面向个性化对话策略的会话技能发现

许多企业与消费者正在扩展Amazon Alexa、Google Home、Microsoft Cortana和Apple Siri等基于语音服务的能力，以创建自定义语音体验（亦称技能）。随着此类体验数量的增加，一个关键问题是如何发现可用于满足用户请求的技能。本文中，我们聚焦于会话技能发现，并呈现一个与用户进行对话以助其找到满足需求的技能的会话智能体。为此，我们从一个基于规则的智能体出发，并利用强化学习对其改进。通过这种方式，我们使智能体能够在与用户交互时适应不同的用户属性与对话风格。我们在真实生产环境中通过部署该智能体与真实用户交互来评估我们的方法，并展示了该会话智能体在帮助用户找到满足其请求的技能方面的有效性。