面向银行与金融对话系统的基于本体的对话管理系统

在对话系统中保持对话状态是一项众所周知的困难任务。我们介绍了一种基于本体的对话管理（OntoDM），这是一种保持对话状态、为指代消解提供基础并通过领域本体驱动对话的对话管理器。银行和金融领域有望通过丰富的产品集合以及专有名词、命名实体和动词的特殊性来消除上下文歧义。我们将本体同时用作知识库和对话管理器的基础；知识库组件与对话管理器组件在某种意义上融合在一起。领域知识用于跟踪关注实体（Entity of Interest），即作为产品和服务的本体节点（类）。通过这种方式，我们在某种意义上也引入了对话记忆和注意力。我们细致地融合了语言学方法、领域驱动的关键词排序和领域本体，以创建领域驱动对话的方式。所提出的框架用于我们内部的德语银行和金融聊天机器人中。同时也介绍了德语处理以及金融-银行领域聊天机器人语言模型和词典的普遍挑战。本工作仍在进行中，因此尚未引入成功度量指标。