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对话系统 (分类, 论文) - Coggle Diagram

- - - - 自然语言理解(NLU)
        
        概述
        
        提取每一轮对话中用户或系统提到的用户取向和slot value等语义信息
      - 对话状态跟踪
        
        概述
        
        通过聚合和跟中所有对话的信息，使用提取的实体去建立用户目标的状态
      - 对话策略管理器
        
        概述
        
        系统基于当前状态决定下一步的行动
      - 回复生成器
        
        概述
        
        将系统的行动转换为用户可理解的自然文本
    - - The Schema-Guided Dialogue (SGD)
        
        定义
        
        schema可以被解释为包含实体的命名和定义以及概念的关系和属性的一个集合体
        
        作用
        
        对话系统可以借此探索丰富的信息，捕捉更多概念的通用语义
        
        schema使模型能够像BERT一样，具有预训练模型和在不同服务和域共享知识的能力
        
        模型分类
        
        Multi-pass Models
        
        概述
        
        每一个取向和slot的描述都会作为单个输出传到BERT的编码器中，导致一个对话编码器会执行好几次
        
        缺点
        
        通常会有几个类BERT的模型预测取向，查询slot和slot状态等，所以效率比较低
        
        Single-pass Models
        
        概述
        
        schema embeddings 将services、slots、intents利用BERT编码成向量表示
        
        优点
        
        因为只传输一次所以非常高效