7、对话模型：原理、管理与应用探索

对话模型：原理、管理与应用探索

1. 对话建模的基础理论

1.1 数据驱动方法与智能交互建模

在语言和对话建模领域，数据驱动方法颇为流行，它为诸多广泛应用的组件技术提供了支持，像解析器、信息提取、语音识别与合成以及 HMIHY 技术等。虽然目前尚未有直接解决智能计算机代理建模的方案，但将数据驱动方法级联或集成到混合模型中，以应对智能交互建模的复杂任务，是具有可行性的。例如 Miikkulainen（1993）和 Wermter、Arevian 与 Panchev（2000）的神经模型，以及 Young（2002）倡导的概率方法。

1.2 会话原则

1.2.1 合作原则

理性行为的多个方面会影响交流，参与者通常遵循一般的会话原则，如合作准则（Grice，1975）。合作原则要求交流内容清晰、明确、简洁且相关，听众不应无端阻碍说话者实现目标，而应规划自身行动以助说话者达成意图（Allwood，1976）。Grice 的会话准则在对话系统设计中是标准的会话原则，例如 Dybkjaer 等人（1996）在开发实用对话系统时，将 Grice 准则纳入软件设计，并展示了系统设计者如何依据这些原则和用户行为逐步提升系统的鲁棒性。

1.2.2 礼貌原则

礼貌（Brown & Levinson，1987）通常体现在对话系统常规的“感谢”和“道别”行为中。不过，有经验的用户为快速完成任务（如询问电话号码），更倾向简洁快速的系统，而非礼貌但缓慢的系统；新手用户则相反。近年来，对礼貌行为的复杂性及其作为人类社会行为重要组成部分的深入研究增多，尤其是在具身对话代理与人类用户的交互方面。