对话模拟器与建模架构革新对话管理系统
今日宣布推出对话管理系统公开测试版。开发者现可利用基于深度学习的先进对话管理器创建复杂非线性体验——远超当前典型单轮交互（如查询天气或设置定时器）的对话体验。
自然语言理解模型根据领域（处理用户意图的特定服务）对请求进行分类，并识别请求中实体的槽位类型。例如“播放Andra Day的《Rise Up》”中，领域为音乐，意图为播放音乐，歌曲名和艺术家名分别填充SongName和ArtistName槽位。
自然对话不遵循预设路径，常包含指代（如用“播放它”指代前述歌曲）、实体上下文延续、用户请求修正等复杂交互。新系统使客户能以自然对话方式交互，同时减轻开发者编写复杂对话规则（难以维护且体验脆弱）的负担。通过对话增强算法和深度学习模型解决设计灵活鲁棒对话体验的挑战。
两大科技创新支撑系统
对话模拟器实现数据增强
通过少量开发者提供的样本对话，自动生成数万条标注对话数据。输入包括开发者API、槽位及值目录（如城市、州）、响应模板（不同场景的响应）。模拟器通过两步生成数据：
- 生成不同对话路径变体（如槽位值序列变化、用户中途修改意图）
- 注入语言变体（同意图不同表达如“推荐电影”vs“我想看电影”），并从槽位目录采样替代值
对话优先建模架构
采用端到端对话建模方法，基于当前用户语句和完整对话历史预测最优动作。包含三个核心模型：
- 命名实体识别（NER）模型：使用双向LSTM和Transformer编码器识别当前语句中的槽位（如“西雅图”识别为城市槽）
- 动作预测（AP）模型：通过分层LSTM架构预测下一步动作（调用API或响应请求）
- 参数填充（AF）模型：基于注意力机制从对话上下文中选择合适槽位值填充API参数
例如当识别到城市槽"西雅图"和日期槽"明天"，且AP模型预测需调用SearchFlight API时，AF模型将生成完整API调用：SearchFlight(city=“Seattle”, date=“tomorrow”)。
技术细节优化
- 一致性检查确保预测动作符合API规范（如避免必需参数为空）
- 利用预训练Transformer组件（BERT）编码对话历史，确保预测上下文相关且不重复
- 通过GPU加速嵌入计算、高效缓存和数据/模型级并行优化推理延迟
该系统使开发者能构建支持实体延续、指代解析、槽位确认和主动功能推荐的对话体验，同时 robust 处理用户中途修改意图的情况。相关技术成果已发表于对话系统、对话状态跟踪和数据增强领域论文。