闫晓宇 彭苏婷

摘  要：随着自然语言处理技术的发展，对话机器人以节省人工和易于嵌入等特点受到业界青睐。为了满足在线教育的需求，本文提出的教育领域多轮对话机器人具备和用户针对知识点进行深入对话的能力。本文介绍了此对话机器人的实现全流程：采取用户模拟器生成教育领域语料，使用意图识别和槽位填充实现自然语言理解，通过对话状态追踪和对话策略设计多轮对话逻辑。这为学生提供了答疑解惑的新渠道，为线上教育的智能创新带来更多选择。

关键词：教育;对话机器人;多轮对话

Abstract： With the development of Natural Language Processing （NLP） technology， chatbots are favored for their advantages of labor saving and easy embedding. In order to meet the needs of online education， this paper proposes to design multi-turn chatbots with ability to conduct in-depth dialogue with users on knowledge points in the field of education. This paper introduces a lifecycle of realizing multi-turn chatbot： adopting user simulator to generate educational corpus， using intention recognition and slot filling to realize natural language understanding， and designing multi-turn dialogue logic through dialogue state tracking and dialogue policy. This chatbot provides students with a new way to solve their puzzles and brings more choices for intelligent innovation in online education.

Keywords： education; chatbot; multi-turn dialogue

1   引言（Introduction）

在傳统的教育模式中，学生会遇到层出不穷的学习难点，理想的情况是他们可以得到及时准确的帮助，但需要教师投入大量的时间与精力。教师在讲授某门课程时需要解答的问题是有限的，这意味着他们的工作存在很大重复性。幸运的是随着互联网教育的兴起，人工智能技术已经渗透教育行业的多个领域。目前，市场急需具备线上教学能力的产品来填补空白，既可以随时为学生答疑解惑，又可以节省教师劳动力的对话机器人不失为一个好的选择。

现今已上线的对话机器人有很多，从功能上大致可以分为两类：非任务导向型对话机器人和任务导向型对话机器人。非任务导向型机器人以小冰为代表，旨在和用户在开放域，即开放的话题空间中闲聊互动。任务导向型机器人以小度为例，旨在和用户在封闭域，即有限的话题空间中完成特定任务，比如播放歌曲、查询天气等。……