ChatGPT技术在多轮对话理解和生成中的语境建模与上下文理解方法.docx
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2023-09-03
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ChatGPT 技术在多轮对话理解和生成中的语
境建模与上下文理解方法
随着人工智能的快速发展，自然语言处理(NLP)领域也取得了巨大的进展。
ChatGPT 技术作为一种新兴的对话生成模型，不断地推动着多轮对话系统的性能提
升。而在多轮对话中，语境建模和上下文理解则是 ChatGPT 技术能否表现出色的
关键。
在多轮对话中，一个有效的语境建模是至关重要的。语境主要指的是前面的对
话历史，以及当前说话人的观点、意图和情感等信息。ChatGPT 可以通过将之前所
有的对话内容作为输入，来对当前对话进行理解和生成。这种方法使得模型能够建
立起全局的语境，并能够更好地理解用户的意图。
然而，在真实的对话中，语境的长度可能非常长，这给 ChatGPT 的建模带来了
一定的挑战。长文本不仅会导致计算资源的浪费，还会增加模型理解的难度。为了
解决这个问题，可以采取一种称为“窥孔连接”的方法。这种方法通过仅使用前面几
个对话历史，而不是所有的历史，来进行语境建模。这样，可以有效地减少语境的
长度，提高对话的效率。
除了语境建模外，上下文理解也是实现优秀多轮对话的关键。上下文理解主要
涉及对对话内容的深入理解，包括对实体、概念、情感和语义等方面的理解。
ChatGPT 可以通过预训练和微调的方式来学习上下文理解的能力。在预训练阶段，
模型通过大量的数据对语言的知识进行学习，而在微调阶段，模型则通过特定任务
的数据集来进一步提升性能。
然而，仅仅依靠预训练和微调是不够的。因为每个对话任务的特点和要求都是
不同的，有些对话需要呈现逐步推理的过程，有些对话则需要快速生成准确的回答
。为了满足各种需求，ChatGPT 技术采用了不同的上下文理解方法。例如，一种基
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