双工对话：迈向口语对话系统中类人的交互
计算与语言
2022-06-15 v4
摘要
在本文中，我们提出 Duplex Conversation，一个多轮、多模态口语对话系统，使基于电话的客服代理能够像人类一样与顾客交互。我们借助电信中的全双工概念来阐明类人交互体验应有的样子，以及如何通过三个子任务实现平滑的话轮转换：用户状态检测、反馈信号选择和插话检测。此外，我们提出带多模态数据增强的半监督学习，以利用无标签数据提升模型泛化能力。在三个子任务上的实验结果表明，所提方法相比基线取得了一致的提升。我们将 Duplex Conversation 部署于阿里巴巴智能客服，并分享了生产中的经验教训。在线 A/B 实验显示，所提系统能显著降低 50% 的响应延迟。
引用
@article{arxiv.2205.15060,
title = {Duplex Conversation: Towards Human-like Interaction in Spoken Dialogue Systems},
author = {Ting-En Lin and Yuchuan Wu and Fei Huang and Luo Si and Jian Sun and Yongbin Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2205.15060},
year = {2022}
}
备注
Accepted by KDD 2022, ADS track