非结构化文本增强开放域对话系统：系统综述

将外部知识融入对话生成已被证明有益于开放域对话系统 (DS) 的性能，如生成信息丰富或风格化的回复、控制对话主题。本文研究使用非结构化文本作为外部知识源的开放域 DS（**U**nstructured **T**ext **E**nhanced **D**ialogue **S**ystem，**UTEDS**）。非结构化文本的存在导致 UTEDS 与传统数据驱动 DS 存在差异，我们旨在分析这些差异。我们首先给出 UTEDS 相关概念的定义，然后总结近期发布的数据集和模型。我们将 UTEDS 分为检索模型和生成模型，并从模型组件视角介绍它们。检索模型包含融合、匹配和排序模块，而生成模型包含对话与知识编码、知识选择和回复生成模块。我们进一步总结了 UTEDS 中使用的评估方法并分析当前模型性能。最后，我们讨论 UTEDS 的未来发展趋势，期望激发该领域的新研究。