智能对话系统研究
对话系统并不是一个新兴的概念，自Weizenbaum于20世纪60年代在麻省理工学院开发Eliza[1]开始，它被认为是第一个对话系统，可以和人进行简单对话，但得到的回复大部分是“What are you saying about…”.微软在20世纪90年代为Office软件配备的虚拟助手Clippy可以认为是最早被大规模推向市场的对话系统，它以对话的方式为用户在使用Office工具的过程中提供帮助，但收效甚微，而且很多用户评价它“冒冒失失令人讨厌”，致使微软不得不将其下线.进入21世纪，Wallace通过一种纯模式匹配的方法，利用启发式的会话规则并嵌入AIML(artificial intelligence markup language)[2]创造出了A.L.I.C.E (artificial linguistic internet computer entity) [3]，这个对话系统在对话质量上与以往的研究工作相比有大幅提高，并3次获得了罗纳奖(Leobner prize).但这样的进步并不足以使对话系统通过图灵测试[4]，任何人通过几轮对话就能发现其中的破绽，或答非所问，或前后矛盾.所以过去智能对话系统仅仅是作为一项有趣的、半科幻的且不太成熟的玩具而存在.
而进入2016年后，短短几个月的时间内，科技行业巨头微软、Facebook、亚马逊、Google和苹果纷纷发布了各自在智能对话领域的战略和相关产品，创业公司也层出不穷，对话系统迅速成为了科技媒体和开发者社区讨论的焦点.究其原因，是网络生态的发展和技术的变革让智能对话变得炽手可热.
过去几年中，消息服务类应用迅速壮大，国内的微信，国外的WhatsApp、Facebook Messenger等，几乎占领了用户所有的碎片时间，活跃用户数以亿计，在事实上成为了移动互联网时代的“浏览器”入口.用户只需使用一个应用就能获取大部分信息，不需要把注意力分散到其他类应用上，下载移动应用所带来的流量红利正在慢慢消失.这时对话系统的优点被体现出来，开发成本低，又可以依附大的软件平台，忽略应用下载量和活跃量的问题，成为消息服务上最自然的应用，而且在移动时代成长起来的用户易接受即时消息通讯的方式，进入门槛低、黏性高.因此，对话系统或许可以取代移动应用构建自己的生态环境.
在技术方面，2006年以来深度学习的飞速进展让多层神经网络得以在计算机视觉和语音识别领域取得突破性进展，让人工智能在原本人类擅长的领域中表现得更为优异.深度学习的成果将拓展到更多的领域研究中，包括自然语言处理(natural language processing, NLP)，对话系统可以借此突破现在的一些瓶颈.
市场生态和技术水平沿着各自的轨道向前发展，在这个时间点上交汇到一起，使得智能对话系统领域引来巨头们争相投入.也许在不久的未来，自然语言会代替输入设备和触摸屏成为最广泛使用的人机交互界面.
1 对话系统类型
对话系统可以根据应用场景的不同分为开放域(open-domain)问题和封闭域(closed-domain)问题2种类型.
开放域对话系统没有任何限定的主题或明确的目标，用户和系统之间可以进行任何话题的自由对话，这要求系统具备丰富的知识，能完成多项任务，同时具有社会性(友好度、自觉性、幽默感等)，这在技术上短期内难以实现.已经实现的这类对话系统更多地应用在聊天机器人、虚拟形象等泛娱乐领域，用户基数大且容易传播，但由于对话质量不高或内容深度不够等问题，使得用户黏性并不高，应用前景也比较模糊.
封闭域的对话系统是面向具体任务(task-oriented)的，具有明确的目标和限定的知识范围，只需专注完成一项工作，输入和输出有限，实现起来相对简单，在垂直使用场景中更有助于节省人力成本或提升人工效率，但是在具体任务中对话内容的容错率更低，且对话数据规模很小，难以通过数据驱动(data-driven)的方式训练模型，需要人为整理知识库或对话模板，耗费大量人力的同时又难以向平行任务领域迁移；所以，建立这样的对话系统需要从商业、产品、运营、数据知识积累和模型调优等各方面综合考量.
2 对话系统模块框架
对话系统是一个综合性问题，主要涉及自动语音识别(automatic speech recognition，ASR)、自然语言理解(natural language understanding, NLU)、对话状态跟踪(dialog state tracking，DST)、自然语言生成(natural language generation，NLG)和语音合成(text to speech，TTS)五部分，一个完整的人机对话流程如图 1所示.
图 1 对话系统模块框架
Figure 1 Dialogue system module framework
系统中从输入到输出的每个模块都是一个独立的有价值的重要研究课题，综合了多种理论和技术[5-6].这些理论和技术一直在发展和进步，但还远没有达到成熟的地步，仍具有广阔的研究空间.在实际开发中，一个完整的系统并不是各个模块之间的简单拼凑，而是需要将各个部分有效地结合在一起，最大程度地提升整体性能.
2.1 自动语音识别
自动语音识别的功能是将用户语音中的连续时间信号转变为离散的音节单元或单词.在口语对话系统中，用户语音存在大量的口语现象，通常还伴随着环境噪声，这些为识别算法的特征提取、模型训练等环节增加了更多难度.作为系统输入点，语音识别的准确与否将直接影响后续语言理解和整个系统的性能优劣.提高语音识别的准确率是研发对话系统的关键问题之一.
2.2 自然语言理解
自然语言理解的功能是利用语义和语法分析将语音识别的结果转化为计算机能够理解的结果化表现形式.对话系统中的语言理解最常用的2个关键方法是文本分类(text classification)和序列标注(sequence labeling).
2.2.1 文本分类
文本分类的目的是根据预先定义的主题类别，按照一定的规则为未知类别的文本自动确定一个类别.对话系统中，通过文本分类的方法，将用户的自然语言根据涉及领域的不同分为几类，以判断用户的意图.
目前应用在文本分类领域传统的机器学习模型有k近邻(k-nearest neighbor，kNN)[7]、朴素贝叶斯(naive Bayesian)[8]、支持向量机(support vector machines，SVM)[9]等.神经网络兴起后，一些基于深度学习模型的研究也取得了不俗的效果，主要是运用了卷积神经网络(convolutional neural networks，CNN)模型[10-11]，以及CNN和循环神经网络(recurrent neural networks，RNN)相结合的模型[12-13].
2.2.2 序列标注
序列标注模型被广泛应用于文本处理相关领域，以得到自然语言序列对应的标签序列.对话系统中利用序列标注的方法对自然语言序列进行分词(word segmentation)、词性标注(part-of-speech tagging)、命名实体识别(named entity recognition，NER)等工作，得到标签序列后生成结构化的数据，便于对整个句子进行理解.
序列标注领域中常用的模型有隐马尔科夫(hidden Markov model，HMM)[14]、最大熵马尔科夫(maximum entropy Markov model，MEMM)[15]、条件随机场(conditional random fields，CRF)[16-17]等.与传统的方法相比，深度学习中常用的长短期记忆网络(long-short term memory，LSTM)模型[18-19]也取得了相近的效果.另外，将神经网络模型自动提取特征的优点与机器学习模型计算联合概率的方式结合在一起，得到了LSTM+CRF模型[20-22]，这也是目前学术界常用的做法.
口语对话中句式灵活多变，且用户有不同的语言习惯，再加上语音识别本身出现的错误，语言理解模块同样面临着重大挑战.
2.3 对话状态跟踪
对话状态跟踪的作用在于通过语言理解生成的结构化数据理解或者捕捉用户的意图或目标，目前应用在这个领域的模型很多，包括有限状态机、填槽法、基于实例方法、基于规划方法、贝叶斯网络等，文献[23-24]对其中一部分方法进行了分析和比较.
对话状态跟踪的思想是将系统和用户交互时的行为看作是在填写一张记录用户当前对话状态的表格.以订机票为例，将这张表格预先设定好状态，比如目的地、出发地、出发时间等，与系统背后的业务数据表中的属性相关联，不断地从对话中抽取相应的值来填充这个表格.这是一个利用监督学习(supervised learning)完成的多分类任务，根据对话的分类结果判断这句话中包括哪些状态和值.往往从一句对话中获取所有的状态只是理想情况，当状态表中的信息存在空白时，系统会根据空白的状态来提问并获取对应的值，直到获取到足够的状态，给出对用户的建议，或者进行相应的服务.对话状态跟踪如图 2所示.
图 2 对话状态跟踪
Figure 2 Dialogue state tracker
2.4 自然语言生成
自然语言生成的作用是组织适当的应答语句，将系统的答复转换成用户能够理解的自然语言，通常有3种解决方案：基于人工模板(rule-based)、基于知识库检索(query-based)和基于深度学习的序列到序列(Sequence-to-Sequence)生成模型.语言生成方案的优缺点和适用场景总结如表 1所示.
表 1 语言生成方案特点
Table 1 Characteristics of language generation solutions
自然语言生成是对话系统的核心内容，本文将在第3节中对其中不同的解决方法进行详细介绍.
2.5 语音合成
语音合成的功能是将系统答复的自然语言文本合成应答语音反馈给用户.其主要难点在于如何使生成的语音更加自然生动、需要的语音数据库更小及成本更低.
3 自然语言生成主要解决方案
3.1 基于人工模板
基于人工模板的技术通过人工设定对话场景，并对每个场景编写针对性的对话模板，回复的最终形式是填充一个大多数的内容已经给定的模板，只有一些具体的参数需要填充.这个技术路线的好处是回答精准，缺点是过多的人工标注和模板编写工作导致移植性差，需要逐个场景去扩展.
2010年，苹果公司在iPhone4S上推出的个人语音助理Siri，在NLG环节采用了基于人工模板的技术路线. Siri里包含的众多数据、模型和计算模块，可以划分为输入系统、活跃本体、执行系统、服务系统和输出系统5个子系统. Siri整体架构如图 3所示.
图 3 Siri整体架构
Figure 3 Overall architecture of Siri
活跃实体内存放的数据和模型包括：领域模型、用户个性化信息、语言模式、词汇表和领域实体数据库等.其中领域模型包括某个垂直领域内的概念、实体、关系、属性和实例的内部表示，即本体(ontology).词汇表用于维护Siri中的表层单词到领域模型或者任务模型中定义的概念、关系、属性的映射关系，即人工编写的特定领域的对话模板.执行系统将用户的文本表示解析为内部用户意图之后调用活跃本体中的数据拼装对话，引导用户输入和生成输出结果.
通过这种方法，Siri根据某几个垂直领域的领域模型和人工编写的对话模板完成固定的任务，通过引导用户输入能得到很高的成功率，而对于解决不了的问题，Siri会直接调用搜索引擎.
3.2 基于知识库检索
基于知识库检索的技术路线与搜索引擎类似，预先准备好一个称为知识库的数据库，里面包含丰富的对话资料，对其中的问题建立索引，然后以NLP技术对用户提出的问题进行分析，通过关键词提取、倒排索引、文档排序等方法与定义好的知识库进行模糊匹配，找到最合适的应答内容.这类解决方案的核心技术在于找更多的数据来丰富和清洗知识库，但数据量过大时难以监督，通常找来的数据杂乱无章，使对话连续性很差.
2011年，IBM推出了电脑问答(Q & A)系统Watson[25-26]，在NLG部分采用了以知识库检索技术为基础，集高级自然语言处理、知识图谱、自动推理、机器学习等开放式问答技术[27-28]为一体的技术思路，通过假设认知与大规模的证据搜集、分析和评价得出最终答案.
Watson的DeepQA架构以处理流程的形式定义了分析问题的各个步骤，如环形办公室走廊，每间办公室都负责一项特殊的工作，允许多重实现来产生多个结果.每一间办公室的工作都当作大规模并行计算的一部分而单独进行，如图 4所示.
图 4 Watson工作流程
Figure 4 Workflow of Watson
系统在基于对问题和类型的不同理解上对多个不同的资源进行检索，返回多种候选答案[29-30].任何答案都不会立即被确定，因为随着时间推移系统会收集到越来越多的证据来分析每一个答案和每一条不同的道路.之后系统用几百种不同的算法从不同的角度分析证据得出上百种特征值或得分，这代表着在某一特定维度上一些证据支持一个答案程度，每个答案的所有特征值或得分综合为一个得分，表示该答案正确的概率.系统通过统计学机器学习方法对大量数据集进行学习来确定各个特征值的权重[31]，最终将得分排名最高的答案输出.
DeepQA技术根据一个问题通过搜索和量化评估给出一个确定的答案，通过知识库的扩张和切换可以很好地完成Q & A任务，但这种形式结构还是无法高效地跟上源知识的增长和领域的切换，也没能与用户进行有效的互动，无法在大量的非结构化内容支持下为用户提供决策.
3.3 基于深度学习
基于深度学习的技术通常不依赖于特定的答案库或模板，而是依据从大量语料中习得的语言能力来进行对话，根据问题内容直接生成回答的方法被定义为基于某个条件下的生成模型.深度学习的Sequence-to-Sequence技术[32-33]可以非常好地实现生成模型的框架，其最诱人的优势就是可以避免人为特征工程的端到端(End-to-End)框架，即利用强大的计算和抽象能力自动从海量的数据源中归纳、抽取对解决问题有价值的知识和特征，使这一过程对于问题的解决者来说透明化，从而规避人为特征工程所带来的不确定性和繁重的工作量.
目前，基于深度学习技术的对话系统多数采用了Encoder-Decoder框架，本节将首先描述Encoder-Decoder框架技术原理，然后分别针对深度学习应用在开发实践时需要特殊考虑的主要问题及其对应的解决方案进行阐述，模型改进思路如图 5所示.
图 5 模型改进思路
Figure 5 Solutions of model improvement
一些较早的文献[34-35]采用Encoder-Decoder模型来建立对话系统，收集Twitter或者微博中评论里的聊天信息来作为训练数据，得到了效果不错的对话系统.之后其他文献在Encoder[36-38]、目标函数[39]和Decoder[40]部分不断改进模型，有效解决了在应用深度学习技术时遇到的一些问题.
3.3.1 Encoder-Decoder框架
Encoder-Decoder框架是一种文本领域的研究模式，图 6是文本处理领域里常用的Encoder-Decoder框架的抽象表示.
图 6 Encoder-Decoder框架
Figure 6 Encoder-Decoder framework
Encoder-Decoder框架适合处理由一个句子(或篇章)生成另外一个句子(或篇章)的通用处理模型.对于句子对〈X, Y〉，目标是给定输入句子X生成目标句子Y. X和Y可以是同一种语言，也可以是2种不同的语言.而X和Y分别由各自的单词序列构成，即
X = ⟨ x 1 , x 2 , ⋯ , x n ⟩ Y = ⟨ y 1 , y 2 , ⋯ , y m ⟩ \begin{array}{l} X = \left\langle {{x_1},{x_2}, \cdots ,{x_n}} \right\rangle \\ Y = \left\langle {{y_1},{y_2}, \cdots ,{y_m}} \right\rangle \end{array} X=⟨x1,x2,⋯,xn⟩Y=⟨y1,y2,⋯,ym⟩
Encoder顾名思义就是对输入句子X进行编码，将输入句子通过非线性变换转化为中间语义表示，即
C = F ( y 1 , y 2 , ⋯ , y m ) C = {\mathscr {F}}\left( {{y_1},{y_2}, \cdots ,{y_m}} \right) C=F(y1,y2,⋯,ym)
对于解码器Decoder来说，其任务是根据句子X的中间语义表示C和之前已经生成的历史信息y1, y2, …, yi-1来生成i时刻要生成的单词，即
y i = g ( C , y 1 , y 2 , ⋯ , y i − 1 ) {y_i} = g\left( {C,{y_1},{y_2}, \cdots ,{y_{i - 1}}} \right) yi=g(C,y1,y2,⋯,yi−1)
对话系统使用Encoder-Decoder框架来解决自然语言生成问题时，X指的是用户输入语句，一般称作Message，而Y一般指的是聊天机器人的应答语句，一般称作Response.其含义是当用户输入Message后，经过Encoder-Decoder框架计算，首先由Encoder对Message进行语义编码，形成中间语义表示C，Decoder根据C生成了聊天机器人的应答Response.这样，用户反复输入不同的Message，聊天机器人每次都形成新的应答Response，形成了一个实际的对话系统.
实现开发时，对话系统的Sequence-to-Sequence常采用RNN模型和RNN的改进模型LSTM来实现. LSTM解决了RNN的长期依赖(long-term dependencies)问题，对于较长的线性序列会取得更好的效果.
3.3.2 Sequence-to-Sequence模型
文献[34]中，Google收集了一个IT问题解答领域的问答数据集和大量有噪音的电影字幕数据集，采用完全data-driven的方式训练2个LSTM中对应的神经网络连接参数，得到了一个对话系统，模型抽象结构如图 7所示.
图 7 基于Sequence-to-Sequence框架的模型抽象结构
Figure 7 Using Sequence-to-Sequence framework for modeling conversations
图中A、B、C是Message中的单词序列，用来生成Response的单词序列W、X、Y、Z，为方便计算，单词用分布式表示(distributed representations)的方式转换为词向量(word embedding)[41-45].
Google用此系统与一个rule-based对话系统CleverBot进行了人工评价的对比测试，CleverBot在垂直领域解决问题的效果更好，而在open-domain的对话中生成模型给出的答案得到了更多人的认可.一些测试结果如表 2所示.
表 2 CleverBot与Neural Conversational Model生成结果
Table 2 Results generated by CleverBot and Neural Conversational Model
这种生成模型可以应对各种不在预设的问题库中的问题，表现形式更加灵活，但是需要巨大规模的训练语料，并且，每回合对话中没有考虑到上下文关系，只根据Message生成Response.
3.3.3 Sequence-to-Sequence+Context模型
一般聊天中并不是简单的一问一答，回答时往往要参考上下文聊天信息Context的内容，所以应该把Context引入到Encoder中，因为这是除了当前输入Message外的额外信息，有助于Decoder生成更好的会话应答Response内容.很直接的想法是把Context和Message拼接起来形成一个长的输入提供给Encoder，这样就把上下文信息融入模型中了，但是直接拼接起来形成的输入非常长，而对于RNN模型来说，输入的线型序列长度越长，模型效果越差.
文献[36]提出在Encoder部分采用多层向前神经网络代替RNN模型，这样既能将Context和Message通过多层前向神经网络编码成Encoder-Decoder模型的中间语义表达，又避免了RNN对于过长输入敏感的问题，图 8、图 9是文中提到的2种融合方法.
图 8 融合方法1
Figure 8 Fusion model 1
图 9 融合方法2
Figure 9 Fusion model 2
方法1对Context和Message不做明显区分，直接拼接成一个输入；而方法2则明确区分了Context和Message，在前向神经网络的第1层分别对其进行编码，拼接结果作为深层网络后续隐层的输入，核心思想是强调Message的作用.
文献[37]提出采用层级神经网络(hierarchical neural network，HNN)，如图 10所示，将Context中每个句子首先用“句子RNN(Sentence RNN)”对每个单词进行编码形成每个句子的中间表示(表示一个句子或一种思想，称作Thought Vector[46])，而第二级的RNN则将第一级句子RNN的中间表示结果按照上下文中句子出现先后顺序序列进行编码，这级RNN模型被称作“上下文RNN(Context RNN)”.这样尾节点处隐层节点状态信息就是所有Context以及当前输入Message的语义编码，以这个信息作为Decoder产生每个单词的输入之一，这样就可以在生成Response的单词时把上下文信息考虑进来.
图 10 HNN结构
Figure 10 HNN architecture
虽然引入了Context，但这些方法往往会将距离很远的或本身没有意义的Thought Vector也加入Encoder部分，生成Response的效果并不是很好.
3.3.4 动态记忆网络模型
在NIPS 2015 Deep Learning Symposium中文献[38]基于HNN的思路提出了动态记忆网络(dynamic memory network，DMN)，结构如图 11所示.
图 11 DMN网络结构
Figure 11 DMN network architecture
DMN的核心思想是在输入模块将Context和背景知识编码为Thought Vector后存入情景记忆模块(Episodic Memory Module)中，新的Message进入时，在Episodic Memory Module中检索和推理得到涉及的Thought Vectors并激活，放入Decoder中生成更好的Response.
这种方法让系统不仅考虑Context，还能在一定的背景知识下产生回答，解决好如何检索和推理出相关Thought Vectors的问题对于是否能得到高质量的Response至关重要.
3.3.5 最大化互信息模型
采用经典的Encoder-Decoder模型构建的生成式对话系统比较容易产生“安全回答”问题，用户不论说什么内容，系统都回答少数非常安全、符合语法(grammatical)但没有实际意义的Response，比如“I don’t know!”之类.原因在于传统的Sequence-to-Sequence在Decoding过程中都是以极大似然估计法(maximum likelihood estimate，MLE)为目标函数，公式为
R ^ = arg max R { log ( R ∣ M ) } \mathit{\boldsymbol{\hat R = }}\mathop {\arg \max }\limits_\mathit{\boldsymbol{R}} \left\{ {\log \left( {\mathit{\boldsymbol{R}}|\mathit{\boldsymbol{M}}} \right)} \right\} R^=Rargmax{log(R∣M)}
式中：M为Message；R为Response，即生成最符合语法的话，而不是最有用的话，这些安全的句子大量地出现在训练语料中，模型学习了之后，无可避免地总是生成这样的Response.
文献[39]提出了改进的优化目标函数：最大化互信息(maximum mutual information，MMI)，其目标函数为
R ^ = arg max R { ( 1 − λ ) log p ( R ∣ M ) + λ log p ( M ∣ R ) } \mathit{\boldsymbol{\hat R = }}\mathop {\arg \max }\limits_\mathit{\boldsymbol{R}} \left\{ {\left( {1 - \lambda } \right){{\log }_p}\left( {\mathit{\boldsymbol{R}}|\mathit{\boldsymbol{M}}} \right) + \lambda {{\log }_p}\left( {\mathit{\boldsymbol{M}}|\mathit{\boldsymbol{R}}} \right)} \right\} R^=Rargmax{(1−λ)logp(R∣M)+λlogp(M∣R)}
可以从公式差异中看出，MMI的优化目标除了最大化从Message生成应答Response的概率，同时加入了反向优化目标，即最大化应答Response产生Message的概率，其中λ是控制两者哪个更重要的调节超参数.通过具体公式可以看出，这个优化目标函数要求应答Response和Message内容密切相关而不仅考虑哪个Response以更高概率出现，所以降低了那些非常常见的回答的生成概率，使得应答Response更多样化且跟Message语义更加相关.
采用MMI作为目标函数明显解决了很多“安全回答”问题，表 3是文献中给出的2个不同优化目标函数产生的应答Response的示例，其中Message列代表用户输入语句Message，S2S Response代表MLE优化目标产生的应答，MMI Response代表MMI优化目标产生的应答.
表 3 不同优化目标函数产生的Response
Table 3 Responses generated with the different objective functions
3.3.6 Speaker Embedding模型
对话系统作为一个虚拟人物，相关的个性化信息比如年龄、性别、爱好、语言风格等应该维护回答的一致性.而利用经典的Encoder-Decoder模型训练出的对话系统往往很难保持这种一致性，示例如表 4所示.这是因为Sequence-to-Sequence模型训练的都是单句Message对单句Response的映射关系，内在并没有统一维护聊天助手个性信息的场所，不能保证每次相同的问题能够产生完全相同的应答.
表 4 利用Twitter 2 500万训练数据经过Sequence-to-Sequence模型训练后产生的结果
Table 4 Inconsistent responses generated by a 4-layer SEQ2SEQ model trained on 25 million Twitter conversation snippets
文献[40]中提出在模型中考虑个性化信息(比如背景信息、用户画像、年龄等)，构建出一个个性化的Sequence-to-Sequence模型，称为Speaker Model，为不同的用户，以及同一个用户对不同的对象自然语言生成不同风格的Response，架构如图 12所示.
图 12 Speaker Model架构
Figure 12 Speaker Model architecture
其整体技术框架仍然采用Sequence-to-Sequence架构，基本思路是把聊天助手的个性信息导入到Decoder的输出过程中，因为无法对用户的信息显式地进行建模，所以用了一种Embedding的方法，通过训练来得到Speaker向量. 图 12中右下方是Speaker向量在二维平面上的表示，与词向量一样，具有相似背景信息的用户会很接近. Decoding部分通过计算LSTM中的门(gate)向量[it，ft, qt, lt]，将Speaker向量的信息加载，计算公式为
KaTeX parse error: Unknown column alignment: * at position 23: …{\begin{array}{*̲{20}{c}} {{i_t}…
其中：vi表示Speaker Embedding的个性信息；σ、tanh分别为激活函数；W为权重矩阵；ht-1为上一时刻的隐藏单元的输出；ets为个体文本单元的输入.在LSTM的Decoder生成Response时，在t时刻神经网络节点除了LSTM标准的输入外，也将选定身份的个性化Speaker Embedding信息一并作为输入，这样就可以引导系统在输出时倾向于输出符合身份特征的个性化信息. 表 5展示了同样依靠Twitter数据训练得到的模型，在解决多轮对话一致性问题上具有突出表现，其中User1采用了Speaker Model，User2是普通的Sequence-to-Sequence模型.
表 5 Speaker Model产生的结果
Table 5 Results generated by Speaker Model
Google的最新智能聊天应用Allo也采用类似的方法使用户可以进行个人定制，在神经网络中加入用户的个人风格，将这个神经网络用于生成回复，Google称之为用户嵌入(user embedding).
可以看出，深度学习中解决此类问题的技术思路都是类似的，核心思想是把对话系统的个性信息在Decoder阶段能够体现出来，以此达到维护个性一致的目的.
4 问题与展望
4.1 发展趋势
从目前的技术水平和数据积累程度来看，制作一个开放域的对话系统通过图灵测试更像是一个科幻的梦想，而实现一个面向具体任务的对话系统更加具体、实用，可以解决好垂直领域的问题.有很多研究，针对具体的业务提供了一些解决方案，虽然通用性或者扩展性还不够强，但目前来看这是对话系统发展的趋势.
4.2 深度学习的应用
基于人工模板或基于知识库检索打造的对话系统在垂直领域中往往有更好的表现，根据目标领域人工编写形式逻辑模型会把对话限制在较窄的范围，易于机器理解，且NLG部分也不会产生语法错误的回答，但这种形式结构无法高效地跟上源知识的增长和领域的切换.相反，基于深度学习打造的对话系统构建过程是端到端数据驱动的，只要给定训练数据即可训练出效果不错的系统，省去了很多特征抽取以及各种复杂的中间步骤的处理，使得系统开发效率大幅提高.而且对于开发不同语言的对话系统来说，采用Encoder-Decoder技术框架，只需要使用不同语言的聊天数据进行训练即可，不需要专门针对某种语言做语言相关的特定优化措施，这使得系统可扩展性大大加强.但是制作面向具体任务的对话系统时，在具体的任务中拿不到海量的数据，标准化的特大规模的人与人对话数据相对缺乏，很多研究都是通过Twitter或者微博评论等高成本的采集方式来收集对话训练数据，或者使用电影字幕等比较间接的方式来积累训练数据.
从上述问题来看，深度学习的可塑性非常强，还有更多的研究致力于让其为对话系统增加更多的能力，比如如何让系统主动引导话题的能力或通过自我学习举一反三的能力等.所以如何将端到端应用在局部，而非整体上，配合信息抽取和知识图谱等技术，实现一个高度可用的框架体系，这个应该是面向具体任务的对话系统的发展方向.
4.3 对话系统的评价
对话系统NLG效果质量的评价标准对于持续提升系统是至关重要的，因为只有这样才能目标明确地有针对性地设计技术方案并进行改进.对话系统在评价标准方面还有待深入研究，目前深度学习NLG中常用的标准包括机器翻译的评价指标BLEU[47]、语言模型评价标准困惑度等[48-50]，这些标准只能评价生成的句子与标准答案间的相似度，而对话过程中一句话的标准答案可能根据上下文的不同而有很大差别，无法用来判断是否真正符合对话语境，所以很多工作是通过人工来进行效果评价的.没有特别合适地专用于聊天机器人的评价标准，这是阻碍聊天机器人技术持续发展的一个障碍.
5 结论与展望
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本文主要讨论了智能对话系统中的自然语言生成领域的研究进展，重点介绍了基于深度学习的Encoder-Decoder框架技术原理，然后阐述了深度学习应用在开发实践时需要特殊考虑的几个主要问题，以及在应对这些问题时模型在Encoder、目标函数和Decoder部分的改进方案.
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目前对话系统能做的事情十分有限，整体用户体验甚至还没有达到一个合格的应用程序的标准，也并未体现出以自然语言作为交互界面的优势.由于相关技术还处于发展初期，还有很大的进步空间，所以，智能对话系统的效果也将随之提高，这就需要该领域的研究从解决具体的问题入手，在行程规划、个人助理、售前咨询、客户服务等领域深入研究用户需求，搭建技术基础设施，开发相关产品，不断探索和尝试.最终，自然语言会作为门槛更低的人机交互界面，使很多烦琐、重复的文字类人工劳动可以被自动化的机器取代.
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