ChatGPT技术的多轮对话状态跟踪方法.docx
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2023-07-25
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ChatGPT 技术的多轮对话状态跟踪方法
引言：
在当今互联网时代，人机交互已成为人们生活中不可或缺的一部分。有效的多
轮对话状态跟踪是人机交互中的关键问题之一。ChatGPT 技术作为一种基于大规模
预训练模型的对话生成方法，取得了令人瞩目的成就。本文将重点探讨 ChatGPT
技术在多轮对话状态跟踪方面的方法和应用。
ChatGPT 技术概述：
ChatGPT 技术是一种基于生成对抗网络（GAN）和自监督训练的模型，能够理
解和产生语言。此技术通过训练大规模的对话数据集，使得模型能够根据输入的对
话内容生成对应的回复。相比传统的基于规则或模板的对话系统，ChatGPT 技术无
需预先设定固定的对话流程，能够更自然地进行对话。
多轮对话状态跟踪问题：
在多轮对话中，用户在不同的回合中可能提出多个问题或需要求助。为了确保
ChatGPT 模型正确理解和响应每个对话回合，需要进行准确的状态跟踪。多轮对话
状态跟踪问题包括以下两个方面：
1. 上下文理解：
ChatGPT 模型需要理解多轮对话的上下文，以确保对当前回合的问题或请求有
准确的理解。传统的基于规则的方法往往需要手动定义和维护对话状态，但对于复
杂的对话场景，这种方法不够灵活和可扩展。因此，ChatGPT 技术需要一种自动化
的方式来实现上下文理解。
2. 对话状态跟踪：
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