? ? ? ? 这一章，我们一起来看一下语音助手中的多轮会话的主要流程。这里主要讲的是开放域中的语义顺承和省略补全的实现。省略补全是指当前query不结合上文时没有明显意图，但是结合上文就可以获取到意图，而语义顺承则是本轮有意图，但是部分槽位缺失，此时结合上文就可以获取到有用的槽位信息。来看下下面的流程图：
? ? ? ? ?下面对一些模块进行解释：
1、用户意图识别
? ? ? ? 该模块为了识别用户意图，为正常流程中的模块，当存在意图时，则具备语义顺承的潜质，当不存在意图时，则具备省略补全的潜质，需要再结合下面的流程具体判断。
2、关联识别
目的：关联识别主要目的有两个：
- 为了识别当前query与上文是否存在关联，以及与上文哪一轮对话有关联
U1: 定一个8点的闹钟
U2: 今天天气怎么样 ????????# 与U2上文无关
U3: 把刚才的闹钟关了吧? ? ? ? # 与U2无关，与U1有关
- 识别关联类别
U1：今天深圳天气怎么样
U2:??那明天呢? ? ? ? #省略补全
U3: 买张去那里的火车票? ? ? ? ?#语义顺承（当存在指代词时，可以当做指代消解来做）? ? ? ?
实现方式：
? ? ? ? 这里的实现既可以使用规则来实现，也可以使用模型来实现，模型方面可以使用相关度模型，比如典型的DSSM，规则方面则可以维护一个上下文关联意图的黑白名单。同时判断上下文是否关联除了语义上是否存在关联外，还需要对时间窗口进行限制，超过时间窗口则不再认为有效。
3、槽位对齐?
? ? ? ? ?槽位对齐是指对槽位的一些操作，比如添加、修改、删除等操作，可以使用三元组来表示：（槽位A，对齐操作O，槽位B），表示利用槽位A的信息对槽位B执行对其操作O，比如下面的例子：
- 添加（槽位继承），当槽位为空时，补充该槽位
U: 定一个明天8点的闹钟? ? ? ?
U: 关闭闹钟? ? ? ? # 时间槽位为空，取用上一轮的时间槽位
- ?替换：当前有可用槽位信息，需要替换上面的槽位信息
U: 今天天气怎么样
U：明天呢？? ? ? ? # 触发省略补全，当前有可用的时间信息，取用上文意图，同时使用当前时间替换上文时间槽位。
U：世界之窗在哪？
U：导航去那里。? ? ? ?# 触发指代消解，当前轮其实存在目的地，即为“那里”，取用上文槽位替换。?
- ?删除：删除槽位信息
U: 买一张明天8点去北京的火车票
U: 算了，不想去北京了? ? ? ? # 用户删除目的地槽位
# 由于用户删除了目的地槽位，此时槽位缺失，紧接着要触发槽位询问，进入封闭式多轮。
? ? ? ? 在槽位对齐时需要满足以下两点：
- 属性一致：槽位属性一致的要求，比如地点属性、时间属性，进一步划分的话，可以划分为目的地、出发地、开始时间、结束时间等。属性不一致不可以替换，比如人物姓名不可以填充到地点槽位中。
- 槽位黑白名单：有时一些槽位属性是一致的，但是由于意图特性或者产品需求，两者并不适合进行对齐，可以通过黑白名单进行限制。
4、知识校验
? ? ? ? 知识校验是指对需要填充的槽位进行合法性校验，判断槽位进行修改是否合理，这里可以结合知识图谱，根据槽位中实体的相关属性进行校验，比如下面的例子：
- 合理性校验：判断槽位填充进去后是否合理
U: 今天天气怎么样？? ? ? ? # 假设今天为8月1号
U: 国庆节? ? ? ? # 国庆节距离8月1日太远，天气查不到信息，此时不应该进行多轮继承，需要出国庆节的百科或者国庆节的日历查询。
- 真实性校验：判断槽位要填充的信息是否真实存在? ?
U: 我想听《青花瓷》
U：杜甫的? ? ? ? # 杜甫是人名，但是并没有唱过《青花瓷》，所以不适合被填充进来
????????对于经过知识校验后，判定不合理的槽位， 需要进行知识冲突处理，比如意图跳转（即跳转为其他意图执行）、槽位重置（清空或者重置槽位）、多轮询问（增加一轮询问获取合理的槽位）
一些想法：
? ? ? ? 上面的方案，是将多轮处理的流程模块化，这样的好处为流程和效果可控制，同时可以进行部分模块的升级，比如将某个模块替换为模型来提高准召性，如果某些场景想收紧多轮策略，也会很方便。对于大部分的多轮需求，通过上面的流程都可以实现。
? ? ? ? 上面的方案虽然比较实用，但是不够kool，如果有一个端到端的模型直接通过query改写来实现多轮，或者有一个端到端的模型同时实现上下文关联识别和槽位对齐，会显得更加高级。
? ? ? ? query改写方案其实比较简单，通过一个encoder-decoder模型就可以实现，一些用于翻译任务的模型都可以拿来做。
? ? ? ? 另外一种方式为一篇论文的实现《Incomplete Utterance Rewriting as Semantic Segmentation》，这篇文章的主要思想为参考了图像中的语义切割的思路，将其用于文本的切割，找到上下文中的关联槽位以及可替换的部分。
?大家可以自己看下，论文链接为：https://arxiv.org/pdf/2009.13166.pdf