Какие существуют подходы к реализации динамических ветвлений в диалоговых системах?

Некоторые подходы к реализации динамических ветвлений в диалоговых системах:

• Основанный на правилах (Rule-based). 5 Чатбот создаётся с использованием чётких правил и инструкций. 5 Он реагирует на конкретные ключевые слова, фразы или шаблоны, которые определены заранее. 5 Такой подход прост в создании и понимании, позволяет точно контролировать ответы. 5 Однако он ограничен в способности обрабатывать сложные и контекстные запросы, требует большого объёма правил и может быть неэффективным для больших объёмов данных. 5
• Основанный на данных (Data-Driven). 5 Есть два варианта такого подхода: 5
• Извлекающий (Retrieval). 5 Бот использует заранее созданный корпус данных, чтобы извлекать наиболее подходящие ответы на запросы пользователя на основе сходства или «ближайшего соседа» в корпусе. 5 Такой подход эффективен в получении точных ответов, особенно если корпус содержит много разнообразных данных. 5 Однако он может быть неэффективным при отсутствии подходящего ответа в корпусе и не способен генерировать оригинальные ответы. 5
• Генеративный (Generative). 5 Этот подход использует глубокие модели, обычно на основе архитектуры seq2seq, для генерации текстовых ответов. 5 Модели обучаются на больших статических корпусах данных. 5 Такой подход способен создавать более разнообразные и оригинальные ответы. 5

Также существует метод на основе динамического представления графов знаний. 2 Он повышает общую точность предсказаний при построении связей и автоматического вывода знаний. 2 Для достижения такого подхода применяется динамическая архитектура на основе Skip-gram, где на основе текущего слова предугадывается его окружение. 2