dialogstyring

Dialogstyring er et område inden for menneske-computer-interaktion der fokuserer på at styre samtalen mellem et menneske og et automatiseret system. Formålet er at forstå brugerens intentioner og kontekst og vælge passende systemhandlinger, således at målet for samtalen nås effektivt og naturligt. Dialogstyring er central i moderne talende assistenter, chatbots og interaktive stemmestyringssystemer og spiller en væsentlig rolle i både opgavestyrende (task-oriented) og åbne samtaler.

Kernekomponenter inkluderer naturlig sprogforståelse og -generering (NLU/NLG), dialogstate eller belief state, en dialogpolitik som bestemmer hvilke handlinger systemet skal tage, samt slot-filling og entity extraction, kontekststyring og håndtering af fejl som afklaringer eller bekræftelser. Systemet skal kunne bevare kontekst over flere runder og håndtere ud-af-område forespørgsler.

Tilgange varierer fra regelbaserede, statiske løsninger som finite-state maskiner til statistiske og læringsbaserede metoder som reinforcement learning og POMDP-baserede modeller. Hybridmetoder kombinerer regler med data-drevne beslutninger. End-to-end neurale systemer findes også, men dialogstyring forbliver relevant for at sikre målopfyldelse, forklarbarhed og robusthed.

Anvendelser omfatter kundeservice-bots, virtuelle assistenter, IVR-systemer og supportchat. Evaluering fokuserer på opgavefærdiggørelse, samtaleeffektivitet, brugertilfredshed og fejlrate. Udviklingen kræver kvalitetdata, god kontekstmodellering og overholdelse af privatliv og sikkerhed.