27 只生成对话系统之任务导向型对话系统

在上一篇文章中，我们对话系统有了一个总体的概述，了解了什么是对话系统，以及它们在人工智能领域的重要性。今天，我们将深入探讨“任务导向型对话系统”，这是一种专注于帮助用户完成特定任务的对话系统。

任务导向型对话系统是什么？

任务导向型对话系统，顾名思义，是旨在指导用户完成某个特定任务的对话系统。这些系统通常用于提供某种服务，例如：

• 查询天气
• 预定酒店
• 订电影票
• 技术支持

与开放域对话系统不同，任务导向型对话系统通常具有更为明确的目标和上下文，能够在特定的对话主题中引导用户。

任务导向型对话系统的工作流程

一个典型的任务导向型对话系统的工作流程通常包括以下几个阶段：

1. 识别用户意图：通过自然语言处理（NLP）技术识别用户的意图。意图通常由用户输入的关键字或短语推导出。
2. 槽位填充：提取对话中必要的信息（称为“槽”），例如日期、地点或人数等，以便完成任务。
3. 构建对话管理策略：根据用户的意图和提取到的信息，使用预定义的策略决定如何引导对话。
4. 生成响应：基于识别到的意图和槽位信息生成适当的响应来引导用户。

案例分析：酒店预订对话系统

让我们以一个简单的酒店预订对话系统为例来讲述这些概念。

定义意图

首先，我们需要识别用户的意图。假设用户输入了“我想预定一个酒店”，系统需要识别出“预定酒店”的意图。可以使用一些常见的意图识别模型，例如基于 BERT 的文本分类模型。

槽位填充

接下来，我们需要填充槽位。对于酒店预订，我们可能需要提取以下信息：

• 城市：用户想要预定哪个城市的酒店？
• 入住日期：用户何时入住？
• 退房日期：计划何时退房？

例如，如果用户接着说：“我要在上海，从明天开始住两晚。”系统就需要从中提取到“城市为上海”，“入住日期为明天”，“退房日期为后天”。

对话管理

接下来，系统会依据提取的信息形成对话策略，可能在此询问更多细节，比如：

系统：“请问您希望的酒店类型是什么？（如：经济型，豪华型等）”

生成响应

完成所有信息收集后，系统可以生成最终的响应，为用户确认预定信息。例如：

系统：“您想要在上海预定一间经济型酒店，入住日期为明天，退房日期为后天。请确认是否正确？”

如果用户确认，系统可以继续进行实际的酒店预定操作。

技术实现

在实现任务导向型对话系统时，可以使用 Rasa、Dialogflow 等框架进行快速开发。以下是使用 Rasa 的一个简单示例代码片段：

# 在Rasa中定义训练数据
nlu_md = """
## intent: book_hotel
- 我想预定一个酒店
- 请帮我预定酒店
- 我想订酒店

## entity: city
- 上海
- 北京

## entity: date
- 明天
- 后天
"""

# 在Rasa action文件中定义动作
from rasa_sdk import Action

class ActionBookHotel(Action):
    def name(self):
        return "action_book_hotel"

    def run(self, dispatcher, tracker, domain):
        # 假设提取到的槽位
        city = tracker.get_slot("city")
        check_in = tracker.get_slot("check_in")
        check_out = tracker.get_slot("check_out")

        response = f"您想在{city}预定，入住日期为{check_in}，退房日期为{check_out}。"
        dispatcher.utter_message(text=response)

总结

任务导向型对话系统在处理特定场景中的任务时表现出色。通过明确定义的意图和槽位提取，系统可以有效地与用户进行交互并指导他们完成所需任务。接下来，我们将探讨“开放域对话系统”，它与任务导向型对话系统形成鲜明对比，具有更为复杂的对话管理和生成机制。

通过本系列教程的学习，您将逐步掌握从零开始构建对话系统的能力，期待您在后续的学习中探索更深入的内容。