本发明涉及人工智能，更具体地说是一种情感对话生成方法、装置、计算机设备及存储介质。
背景技术：
1、大语言模型广泛应用于人工智能的相关领域，其中在聊天机器人领域中，大语言模型用于分析和理解人类用户的语言对话内容，并在经过大量的数据处理后，向用户输出包含特定有用内容的人类语言对话结果。迄今为止，人们开发出了多种类型的大语言模型以适用于不同场景，包括医疗、法律、计算机等，但它们都缺乏对用户对话中的情感表现出同理心的能力，难以生成善解人意、能够给予用户情感支持的结果。
2、为了让大语言模型能够理解和处理情感信息，一般需要通过向现有的大语言模型输入引导性的提示词或指令来提取和激发模型内已有的情感处理内容，其操作的步骤比较复杂，工作量也比较大，而且由于大语言模型本身的数据量巨大、内容众多，这种使大语言模型来局部地理解对话内容中的情感信息的方式的处理效果不佳。
3、中国专利，专利公告号为cn107943974a公开了一种考虑情感的自动会话方法和系统，通过首先获取用户同时输入的句子和情感标签；然后确定所述用户当前的语义和情感；基于预设的会话模型，根据所述用户当前的语义和情感确定符合用户当前语义和情感的回复；最后输出所述回复内容。该方案需要用户同时输入句子和情感标签这两样内容，用户输入的情感标签会被用于直接输入到模型中进行处理。而且，通过模型生成的回复语句至少有第一回复语句、第二回复语句、第三回复语句等多个语句，并且在其处理步骤中，这多个回复语句都需要用来被输入到模型中处理和分析语句的情感。
4、中国专利，专利公告号为cn108874972a 公开了一种基于深度学习的多轮情感对话方法，对用户输入的文本信息进行分词，并通过预训练的词向量模型对文本进行向量化；使用深度学习模型对用户输入的文本进行情感分析，并分析对话主题和背景；基于检索的方式从情感语料库中检索最有可能的对话回复；基于用户对话的情感类别，以及聊天主题和背景，使用生成对抗网络来生成自然的对话回复；根据两种不同的对话生成方式，选择一个对话情感和主题背景与用户输入最相关的对话发送给用户。该方案中，生成回复文本的方法是根据用户对话的处理结果，用基于检索的方式从情感语料库中检索最有可能的对话回复，其语料库的内部存在提前存储的对话，并且对语料库中已有的对话提前进行了情感和主体的索引标注。
技术实现思路
1、本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种情感对话生成方法、装置、计算机设备及存储介质。
2、为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：
3、第一方面，本发明提供了一种情感对话生成方法，包括：
4、获取待处理的自然语言文本；
5、将待处理的自然语言文本输入到第一模型进行处理，以输出得到语义分析结果和情感标签；
6、将待处理的自然语言文本、语义分析结果和情感标签输入到第二模型进行处理，以输出得到回应待处理的自然语言文本的最终的自然语言文本。
7、进一步地，所述将待处理的自然语言文本输入到第一模型进行处理，以输出得到语义分析结果和情感标签，包括：
8、对待处理的自然语言文本进行情感分析处理，以得到情感属性结果；
9、从待处理的自然语言文本中查找出与情感属性结果相关的词语，以得到能够表达情绪的情绪关键词；
10、对待处理的自然语言文本进行语义分析，以得到语义分析结果；
11、结合情感属性结果、情绪关键词以及语义分析结果，分析得到情感标签。
12、进一步地，所述对待处理的自然语言文本进行情感分析处理，以得到情感属性结果，包括：
13、从待处理的自然语言文本提取出情感相关特征；
14、对情感相关特征进行情感属性分析，以得到情感属性结果。
15、进一步地，所述从待处理的自然语言文本中查找出与情感属性结果相关的词语，以得到能够表达情绪的情绪关键词，包括：
16、对待处理的自然语言文本进行多层次分析，以识别出可能表现情感的关键词；
17、从可能表现情感的关键词中筛选出与情感属性结果相关的关键词作为最终的情绪关键词。
18、进一步地，所述对待处理的自然语言文本进行语义分析，以得到语义分析结果，包括：
19、对待处理的自然语言文本进行分词和语法分析，以识别出文本的基本结构；
20、根据文本的基本结构分析出每个词语，以及每个词语在文本中的位置，以得到词语的位置信息；
21、根据文本的基本结构和词语的位置信息进行分析处理，以得到语义分析结果。
22、进一步地，所述结合情感属性结果、情绪关键词以及语义分析结果，分析得到情感标签，包括：
23、对情感属性结果、情绪关键词以及语义分析结果进行整合，以得到全面的情感描述信息；
24、根据全面的情感描述信息识别出情感特征；
25、将情感特征与内置的情感标签列表中的词汇进行匹配；
26、根据匹配的结果，从情感标签列表中选择一个或多个情感标签。
27、进一步地，所述将待处理的自然语言文本、语义分析结果和情感标签输入到第二模型进行处理，以输出得到回应待处理的自然语言文本的最终的自然语言文本，包括：
28、设置文本生成的起始点，以逐词生成的方式构建文本；
29、利用情感标签对每个词语的生成进行情感基调的调整；
30、根据语义分析结果对生成的文本进行检查，以确保生成的文本中包含待处理的自然语言文本的核心主题和意图。
31、第二方面，本发明还提供了一种情感对话生成装置，包括：
32、获取单元，用于获取待处理的自然语言文本；
33、第一模型处理单元，用于将待处理的自然语言文本输入到第一模型进行处理，以输出得到语义分析结果和情感标签；
34、第二模型处理单元，用于将待处理的自然语言文本、语义分析结果和情感标签输入到第二模型进行处理，以输出得到回应待处理的自然语言文本的最终的自然语言文本。
35、第三方面，本发明还提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述的情感对话生成方法。
36、第四方面，本发明还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，所述计算机程序包括程序指令，所述程序指令被处理器执行时，使得所述处理器执行如上述的情感对话生成方法。
37、本发明与现有技术相比的有益效果是：一种情感对话生成方法，包括：获取待处理的自然语言文本；将待处理的自然语言文本输入到第一模型进行处理，以输出得到语义分析结果和情感标签；将待处理的自然语言文本、语义分析结果和情感标签输入到第二模型进行处理，以输出得到回应待处理的自然语言文本的最终的自然语言文本。本发明在应用时，仅仅需要用户输入一段自然语言文本，便能最终输出具有同理心的、能够在情绪上回应用户输入的文本数据结果，并不需要像现有技术那样，需输入引导性的提示词或指令来提取和激发模型内已有的情感处理内容，相比于现有的技术，有效简化了操作步骤，减少了工程上的实现难度。
38、上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明技术手段，可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其它目的特征及优点能够更明显易懂，以下特举较佳实施例，详细说明如下。
1.一种情感对话生成方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种情感对话生成方法，其特征在于，所述将待处理的自然语言文本输入到第一模型进行处理，以输出得到语义分析结果和情感标签，包括：
3.根据权利要求2所述的一种情感对话生成方法，其特征在于，所述对待处理的自然语言文本进行情感分析处理，以得到情感属性结果，包括：
4.根据权利要求2所述的一种情感对话生成方法，其特征在于，所述从待处理的自然语言文本中查找出与情感属性结果相关的词语，以得到能够表达情绪的情绪关键词，包括：
5.根据权利要求2所述的一种情感对话生成方法，其特征在于，所述对待处理的自然语言文本进行语义分析，以得到语义分析结果，包括：
6.根据权利要求2所述的一种情感对话生成方法，其特征在于，所述结合情感属性结果、情绪关键词以及语义分析结果，分析得到情感标签，包括：
7.根据权利要求1所述的一种情感对话生成方法，其特征在于，所述将待处理的自然语言文本、语义分析结果和情感标签输入到第二模型进行处理，以输出得到回应待处理的自然语言文本的最终的自然语言文本，包括：
8.一种情感对话生成装置，其特征在于，包括：
9.一种计算机设备，其特征在于，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1～7中任意一项所述的情感对话生成方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述程序指令被处理器执行时，使得所述处理器执行如权利要求1～7任意一项所述的情感对话生成方法。
