基于个性化话语风格的服务需求高效引导对话策略
计算与语言
2023-01-12 v1 人工智能
摘要
随着互联网服务的蓬勃发展，服务提供商精准向客户交付服务的一个前提是全面、准确且高效地捕获用户需求。这被称为“服务需求引导（SRE）”任务。考虑到客户数量庞大，服务提供商通过面对面对话与每位用户交互是一种低效方式。因此，借助虚拟智能助手引导用户需求已成为主流方式。由于用户需求通常包含不同层次的细节并需由多领域服务满足，SRE 存在巨大的潜在需求空间有待探索以引导出完整需求。考虑到传统具备静态槽位的对话系统无法直接应用于 SRE 任务，设计高效对话策略以引导用户在此巨大潜在需求空间中表达完整准确需求是一项挑战。基于用户倾向于以顺序方式主观表达需求的现象，我们提出个性化话语风格（PUS）模块以感知个性化需求表达习惯，并将 PUS 应用于对话策略以高效完成 SRE 任务。具体而言，该对话策略选择适宜响应动作以动态更新对话状态。在从对话历史中提取的 PUS 辅助下，系统可缩小潜在需求空间的搜索范围。实验结果表明，带 PUS 的对话策略能以更少对话轮次引导出更准确的用户需求。
引用
@article{arxiv.2301.04582,
title = {A Personalized Utterance Style (PUS) based Dialogue Strategy for Efficient Service Requirement Elicitation},
author = {Demin Yu and Min Liu and Zhongjie Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2301.04582},
year = {2023}
}