代表对应的值,
4.1 问题意图检测
同一产品的话语提及可能是完全不同的, 系统需要基于用户意图来确定如何进行动作, 文中提及了一个意图分析的例子, 利用几个简单的模板来套用就可以得到相应的意图, 但是意图检测仍然是一个比较大的问题..., 以及带有标记的意图短语
特别地, 三种状态相关的意图也被考虑进来:
添加过滤条件
添加多个过滤条件使得对话成为多轮的对话系统
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意味着用户想查看更多商品, 比如"其他的", "下一个...的意图短语, 我们也收集了2000个没有购买意向的问题, 所有这些有标记的问题都被用来训练成一个多类别的分类器, 进而确定用户言语表现的意图, 或者只是闲聊.
5....标记的概率
对于一个不能被标记属性或者值的单词, 我们将其标注为[word], 同时具有一个小的值代表概率
?...会被清除, 作为一种遗忘的方法.
对话状态的跟踪是保证多轮对话中用户体验的关键, 本文中由于为了规避冷启动的问题, 使用了Session水平的标记数据来提高置信状态跟踪.
8.