指令推荐方法、装置、设备及存储介质与流程

本发明涉及人工智能，尤其涉及一种指令推荐方法、装置、设备及存储介质。

背景技术：

1、随着人工智能的发展，目前大部分车辆也能够基于用户所发出的指令进行功能实现，由于技术的限制，功能实现的前提是用户所发出的指令是标准的，在用户首次或刚刚开始使用车辆，对车上功能不太熟悉的情况下，可能会表述一些模糊的、不完整的指令，无法进行操作，这使得用户在使用车辆过程中，体验较差，若使用用户手册进行学习，学习时间成本较高。针对上述问题，车辆采用动态示例、广告宣传的方式，但该方法无法在用户需要时，进行功能指令的高效讲解和推荐，严重影响了用户驾驶体验的提升。

2、上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。

技术实现思路

1、本发明的主要目的在于提供一种指令推荐方法、装置、设备及存储介质，旨在解决用户在驾驶车辆的过程中发送不标准的语音指令后，如何让用户准确且高效的获取到相应的标准指令的技术问题。

2、为实现上述目的，本发明提供了一种指令推荐方法，所述方法包括以下步骤：

3、在接收到用户发送的用户语音指令时，根据目标指令推荐模型对所述用户语音指令进行分类，确定所述用户语音指令的指令标准类型，所述目标指令推荐模型是基于样本模糊指令和样本标准指令对语言模型进行训练得到的，所述样本模糊指令和所述样本标准指令均标注了样本特征信息；

4、在所述指令标准类型为预设模糊类型时，根据所述目标指令推荐模型确定所述用户语音指令的标准语音指令；

5、根据所述标准语音指令进行指令推荐。

6、可选地，所述根据目标指令推荐模型对所述用户语音指令进行分类，确定所述用户语音指令的指令标准类型之前，还包括：

7、获取样本模糊指令集和样本标准指令集；

8、对所述样本模糊指令集中的各样本模糊指令进行信息提取，确定各样本模糊指令的样本模糊特征信息，所述样本模糊特征信息包括样本模糊接口名称和样本模糊关键信息中的至少一项；

9、对所述样本标准指令集中的各样本标准指令进行信息提取，确定各样本标准指令的样本标准特征信息，所述样本标准特征信息包括样本标准接口名称和样本标准关键信息中的至少一项；

10、根据各样本模糊指令的样本模糊特征信息和各样本标准指令的样本标准特征信息对语言模型进行训练，得到目标指令推荐模型。

11、可选地，所述根据各样本模糊指令的样本模糊特征信息和各样本标准指令的样本标准特征信息对语言模型进行训练，得到目标指令推荐模型，包括：

12、根据各样本模糊指令的样本模糊特征信息和各样本标准指令的样本特征信息对语言模型进行分类训练，得到分类训练结果；

13、根据各样本模糊指令和各样本标准指令之间的关联关系对所述语言模型进行关联训练，得到关联训练结果；

14、根据所述关联训练结果和所述分类训练结果得到目标指令推荐模型。

15、可选地，所述根据各样本模糊指令和各样本标准指令之间的关联关系对所述语言模型进行关联训练，得到关联训练结果之前，还包括：

16、在多个样本标准指令中查找各样本模糊指令分别对应的样本标准指令；

17、根据各样本模糊指令分别对应的样本标准指令构建各样本模糊指令和各样本标准指令之间的关联关系。

18、可选地，所述根据所述关联训练结果和所述分类训练结果得到目标指令推荐模型，包括：

19、根据所述关联训练结果和所述分类训练结果得到初始指令推荐模型；

20、根据验证指令集对所述初始指令推荐模型进行模型检验，确定所述初始指令推荐模型的模型评估指标；

21、根据所述模型评估指标和所述初始指令推荐模型确定目标指令推荐模型。

22、可选地，所述根据目标指令推荐模型对所述用户语音指令进行分类，确定所述用户语音指令的指令标准类型，包括：

23、根据目标指令推荐模型对所述用户语音指令进行信息提取，得到所述用户语音指令的目标特征信息；

24、根据所述目标特征信息确定所述用户语音指令的指令标准类型。

25、可选地，所述根据所述标准语音指令进行指令推荐，包括：

26、获取预设提示信息；

27、根据所述预设提示信息和所述标准语音指令生成指令推荐语音；

28、对所述指令推荐语音进行播报，以对所述标准语音指令进行指令推荐。

29、此外，为实现上述目的，本发明还提出一种指令推荐装置，所述指令推荐装置包括：

30、分类模块，用于在接收到用户发送的用户语音指令时，根据目标指令推荐模型对所述用户语音指令进行分类，确定所述用户语音指令的指令标准类型，所述目标指令推荐模型是基于样本模糊指令和样本标准指令对语言模型进行训练得到的，所述样本模糊指令和所述样本标准指令均标注了样本特征信息；

31、处理模块，用于在所述指令标准类型为预设模糊类型时，根据所述目标指令推荐模型确定所述用户语音指令的标准语音指令；

32、推荐模块，用于根据所述标准语音指令进行指令推荐。

33、此外，为实现上述目的，本发明还提出一种指令推荐设备，所述指令推荐设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的指令推荐程序，所述指令推荐程序配置为实现如上文所述的指令推荐方法的步骤。

34、此外，为实现上述目的，本发明还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有指令推荐程序，所述指令推荐程序被处理器执行时实现如上文所述的指令推荐方法的步骤。

35、本发明通过在接收到用户发送的用户语音指令时，根据目标指令推荐模型对所述用户语音指令进行分类，确定所述用户语音指令的指令标准类型，所述目标指令推荐模型是基于样本模糊指令和样本标准指令对语言模型进行训练得到的，所述样本模糊指令和所述样本标准指令均标注了样本特征信息；在所述指令标准类型为预设模糊类型时，根据所述目标指令推荐模型确定所述用户语音指令的标准语音指令；根据所述标准语音指令进行指令推荐。通过上述方式，根据目标推荐模型对用户语音指令进行分类，在用户语音指令的指令标准类型为预设模型类型时，根据目标指令推荐模型确定用户语音指令的标准语音指令，并进行标准语音指令的推送，实现了用户语音指令模糊或不可执行的情况下，输出标准指令对用户进行提示，帮助用户能够快速学习到明确且标准的指令，提升了用户在驾驶车辆时，通过语音对车辆进行操控的顺畅度，同时大幅度提升了用户的驾驶体验感受。

技术特征：

1.一种指令推荐方法，其特征在于，所述指令推荐方法，包括：

2.如权利要求1所述的指令推荐方法，其特征在于，所述根据目标指令推荐模型对所述用户语音指令进行分类，确定所述用户语音指令的指令标准类型之前，还包括：

3.如权利要求2所述的指令推荐方法，其特征在于，所述根据各样本模糊指令的样本模糊特征信息和各样本标准指令的样本标准特征信息对语言模型进行训练，得到目标指令推荐模型，包括：

4.如权利要求3所述的指令推荐方法，其特征在于，所述根据各样本模糊指令和各样本标准指令之间的关联关系对所述语言模型进行关联训练，得到关联训练结果之前，还包括：

5.如权利要求3所述的指令推荐方法，其特征在于，所述根据所述关联训练结果和所述分类训练结果得到目标指令推荐模型，包括：

6.如权利要求1所述的指令推荐方法，其特征在于，所述根据目标指令推荐模型对所述用户语音指令进行分类，确定所述用户语音指令的指令标准类型，包括：

7.如权利要求1所述的指令推荐方法，其特征在于，所述根据所述标准语音指令进行指令推荐，包括：

8.一种指令推荐装置，其特征在于，所述指令推荐装置包括：

9.一种指令推荐设备，其特征在于，所述设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的指令推荐程序，所述指令推荐程序配置为实现如权利要求1至7中任一项所述的指令推荐方法。

10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有指令推荐程序，所述指令推荐程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的指令推荐方法。

技术总结本发明属于人工智能技术领域，公开了一种指令推荐方法、装置、设备及存储介质。本发明通过根据目标指令推荐模型对用户语音指令进行分类，确定用户语音指令的指令标准类型，目标指令推荐模型是基于样本模糊指令和样本标准指令对语言模型进行训练得到的，样本模糊指令和样本标准指令均标注了样本特征信息；在指令标准类型为预设模糊类型时，根据目标指令推荐模型确定用户语音指令的标准语音指令；根据标准语音指令进行指令推荐。通过上述方式，实现了用户语音指令模糊或不可执行的情况下，输出标准指令对用户进行提示，帮助用户能够快速学习到明确且标准的指令，提升了用户在驾驶车辆时，通过语音对车辆进行操控的顺畅度。技术研发人员：樊骏锋,赵群,李华庆,简韬文,李晓辰受保护的技术使用者：广州小鹏汽车科技有限公司技术研发日：技术公布日：2024/6/2