行观看的对象，也可以是新进入直播间的观看对象。直播内容为当前直播间正在呈现的内容，可以包括与直播间中主播和/或助播讲解内容对应的视频画面，还可以包括直播间中呈现的文本信息，如直播间的公平上的文本内容，或者是直播间中主播展示的白板或者信息牌上的文本内容。
49.第一对象发送的针对直播内容的咨询信息，可以是针对主播当前介绍的产品或者描述的信息，以及直播间内相关的文本信息产生的期望主播进行进行解答的问题。例如，直
播间当前的直播内容是与某个电子设备有关，第一对象产生的咨询信息可以是针对该电子设备的产品参数的咨询信息，如“这款电子设备的待机时长是多少”，还可以是针对该电子设备的售前或者售后的咨询信息，如“是否包邮，多久发货”，或者“是否支持退换货，是否有运费险”之类。
50.为了提升针对咨询信息的回复效率，在本技术实施例中可以在目标信息库中确定与咨询信息对应的目标回复信息，其中，可以根据咨询信息在目标信息库中进行查询得到查询结果，依据查询结果确定目标回复信息。该查询结果可以表征是否能够在目标信息库中获得能够直接回复该咨询信息的信息，若存在能够回复该咨询信息的信息，则将对应的信息确定为目标回复信息。若不存在能够回复该咨询信息的信息，可以生成提示信息，以提示主播对该咨询信息进行回复。
51.该目标信息库为基于关联直播内容的历史输出信息生成的信息库，即通过呈现该直播内容的直播间在接收到该咨询信息之前的所有相关输出信息生成的信息库。
52.在生成目标信息库时，还可以获得以下之一的信息：直播过程中主播的历史输出信息；与主播关联的主播的输出信息；与历史输出信息相对应的历史对象的输入信息；与助播的输出信息相对应历史对象的输入信息。
53.基于获得的至少一种输入信息或输出信息，确定关联直播内容的历史输出信息。基于关联直播内容的历史输出信息，生成目标信息库。
54.直播过程中主播的历史输出信息是指在接收到第一对象发送的咨询信息之前，主播直接或间接产生的所有输出信息，其可以包括主播针对某个商品的讲解信息，针对直播观看者提问信息的回答信息，还包括主播在直播过程中展示的相关信息，如通过展示板展示的产品参数的相关信息等，或者背景板中包括的售后服务的相关信息等。需要说明的是，这些信息可以是直接以音频信息进行输出，也可以是以文本信息进行输出，且这些信息能够被直播间的观看者通过其对应的终端设备所获得。
55.与主播关联的助播可以是当前直播间中的主播的辅助直播助手，如主播的助理，也可以是与主播关联的直播间的主播，该关联的直播间可以是与主播属于同一公司且主播介绍同一产品的直播间。该主播的输出信息可以是辅助主播讲解当前主题或者产品的信息，例如，可以是呈现的与主播当前讲解产品对应的产品参数信息，也可以是在主播无法回复某些针对直播内容提问时，助播回复的答复信息等，还可以是直接辅助主播在公屏上对相关提问进行回复的文本信息。
56.历史对象是指直播间中一直存在的观看对象，也可以是在第一对象发送咨询信息之前观看直播内容的对象，也可以是之前咨询过相关问题的对象。其对应的输入信息可以是针对其他观看对象产生的咨询问题的答复信息，若在商品直播场景中，也可以是历史对象买过此类商品的反馈信息，例如，当有咨询直播间中的某个服装商品是否掉色之类的，该历史对象的输入信息可以是“我收到了，洗了不掉色”等信息，并且这些输入信息是在第一对象发送咨询信息之前产生的。对应的，与主播的输出信息相对应历史对象的输入信息也是其根据助播的输出信息进行补充或者说明的相关信息。
57.基于前述的至少一种输入信息或输出信息，确定关联直播内容的历史输出信息。即需要对获得的上述信息进行筛选，以能够得到与直播内容相关的信息，作为历史输出信息。例如，若对于一些输入或输出信息仅是表达个人对当前直播内容的情感或者想法，具体
可以是“这个商品很好”、“我喜欢这个直播主题”，若将这些信息作为后续咨询问题的回复基础，则可能不代表普遍的回复实用性，需要经这些信息剔除，筛选出关联当前直播内容的商品或者主题的信息，且这些信息可能会被应用到常见问题的咨询答复过程中。进一步地，在获得了这些关联直播内容的历史输出信息，可以生成目标信息库。可以将这些关联直播内容的历史输出信息全部作为目标信息库中的信息，也可以根据不同的主题或者问答关系提取对应的信息后，再存储到目标信息库中。
58.在本技术实施例的一种实施方式中，基于关联直播内容的历史输出信息，生成目标信息库，包括：
59.基于关联直播内容的历史输出信息，生成初始信息集合；对初始信息集合进行解析，得到解析结果；若解析结果包括互动信息，基于互动信息生成问答信息对；若解析结果包括关键词，基于关键词生成关键信息；基于问答信息对和关键信息中的至少一种，生成目标信息库。
60.在获得了关联直播内容的历史输出信息后，可以对相关的信息进行预处理，得到初始信息集合。其中，预处理可以包括以下的一种或多种：去重、信息格式调整、信息补全等。为了能够便于获得对应的回复信息，需要对初始信息集合进行处理，以得到便于查询回复信息的形式。即对初始信息集合进行解析，得到解析结果。具体的，解析过程可以包括语义分析、文本匹配或者信息智能筛选等。若解析结果包括互动信息，基于互动信息生成问答信息对。互动信息主要是指主播与直播间的观看对象的交流信息，如在线教育直播过程中，作为主播的老师与观看直播内容的学生的互动信息。也可以是主播间主播或者其他对象对已有的咨询问题进行答复时产生的互动信息。在获得了互动信息后，可以对互动信息进行信息的提取，得到该互动信息中的问题信息与答复信息，组成问答信息对，便于后续根据咨询信息来匹配对应的问题，从而得到目标答复信息。进一步地，在一种实施方式中，基于互动信息生成问答信息对，包括：基于信息识别模型对互动信息进行处理，得到问答信息对，其中，信息识别模型为对训练样本中的回复信息以及间隔信息进行机器学习的模型。训练样本是主播与直播间的观看对象的交互信息，并且可以在训练样本中标注对应的主播回复信息，以及间隔信息，该间隔信息表征主播针对某个主题进行回复的起始内容与结束内容之间的间隔，通过对间隔信息的学习，更能记录完整的问答信息，避免对关键信息的遗漏。具体的，在该机器学习过程中，该间隔信息的起点可以是针对主播的输出内容进行判断，如判断主播的输出内容是否指代了某一用户的问题，为了模型的效率，可以简单地检索一定时间窗内用户的昵称，用户的输入文本是都在主播输出音频对应的文本中出现，作为主播与用户互动起点的判断；主播与用户互动结束语句的判断，可以利用多种方式，例如判断主播是否开启了与其他用户的互动，对主播前几句的输出音频对应文本，当前音频对应的文本，语音停顿等信息进行特征提取，以确定该句子是否为结束句。
61.对应的，若解析结果包括关键词，基于关键词生成关键信息。该关键词可以是表征直播内容主旨或者相关特征的词，如针对产品直播时，产品的参数可以作为关键词，针对教育信息的直播，关键词可以是课程的主题，相关内容的定义、原理等。在获得了关键词后，可以基于关键词的上下文，确定关键信息，关键信息可以是围绕该关键词的相关信息。然后基于上述得到的问答信息对和关键信息中的至少一种，生成目标信息库。需要说明的是，在本技术实施例中，目标信息库可以为一个或多个，若目标信息库为一个，其可以包括至少一个
不同主题的子信息库，每一主题可以与直播内容相匹配，如，在产品销售的直播，每一子信息库可以存储有对应产品的相关信息，具体的，第一子信息库可以存储关于产品a的信息，第二子信息库可以存储关于产品b的信息，当第一对象的咨询信息为关于产品a的，可以通过查询第一子信息库获得目标回复信息。对应的，若目标信息库为多个，每一个目标信息库可以对应一个产品，也可以是每一目标信息库对应一个时间段的直播内容的历史输出信息。对应的时间段的划分可以根据主播的不同直播主题的直播时长确定。
62.进一步地，该方法还包括：获得主播的当前输出信息，以根据直播内容确定是否发生主题切换；在发生主题切换的情况下，更新目标信息库。主题切换可以是开启新的主题后产生，如主播从介绍第一款产品到介绍第二款产品时，可以更新目标信息库，具体的，可以在该目标信息库中建立一个新的信息库，该信息库用于记录关于第二款产品的相关信息。对应的，主题切换还可以是从当前主题切换至原来的主题，例如，主播介绍完第一款产品后继续介绍第二款产品，但是在介绍第二款产品的过程中，由于直播间的用户咨询第一款产品的较多，主播可能会重新对第一款产品进行补充介绍，此时根据主播补充介绍的相关信息更新目标信息库中关于第一款产品的相关信息。
63.当在直播过程中，接收到第一对象发送的针对直播内容的咨询信息后，在目标信息库中确定与该咨询信息对应的目标回复信息，具体可以包括以下一种：若目标信息中存在与咨询信息相匹配的问答信息对，将问答信息对中的答复信息确定为目标回复信息。若目标信息库中存在与咨询信息相匹配的关键信息，基于关键信息生成目标回复信息。即当该咨询信息是在直播间已经被其他观看者提问过的问题，则可以在目标信息库中的问答信息对中直接获得对应的答复信息，需要说明的是，若该咨询信息与问答信息对中的问题信息的匹配程度不小于预设的匹配阈值，则可以将该问题信息对应的答复信息确定为该咨询信息的目标回复信息。对应的，若问答信息对中的问题信息与咨询信息不匹配，可以根据关键信息生成目标回复信息，例如，主播在直播间中对一款产品进行介绍，在介绍过程中介绍了该产品的硬件参数以及可支持的相关软件等，但是，在该过程中并没有观看者提出相关问题，此时若第一对象提出的问题为该产品的处理器参数之类的，可以在主播介绍产品的硬件参数的关键信息中提取处理器参数的相关信息，并对这些信息进行整理得到目标回复信息。
64.为了提升在目标信息库中获得目标回复信息的效率和准确性，在本技术实施例中可以基于信息匹配模型在目标信息库中确定与咨询信息对应的目标回复信息。其中，通过信息匹配模型执行以下处理：对咨询信息进行编码处理，获得咨询向量；对目标信息库中的信息进行编码，得到信息向量；基于在咨询向量和信息向量进行语义分析，得到回复向量；对回复向量进行解码处理，得到目标回复信息。
65.其中，基于咨询向量和信息向量进行语义分析，获得回复向量的过程中，可以是从信息向量中确定多个键(key)向量，以及与多个键向量一一对象的多个值(value)向量；在多个键向量中选取多个相邻的键向量，将多个相邻的键向量进行多次不同方式的组合，以获得多个不同的键向量序列；根据咨询向量和多个值向量，确定每个键向量序列的注意力值；在多个键向量序列中选取注意力值最大的目标键向量序列，并将目标键向量序列中包含多个键向量进行组合，以获得回复向量。进一步地，确定咨询向量和键向量之间的相似度，并将相似度与对应的值向量之间的乘积确定为键向量的注意力值。其中，相似度可以根
据这两个向量之间的向量余弦值确定，此处不再详述。
66.在本技术实施例中可以基于根据关联直播内容的历史输出信息生成的目标信息库中确定咨询信息的目标回复信息，可以自动针对直播中出现的问题进行响应，无需主播对每一问题进行重复回答。
67.s102、以目标输出模式输出目标回复信息。
68.在获得了目标回复信息后，需要结合当前的直播场景的特征以及咨询信息之前是否出现过，或者而是否出现过类似的问题信息等，来确定目标输出模式，基于该目标输出模式输出目标回复信息。其中，该目标输出模式表征至少能够使得第一对象获得目标回复信息的输出模式。
69.在本技术实施例的一种实施方式中，以目标输出模式输出目标回复信息，包括：若目标回复信息满足目标条件，以第一模式输出目标回复信息，第一模式表征仅第一对象获得目标回复信息的输出模式；若目标回复信息不满足目标条件，以第二模式输出目标回复信息，第二模式表征能够被直播过程中当前对应的所有对象获得目标回复信息的输出模式。其中，目标条件基于当前直播场景特征和/或目标回复信息与历史输出信息之间的关系确定。具体的，当前直播场景特征可以包括直播场景中的在线人数，直播间中的主播与观看者的互动次数，以及公屏中信息状态。目标回复信息与历史输出信息之间的关系可以包括目标回复信息是否在历史输出信息中出现过，或者历史输出信息中是否存在与目标回复信息类似的信息，又或者目标回复信息在历史输出信息中出现的次数等。例如，目标回复信息已经在之前的直播间的输出内容中多次出现，若主播再次输出该目标回复信息对所有对象，会使得其他已经知道该目标回复信息的用户感到厌烦，进而这些用户可能会退出直播间，因此，可以通过第一模式输出该目标回复信息至第一对象，如以私信的模式将该目标回复信息发送给第一对象，还可以是生成虚拟人物形象，使得该虚拟人物形象出现在第一对象终端的直播界面上，并输出该目标回复信息，即在该模式下可以是仅第一对象获得该目标回复信息。对应的，若该目标回复信息未在历史输出信息中出现过，或仅出现过少次，如一次，又例如，当前直播间人数较少，或者公屏内容较少，此时可以由主播在直播间中直接输出该目标回复信息，或者直接将该目标回复信息显示在公屏上，使得直播间中所有用户都获得该目标回复信息，因此，根据不同的直播场景或者目标回复信息与历史输出信息的关系确定目标输出模式，可以在保证第一对象获得目标输出信息的同时，与不影响直播间其他用户的体验效果。
70.下面以具体的应用场景对本技术实施例的信息处理方法进行说明，该应用场景为线上产品销售的直播场景。主播会通过语音介绍直播间中的相关产品。参见图2，为本技术实施例提供的一种直播场景的信息处理流程示意图。首先针对主播的语音进行asr(automatic speech recognition，自动语音识别)得到文本信息，并集合主播以往输出的历史话语，对每句话进行分类判断，判断当前是否已经开启了新产品、新话题的讲解。如果主播已经开启了新的产品、话题的介绍，则可以清空前一个商品或者话题时积累的问答缓存库，需要说明的是，在图2中是以清空之前的问答缓存库为例进行说明的，这样可以减少信息在存储空间的占用。当然，也可以重新开启新的问答缓存库以存储新产品或话题的相关内容，也便于新进入直播间的用户对之前的产品的进行提问时能够快速获得相关答复。在生成问答缓存库时，可定义为逐句的文本分类任务，可以使用自然语言处理与主播每句
话之间停顿时间等多种信息进行综合判断。
71.具体的，可利用后台的接收获得观看该直播间的直播内容的每个用户的名字，以及用户的输入文本，对主播的话进行分类判断，判断其是否针对某个用户的输入进行的响应，若发现主播当前的话为完整响应回复某一用户的输入文本，将用户输入的问题与主播回复这一对信息存入问答缓存库。
72.针对当前用户的输入文本，判断该输入文本是否为其他用户的重复提问，若是，则在问答缓存库中检索是否有已有问答对，若可以找到，则从问答缓存库中获得答案，在该用户界面，调用回复助手虚拟人，生成一个助手形象，并利用文本转语音技术(textto speech，tts)播报回复答案，响应客户。
73.参见图3，为本技术实施例提供的一种提取问答对的方法流程图，问答对在建立过程中重点需要判断回复语的起点和结束点。起点需要针对主播的话进行判断，首先判断主播的话是否指代了某一用户的问题，为了模型的效率，可以简单地检索一定时间窗长内用户的昵称，用户的输入文本是否在主播的语音对应的文本中出现，作为主播与用户互动起点的判断。主播与用户互动结束句的判断，可以通过多种方式获得，例如，判断主播是否开启了与其他用户的互动，对主播前几句的语音对应的文本，当前句的文本，语音停顿等信息提取特征，使用分类器判断该句子是否为结束句。分类器可以是根据标注有起点和结束点的主播输出文本进行神经网络模型训练得到的。
74.通过上述处理方法，主播对短期内相同的问题无需大量重复答复，使得主播在直播过程中讲解更连贯自然；直播间内的用户也可以在更短的时间内获得答复响应。并且无需预先设定大量的问答对，可自动针对直播中出现的问题进行响应，提升了直播过程中信息处理的效率及精准度。
75.在本技术的另一实施例中还提供了一种信息处理装置，参见图4，该装置包括：
76.确定单元11，用于在直播过程中，响应于接收到第一对象发送的针对直播内容的咨询信息，在目标信息库中确定与所述咨询信息对应的目标回复信息，所述目标信息库为基于关联所述直播内容的历史输出信息生成的信息库；
77.输出单元12，用于以目标输出模式输出所述目标回复信息，所述目标输出模式表征至少能够使得所述第一对象获得所述目标回复信息的输出模式。
78.在一种实施方式中，输出单元具体用于：
79.若所述目标回复信息满足目标条件，以第一模式输出所述目标回复信息，所述第一模式表征仅所述第一对象获得所述目标回复信息的输出模式；
80.若所述目标回复信息不满足所述目标条件，以第二模式输出所述目标回复信息，所述第二输出模式表征能够被直播过程中当前对应的所有对象获得所述目标回复信息的输出模式；
81.其中，所述目标条件基于当前直播场景特征和/或目标回复信息与所述历史输出信息之间的关系确定。
82.在另一种实施方式中，该装置还包括：获取单元，所述获取单元至少获得以下之一：
83.直播过程中主播的历史输出信息；与所述主播关联的助播的输出信息；与所述历史输出信息相对应的历史对象的输入信息；与所述助播的输出信息相对应历史对象的输入
信息；
84.信息确定单元，用于基于获得的至少一种输入信息或输出信息，确定关联所述直播内容的历史输出信息；
85.生成单元，用于基于所述关联所述直播内容的历史输出信息，生成目标信息库。
86.可选地，所述生成单元包括：
87.第一生成子单元，用于基于所述关联所述直播内容的历史输出信息，生成初始信息集合；
88.解析子单元，用于对所述初始信息集合进行解析，得到解析结果；
89.第二生成子单元，用于若所述解析结果包括互动信息，基于所述互动信息生成问答信息对；
90.第三生成子单元，用于若所述解析结果包括关键词，基于所述关键词生成关键信息；
91.第四生成子单元，用于基于所述问答信息对和所述关键信息中的至少一种，生成目标信息库。
92.可选地，确定单元至少包括以下一种：
93.第一确定子单元，用于若所述目标信息库中存在与所述咨询信息相匹配的问答信息对，将所述问答信息对中的答复信息确定为目标回复信息；
94.第二确定子单元，用于若所述目标信息库中存在与所述咨询信息相匹配的关键信息，基于所述关键信息生成目标回复信息。
95.可选地，第二生成子单元具体用于：
96.基于信息识别模型对所述互动信息进行处理，得到问答信息对，所述信息识别模型为基于对训练样本中的回复信息以及间隔信息进行机器学习的模型。
97.进一步地，确定单元具体用于：
98.基于信息匹配模型在目标信息库中确定与所述咨询信息对应的目标回复信息，其中，通过所述信息匹配模型执行以下处理：对所述咨询信息进行编码处理，获得咨询向量；对所述目标信息库中的信息进行编码处理，得到信息向量；基于所述在咨询向量和所述信息向量进行语义分析，得到回复向量；对所述回复向量进行解码处理，得到目标回复信息。
99.可选地，还包括：更新单元，用于：
100.获得主播的当前输出信息，以根据直播内容确定是否发生主题切换；
101.在发生主题切换的情况下，更新所述目标信息库。
102.需要说明的是，本实施例中各个单元以及子单元的具体实现可以参考前文中的相应内容，此处不再详述。
103.在本技术的另一实施例中，还提供了一种可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现如上任一项所述的信息处理方法各个步骤。
104.在本技术的另一实施例中，还提供了一种电子设备，所述电子设备可以包括：
105.存储器，用于存储应用程序和所述应用程序运行所产生的数据；
106.处理器，用于执行所述应用程序，以实现如上述中任一项所述信息处理方法。
107.需要说明的是，本实施例中处理器的具体实现可以参考前文中的相应内容，此处不再详述。
108.本说明书中各个实施例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部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
109.专业人员还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本技术的范围。
110.结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以直接用硬件、处理器执行的软件模块，或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器(ram)、内存、只读存储器(rom)、电可编程rom、电可擦除可编程rom、寄存器、硬盘、可移动磁盘、cd-rom、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。
111.对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本技术。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本技术的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本技术将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

技术特征：
1.一种信息处理方法，包括：在直播过程中，响应于接收到第一对象发送的针对直播内容的咨询信息，在目标信息库中确定与所述咨询信息对应的目标回复信息，所述目标信息库为基于关联所述直播内容的历史输出信息生成的信息库；以目标输出模式输出所述目标回复信息，所述目标输出模式表征至少能够使得所述第一对象获得所述目标回复信息的输出模式。2.根据权利要求1所述的方法，所述以目标输出模式输出所述目标回复信息，包括：若所述目标回复信息满足目标条件，以第一模式输出所述目标回复信息，所述第一模式表征仅所述第一对象获得所述目标回复信息的输出模式；若所述目标回复信息不满足所述目标条件，以第二模式输出所述目标回复信息，所述第二输出模式表征能够被直播过程中当前对应的所有对象获得所述目标回复信息的输出模式；其中，所述目标条件基于当前直播场景特征和/或目标回复信息与所述历史输出信息之间的关系确定。3.根据权利要求1所述的方法，还包括至少获得以下之一：直播过程中主播的历史输出信息；与所述主播关联的助播的输出信息；与所述历史输出信息相对应的历史对象的输入信息；与所述助播的输出信息相对应历史对象的输入信息；基于获得的至少一种输入信息或输出信息，确定关联所述直播内容的历史输出信息；基于所述关联所述直播内容的历史输出信息，生成目标信息库。4.根据权利要求3所述的方法，所述基于所述关联所述直播内容的历史输出信息，生成目标信息库，包括：基于所述关联所述直播内容的历史输出信息，生成初始信息集合；对所述初始信息集合进行解析，得到解析结果；若所述解析结果包括互动信息，基于所述互动信息生成问答信息对；若所述解析结果包括关键词，基于所述关键词生成关键信息；基于所述问答信息对和所述关键信息中的至少一种，生成目标信息库。5.根据权利要求4所述的方法，所述在目标信息库中确定与所述咨询信息对应的目标回复信息，至少包括以下一种：若所述目标信息库中存在与所述咨询信息相匹配的问答信息对，将所述问答信息对中的答复信息确定为目标回复信息；若所述目标信息库中存在与所述咨询信息相匹配的关键信息，基于所述关键信息生成目标回复信息。6.根据权利要求4所述的方法，所述基于所述互动信息生成问答信息对，包括：基于信息识别模型对所述互动信息进行处理，得到问答信息对，所述信息识别模型为基于对训练样本中的回复信息以及间隔信息进行机器学习的模型。7.根据权利要求1所述的方法，所述在目标信息库中确定与所述咨询信息对应的目标回复信息，包括：基于信息匹配模型在目标信息库中确定与所述咨询信息对应的目标回复信息，其中，
通过所述信息匹配模型执行以下处理：对所述咨询信息进行编码处理，获得咨询向量；对所述目标信息库中的信息进行编码处理，得到信息向量；基于所述在咨询向量和所述信息向量进行语义分析，得到回复向量；对所述回复向量进行解码处理，得到目标回复信息。8.根据权利要求1-7任一所述的方法，还包括：获得主播的当前输出信息，以根据直播内容确定是否发生主题切换；在发生主题切换的情况下，更新所述目标信息库。9.一种信息处理装置，包括：确定单元，用于在直播过程中，响应于接收到第一对象发送的针对直播内容的咨询信息，在目标信息库中确定与所述咨询信息对应的目标回复信息，所述目标信息库为基于关联所述直播内容的历史输出信息生成的信息库；输出单元，用于以目标输出模式输出所述目标回复信息，所述目标输出模式表征至少能够使得所述第一对象获得所述目标回复信息的输出模式。10.一种电子设备，包括：存储器，用于存储应用程序和所述应用程序运行所产生的数据；处理器，用于执行所述应用程序，以实现如权利要求1至8中任一项所述的信息处理方法。

技术总结
本申请公开了一种信息处理方法、装置及电子设备，包括：在直播过程中，响应于接收到第一对象发送的针对直播内容的咨询信息，在目标信息库中确定与咨询信息对应的目标回复信息，目标信息库为基于关联直播内容的历史输出信息生成的信息库；以目标输出模式输出目标回复信息，目标输出模式表征至少能够使得第一对象获得目标回复信息的输出模式。本申请能够在目标信息库中获得目标回复信息，提升了确定回复信息的效率，并且能够及时将回复信息输出至对应的对象，提升了咨询对象的体验效果。提升了咨询对象的体验效果。提升了咨询对象的体验效果。


技术研发人员：徐伟 郭莉莉
受保护的技术使用者：联想（北京）有限公司
技术研发日：2023.03.29
技术公布日：2023/7/25