多轮对话是自然语言处理中重要的应用场景，涉及上下文管理、意图识别与状态跟踪。以下是关键知识点梳理：
📌 1. 核心概念
- 对话状态跟踪：通过上下文维护对话中的关键信息（如用户需求、历史交互）
- 意图识别：区分用户当前话语的目标（如询问、确认、结束对话）
- 上下文关联：确保系统能理解前后语句的逻辑关系
📌 2. 应用场景
- 客服机器人（如电商咨询、故障排查）
- 智能助手（日程安排、信息查询）
- 个性化推荐系统（基于对话历史的精准匹配）
📌 3. 学习资源
- 🔗 深入理解对话系统原理
- 推荐书籍：《Speech and Language Processing》（Chapter 14）
- 在线课程：Coursera 的 Natural Language Processing 专项课程
📌 4. 技术挑战
- 处理歧义与上下文缺失
- 保持对话连贯性与自然性
- 多语言支持与文化适配性
如需实践代码示例或模型调优技巧，可继续探索 多轮对话实现指南