基于车载手册对话方法、装置、电子设备及可读存储介质

技术领域

本申请涉及智能座舱技术领域，尤其涉及一种基于车载手册对话方法、装置、电子设备及可读存储介质。

背景技术

现有技术中，为了帮助车主正确使用和维护车辆，车载用户说明书(即电子手册)成为用户使用车辆的必备工具。为了让用户能够更好的使用电子手册，在电子手册中添加了图文或视频来帮助用户理解和解决用车时期出现的问题。随着电子手册的版本迭代，电子手册中的内容越来越丰富与复杂，故在电子手册中设置阅读导航及搜索功能，以便用户在使用电子手册时更好的找到相应的文本。

然而，由于现在电子手册的内容越来越丰富，即便电子手册中有阅读导航和搜索功能，用户在使用电子手册时想要找到需要的内容，仍然需要车载系统根据内容的复杂程度、用户阅读场景等因素选择与用户的对话方式，否则将导致用户对于电子手册的内容理解较为困难和繁琐。

发明内容

有鉴于此，本申请实施例提供了一种车载手册对话方法、装置、电子设备及可读存储介质，以解决现有技术中用户对于电子手册的内容理解较为困难和繁琐的问题。

本申请实施例的第一方面，提供了一种基于车载手册对话方法，包括：

接收用户发送的查询消息，并获取当前车辆的行车状态，行车状态包括行驶状态及停止状态；

对当前查询消息对应的文本内容进行向量化，得到当前查询消息对应的文本内容对应的向量化查询文本；

基于向量化查询文本与手册文本标题确定当前向量化查询文本对应的复杂等级，复杂等级包括第一复杂等级、第二复杂等级及第三复杂等级，复杂等级的复杂程度由易至难的复杂顺序为第一复杂等级、第二复杂等级及第三复杂等级；

基于当前查询消息的复杂等级、当前行车状态及手册文本标题，确定对话方式，按照对话方式将手册文本标题对应的手册文本内容作为对话内容进行回复。

本申请实施例的第二方面，提供了一种基于车载手册对话装置，包括：

接收模块，被配置为接收用户发送的查询消息，并获取当前车辆的行车状态，行车状态包括行驶状态及停止状态；

处理模块，被配置为对当前查询消息对应的文本内容进行向量化，得到当前查询消息对应的文本内容对应的向量化查询文本；

确定模块，被配置为基于向量化查询文本与手册文本标题确定当前向量化查询文本对应的复杂等级，复杂等级包括第一复杂等级、第二复杂等级及第三复杂等级，复杂等级的复杂程度由易至难的复杂顺序为第一复杂等级、第二复杂等级及第三复杂等级；

对话模块，被配置为基于当前查询消息的复杂等级、当前行车状态及手册文本标题，确定对话方式，按照对话方式将手册文本标题对应的手册文本内容作为对话内容进行回复。

本申请实施例的第三方面，提供了一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器中并且可在处理器上运行的计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现上述方法的步骤。

本申请实施例的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述方法的步骤。

本申请实施例与现有技术相比存在的有益效果是：根据用户发送的查询消息及当前车辆的行车状态，对查询消息对应的文本内容进行向量化，并根据向量化查询文本与手册文本标题确定当前向量化查询文本对应的复杂等级，根据复杂等级、行车状态及手册文本标题，能够确定回复用户发送的查询消息的对话内容以及对话方式，从而提供了更智能和交互式的电子手册，能够根据行车状态及对话内容确定对话方式，使用户能够更方便地理解和解决使用车辆时遇到的问题，提升了用户使用电子手册的使用体验。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术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申请的一些实施例，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，还可以根据这些附图获得其它的附图。

图1是本申请实施例的一种应用场景的场景示意图；

图2是本申请实施例提供的一种基于车载手册对话方法的流程示意图；

图3是本申请实施例提供的一种结合整车控制器获取参数进行对话方法的流程示意图；

图4是本申请实施例提供的一种基于车载手册对话装置的示意图；

图5是本申请实施例提供的电子设备的示意图。

具体实施方式

以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本申请实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本申请。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本申请的描述。

下面将结合附图详细说明根据本申请实施例的一种基于车载手册对话方法和装置。

图1是本申请实施例的一种应用场景的场景示意图。该应用场景可以包括第一终端设备101、第二终端设备102、服务器103以及网络104。

第一终端设备101可以是硬件，也可以是软件。当第一终端设备101为硬件时，其可以是具有显示屏且支持与服务器103通信的各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、膝上型便携计算机和台式计算机等；当第一终端设备101为软件时，其可以安装在如上所述的电子设备中。第一终端设备101可以实现为多个软件或软件模块，也可以实现为单个软件或软件模块，本申请实施例对此不作限制。进一步地，第一终端设备101上可以安装有各种应用，例如数据处理应用、即时通信工具、社交平台软件、搜索类应用、购物类应用等。

第二终端设备102可以是硬件，也可以是软件。当第二终端设备102为硬件时，其可以是具有显示屏且支持与服务器103通信的各种电子设备，包括但不限于车载电脑和整车控制器等；当第二终端设备102为软件时，其可以安装在如上所述的电子设备中。第二终端设备102可以实现为多个软件或软件模块，也可以实现为单个软件或软件模块，本申请实施例对此不作限制。进一步地，第二终端设备102上可以安装有各种应用，例如数据处理应用、即时通信工具、社交平台软件、搜索类应用、购物类应用、控制车辆类应用等。

服务器103可以是提供各种服务的服务器，例如，对与其建立通信连接的终端设备发送的请求进行接收的后台服务器，该后台服务器可以对终端设备发送的请求进行接收和分析等处理，并生成处理结果。服务器103可以是一台服务器，也可以是由若干台服务器组成的服务器集群，或者还可以是一个云计算服务中心，本申请实施例对此不作限制。

需要说明的是，服务器103可以是硬件，也可以是软件。当服务器103为硬件时，其可以是为第一终端设备101和第二终端设备102提供各种服务的各种电子设备。当服务器103为软件时，其可以是为第一终端设备101和第二终端设备102提供各种服务的多个软件或软件模块，也可以是为第一终端设备101和第二终端设备102提供各种服务的单个软件或软件模块，本申请实施例对此不作限制。

网络104可以是采用同轴电缆、双绞线和光纤连接的有线网络，也可以是无需布线就能实现各种通信设备互联的无线网络，例如，蓝牙(Bluetooth)、近场通信(Near FieldCommunication，NFC)、红外(Infrared)等，本申请实施例对此不作限制。

需要说明的是，第一终端设备101、第二终端设备102、服务器103以及网络104的具体类型、数量和组合可以根据应用场景的实际需求进行调整，本申请实施例对此不作限制。

图2是本申请实施例提供的一种基于车载手册对话方法的流程示意图。如图2所示，该基于车载手册对话方法包括以下步骤：

S201，接收用户发送的查询消息，并获取当前车辆的行车状态；

S202，对当前查询消息对应的文本内容进行向量化，得到当前查询消息对应的文本内容对应的向量化查询文本；

S203，基于向量化查询文本与手册文本标题确定当前向量化查询文本对应的复杂等级；

S204，基于当前查询消息的复杂等级、当前行车状态及手册文本标题，确定对话方式，按照对话方式将手册文本标题对应的手册文本内容作为对话内容进行回复。

其中，行车状态包括行驶状态及停止状态，复杂等级包括第一复杂等级、第二复杂等级及第三复杂等级，复杂等级的复杂程度由易至难的复杂顺序为第一复杂等级、第二复杂等级及第三复杂等级。

图2的基于车载手册对话方法可以由图1的任一终端设备执行，车载手册可以来源于服务器。

在一些实施例中，接收用户发送的查询消息，同时实时获取车辆的行车状态。其中，用户发送查询消息的方式可以是语音查询消息或文字查询消息，车辆的行车状态包括行驶状态及停止状态。

向量化当前语音查询消息或文字查询消息对应的文本内容，将已向量化的文本内容称作向量化查询文本，根据向量化查询文本与手册文本标题确定当前向量化查询文本对应的复杂等级。

其中，电子手册在本申请的实施例中也称为手册，手册中包括手册文本标题及手册文本内容，手册文本标题与手册文本内容之间是一一对应的。复杂等级包括第一复杂等级、第二复杂等级及第三复杂等级，第一复杂等级的复杂程度最低，第二复杂等级的复杂程度适中，第三复杂等级的复杂程度最高。

根据当前查询消息对应的复杂等级、当前车辆的行车状态及手册文本标题，确定车载系统根据手册文本与用户进行对话的对话方式，并按照确定的对话方式将手册文本标题对应的手册文本内容作为对话内容进行回复。

根据本申请实施例提供的技术方案，能够确定回复用户发送的查询消息的对话内容以及对话方式，从而提供了更智能和交互式的电子手册，能够根据行车状态及对话内容确定对话方式，使用户能够更方便地理解和解决使用车辆时遇到的问题，提升了用户使用电子手册的使用体验。

在一些实施例中，基于当前向量化查询文本与手册文本标题确定当前向量化查询文本对应的复杂等级之前，包括：

预处理语料库中各语料，一条语料为一条手册文本标题或一条车辆的基础信息，基础信息包括车辆的所有指示灯及指示参数；

将经过预处理的手册文本标题及车辆的基础信息作为输入信号，输入至BERT模型，得到各语料对应的向量；

语料库还包括手册文本内容，手册文本内容还包括车辆的基础信息对应的故障解决方式；

预处理包括：对包括图文及视频的各手册文本内容进行标记，关联手册文本标题及手册文本内容，关联车辆的基础信息及车辆的基础信息的故障解决方式。

在根据当前向量化查询文本与手册文本标题确定当前向量化查询文本对应的复杂等级之前，对语料库中的各语料进行预处理。

其中，一条语料为一条手册文本标题，手册文本标题还包括车辆的基础信息，基础信息中包括车辆的所有指示灯和指示参数，语料库中还包括故障问题，例如“更换轮胎”。

预处理阶段，将语料库中的图文或视频说明类的手册文本内容及图文或视频的故障解决方案进行单独标记，用于确定对话内容时直接调取对应手册文本内容所在的页码或图文、视频的内容。标记方式可以是设置不同字段对应的内容形式，在手册文本、故障问题、指示灯故障解决方式输入至车载系统时刻自动识别对应的内容。

同时，在预处理阶段将手册文本标题及手册文本内容进行一一关联，将基础信息及基础信息的故障解决方式一一关联，从而对手册文本标题、基础信息及故障问题执行向量化操作，能够根据手册文本标题、或基础信息、或故障问题查询到对应的手册文本内容或故障解决方式，无需对手册文本内容及故障解决方式执行向量化操作，节省计算成本。

将经过预处理的手册文本标题及车辆的基础信息作为输入信号，输入至深度双向转换模型的预训练模式(Bidirectional Encoder Representations from Transformers，BERT)模型，将BERT模型作为预训练语言模型。具体执行向量化的操作为：接收到已预处理的手册文本标题及车辆的基础信息，输入至BERT模型中的文本向量化组件，端到端输出经过BERT后的向量，得到各语料对应的向量。

对语料库中各语料执行向量化操作后，得到一个全量的向量库A，以及标记向量库B，其中，B为A的子集。

本申请一示例性实施例中，以“车胎爆了，如何更换备胎”为例，示例性的说明向量库的存储格式，将该文本输入至BERT模型，以对该文本执行向量化操作，确定该文本对应的向量，在向量库中存储为[2.1319，-2.1413，-1.6260，-0.8638，3.3173，0.1796，-4.4853，1.1793，-4.4853，-0.9740，-3.1780，0.1846，-1.5481]。

在BERT模型的基础上，通过微调模型参数及用训练数据对该模型进行训练以使得BERT模型适应车内通过语音查询消息或文字查询消息进行对话交互的场景，微调及训练的过程中需要根据任务的需求选择和调整BERT模型的结构和参数。

在一些实施例中，可以使用损失函数对BERT模型进行微调，用以更新BERT模型的参数并提升BERT模型的性能，其中，损失函数可以为最大似然估计函数(MaximumLikelihood Estimation)或对抗生成网络函数(Adversarial Training)。也可以用自监督学习方法对BERT模型进行微调，用以提高BERT模型的上下文理解能力，例如使用对话历史上下文进行掩码预测。本申请中也可以使用其他方法对BERT模型进行微调，或者使用多种微调方法相结合，同时使用优质的训练数据作为训练样本，从而让BERT模型更为适应车内通过语音查询消息或文字查询消息进行对话交互的场景。

根据本申请实施例提供的技术方案，能够在预处理阶段将手册文本标题及手册文本内容进行关联，并关联车辆的基础信息及车辆的基础信息的故障解决方式，将经过预处理的手册文本标题及车辆的基础信息输入至BERT模型中，得到各语料对应的向量，从而能够计算各语料对应的向量及向量化查询文本之间的相似度，确定对话内容，提升计算效率及准确性。

在一些实施例中，基于当前向量化查询文本与手册文本标题确定当前向量化查询文本对应的复杂等级，包括：

确定当前向量化查询文本与所有手册文本标题的相似度，将相似度最高的手册文本标题确定为当前向量化查询文本对应的手册文本标题；

基于对应的手册文本标题及对应的预设复杂等级，确定当前向量化查询文本的复杂等级。

计算当前查询消息对应的向量化查询文本与所有手册文本标题的相似度，其中，计算相似度的方式可以是计算上述向量之间的余弦相似度，即通过cosine_sim＝(C·B)/(||C||*||B||)进行计算，其中，B表示标记的复杂语料向量，C表示向量化查询文本，C·B表示向量C和向量B之间的点积，||B||和||C||分别表示向量B和向量C的范数，即向量的长度。也可以通过其他相似度计算方式计算向量化查询文本与手册文本标题之间的相似度。

将相似度最高的手册文本标题确定为当前向量化查询文本对应的手册文本标题，根据手册文本标题及对应的预设复杂等级，确定当前向量化查询文本的复杂等级，进而确定车载系统与用户之间进行对话的方式。

根据本申请实施例提供的技术方案，能够根据手册文本标题的预设复杂等级确定当前向量化查询文本的复杂等级，从而确定车载系统与用户之间进行对话的方式，便于用户直观、清晰且便捷的理解手册文本。

在一些实施例中，基于当前查询消息的复杂等级、当前行车状态及手册文本标题，确定对话方式，包括：

若当前查询消息为第一复杂等级，当前行车状态为行驶状态或停止状态，确定对话方式为语音对话方式；

若当前查询消息为第二复杂等级，当前行车状态为行驶状态或停止状态，确定对话方式为语音对话方式及多媒体对话方式，多媒体对话方式包括通过图文或视频展示的对话方式；

若当前查询消息为第三复杂等级，当前行车状态为行驶状态，确定对话方式为对关键内容通过语音对话方式进行对话，并对对话内容通过多媒体对话方式进行对话，关键内容包括手册文本内容中预先标记的关键内容；

若当前查询消息为第三复杂等级，当前行车状态为停止状态，确定对话方式为语音对话方式及多媒体对话方式。

若确定当前查询消息为第一复杂等级，当前行车状态为行驶状态或停止状态，通过语音对话的方式对手册文本内容进行播报。第一复杂等级是较为简单的回答或操作，例如，用户发送的查询消息为“还有多少电”，车载系统识别出该查询消息，并根据手册文本标题确定该问题属于第一复杂等级，将当前车辆剩余能量通过语音对话方式进行播放，其中，剩余能量包括剩余电量、剩余油量中的一个或多个。

若确定当前查询消息为第二复杂等级，当前行车状态为行驶状态或停止状态，确定对话方式为语音对话方式及多媒体对话方式，其中，多媒体对话方式包括通过图文或视频展示的对话方式。

本申请一示例性实施例中，以查询消息为“我的车胎漏气了，如何更换备胎”为例，进行示例性说明，当车载系统接收到该查询消息，并在语料库中确定对应的手册文本标题、手册文本内容，并确定该查询消息对应的手册文本内容中包括图片或视频展示的内容，则在目标显示屏幕上打开电子手册并跳转至对应问题的页码，在目标显示屏幕上展示对应的图文或视频，同时通过语音对话方式播报对应的文字内容。

其中，若同时存在图文或视频对应的内容，可以设置图文或视频同时展示在目标显示屏幕上，也可以设置视频播放的优先级高于图文播放的优先级，或提供交互控件让用户自行选择播放方式。

若当前查询等级为第三复杂等级，且当前车辆的行车状态为行驶状态，则确定对话方式为将手册文本内容中预先标记的关键内容通过语音对话方式进行播放，同时将所有的图文或视频内容展示在目标显示屏幕上。

本公开另一示例性实施例中，以车辆在行驶状态下且查询信息为“轮胎掉了”为例，车载系统检测到当前车辆的行车状态为行驶状态，且接收到“轮胎掉了”的查询信息，该查询信息的复杂等级为第三复杂等级，则按照语音对话方式播放关键内容，同时在显示屏幕上播放对应的视频内容或图文内容，从而让用户对第三复杂等级的问题作出快速而准确地反应，最大可能减少第三复杂等级的查询消息对用户带来的影响。

若当前查询消息为第三复杂等级，当行车状态为停止状态，则将所有的对话内容按照语音对话方式及多媒体对话方式与用户进行对话。

根据本申请实施例提供的技术方案，能够根据查询消息的复杂等级、当前行车状态及手册文本标题确定对话方式，在遇到第三复杂等级的查询消息时，能够提供快速、准确且便捷的对话方式，为用户解决对应的问题，提升用户使用电子手册的便捷度和使用体验。

在一些实施例中，基于车载手册对话方法还包括：

当查询消息对应的对话内容为当前车辆的基础信息对应的实际值；

基于控制器局域网总线获取当前实际值，将当前实际值输入至BERT模型，得到当前基础信息对应的向量结果；

按照向量结果及手册文本标题，确定当前查询消息对应的手册文本内容；

执行基于当前查询消息的复杂等级、当前行车状态及手册文本标题，确定对话方式的步骤，按照对话方式进行回复。

在一些情况下，用户发送的查询消息中并不包含明确的参数，需要从整车控制器系统中获取当前车辆的实时参数信息并输入至BERT模型，以获取对应的手册文件内容，例如如下两个问题：问题一：仪表盘上的图标是什么意思？问题二：我还有多久应该保养？在这种情况下，通过控制器局域网总线(Controller Area Network，CAN)从整车控制器的实时数据信息，例如从基于数据驱动的全生命周期系统(Vehicle History Record，VHR)中获取到故障监控的结果，或通过电子控制单元(Electronic Control Unit，ECU)获取当前仪表盘的故障图标闪码或当前总里程数作为参数，通过BERT模型从手册文本内容中获取对应的结果，当存在故障时，将解决故障的方式一并作为对话内容与用户进行对话。

图3是本申请实施例提供的一种结合整车控制器获取参数进行对话方法的流程示意图，如图3所示，当前ECU(包括仪表盘ECU)或VHR的数据信息作为实际值，通过CAN总线输入至BERT模型中，得到当前基础信息对应的向量结果，根据向量结果与语料库中各语料对应的向量，确定当前查询消息对应的手册文本内容，确定对应的复杂等级后确定与用户对话的方式。

根据本申请实施例提供的技术方案，能够结合整车控制器获取实时的相关数据信息，并在确定查询消息的复杂等级之后按照复杂等级对应的对话方式与用户进行对话，提高了对话的灵活程度。

在一些实施例中，查询消息包括语音查询消息及文本查询消息，对查询消息对应的文本内容进行向量化，得到对应的向量化查询文本，包括：

将文本内容输入至BERT模型，得到对应的向量化查询文本；

在将文本内容输入至BERT模型，得到对应的向量化查询文本之前，还包括：

若查询消息为语音查询消息，基于自然语言处理模型将查询消息转化为文本内容。

接收到用户发送的查询消息，判断查询消息为语音查询消息或文本查询消息，若是语音查询消息，通过自然语言处理模型将查询消息转化为文本内容，将文本内容作为输入信号，输入至经过微调和训练的BERT模型以对查询消息文本执行向量化的操作，得到上文中提到的向量C。

根据本申请实施例提供的技术方案，能够保证对查询消息对应的文本内容执行向量化的BERT模型与对语料库进行预处理的BERT模型为同一个模型，从而保证各类文本在进行向量化的时候使用的是相同的技术和标准，从而在计算向量化查询文本及手册文本标题得到的结果更为准确，提升了对话的精确度。

在一些实施例中，按照对话方式将手册文本标题对应的手册文本内容作为对话内容进行回复之后，还包括：

发送反馈消息，反馈消息用于向目标显示屏幕发送反馈当前对话的数据信息；

接收反馈消息的返回信息，按照返回信息调整对话内容。

本申请实施例涉及的语料库为动态语料库，厂家可以对语料库所包含的语料进行更新，也可以通过采集的方式收集用户发送的查询信息，以与现有语料库中的手册文本标题及手册文本内容进行对比，更新现有语料库，为用户提供更好的使用体验。

在与用户进行对话后，向用户发送反馈消息，反馈消息显示在目标显示屏幕上，并接收用户根据对话进行反馈对应的反馈消息的返回信息，按照返回信息调整车载系统回复的对话内容，或调整BERT模型。

同时，还可以对用户进行情绪判断，将用户的正面情绪及负面情绪作为对话的反馈机制，提升车载系统与用户进行对话的对话内容。

根据本申请实施例提供的技术方案，用户可以随时随地向车载系统发起并获得实时回复，提高了用户的满意度和使用体验，同时，系统具备了较高的语义理解和生成能力，并根据用户的反馈消息对对话内容或模型进行调整，从而提供了更准确和自然的回复。

应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。

上述所有可选技术方案，可以采用任意结合形成本申请的可选实施例，在此不再一一赘述。

下述为本申请装置实施例，可以用于执行本申请方法实施例。对于本申请装置实施例中未披露的细节，请参照本申请方法实施例。

图4是本申请实施例提供的一种基于车载手册对话装置的示意图。如图4所示，该基于车载手册对话装置包括：接收模块401，处理模块402，确定模块403，对话模块404。

接收模块401，被配置为接收用户发送的查询消息，并获取当前车辆的行车状态，行车状态包括行驶状态及停止状态；

处理模块402，被配置为对当前查询消息对应的文本内容进行向量化，得到当前查询消息对应的文本内容对应的向量化查询文本；

确定模块403，被配置为基于向量化查询文本与手册文本标题确定当前向量化查询文本对应的复杂等级，复杂等级包括第一复杂等级、第二复杂等级及第三复杂等级，复杂等级的复杂程度由易至难的复杂顺序为第一复杂等级、第二复杂等级及第三复杂等级；

对话模块404，被配置为基于当前查询消息的复杂等级、当前行车状态及手册文本标题，确定对话方式，按照对话方式将手册文本标题对应的手册文本内容作为对话内容进行回复。

在一些实施例中，确定模块403被配置为基于当前向量化查询文本与手册文本标题确定当前向量化查询文本对应的复杂等级之前，用于：

预处理语料库中各语料，一条语料为一条手册文本标题，手册文本标题还包括车辆的基础信息，基础信息包括车辆的所有指示灯及指示参数；

将经过预处理的手册文本标题作为输入信号，输入至BERT模型，得到各语料对应的向量；

语料库还包括手册文本内容，手册文本内容还包括车辆的基础信息对应的故障解决方式；

预处理包括：对包括图文及视频的各手册文本内容进行标记，关联手册文本标题及手册文本内容，关联车辆的基础信息及车辆的基础信息对应的故障解决方式。

在一些实施例中，确定模块403被配置为基于当前向量化查询文本与手册文本标题确定当前向量化查询文本对应的复杂等级，用于：

确定当前向量化查询文本与所有手册文本标题的相似度，将相似度最高的手册文本标题确定为当前向量化查询文本对应的手册文本标题；

基于对应的手册文本标题及对应的预设复杂等级，确定当前向量化查询文本的复杂等级。

在一些实施例中，对话模块404被配置为基于当前查询消息的复杂等级、当前行车状态及手册文本标题，确定对话方式，用于：

若当前查询消息为第一复杂等级，当前行车状态为行驶状态或停止状态，确定对话方式为语音对话方式；

若当前查询消息为第二复杂等级，当前行车状态为行驶状态或停止状态，确定对话方式为语音对话方式及多媒体对话方式，多媒体对话方式包括通过图文或视频展示的对话方式；

若当前查询消息为第三复杂等级，当前行车状态为行驶状态，确定对话方式为对关键内容通过语音对话方式进行对话，并对对话内容通过多媒体对话方式进行对话，关键内容包括手册文本内容中预先标记的关键内容；

若当前查询消息为第三复杂等级，当前行车状态为停止状态，确定对话方式为语音对话方式及多媒体对话方式。

在一些实施例中，基于车载手册对话装置还用于：

当查询消息对应的对话内容为当前车辆的基础信息对应的实际值；

基于控制器局域网总线获取当前实际值，将当前实际值输入至BERT模型，得到当前基础信息对应的向量结果；

按照向量结果及手册文本标题，确定当前查询消息对应的手册文本内容；

执行基于当前查询消息的复杂等级、当前行车状态及手册文本标题，确定对话方式的步骤，按照对话方式进行回复。

在一些实施例中，处理模块402被配置为查询消息包括语音查询消息及文本查询消息，对查询消息对应的文本内容进行向量化，得到对应的向量化查询文本，用于：

将文本内容输入至BERT模型，得到对应的向量化查询文本；

在将文本内容输入至BERT模型，得到对应的向量化查询文本之前，还包括：

若查询消息为语音查询消息，基于自然语言处理模型将查询消息转化为文本内容。

在一些实施例中，对话模块404被配置为按照对话方式将手册文本标题对应的手册文本内容作为对话内容进行回复之后，还用于：

发送反馈消息，反馈消息用于向目标显示屏幕发送反馈当前对话的数据信息；

接收反馈消息的返回信息，按照返回信息调整对话内容。

图5是本申请实施例提供的电子设备5的示意图。如图5所示，该实施例的电子设备5包括：处理器501、存储器502以及存储在该存储器502中并且可在处理器501上运行的计算机程序503。处理器501执行计算机程序503时实现上述各个方法实施例中的步骤。或者，处理器501执行计算机程序503时实现上述各装置实施例中各模块/单元的功能。

电子设备5可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等电子设备。电子设备5可以包括但不仅限于处理器501和存储器502。本领域技术人员可以理解，图5仅仅是电子设备5的示例，并不构成对电子设备5的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者不同的部件。

处理器501可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，也可以是其它通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其它可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。

存储器502可以是电子设备5的内部存储单元，例如，电子设备5的硬盘或内存。存储器502也可以是电子设备5的外部存储设备，例如，电子设备5上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card，SMC)，安全数字(Secure Digital，SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。存储器502还可以既包括电子设备5的内部存储单元也包括外部存储设备。存储器502用于存储计算机程序以及电子设备所需的其它程序和数据。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个可读存储介质(例如计算机可读存储介质)中。基于这样的理解，本申请实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，计算机程序可以存储在计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可以实现上述各个方法实施例的步骤。计算机程序可以包括计算机程序代码，计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。计算机可读存储介质可以包括：能够携带计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器(Random AccessMemory，RAM)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。

以上实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本申请的保护范围之内。