6、对话技术中的关键要素与挑战

对话技术中的关键要素与挑战

1. 口语对话系统的错误处理策略

在口语对话系统中，当出现沟通失误后，需要有效的方法使对话重回正轨。有研究使用数据驱动方法和机器学习来寻找对话中错误处理的最优策略。

Skantze 研究了人类处理错误的策略，采用一种可测量不同接地策略相关成本的方法，并选择预期成本最小的策略。Bohus 则研究了不同的恢复策略，发现像“MoveOn”这样的策略（即系统不要求用户重复或重新表述，而是转向不同问题以推进任务）更为有效，因为要求用户重复或重新表述往往会使错误升级而非解决。

2. 对话语言的特点与挑战

2.1 与书面语言的差异

书面语言通常经过精心编辑和修正，适合用包含完整句子规则的语法进行分析。而对话语言则不太规则，常包含犹豫标记、填充词（如“and so on”“you know”等）、片段和自我修正等，这些反映了言语的自发产生，但给使用适用于书面语言的方法处理文本带来了问题。

例如，在“does United offer any one - way flights uh, I mean one way fares for 160 dollars?”这个例子中，说话者将宾语名词短语“one - way flights”改为“one - way fares”，用“uh”和“I mean”标记了这种改变，这样的词串无法用为分析规范书面文本设计的语法进行解析。

2.2 应对方法

2.2.1 编辑文本使其更规则

由于自发口语的一些特征具有足够的可预测性，可以用特殊规则或策略来描述，以过滤掉不规则之处，生成能用传统语法解析的句子。例如