让聊天机器人站在对话者立场：学习带意图回复的新框架

大多数致力于提升聊天机器人流畅度与连贯性的文献，都专注于使聊天机器人更拟人化。然而，极少有工作深入探讨人与聊天机器人的真正区别——人本能地理解其回复对对话者产生的影响，并常带着某种意图作出回应，例如提出乐观看法以使对话者感觉更好。本文提出一种创新框架，训练聊天机器人具备类人意图。我们的框架包含一个引导聊天机器人和一个扮演人类角色的对话者模型。引导聊天机器人被赋予一个意图，并学习诱导对话者回复出符合该意图的响应，例如长回复、愉悦回复、含特定词的回复等。我们通过三种实验设置检验了框架，并用四种不同指标评估引导聊天机器人，以展示其灵活性与性能优势。此外，我们与真人对话者进行了试验，以证实引导聊天机器人在一定程度上影响人类回复的有效性。代码将公开可用。