Какие существуют подходы к реализации динамических ветвлений в диалоговых системах?

Некоторые подходы к реализации динамических ветвлений в диалоговых системах:

• Основанный на правилах (Rule-based). habr.com Чатбот создаётся с использованием чётких правил и инструкций. habr.com Он реагирует на конкретные ключевые слова, фразы или шаблоны, которые определены заранее. habr.com Такой подход прост в создании и понимании, позволяет точно контролировать ответы. habr.com Однако он ограничен в способности обрабатывать сложные и контекстные запросы, требует большого объёма правил и может быть неэффективным для больших объёмов данных. habr.com
• Основанный на данных (Data-Driven). habr.com Есть два варианта такого подхода: habr.com
• Извлекающий (Retrieval). habr.com Бот использует заранее созданный корпус данных, чтобы извлекать наиболее подходящие ответы на запросы пользователя на основе сходства или «ближайшего соседа» в корпусе. habr.com Такой подход эффективен в получении точных ответов, особенно если корпус содержит много разнообразных данных. habr.com Однако он может быть неэффективным при отсутствии подходящего ответа в корпусе и не способен генерировать оригинальные ответы. habr.com
• Генеративный (Generative). habr.com Этот подход использует глубокие модели, обычно на основе архитектуры seq2seq, для генерации текстовых ответов. habr.com Модели обучаются на больших статических корпусах данных. habr.com Такой подход способен создавать более разнообразные и оригинальные ответы. habr.com

Также существует метод на основе динамического представления графов знаний. www.publishing-vak.ru Он повышает общую точность предсказаний при построении связей и автоматического вывода знаний. www.publishing-vak.ru Для достижения такого подхода применяется динамическая архитектура на основе Skip-gram, где на основе текущего слова предугадывается его окружение. www.publishing-vak.ru