李龙华

摘要：会话系统为人机交互回答用户提出的查询和问题提供了一种灵活便捷的操作方法。常规的会话系统分为FAQ问答系统和任务型对话系统两类。在FAQ问答系统中，用户需要提供详细具体的信息以方便系统检索返回正确的答案，但是无法得到定制化的答案；在任务型对话系统中，用户必须按照系统定义好的多轮对话交互路径，才能达到最终的目标结果。文章提出一种融合FAQ和任务对话树的方法，解决FAQ和任务型对话树各自的缺点，同时允许领域专家创建对话树，基于该对话树生成训练数据。在实验环境下测试结果表现优秀。

关键词：对话系统；FAQ问答；任务型对话；对话树

中图分类号：TP18      文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2023）34-0023-03

开放科学（资源服务）标识码（OSID）

0 引言

2022年OpenAI发布了聊天机器人ChatGPT，在多轮对话、自然语言生成等技术表现优异，在多语言交互自然语言理解任务方面，也具有很强的泛化能力[1]。人机对话系统作为人工智能自然语言处理的重要研究领域，并且相比搜索引擎其能够快速回答用户的问题，同时降低企业生产成本，广泛应用于电子商务后台客服机器人、智能驾驶助手、智能家电控制、商场智能导购等场景[2-3]。

基于FAQ模式的对话系统，可以直接匹配知识库中定义好的问答对[4]，只需领域专家收集、描述、定义好系统输出，确保问答对事实正确，即可快速返回用户查询信息[5]。可是FAQ模式无法对特定需求用户给出定制化答复，比如，冰箱怎么调节出行模式，这依赖于冰箱型号和功能，如果把所有可能调节方式都罗列到一个答复中，答案就会变得冗长难以理解。……