0、說明

對話管理（Dialog Management，DM）就是人機對話中的CPU，控制著整個人機對話的過程。
對話管理的任務主要有下4點：

• 對話狀態(tài)維護（dialog state tracing，DST）
• 生成系統(tǒng)決策（dialog policy）
• 作為接口與后端/任務模型進行交互
• 提供語義表達的期望值（expections for interpretation）

1、任務驅(qū)動型對話系統(tǒng)的組成

任務驅(qū)動型人機對話系統(tǒng)會根據(jù)當前狀態(tài)（state）和相應動作（action）決定下一步的狀態(tài)和反饋，即求狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率P(r,s’|s,a)，這其實是馬爾科夫決策過程的思想。任務型人機對話系統(tǒng)包括以下幾個部分：

• 獲取用戶query。
• 自然語言理解模塊（Natural Language Understanding）：主要是槽位識別和意圖識別，并且這時候識別的意圖有可能是有多個的，對應的槽位也會不 同，都會有個置信度 。
• 對話管理模塊：包括Dialog State Tracking（DST）和Dialog Policy。DST就是根據(jù)前面的信息得到它的state，state其實就是slot的信息：得到了多少slot，還差什么slot，以及它們的得分等等。Dialog Policy就是根據(jù)state做出一個決策，叫action，如還需要什么slot，是否要確認等等。
• 自然語言生成模塊（Natural Language Generation）

Dialog Policy就是根據(jù)state做一個決策，只要有了state，就比較容易了，所以 DST 就比較關鍵。目前 DST 主要有這么幾種方法 ：生成式模型（Generative Model）、判別式模型（Discrimitive Model）、規(guī)則系統(tǒng)。

2、閑聊型對話系統(tǒng)

閑聊型對話系統(tǒng)的設計方法主要有：規(guī)則方法、生成模型和檢索方法。

• 規(guī)則方法：規(guī)則系統(tǒng)關鍵是如何寫一堆規(guī)則和線上的快速匹配。目前沒有哪個系統(tǒng)是純規(guī)則的了，規(guī)則方法頂多只是在 一些其他方法處理不好的情況下的一個補充。
• 生成模型：舉例：可以首先使用一個RNN模型把輸入句子“ABC”表示成一個向量，然后把這個向量作為另一個RNN模型的輸入，最后使用語言模型生成目標句子“WXYZ”。 這種方法的優(yōu)點是省去了中間的模塊，缺點是生成的大多是泛泛的無意義的回復、前后回復不一致，或者有句子不通順的問題（一句話不通順其實都很難解決）。好多人也在融合上下文、 Topic、互信息等來解決多樣性問題，但遺憾的是，只使用這種方法效果并不盡人意（而且非常依賴于大量高質(zhì)量的訓練語料），它可以結合其他模型和策略來處理。
• 檢索方法。