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任务式对话中的自然语言理解

导读:随着人工智能技术的发展,智能对话的应用场景越来越多,目前已经成为了研究的热点。天猫精灵,小度小度,腾讯叮当,这些智能助手都是智能对话在业界的应用。智能助手的对话方式可分为三种:任务式对话 ( 用户输入指令,智能助手执行指令任务 ),问答式对话 ( 用户输入问题,智能助手回复答案 ),闲聊式对话。那么智能助手如何理解用户的指令,最终完成指令任务呢?任务型语音对话的处理流程主要包括:语音识别,自然语言理解,对话管理、对话生成,语音合成 ( 图1 )。要理解用户的指令,就需要对用户输入进行自然语言理解,也就是对转换为文本的用户输入进行分析,得到用户的意图和关键信息。在图1中,这一部分由绿色虚线圈出,主要包括领域 ( domain )、意图 ( intent ) 和槽 ( slot ) 的预测。本文主要介绍这一部分,即领域识别、意图识别和槽抽取的主流方法和研究进展。

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