对话管理是构建自然语言处理（NLP）系统的核心模块之一，主要用于维护对话状态、理解用户意图并生成连贯的回复。以下是关键知识点：
1. 基础概念
- 对话状态：记录用户与系统交互过程中涉及的上下文信息（如订单号、用户偏好等）
- 意图识别：通过语义分析判断用户当前请求的目标（如订餐、查询天气）
- 槽位填充：提取对话中需要的具体信息（如时间、地点、数量）
- 对话历史：存储过往交互记录以支持上下文理解
2. 核心技术
- 状态跟踪：使用有限状态机或神经网络模型（如RNN、Transformer）维护上下文
- 对话策略：基于规则或机器学习决定系统回复内容
- 多轮对话处理：通过上下文关联解决对话中的歧义问题
- 跨轮信息传递：确保对话状态在多轮中持续有效
3. 应用场景
- 智能客服系统
- 虚拟助手（如语音助手、聊天机器人）
- 个性化推荐对话
- 多语言对话支持
4. 学习资源
⚠️ 注意：对话管理需结合具体场景设计，建议深入学习状态跟踪模型以提升效果。