文章主题:智能机器人客服系统, 聊天机器人, ChatGPT, 对话推荐系统
在我国,智能机器人客服系统已经成为众多APP的基本配置之一。这些机器人客服具备类似于真实人工客服的能力,可以进行简单的人机互动,并根据用户需求提供相应的解答。然而,尽管它们给出的答案很多时候并不十分可靠,但总体来看,它们还是能够有效地替代人工客服,节省大量的人力成本。
近期备受瞩目的聊天机器人ChatGPT实际上是一种客服性质的机器人,但其背后的算法更加精细,预训练数据量也更为庞大。
下面我们就一起来看看客服机器人背后的技术:对话推荐系统。
一、对话推荐系统概述
用户使用对话推荐系统的过程,本质上是一个经过多轮信息互动,最终协助用户进行决策的过程。
对话推荐系统(Conversational Recommendation System,简称CRS)以用户为中心,利用多样化的互动方式,成功地在静态推荐系统中存在的信息不对称问题,使得推荐系统能够在与用户的交流过程中,实时捕获并理解用户的喜好。此系统不仅能够引导用户发掘自身潜在的兴趣点,同时也能够在交互过程中,即时获取用户的反馈,并根据这些反馈信息,不断优化和调整推荐策略,实现了动态学习和更新。因此,CRS被设计成为一种目标導向的对话系統,旨在通過與用户的在線對話,捕捉用户的興趣,进而推薦符合用户需求的信息或商品。
对话系统大致可分为两大类,一是任务导向型,另一类则是非任务导向型,也就是我们常说的聊天机器人。非任务导向型对话系统的目标在于与用户进行人性化的互动,其应用范围广泛,涵盖日常生活中的方方面面。相对而言,任务导向型对话系统则专注于协助用户完成特定任务,如寻找特定商品、预订酒店餐厅等。特别是那些以自然语言和语音作为交互方式的面向推荐任务的任务导向型对话系统,其在推荐任务领域具有极高的商业价值。
二、对话推荐任务的特点
从对话推荐系统的应用上来看,具有两个典型的特点:多轮交互和目标导向。
1、多轮交互
在传统的推荐系统中,例如当用户在淘宝上搜索商品时,为了寻找具有特定属性的商品,他们会主动发起搜索,如输入“春季的男士外套”。在这个场景中,推荐效果并非仅仅依赖于搜索引擎,更重要的是依赖用户自身的专业知识来构建适当的查询关键词。这种传统的推荐方法要求用户根据自身经验输入可能的属性选项,以便精准地定位到相应的商品。然而,在许多情况下,用户并无此类先验知识。在这种情况下,用户期待系统能主动向他们介绍可能感兴趣的潜在物品。
在对话推荐系统中,其独特的多轮交互特性能够有效地补充传统推荐系统中用户主动搜索的不足之处。在这个过程中,系统能够通过主动向用户提问,展示用户未曾接触过的物品属性,从而拓宽用户的知识面。同时,系统还可以借助用户的反馈来深入了解他们对特定属性的需求和看法,进一步优化推荐的准确性。这种基于实时互动和用户反馈的多轮交互模式,使得对话推荐系统能够更加精准地捕捉用户的需求,实现更为有效的推荐。
2、目标导向
对话式推荐系统的主要目标是向用户推荐他们感兴趣的商品,以实现成功推荐为最终目标。为了达到这个目标,系统需要获取用户的偏好信息并进行交互。尽管CRS(基于内容的推荐系统)和传统推荐系统都关注推荐,但它们的运作和实现方式却存在显著差异。传统推荐系统通常只是单向地向用户输出推荐物品,而CRS则更加注重实用性和实时反馈,它会主动探索用户的兴趣点,并根据反馈不断更新后续的推荐策略。
三、对话推荐系统的基本功能模块
一个标准的对话推荐系统由三个功能模块组成:用户意图理解模块、对话策略模块和推荐模块。
1、用户意图理解模块
用户意图理解模块是负责与用户进行直接交互的组件,其最初的主要输入来源是对话文本。然而,伴随着技术的不断进步,多模态数据以及用户行为数据已逐渐成为对话推荐系统的主要信息输入源。
2、对话策略模块
对于推荐系统而言,能够基于的正反馈数据是非常少的,这就造成了系统与用户之间的信息并不匹配,而一次失败的探索将浪费用户的时间,伤害用户的偏好,进行造成用户的流失。因此,追求探索和收益的平衡是对话推荐系统中的一个关键问题。对话策略模块的主要任务就是解决这一问题。
在多轮交互过程中,这一问题表现为系统在交互过程中需要确定当前是否要继续询问用户,还是基于已经获取到的信息来实现推荐商品,从而增加用户选择商品的概率。这是一个典型的博弈问题。过多的询问可能造成用户的厌恶,而过少的询问又会造成用户偏好信息的缺失。因此,好的对话策略需要智能地平衡对话轮次与推荐准确率两个指标。
3、推荐模块
推荐模块是对话推荐系统中实现推荐功能的模块,根据已经捕捉到的用户信息,推荐用户当前最感兴趣的目标物品。在大部分的CRS中,推荐模块都采用简单的推荐模型,例如矩阵分解,这是因为简单的推荐模型已经能够满足对话推荐系统的推荐需求,使用过于复杂的推荐模型,反而会使系统整体复杂度上升,使对话推荐系统的训练变得困难。
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