摘要: 针对现有多方人机对话系统容易忽略在对话过程中可能被遗忘的发言者,导致用户交互主动性不强、用户对话体验感差的问题,提出了一种基于知识增强的多方人机主动对话策略。该策略借助知识图谱作为外部知识,学习对话中可能被遗忘的特定个体偏好,并结合当前群体对话需求设计个性化回复策略,促进个体主动参与群体对话。首先,使用图注意力机制学习特定个体兴趣实体表征,并引入时间权重聚合得到个体深层次偏好表示;然后,沿着当前对话主题知识子图路径触发多条邻居集合,主动捕捉个体的高阶个性化兴趣主题;最后,通过在语义层面分析当前群体对话语境和需求,评估群体对候选主题的满意度,得到既满足个体偏好又能照顾群体感受的最优对话主题。实验结果表明,融合外部知识和关注特定说话人的多方人机对话系统能有效地提升其响应内容丰富度和参与者交互满意度,推动多方对话持续进行。
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