Диалоговые системы

Определение

Диалоговые системы (англ. Conversational Agent, CA) — компьютерные системы, предназначенные для общения с человеком. Они имитируют поведение человека и обеспечивают естественный способ получения информации, что позволяет значительно упростить руководство пользователя и тем самым повысить удобство взаимодействия с такими системами.

Диалоговую систему также называют разговорным искусственным интеллектом или просто ботом.

Диалоговая система может в разной степени являться целеориентированной системой (англ. Goal/Task-Oriented) или системой общего назначения. Как правило, системы общего назначения, в отличие от целеориентированных, поддерживают большое количество доменов, но не способны различать много вопросов в рамках кажного из них.

Определение:

Домен (англ. Domain) — область знаний, которая относится к запросу пользователя.

Целеориентированные диалоговые системы

Модульная архитектура

Диаграмма модульной архитектуры целеориентированной системы показана на рисунке 1.

Диалоговая система с модульной архитектурой:

Домен -- область знаний, restaurant которая относится к запросу.

Намерение (Intent) -- желание пользователя в рамках вопроса

Именованная сущность (просто сущность) -- параметр запроса

Политика -- статегия поведения

Гипотеза -- распознанная фраза

Эмбидинг -- 2

Контекст

Для генерации ответа используют генеративные модели, либо шаблоны.

Системы имеющие такую структуру имеют проблему масштабирования. Накапливается большое число правил, которые сложно согласовывать друг с другом. Время на сопровождение системы быстро растет, а затраченных ресурсов становится больше, чем нанят живого человека

Каноническая архитектура показана на рисунке.

Нейросетевая архитектура

Как извлекать намерение? Можно использовать регулярные выражения. Но один и тот же запрос на естественном языке можно построить по-разному, часто такой подход будет ошибаться. Сложно описать все возможные способы задания запроса

Целеориентированные диалоговые системы. Позволяет решать одну задачу.

Модель на основе нейронных сетей (end-to-end):

Энкодер-Декодер с вниманием.

Проблемы: валидных ответов может быть несколько, контекст может находится за пределами диалога.

Chit-Chat

Seq2seq, поддержа большого количества тем, но неглубокая.

Примеры систем

ELIZA иалоговая система-психоаналитик (сейчас, ее назвали бы чат-бот), родом из 60-ых годов.

Диалоговая операционная система.

Фреймворки

Существует множество фрейморков, которые значительно упрощают построение диалоговых систем.

DeepPavlov.ai

Включает множество компонентов, при помощи которых создаются скилы. Множество скилов объединяются в диалоговый агент с которым взаимодействуют пользователи на естественном языке.

LTP

Rasa

spaCy

Другое

Языковые модели: word2vec, esim, gpt, bert. Хорошей языковой модели достаточно около 100 примеров для хорошей классификации намерения.

См. также

• Рекуррентные нейронные сети
• Векторное представление слов
• Обработка естественного языка
• Распознавание речи

Источники информации

• Learning End-to-End Goal-Oriented Dialog