2.5 开放型对话设计

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开放型对话设计不同于任务型对话，主要应对用户无明确目的的对话，更关注自然流畅和风格一致，主要部分为 “闲聊对话设计”。

不过在不同的对话系统中，对这块的重视程度明显不一样，Alexa 的 “闲聊”，对话仅限于一个非常小的范围，仅有个别对话能触发闲聊对话的回答，且每个回答都是精挑细选的内容。而其他一些对话系统，例如在儿童故事机上的智能对话系统却很重视闲聊，基本上不属于明确任务的用户对话都会有闲聊系统的回复回答。因此本身开放型对话在人机对话系统中的应用，取决于本身人机系统的定位，角色。

如果要做一个通用的开放型对话设计，通常会给出两类方案：Plan A 类似 Alexa 提供一个用户的开放型问题的集合，为每个问题人工编辑回答的答案；Plan B 类似一个完整的闲聊对话系统，提供几乎所有问题都可回复的解决方案。

闲聊问题集合

对话系统中，多数开放型问题集中在 “问候” 类的高频常用语中，或某个时期的热门事件，设备提供方公司背景等信息中。

针对这种问题我们可以维护一个问题集合，并为每个问题撰写相关的多条回复，然后根据用户实际情况或随机，或按特定条件选择一个回复提供给用户。

在对话系统中，这样的回复方式比较自然，但是要注意，这种情况下每条回复内容都需要是自封闭的，也就是不能让用户继续追问，因为你设计的是一问一答而非多轮对话，用户如果根据你的回复继续追问，你是无法提供给用户一个更好的答案的。

闲聊对话系统

由于语义理解能力的技术限制，当前并不能做到在理解用户表达的基础上，做到开放域的顺畅闲聊，当前的闲聊方案都是以大量问答语料为基础，做用户表达与语义中Query匹配检索，从而给出回答。可见，在这种方式下不能保证能逻辑一致的与用户持续闲聊，用户通常的感受是聊几句还可以，聊多了就会出现答非所问的情况。

因此，当前闲聊系统的目标并不是和用户顺畅聊天，而是成为用户使用过程中的润滑剂。在这个大目标下，不同的设备形态，对闲聊的需求也略有差异，例如根据用户人群不同可区分为儿童聊天、成人聊天。

整个闲聊系统基本上由两个指标来衡量好坏：对话流畅度、回复质量。一般对闲聊的评估会以用户一段完整的对话作为一个评估对象在两个维度打分，多个打分合成一个完整的系统评估得分。

具体来说，在 “对话流畅度” 中我们会考核对话整体是否流畅，有没有在中间 “飘” 了，同时也要兼顾过程中是否风格是否一致，是否符合我们最初的角色设定；在 “回复质量” 中，我们会考核回复是否贴合用户问题，会不会由答非所问，同时回复中会不会由色情、反动、辱骂的内容。

其他开放型对话设计

除了闲聊之外，对话系统还要通用考虑一些特殊情况，我们大致分为以下几类：

画像

分为两种，一种是系统画像，一种是用户画像：

系统画像：例如你是谁？你喜欢什么颜色？之类的问题，目的是告诉用户关于系统的信息，建立拟人化的形象，增加与用户之间的信任；

用户画像：例如你知道我是谁吗？之类的问题，，目的是挖掘用户信息，记录用户画像相关的关键信息，在这个基础上提供个性化的用户画像服务；

对这类用户问题，我们会专门设计，甚至会设计一些多轮问答的小逻辑解决用户问题。

特殊情况

用户唤醒系统后未说话、用户语音无法识别、用户语句不完整等情况属于特殊情况，针对这种情况往往会在特定的情况下做专门的回复方式，要么不回答、要么让用户重复。

兜底情况

对于 Alexa 这个系统来说，如果用户的问题不在能处理的范围，同时又没有设计好的回复提供给用户，会统一落到一个特定的兜底回复逻辑中，这个逻辑比较复杂，包含了很多情况，总的来说是有一个回复集合，根据用户不同的情况挑选对应的回复回答用户。这套系统的存在会让整个对话系统显得比较自然，这部分内容我们会在《自然交互》部分中详细讲述。

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