对话计算建模的CAMS语料库：会话分析模式详解

资源摘要信息:"对话计算建模的会话分析注释模式（Conversation-Analysis-Modelling-Schema）是一种专门用于对话系统研究和开发的框架，它为对话分析和建模提供了一套结构化的注释方案。以下是该模式详细的知识点说明： 1. **会话分析建模架构** 该架构旨在对对话计算中的会话过程进行详细的分析和建模，使开发者能够更好地理解和模拟人类的自然语言交互。它将对话看作一系列有序的交互单元（如语句或对话动作），并通过这些单元之间的关系来理解对话的结构。 2. **CAMS语料库** CAMS指的是标记为对话的语料库，它包含了大量的对话实例，并按照一定的格式和规则进行了注释。这些注释通常涉及对话行为、对话参与者之间的关系以及对话的具体内容。 3. **对话序列** 在CAMS架构中，对话序列被划分为几种类型，每种类型描述了对话的特定模式或结构： - **邻接对序列**：相邻的对话单位（如问题和回答）构成的序列。 - **基本序列**：构成对话基础的简单序列，通常由问题和回答组成。 - **前后序列**：在基本序列的基础上，通过添加前置或后置对话单位来扩展的序列。 - **插入序列**：在对话的某个点插入的对话单位，这些单位与周围的序列不直接关联。 - **最小扩展**：对基本序列进行最小化扩展，以添加额外的语境或细节。 4. **对话行为和邻接对类型** 对话行为是对话序列中参与者所表达的意图和动作，而邻接对类型描述了这些行为的结构和关系。在CAMS中，对话行为被分为： - **信息搜寻功能**：包括提出问题以获取信息的行为。 - *propositionalQuestion（是/否）*：询问事实性质的问题。 - *setQuestion（谁/什么/在哪里/如何）*：询问具体信息的问题。 - *选择问题*：要求从一定范围中做出选择的问题。 - *checkQuestion*：验证信息或确认已知信息的问题。 - **信息提供功能**：提供信息给对话对方的行为。 - *通知（声明）*：向对话对方通报信息的行为。 - *回答*：回应问题或请求的行为。 - *协议*：对提议或计划表示同意的行为。 - *意见分歧*：表达不同意见或拒绝提议的行为。 - *更正*：纠正对方信息的行为。 - *确认*：确认信息无误的行为。 - *不肯定*：表达不确定性或需要更多信息的行为。 - **优惠功能**：提供优惠、邀请或其他非正式提议的行为。 - *提供*：给予某种信息或优惠的行为。 - *conditionalAccept（考虑/处理请求/建议）*：有条件地接受提议的行为。 5. **标签定义** 在CAMS架构中，标签用于标记和识别对话中的各种行为和序列类型。例如： - *邻接对*：标记对话中的问题和回答对。 - *根据*：标识对话的起始点或根据。 - *扩展性*：描述对话序列的扩展属性。 - *展开前*：对话序列展开前的状态。 - *插入扩展*：插入对话序列中的部分。 - *扩建后*：对话序列扩建后的状态。 - *最小扩张*：对话序列的最小化扩展状态。 6. **引用和贡献** 当使用CAMS架构进行研究或项目开发时，应遵循学术界的引用规则，以确保学术诚信。具体来说，需要引用Duran和Bates在2018年发表的论文《多域对话管理的对话分析结构化对话》。这篇文章首次介绍了CAMS架构，并对其应用和预期用途进行了详细说明。 7. **CAMS架构的应用领域** CAMS架构被设计用于多种对话系统领域，包括但不限于多域对话管理、自然语言理解、交互式虚拟助手和智能客服系统。通过结构化的注释和分析，CAMS帮助开发者更好地理解和实现人类与机器之间的自然对话交流。 总结来说，对话计算建模的会话分析注释模式（CAMS）为对话系统的设计和实施提供了一套全面的分析工具和方法，通过对对话序列、行为和类型进行系统化的标签和分类，它促进了对对话计算领域更深入的理解和更高效的开发。"