知识管理如何定义（一文详解启发式对话中的知识管理）
知识管理如何定义（一文详解启发式对话中的知识管理）这张图介绍一下关于最基础的对话管理，比如 SlotFilling，它是在有没有上下文，事先定义好了这张订票的场景，然后它有一些上下文的信息怎么来控制，这个场景是刚才已经提到的，就不详细说了。对话管理一般是这样，我们在有上下文的情况下，对话管理就是用户当前我们可能能分析出来一个意图，有的时候甚至当前我们都分析不出来一个意图。比如说用户说了一个上海，我们实际上不知道用户说上海是什么意思，如果前面是在说天气，那上海就是跟天气有关，如果前面在说订票，那上海就是和订票有关。有当前的一个用户的意图，甚至这个都不是一个意图，然后有上文，有一些上文是在哪个领域里边，有用户的信息，这个有时候可能还有一些用户长时间的信息，根据这些信息做出一些行为，到底是要答复，还是拒绝，还是去问用户的补充，用户需要补充一些信息。 对话管理里面有几种主要的形式，一种是基于 slot 的，slot 可能就是一个填槽，如果有三个槽
就是我们在做一个模型去做选择，上面比如做了三个或者五个模型来去理解，用户来一句话对这几个模型都去理解，理解出来之后然后做一个集成，集成之后再做最后的输出，集成实际上是为了做选择，到底用哪个模型的答案，当然集成方式主要是两种，一种是流水线，这些模型我排成一个顺序，哪个模型解决了我就出了，我就把答案出出来，然后就不再往后走了，另外一个是模型集成，每个模型都走，然后做一个决策判断，选哪个模型的结果。
上面是关于对话中 NLU 的部分，另外一部分是关于对话中的知识管理，或者对话管理里的知识管理，对话管理这部分。
对话管理一般是这样，我们在有上下文的情况下，对话管理就是用户当前我们可能能分析出来一个意图，有的时候甚至当前我们都分析不出来一个意图。比如说用户说了一个上海，我们实际上不知道用户说上海是什么意思，如果前面是在说天气，那上海就是跟天气有关，如果前面在说订票，那上海就是和订票有关。有当前的一个用户的意图，甚至这个都不是一个意图，然后有上文，有一些上文是在哪个领域里边，有用户的信息，这个有时候可能还有一些用户长时间的信息，根据这些信息做出一些行为，到底是要答复，还是拒绝，还是去问用户的补充，用户需要补充一些信息。
对话管理里面有几种主要的形式，一种是基于 slot 的，slot 可能就是一个填槽，如果有三个槽位，时间、地点、天气现象，我就把它填完就行了，缺哪个我就问用户有哪个。另外一种用 slot 不是特别好解决的就是有些流程很复杂的，特别是在客服，比如这张图里的场景，这是一个客服的场景，它的流程就很复杂，用户到了某一个地方，他需要去判断关于这个地方的信息，然后再做下一步的操作，这是这个对话管理主要的东西。
这张图介绍一下关于最基础的对话管理，比如 SlotFilling，它是在有没有上下文，事先定义好了这张订票的场景，然后它有一些上下文的信息怎么来控制，这个场景是刚才已经提到的，就不详细说了。
在启发式对话里边还有一种基于话题的对话管理，首先话题本身，因为它引入了一个新的概念就是话题，在问用户的问题之外引入了话题，话题可以是人工建的，也可以是系统自动计算出来的，也可以是系统引导用户来创建，这个话题就是我刚才在最开始讲启发式对话的时候，我们看到的，比如说关于花的一些相关话题的组织，也可以通过一些学习的方式去挖掘问题之间有哪些话题，特别在一些企业服务的场景中，因为企业本身有它明确的应用场景，所以它是有一些话题，它本身已经组织好的关于这些话题的组织。
当然话题的组织实际上是有很多问题的，我们比如拿树型来组织这些话题，这个系统的后面怎么来组织这个话题。比如按产品、人物来组织话题，所有的产品是一个话题，所有的人物是一个话题，但是当我真正要去问这个系统的时候，你会发现产品和人物它们之间是有交叉的，因为人物，比如说科技领域的人物和娱乐领域的人物，他们可能就没有什么交叉领域，我们把它放在一个话题下面也不合适。所以说话题的划分实际上是有一定交叉的，当然我们显示出来一般情况下是一种树型的方式来组织，这样对用户也比较容易理解。但是它真正的管理后面实际上有很多的交叉。
对话的管理，实际上一般情况下我们可以认为它是这种状态，这种状态转换的过程，比较典型的可能就是一个 Markov 决策过程，这里边 S 是一组状态集，A 是一组动作，在某一个状态下它遇到一个什么东西，然后要做一个什么样的响应或者什么样的动作，机器学习的方式可能就需要把这个对话组织成这样一个状态，在这里边一个重要的地方是需要有一些回报的函数。
比如说在强化学习做这种对话的时候，不一定是做对话管理，做对话生成的时候也有这种场景，就是说它去定义一个在对话里边，它模拟多轮，根据一个定好的回报函数，然后来做一个判断，这是对话管理，对话管理用强化学习可以来做。实际上强化学习就是模拟多轮的对话，然后再回过来判断当前的状态到底走哪一步合适。
这是一个用深度强化学习来做对话状态跟踪的简单状态，比如用户输入了一句话，通过语音识别，它可以有一个状态的管理，然后去管理这个状态，通过一个策略来控制它的输出。当然它中间核心的一个部分是有这个 Reward 函数，在对话里，这个 Reward 函数就非常重要，一般情况下它也不太好定义，因为我们对话，它到底什么算合适，什么算不合适，这个还不是特别好控制的。
