Rasa core是Rasa框架提供的对话管理模块,它类似于聊天机器人的大脑,主要的任务是维护更新对话状态和动作选择,然后对用户的输入作出响应。所谓对话状态是一种机器能够处理的对聊天数据的表征,对话状态中包含所有可能会影响下一步决策的信息,如自然语言理解模块的输出、用户的特征等;所谓动作选择,是指基于当前的对话状态,...
目前多轮对话的结构和思路是已经形成了一定的共识,即需要DM模块(dialog management)来对对话内容管理起来,无论是对方的还是机器的,都需要维护起来,确保一致,即DST(dialog state tracking),然后根据对话的进展以及对话管理下的内容进行综合评定给出最终回复,即DP(dialog policy),或者说是对话策略(dialog strategy)。 来...
共情表达具有多维性,如沟通机制(communication mechanism)、对话行为(dialog act)和情绪(emotion)。然而,现有的共情表达方法要么只考虑一个共情因素,要么忽略不同因素之间的层次关系,导致共情建模能力较弱。本文提出了一个多因素分层框架 CoMAE,用于生成共情表达,它以分层方式对上述三个共情表达的关键因素进行建模。 1 ...
首先要知道什么是对话状态。 对话状态追踪 **对话状态(Dialogue State)**是对话到当前位置为止,用户所提供的哪些关键信息。 具体实现可以理解为Python中的字典。Key是Slot,Value是用户目前位置提供的值。 来看一个例子,从中可以看到对话状态的更新: 对话状态追踪即对话状态估计。 在上面的例子中,对话状态挺明确的,为...
最近抽点时间将ParlAI代码进行重构和调试之后,发现其代码设计风格类似于工厂模式,非常便于插入式开发,算是接触过的python代码框架中比较棒的一个。 1、框架基本介绍 在facebook的github官网(https://github.com/facebookresearch/ParlAI)上对其介绍为对话系统框架。即:ParlAI (pronounced “par-lay”) is a framework...
该对话框架可移植到自己项目上,具有一定普适性 依旧是MVC框架 数据层: using System.Collections;using System.Collections.Generic;using UnityEngine;[CreateAssetMenu(fileName="DialogueData_So",menuName="Dailogue/DialogueData_So")]publicclassDialogueData_SO:ScriptableObject{publicList<...
开放式对话问答可以被视为两种任务:段落检索和对话问答,前者依赖于从大型语料库中选择候选段落,后者需要更好地理解问题的上下文来给出答案。针对开放式问答,本文提出ConvADR-QA框架方法,即利用历史答案提高检索性能,从而提升问答效果。在基准数据集OR-QuAC上的实验结果表明,在检索和问答生成阶段下都优于现有的基线模型。
Rasa作为一个开源的机器学习框架,为开发者提供了构建高效对话系统的工具。它不仅支持自然语言理解(NLU),还具备强大的对话管理功能,使得创建智能聊天机器人与语音助手变得更为便捷。更重要的是,Rasa能够无缝集成到诸如Slack或Facebook这样的社交平台上,极大地扩展了其应用范围与场景。
在Talker-Reasoner的应用示例中,研究人员将其设定为用户的睡眠指导顾问,在系统1的辅助下进行初步互动,并在必要时借助系统2的能力进行深层次的分析与建议。这一案例表明,用户在初步交流中可享受高效对话体验,而在获取深层次信息时,则能够得到更精确的答案,充分彰显出这一框架的灵活性与实用性。
多智能体会话框架 AutoGen的多智能体会话框架使得LLM应用更具通用性,集成了LLM、工具和人类参与的自定义和可对话的代理。它通过自动化多个能力强大的代理间的聊天,可以轻松地让它们集体自主地完成任务,或者在融入人类反馈的情况下完成任务,其中包括通过代码使用工具所必需的任务。例如: ...