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    【实践】HMM模型在贝壳对话系统中的应用

    对话系统是一个庞大的系统,涉及的问题很多,本文主要讲解隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)在对话管理(Dialog Management,DM)中的应用。DM在对话系统中的作用是维护对话状态并根据当前对话状态选择下一步合适的动作。 在贝壳找房APP中,客户和经纪人的对话过程可以看作是一个时间序列。在对话过程中,经纪人需要基于当前的对话状态对客户的消息作出合适的回应,即选择合适的动作。因此,经纪人的动作决策是一个基于时间序列的问题。而HMM模型是比较经典的解决序列问题的机器学习模型,所以,在DM的动作决策问题上首先尝试了HMM模型。本文将结合实际案例从理论推导、模型构建、实验分析三个方面对HMM模型在DM中的应用进行详细解析。

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