智能客服的“对话管理”模块是一种智能学习算法,它通过学习和整理用户的历史对话记录,提高机器的对话回复效率和质量。
这个模块根据用户输入的内容,进行会话节点选择、会话状态迁移和维护等动作,模块内部可以划分为对话状态跟踪(DST)和对话策略(DP)两个部分。
其中,DST负责对每一轮次的对话和上下文进行会话状态评估,即从当前所处业务的树形结构中,依据内置策略和优先级进行筛选,从而选定或更新会话节点。之后,DP需要根据DST跟踪到的节点生成下一个可用的操作,如业务系统调用、节点跳转等动作。自然语言生成(NLG)则像真人对话一样自然,根据上一模块所选择的会话节点,会话系统通过自然语言生成模块(NLG)生成回复信息,完成和用户的一轮交互。
对话状态跟踪(DST)是对话管理中的一个重要模块,负责维护对话系统的状态并更新对话状态。在对话系统中,DST跟踪对话的当前状态,即对话历史简化为可供系统选择下一时刻动作的信息。
DST的输入通常包含ASR、SLU的输出结果N-best、系统采取的动作、外部知识等,输出则是对话状态St,用于选择下一步动作。由于ASR、SLU等组件的识别结果往往会出错,所以常常会输出N-best列表(带置信度概率),这就要求DST拥有比较强的鲁棒性。因此,DST往往输出各个状态的概率分布,这样可以在多轮对话中进行修改,并且方便bot向用户发起澄清query。
状态追踪模块主要获取当前用户同系统交互处于任务设定的状态。由自然语言理解模块解析结果可知用户当前所处领域场景、其具体意图,以及用户当前阶段所收集到的相关参数内容。相关信息交由该模块统一收集,最终判断出当前对话的状态。
这里主要有两种状态追踪机制:
第一种是基于框架的对话管理,即槽位填充机制。该方法假设当任务所需槽位全部收集完成后便可执行相关任务查询服务操作,在槽位未收集完全前,记录槽位收集情况以作为当前对话状态记录。
第二种是基于有限状态机的对话管理方法。这种方法把对话的流程预定义成一个有限状态自动机,在任意时刻,系统总是处于状态转移图中的某个状态,系统所处的状态代表了系统将会提出的问题,用户的回答相当于状态转移图中的弧,决定了状态之间的转移。预定义好的有限状态自动机决定了所有合法的对话,用户与系统的对话过程实际上就是状态转移图中的一条状态转移路径。
对话策略(DP)是指根据现有的query理解和DST,制定对话返回策略的部分。这部分一旦敲定,其实最终的回复也就差不多了,所以重要性也可想而知。
对话策略模块的主要功能是根据前面的对话状态决策采取的最优动作(如提供结果、询问特定限制条件、澄清或确认需求等),从而最有效的辅助用户完成信息或服务获取的任务。该模块基于用户输入的语义表达和当前对话状态输出下一步的系统行为和更新的对话状态。
动作生成模块是在分析状态追踪模块结果后,机器判断在当前状态下应做出何种响应,并生成对应动作的模块。该模块技术实现方案主要分为两种:
第一种是基于动作制定分类,即将相关动作预先定义好,根据交互训练样本逐条训练其动作类型,最终学习机器人的动作生成。
第二种则是基于强化学习的动作生成,运用强化学习的“动作-反馈-奖励”机制完成建模,目标是在任意时刻选择一个系统动作,使得整体奖励分数最高。无论是分类方案还是强化学习方案,都依赖于对大量人机交互数据系统动作的标注进行学习,这将提高构建任务驱动人机交互系统的成本。
如图:对话管理(DM)完成维护对话状态并决定系统动作
对话管理主要有以下几种:
有限状态机基于帧、基于计划、基于深度强化学习;
这些方法可以相互组合和优化,以适应不同的应用场景和需求。
有限状态机的对话管理是一种经典的人工智能设计方法,其原理是通过有限个状态之间的转移来管理对话流程。在有限状态机的对话管理中,可以将对话状态划分为不同的类别,如等待状态、查询状态、处理状态、完成状态等。根据当前状态和用户输入,有限状态机可以决定下一步的状态转移和相应的动作。
具体来说,有限状态机的对话管理包括以下步骤:
有限状态机的对话管理方法简单直观,易于实现和维护,适用于简单的问答任务和流程。但是,对于复杂的对话流程和多轮对话任务,需要更多的设计和优化。
基于帧(Frame)的对话管理是一种基于知识表示和推理的对话管理方法。它将对话看作一系列的“帧”(Frame),每个帧表示一个对话阶段或状态,包含相关的实体和属性信息。
在基于帧的对话管理中,每个对话都被表示为一个帧序列,每个帧都包含对话的一个阶段或状态。每个帧都包含相关的实体和属性信息,例如用户意图、对话上下文、请求的服务等。通过将这些帧组合在一起,可以完整地表示整个对话过程。
基于帧的对话管理通常包括以下步骤:
基于帧的对话管理方法具有以下优点:
基于计划(Agenda)的对话管理是一种以任务和目标为导向的对话管理方法。它通过制定一个对话计划,来指导对话的进行并确保达到预期的目标。
在基于计划的对话管理中,对话被视为一系列的“议程”(Agenda),每个议程代表一个任务或目标。这些议程可以是预先定义的,也可以是根据用户输入和对话上下文动态生成的。每个议程都包含相关的动作、信息和条件,用于指导对话的进行。
基于计划的对话管理通常包括以下步骤:
基于计划的对话管理方法具有以下优点:
基于深度强化学习的对话状态跟踪是通过深度强化学习算法来训练对话状态跟踪模型,使其能够根据用户输入进行自适应的对话状态跟踪。
深度强化学习算法通常包括深度神经网络(DNN)和强化学习算法。其中,深度神经网络用于对用户输入进行特征提取和表示,而强化学习算法则用于根据历史对话状态和当前用户输入来确定下一个动作,并更新对话状态。
在基于深度强化学习的对话状态跟踪中,通常采用基于策略的方法来进行训练。其中,策略是指根据当前对话状态和用户输入来选择下一个动作的算法。基于策略的方法通常包括蒙特卡洛树搜索(MCTS)、策略梯度(PG)、深度确定性策略梯度(DDPG)等算法。
通过训练基于深度强化学习的对话状态跟踪模型,可以使其具备以下优点:
当用户通过智能客服系统与银行进行对话时,对话管理模块可以跟踪用户的对话状态,并根据用户的输入和对话历史,确定当前所处的业务节点和下一步的操作。
例如,用户在对话中询问关于信用卡的问题,对话管理模块可以跟踪到用户的对话状态,并根据用户的输入和对话历史,确定当前所处的业务节点是信用卡申请。然后,对话管理模块可以生成下一步的操作,如调用银行系统中的信用卡申请页面,并将用户的问题和对话历史记录保存在系统中,以便后续的交互和查询。
以电商智能客服为例:
对话管理在电商智能客服中的应用如下:
在电商智能客服中,对话管理可以提高客户满意度和服务质量,帮助企业更好地了解客户需求和行为。同时,它还可以提高工作效率和监控服务质量,为企业创造更多的商业机会和发展潜力。
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