近幾年來(lái)，強(qiáng)化學(xué)習(xí)在任務(wù)導(dǎo)向型對(duì)話系統(tǒng)中得到了廣泛的應(yīng)用，對(duì)話系統(tǒng)通常被統(tǒng)計(jì)建模成為一個(gè)?馬爾科夫決策過(guò)程（Markov Decision Process）模型，通過(guò)隨機(jī)優(yōu)化的方法來(lái)學(xué)習(xí)對(duì)話策略。

任務(wù)導(dǎo)向型對(duì)話系統(tǒng)用于幫助用戶完成某個(gè)任務(wù)如查電影、找餐館等，它一般由四個(gè)模塊組成： 自然語(yǔ)言理解模塊（Natural Language Understanding, NLU）、對(duì)話狀態(tài)跟蹤模塊（Dialog State Tracking, DST）、對(duì)話策略模塊（Dialog Policy, DP）和自然語(yǔ)言生成模塊（Natural language Generation, NLG） ，其中 DST 和 DP 合稱(chēng)為?對(duì)話管理模塊。

在和用戶的每輪交互過(guò)程中，對(duì)話系統(tǒng)利用 NLU 將用戶的語(yǔ)句解析成為機(jī)器可理解的語(yǔ)義標(biāo)簽，并通過(guò) DST 維護(hù)一個(gè)內(nèi)部的對(duì)話狀態(tài)作為整個(gè)對(duì)話歷史的緊湊表示，根據(jù)此狀態(tài)使用 DP 選擇合適的對(duì)話動(dòng)作，最后通過(guò) NLG 將對(duì)話動(dòng)作轉(zhuǎn)成自然語(yǔ)言回復(fù)。對(duì)話系統(tǒng)通過(guò)和用戶進(jìn)行交互得到的對(duì)話數(shù)據(jù)和使用得分則可用于進(jìn)行模型的強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練。

然而在實(shí)際中，和真實(shí)用戶的交互成本昂貴，數(shù)據(jù)回流周期慢，不足以支持模型的快速迭代，因此研究者們通常會(huì)構(gòu)建一個(gè)?用戶模擬器（User Simulator, US）作為對(duì)話系統(tǒng)的交互環(huán)境來(lái)進(jìn)行閉環(huán)訓(xùn)練。有了用戶模擬器產(chǎn)生任意多的數(shù)據(jù)，對(duì)話系統(tǒng)可以對(duì)狀態(tài)空間和動(dòng)作空間進(jìn)行充分地探索以尋找最優(yōu)策略。

一個(gè)效果良好的用戶模擬器，我們期望它?具備以下 3 個(gè)特征：

有一個(gè)總體的對(duì)話目標(biāo)，能夠生成上下文連貫的用戶動(dòng)作；有足夠的泛化能力，在語(yǔ)料中未出現(xiàn)的對(duì)話情形里也能生成合理的行為；可以給出定量的反饋評(píng)分用于指導(dǎo)模型學(xué)習(xí)優(yōu)化。為了實(shí)現(xiàn)以上目標(biāo)，學(xué)術(shù)界做了大量的研究工作，從最基礎(chǔ)的 bi-gram 模型 [4] ，到經(jīng)典實(shí)用的 Agenda-based的方法 [2] ，再到最近基于深度學(xué)習(xí)的用戶模型 [9, 10] ，用戶模擬器的效果得到了顯著提升，也為對(duì)話模型的訓(xùn)練提供了有效的方法。

一個(gè)比較典型的用戶模擬器，對(duì)話開(kāi)始時(shí)用戶模擬器基于 User Goal（用戶目標(biāo)）發(fā)出一個(gè)話術(shù)：“Are there any action movies to see this weekend?”（這個(gè)周末有什么動(dòng)作片可以看的嗎?），這句話進(jìn)到對(duì)話系統(tǒng)的自然語(yǔ)言理解模塊和對(duì)話管理模塊后，生成一句系統(tǒng)動(dòng)作：“request_location”（詢(xún)問(wèn)地點(diǎn)）。

簡(jiǎn)便起見(jiàn)，這里省略掉系統(tǒng)的 NLG 模塊，系統(tǒng)回復(fù)直接送到用戶模擬器的用戶模型（User Model），通過(guò)用戶狀態(tài)更新和行為策略選擇，生成用戶對(duì)話行為：“inform(location=San Francisco)”（告知地點(diǎn)為舊金山），接下來(lái)經(jīng)過(guò) Error Model（可選）和 NLG 模塊，生成對(duì)應(yīng)的自然語(yǔ)言，比如：“San Francisco, please.”（幫我訂舊金山的）。以此往復(fù)，用戶模擬器和對(duì)話系統(tǒng)持續(xù)多輪交互，直到對(duì)話結(jié)束。

從上面的過(guò)程我們可以看到，典型的用戶模擬器和對(duì)話系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)比較相似，包含以下 4 個(gè)基本組成部分：

1. 用戶目標(biāo)（User Goal）：?用戶模擬的第一步就是生成一個(gè)用戶對(duì)話的目標(biāo)，對(duì)話系統(tǒng)對(duì)此是不可知的，但它需要通過(guò)多輪對(duì)話交互來(lái)幫助用戶完成該目標(biāo)。一般來(lái)說(shuō)，用戶目標(biāo)的定義和兩種槽位相關(guān): 可告知槽（informable slots）和可問(wèn)詢(xún)槽（requestable slots），前者形如“槽=值”是用戶用于查詢(xún)的約束條件，后者則是用戶希望向系統(tǒng)問(wèn)詢(xún)的屬性。

例如：用戶目標(biāo)是 “inform(type=movie, genre=action, location=San Francisco, date=this weekend),request(price)”表達(dá)的是用戶的目標(biāo)是想要找一部本周在 San Francisco 上映的動(dòng)作片，找到電影后再進(jìn)一步問(wèn)詢(xún)電影票的價(jià)格屬性。有了明確的對(duì)用戶目標(biāo)的建模，我們就可以保證用戶的回復(fù)具有一定的任務(wù)導(dǎo)向，而不是閑聊。

2. 用戶模型（User Model）：?用戶模型對(duì)應(yīng)著對(duì)話系統(tǒng)的對(duì)話管理模塊，它的任務(wù)是根據(jù)對(duì)話歷史生成當(dāng)前的用戶動(dòng)作。用戶動(dòng)作是預(yù)先定義好的語(yǔ)義標(biāo)簽，例如“inform, request, greet, bye”等等。用戶動(dòng)作的選擇應(yīng)當(dāng)合理且多樣，能夠模擬出真實(shí)用戶的行為。用戶模型是用戶模擬器的核心組成部分，在接下來(lái)的章節(jié)里我們將會(huì)詳細(xì)介紹各種具體模型和方法。

3. 誤差模型（Error Model）：?它接在 User Model 下游，負(fù)責(zé)模擬噪聲，對(duì)用戶行為進(jìn)行擾動(dòng)以模擬真實(shí)交互環(huán)境下不確定性。簡(jiǎn)單的方式有：隨機(jī)用不正確的意圖替換正確的意圖、隨機(jī)替換為不正確的槽位、隨機(jī)替換為不正確的槽值等；復(fù)雜的方式有模擬基于 ASR 或 NLU 混淆的錯(cuò)誤。

4. 自然語(yǔ)言生成（NLG）：?如果用戶模擬器需要輸出自然語(yǔ)言回復(fù)，就需要 NLG 模型將用戶動(dòng)作轉(zhuǎn)換成自然語(yǔ)言表述。例如用戶動(dòng)作標(biāo)簽“inform(type=movie, genre=action, date=this weekend)” 進(jìn)行 NLG 模塊后生成自然語(yǔ)句“Are there any action movies to see this weekend?”。