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语义解析架构及流程
快递领域的特点是问题通常是为一些重复性的服务请求,比如退货,查快递,下单,查运费等, 实现的是一个非常特定的目标,客户只能同智能语音机器人聊设定好的固定主题,其可能的输入和输出是有限的,只需尽可能有效地完成具体的任务即可。这类对话系统从整体架构上可分为两层:
1) 意图识别层:识别语言的真实意图,将意图进行分类并进行意图属性抽取。意图决定了后续的领域识别流程,因此意图层是一个结合上下文数据模型与领域数据模型并不断对意图进行明确和推理的过程。
2) 问答匹配层:对问题进行匹配识别及生成答案的过程。在对话体系中可按照业务场景进行不同典型问题类型的划分,并且依据不同类型采用不同的匹配流程和方法。
用户带着明确的目的而来,希望得到明确满足特定限制条件的信息和服务,例如:下单、查时效或查件等。由于用户的需求可能比较复杂,需要分多轮进行陈述,用户也可能在对话过程中不断修改或完善自己的需求。此外,当用户陈述的需求不够具体或明确的时候,机器也可以通过询问、澄清或确认来帮助用户找到满意的结果。因此,任务驱动的多轮对话不仅仅是一个简单的自然语言理解加信息检索的过程,还是一个决策过程,需要机器在对话过程中不断根据当前的状态决策下一步应该采取的较优动作(如:提供结果、询问特定限制条件、澄清或确认需求等)从而能够较有效的辅助用户完成信息或服务获取的任务。由于用户的数据会逐步增长,在不同的阶段对准确率的预期也不同,因此我们需要有一种渐进式的方式,针对不同阶段提供不同方法来达成当前目标,其核心思想在于如何有效的利用用户提供的数据。比如少量数据的时候使用比较基础的相似度模型,有几百条数据后应用迁移学习的方法,再进一步就可以使用传统的机器学习模型,同时还会根据数据量进行各种模型的对比和调参。