DST（对话状态追踪）常用方法

当前DST的一些主流方法，其实主要就是四大类：

人工规则、

生成式模型、

判别式模型、

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就目前来讲，判别式模型效果更好，因为他通过特征提取的方法对对话状态进行精准建模，而且可以方便的结合深度学习等方法进行自动提取特征。此外，RNN、CRF等模型可以将对话当做序列数据进行建模，学习对话轮次之间的状态变化，较传统的分类方法效果更好。

1，Hand-Crafted Rules for DST，人工设计对话状态追踪

一般只使用概率最高的SLU结果结合人工编写的更新规则进行状态更新：F(s,u')=s'。如下图所示，只有置信度高于0.8的slot和value才会被更新到对话状态中：

优点：不需要训练数据，很适合冷启动，而且很容易将领域的先验知识编码到规则中。

缺点：无法利用ASR和SLU解析出的N-Best列表，也没有办法同时追踪多种状态。一般使用的规则都很简单，没有办法定制复杂状态的更新机制；缺乏灵活性。

*有些方法直接编写N-Best列表进行状态更新。但是缺点是相关参数需要人工编写制定，没有办法根据数据分布进行学习

口语语言理解（Spoken Language Understanding，SLU），目的是为了获取用户询问语句的框架语义表示（semantics frame）信息，进而将这些信息为对话状态追踪模块（DST）以及自然语言生成模块（NLG）所使用。

SLU任务通常包含以下两个任务：

意图识别（intent detection）

槽位填充（slot filling），

以下图的句子I like to watch action movie为例，这两个任务的输出对应分别为WatchMovie和O, O, O, B-movie-type,I-movie-type, I-movie-type。

自然语言理解(NLU)就是要获得一个计算机能直接使用的语义表示，比如

Distributional semantics、

Frame semantics、

Model-theoretic semantics等，

本文采用的是frame semantics。

DSTC（Dialog System Technology Challenge，对话系统技术挑战赛）

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