本说明书涉及自然语言处理，尤其涉及一种任务执行方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术：
1、智能客服是一种基于人工智能技术的客户服务系统，它能够通过模拟人类对话的方式，自动、高效、精准地与用户进行交互，以解决用户提出的各种问题、提供所需信息、执行相关操作或引导用户完成特定任务。例如：在金融服务中，通常会采用风险提示、权限限制等策略来保护用户的个人隐私数据，而用户在收到风险提示或者收到权限限制时，对于当前所处的业务状态不可避免的会产生一系列的疑问，此时，则用户可以通过智能客服来寻求这些疑问的解答。
2、通常情况下，在通过智能客服解决用户提出的问题时，需要预先设置大量的人工规则(例如：礼貌用语规范、对应于关键词的回复模板、会话终止条件等)，以使得智能客服能够基于这些人工规则进行回复。但是，智能客服通过上述的方式生成的回复文本的准确率往往较低，导致无法准确解答用户问题。
3、因此，如何能够提升智能客服生成的回复文本的准确率，则是一个亟待解决的问题。
技术实现思路
1、本说明书提供一种任务执行方法、装置、电子设备及存储介质，以解决现有技术存在的回复准确性低的问题。
2、本说明书采用下述技术方案：
3、本说明书提供了一种任务执行方法，包括：
4、获取用户发送的问题文本数据；
5、根据所述用户发送所述问题文本数据所基于的用户标识，查询出所述用户的业务状态信息，以根据所述业务状态信息，确定所述问题文本数据对应的补充数据，所述业务状态信息用于表征所述用户当前所处的业务状态；
6、将所述问题文本数据以及所述补充数据输入到预设的预测模型中，以通过所述预测模型根据所述问题文本数据以及所述补充数据，预测出针对所述用户当前所处业务状态下的各服务目标以及所述各服务目标之间的先后顺序关系；
7、通过调用预设的对话生成模块，根据所述先后顺序关系，依次生成每个服务目标对应的子回复文本；
8、按照所述先后顺序关系，将各子回复文本组合为目标回复文本，并将所述目标回复文本展示给所述用户，以进行任务执行。
9、可选地，将所述问题文本数据以及所述补充数据输入到预设的预测模型中，以通过所述预测模型根据所述问题文本数据以及所述补充数据，预测出针对所述用户当前所处业务状态下的各服务目标以及所述各服务目标之间的先后顺序关系，具体包括：
10、从预设的各意图标签中确定出与所述问题文本数据相匹配的至少一个意图标签，作为第一意图标签组合，以及，从预设的各意图标签中确定出与所述补充数据相匹配的至少一个意图标签，作为第二意图标签组合；
11、根据所述第一意图标签组合和所述第二意图标签组合，确定所述问题文本数据对应的意图向量，将所述意图向量输入到预设的预测模型中，以通过所述预测模型根据所述意图向量，预测出针对所述用户当前所处业务状态下的各服务目标以及所述各服务目标之间的先后顺序关系。
12、可选地，通过所述预测模型根据所述问题文本数据以及所述补充数据，预测出针对所述用户当前所处业务状态下的各服务目标，具体包括：
13、通过所述预测模型根据所述问题文本数据以及所述补充数据，预测出答复所述问题文本数据所涉及的各服务目标，以及，答复所述问题文本数据后所述用户发送的其他问题文本数据所涉及的各服务目标。
14、可选地，将所述问题文本数据以及所述补充数据输入到预设的预测模型中，以通过所述预测模型根据所述问题文本数据以及所述补充数据，预测出针对所述用户当前所处业务状态下的各服务目标以及所述各服务目标之间的先后顺序关系，具体包括：
15、获取样本会话记录，所述样本会话记录中包含有用户在历史上发送的历史问题文本数据以及针对所述历史问题文本数据的标准回复文本；
16、将所述样本会话记录、所述问题文本数据以及所述补充数据输入到预设的预测模型中，以通过所述预测模型根据所述样本会话记录、所述问题文本数据以及所述补充数据，预测出针对所述用户当前所处业务状态下的各服务目标以及所述各服务目标之间的先后顺序关系。
17、可选地，通过所述预测模型根据所述问题文本数据以及所述补充数据，预测出针对所述用户当前所处业务状态下的各服务目标，具体包括：
18、通过所述预测模型根据所述问题文本数据以及所述补充数据，预测出所述问题文本数据对应的各候选服务目标组，针对每个候选服务目标组，该候选服务目标组中包含有预测出的所述问题文本数据对应的各服务目标；
19、根据每个候选服务目标组中包含的各服务目标的优先级，从所述各候选服务目标组中筛选出待输出的服务目标组；
20、将所述待输出的服务目标组中包含的各服务目标，作为预测出的针对所述用户当前所处业务状态下的各服务目标。
21、可选地，通过调用预设的对话生成模块，根据所述先后顺序关系，依次生成每个服务目标对应的子回复文本，具体包括：
22、通过调用预设的对话生成模块，根据所述先后顺序关系以及预设的各回复模板，依次生成每个服务目标对应的子回复文本，所述回复模板为预先根据各历史会话记录构建的，所述历史会话记录中包含用户在历史上发送的各历史问题文本数据，以及，针对所述历史问题文本数据的历史回复文本。
23、可选地，按照所述先后顺序关系，将各子回复文本组合为目标回复文本，并将所述目标回复文本展示给所述用户，以进行任务执行，具体包括：
24、通过所述对话生成模块，针对至少部分子回复文本，生成所述至少部分子回复文本对应的过渡文本；
25、按照所述先后顺序关系，将各子回复文本以及所述至少部分子回复文本对应的过渡文本组合为目标回复文本，并将所述目标回复文本展示给所述用户，以进行任务执行。
26、本说明书提供了一种任务执行装置，包括：
27、获取模块，用于获取用户发送的问题文本数据；
28、查询模块，用于根据所述用户发送所述问题文本数据所基于的用户标识，查询出所述用户的业务状态信息，以根据所述业务状态信息，确定所述问题文本数据对应的补充数据，所述业务状态信息用于表征所述用户当前所处的业务状态；
29、预测模块，用于将所述问题文本数据以及所述补充数据输入到预设的预测模型中，以通过所述预测模型根据所述问题文本数据以及所述补充数据，预测出针对所述用户当前所处业务状态下的各服务目标以及所述各服务目标之间的先后顺序关系；
30、生成模块，用于通过调用预设的对话生成模块，根据所述先后顺序关系，依次生成每个服务目标对应的子回复文本；
31、执行模块，用于按照所述先后顺序关系，将各子回复文本组合为目标回复文本，并将所述目标回复文本展示给所述用户，以进行任务执行。
32、可选地，所述预测模块具体用于，从预设的各意图标签中确定出与所述问题文本数据相匹配的至少一个意图标签，作为第一意图标签组合，以及，从预设的各意图标签中确定出与所述补充数据相匹配的至少一个意图标签，作为第二意图标签组合；
33、根据所述第一意图标签组合和所述第二意图标签组合，确定所述问题文本数据对应的意图向量，将所述意图向量输入到预设的预测模型中，以通过所述预测模型根据所述意图向量，预测出针对所述用户当前所处业务状态下的各服务目标以及所述各服务目标之间的先后顺序关系。
34、可选地，所述预测模块具体用于，通过所述预测模型根据所述问题文本数据以及所述补充数据，预测出答复所述问题文本数据所涉及的各服务目标，以及，答复所述问题文本数据后所述用户发送的其他问题文本数据所涉及的各服务目标。
35、可选地，所述预测模块具体用于，获取样本会话记录，所述样本会话记录中包含有用户在历史上发送的历史问题文本数据以及针对所述历史问题文本数据的标准回复文本；
36、将所述样本会话记录、所述问题文本数据以及所述补充数据输入到预设的预测模型中，以通过所述预测模型根据所述样本会话记录、所述问题文本数据以及所述补充数据，预测出针对所述用户当前所处业务状态下的各服务目标以及所述各服务目标之间的先后顺序关系。
37、可选地，所述预测模块具体用于，通过所述预测模型根据所述问题文本数据以及所述补充数据，预测出所述问题文本数据对应的各候选服务目标组，针对每个候选服务目标组，该候选服务目标组中包含有预测出的所述问题文本数据对应的各服务目标；
38、根据每个候选服务目标组中包含的各服务目标的优先级，从所述各候选服务目标组中筛选出待输出的服务目标组；
39、将所述待输出的服务目标组中包含的各服务目标，作为预测出的针对所述用户当前所处业务状态下的各服务目标。
40、可选地，所述生成模块具体用于，通过调用预设的对话生成模块，根据所述先后顺序关系以及预设的各回复模板，依次生成每个服务目标对应的子回复文本，所述回复模板为预先根据各历史会话记录构建的，所述历史会话记录中包含用户在历史上发送的各历史问题文本数据，以及，针对所述历史问题文本数据的历史回复文本。
41、本说明书提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任务执行方法。
42、本说明书提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述任务执行方法。
43、本说明书采用的上述至少一个技术方案能够达到以下有益效果：
44、在本说明书提供的任务执行方法，首先获取用户发送的问题文本数据，并根据用户发送问题文本数据所基于的用户标识，查询出用户的业务状态信息，以根据业务状态信息，确定问题文本数据对应的补充数据，其中，业务状态信息用于表征用户当前所处的业务状态，进而将问题文本数据以及补充数据输入到预设的预测模型中，以通过预测模型根据问题文本数据以及补充数据，预测出针对用户当前所处业务状态下的各服务目标以及各服务目标之间的先后顺序关系，通过调用预设的对话生成模块，根据先后顺序关系，依次生成每个服务目标对应的子回复文本，按照先后顺序关系，将各子回复文本组合为目标回复文本，并将目标回复文本展示给用户，以进行任务执行。
45、从上述方法中可以看出，可以在获取用户发送的问题文本数据的同时，获取用于表征用户当前所处的业务状态的补充数据，从而可以通过预测模型根据用户发送的问题文本数据以及问题文本数据对应的补充数据，确定用户所需的各服务目标，进而可以通过对话生成模块，生成每个服务目标对应的子回复文本，并将各子回复文本组合为回复给用户的目标回复文本，以提升生成的回复文本的准确率。
1.一种任务执行方法，包括：
2.如权利要求1所述的方法，将所述问题文本数据以及所述补充数据输入到预设的预测模型中，以通过所述预测模型根据所述问题文本数据以及所述补充数据，预测出针对所述用户当前所处业务状态下的各服务目标以及所述各服务目标之间的先后顺序关系，具体包括：
3.如权利要求1所述的方法，通过所述预测模型根据所述问题文本数据以及所述补充数据，预测出针对所述用户当前所处业务状态下的各服务目标，具体包括：
4.如权利要求1所述的方法，将所述问题文本数据以及所述补充数据输入到预设的预测模型中，以通过所述预测模型根据所述问题文本数据以及所述补充数据，预测出针对所述用户当前所处业务状态下的各服务目标以及所述各服务目标之间的先后顺序关系，具体包括：
5.如权利要求1所述的方法，通过所述预测模型根据所述问题文本数据以及所述补充数据，预测出针对所述用户当前所处业务状态下的各服务目标，具体包括：
6.如权利要求1所述的方法，通过调用预设的对话生成模块，根据所述先后顺序关系，依次生成每个服务目标对应的子回复文本，具体包括：
7.如权利要求1所述的方法，按照所述先后顺序关系，将各子回复文本组合为目标回复文本，并将所述目标回复文本展示给所述用户，以进行任务执行，具体包括：
8.一种任务执行装置，包括：
9.如权利要求8所述的装置，所述预测模块具体用于，从预设的各意图标签中确定出与所述问题文本数据相匹配的至少一个意图标签，作为第一意图标签组合，以及，从预设的各意图标签中确定出与所述补充数据相匹配的至少一个意图标签，作为第二意图标签组合；
10.如权利要求8所述的装置，所述预测模块具体用于，通过所述预测模型根据所述问题文本数据以及所述补充数据，预测出答复所述问题文本数据所涉及的各服务目标，以及，答复所述问题文本数据后所述用户发送的其他问题文本数据所涉及的各服务目标。
11.如权利要求8所述的装置，所述预测模块具体用于，获取样本会话记录，所述样本会话记录中包含有用户在历史上发送的历史问题文本数据以及针对所述历史问题文本数据的标准回复文本；
12.如权利要求8所述的装置，所述预测模块具体用于，通过所述预测模型根据所述问题文本数据以及所述补充数据，预测出所述问题文本数据对应的各候选服务目标组，针对每个候选服务目标组，该候选服务目标组中包含有预测出的所述问题文本数据对应的各服务目标；
13.如权利要求8所述的装置，所述生成模块具体用于，通过调用预设的对话生成模块，根据所述先后顺序关系以及预设的各回复模板，依次生成每个服务目标对应的子回复文本，所述回复模板为预先根据各历史会话记录构建的，所述历史会话记录中包含用户在历史上发送的各历史问题文本数据，以及，针对所述历史问题文本数据的历史回复文本。
14.一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述权利要求1～7任一项所述的方法。
15.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述权利要求1～7任一项所述的方法。
