dziribot：基于检索增强生成的阿尔及尔亚阿拉伯方言智能对话代理
计算与语言
2026-02-03 v1
摘要
客户服务的数字化快速进程加剧了对能够提供准确且自然交互的对话代理的需求。在阿尔及利亚语境下，这受阿拉伯方言（Darja）语言复杂性的困扰，该方言特征为非标准化的拼写、与法语的广泛代码切换，以及阿拉伯语和拉丁语（Arabizi）脚本的同时使用。为克服这些挑战，我们提出 DziriBOT，一个专为克服这些困难而设计的混合智能对话代理。我们提出一种多层架构，将专门的自然语言理解（NLU）与检索增强生成（RAG）集成，既支持结构化服务流程，也支持基于精选企业文档的动态、知识密集型响应。为解决阿拉伯方言资源匮乏的问题，我们系统评估了三种不同方法：稀疏特征 Rasa 流水线、经典机器学习基线以及变换器微调。我们的实验结果表明，微调的 DziriBERT 模型实现了最先进的性能。这些结果显著优于传统基线，尤其在处理拼写噪声和稀有意图方面。最终，DziriBOT 提供了一个稳健、可扩展的解决方案，弥合了正式语言模型与阿尔及利亚用户语言现实之间的差距，为该地区市场的方言感知自动化提供了蓝图。
关键词
引用
@article{arxiv.2602.02270,
title = {dziribot: rag based intelligent conversational agent for algerian arabic dialect},
author = {El Batoul Bechiri and Dihia Lanasri},
journal= {arXiv preprint arXiv:2602.02270},
year = {2026}
}