浅析对话系统经典:检索式对话

2021-09-03 14:06

    对话系统可以说是NLP领域目前已知最扎实的落地场景了,整个流程都脱离不了NLP的核心作用,而且整个流程涉及NLP的大量任务,因此大量的研究都围绕着对话系统来开展,也因此产生了很多很有意义的新方法。而检索式对话作为对话系统最原始的实现方式,又蕴涵着什么有意思的东西,我们来看看。

浅析对话系统经典:检索式对话

    什么是对话系统

    对话从来就不是一个简单的任务,这是一个涉及理解、生成、交互等多个方向技术的综合实体。

    理解:需要理解对方输出的内容,只有这样才能给与正确的回应。

    生成:基于理解的内容,给出合适的结果。

    交互:在多轮对话上,需要记录跟踪整个对话过程中涉及的内容。

    要同时完成这么多任务,相必是非常复杂的,同时场景上的复杂性,客服、语音助手、闲聊等,也造就了对话系统的复杂性,最终成为了NLP里面一个重要的研究抓手和目标。

    检索式对话

    检索式对话按照个人理解应该是最为经典的解决方案,把一个对话问题抽象为一个搜索问题,大量早期的对话系统都是用这种解决方案来实现的,甚至在现在,一些简单的对话任务,都可以用它来简单实现,可以说是工业界最喜欢的一种实现方式了。简单地说,整个检索式对话的流程可以用这个流程来表示:

    query理解->检索召回->相似度排序

    没错,看着就是搜索的流程,对句子进行理解,理解后到数据库里面进行召回,召回以后再进行相似度排序找到最佳答案。既然流程被拆解,那我们来看看每一步里面都会做什么东西。

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浅析对话系统经典:检索式对话

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