Three PoliciesYour assistant uses policies to decide which action to take at each step in a conversation. There are three different policies that the default config.yml file starts out with:1.The RulePolicy handles conversations that match predefined rule patterns. It makes predictions based on any rules you have in your rules.yml file.2.The MemoizationPolicy checks if the current conversation matches any of the stories in your training data. If so, it will predict the next action from the matching stories.3.The TEDPolicy uses machine learning to predict the next best action. It is explained in full detail in our paper and on our YouTube channel.
一、情感对话系统最终功能1、情感对话，有记忆功能，能关注人的兴趣爱好2、个人助手=能提醒吃药、喝水等3、机器人有人格、懂得话术，能投其所好最终实现数字疗法参考： woebot机器人第一方面，就Woebot本身，其实它的对话结构都是设计好的，因此它的绝大部分问题都不是开放性的问题。通常它需要用户从几个候选答案中选择，从而根绝提前设计好的决定树路径来进行对话。如上面回答所说，Woebot使用的认知行为疗法（CBT），通过将精神健康和心理学已有的一些知识融入到谈话中，从而使人们了解正确的对物，对人，对己的认知，并纠正一些用户（或者患者）已有的不正确的认知观念。根绝Woebot研究团队在2017发表在JMIR Mental Health期刊上的论文我们能够看到，Woebot产品似乎对于抑郁和焦虑有一定帮助【1】。但是在解读这个实验的时候，我们需要注意一点：实验中的所有参与者并不是经过临床诊断的“抑郁症患者”，而是70个自认为有过抑郁和焦虑症状的在校大学生。因此，即使实验结果能够显示Woebot对于实验参与者的抑郁和焦虑程度有所缓解，但是我们并不能下结论为-“Woebot产品对于抑郁症有效”。这样的结论需要严格的临床验证才可以得出。1.首先要明确老年人面对的问题有哪些？需要查询论文将老年人面临的问题进行总结分类，也就对应这意图分类2.提问这些问题的原因有哪些?对话系统主动提出，针对不同问题，有不同的提问方式3.用户(老人)输入回答，明确具体原因，根据语料在做意图分类4.对话系统回应：根据不同原因回答不同关怀答案二、老年人面临问题分类1.心理问题：子女不在身边易产生心理问题。一是行为偏离，缺乏交流沟通使得性格病态：处事认真的变成固执生硬、急躁、乖僻；文雅清高的变得不爱交际；性格随和的发展成任性粗野等。二是孤独抑郁，独居老人有可能会出现孤独、压抑之感，情感日渐脆弱，会产生衰老和死亡的联想，导致自卑、烦躁、焦虑、多疑。三是失落依赖，生活单调注意力无法转移时会产生内疚、负罪、失落和依赖，常常因为小事而抱憾终身。(1).孤独症 寂寞、精神空虚，无事可做- text: "那让我陪您聊聊天吧，希望能缓解您不好的感觉" - text: "那和我唠唠嗑呀，能是您每天开心快乐"(2).抑郁症、焦虑症、疑病症 心烦意乱、坐立不安、为一点小事提心吊胆、紧张恐惧 敏感多疑，易受暗示、对周围事物缺乏兴趣、对自己身体变化过渡关注，或者过分自恋 精神容易兴奋，控制不住，精力不足，情绪性疲劳，失眠多梦，头痛心悸，睡眠浅，早醒，多梦- text: "" - text: "" (3).其他负面情绪2.空巢独居(1)丧偶(2)失孤(3)子女不在身边(4)无子女(5)独自居住3.老年患病：一是我国老年人中70%患有慢性老年病，15%患严重疾病。慢性疾病伴有不可逆的并发症，需要终生治疗及护理。二是老人行动迟缓或不便，常引发伤亡事故，如上下楼梯跌落、用煤气时烧伤烫伤等。三是日常起居需要有人提供卫生清扫、购物、洗衣、做饭等帮助。(1)患有各种老年疾病(2)需要经常吃药(3)行动迟缓不便(4)难以照顾自己(5)不方便就医，没钱看病(6)有自杀倾向4.经济困难：部分空巢老人，因为经济收入低，对社会依赖性很强，这一特点在孤寡老人、高龄老人和老年妇女当中特别突出。经济困难导致入不敷出，会影响到老人健康保障和医疗保障等必要的开支，而致恶性循环。5.操劳过渡：儿女的孩子要操心，儿女们的地也要操心，儿女们都有工作，地里的活都是老人们在管，久而久之会造成身体不支，出现疾病。二、老年人关心话题1.自身和老伴身体健康2.家庭和睦3.子女工作顺利，家庭幸福4.原单位效益好5.社会安定6.收入增加疾病和医疗问题：尤其高龄老人，受到慢性疾病的折磨，生活质量受到损害。家庭照顾问题：空巢、独居和失独老人的此类问题尤为严重。宜居环境问题：老年居住环境中存在安全隐患和物理障碍，是他们面临伤残风险和融入社会受限。代际隔阂问题：老人知识与经验过时，学习机会和资源接近机会减少，难以掌握现代知识和信息，与年轻人的沟通易产生隔阂。社会隔离问题：老人退出了职场货失去劳动能力后社交圈子大大缩小，晚年生活往往与孤独，寂寞为伴，与社会隔离。环球旅游养老院儿女家庭养老金、医疗保险、物价二、政务政务服务意图交互系统设计一、政务服务意图资产1.意图语料库管理领域：公安、民政、人社、医保、交通、环保等领域的语料库类型：语料词典、FAQ问答、图谱问答、多轮对话、多模态问答、智能检索等的专属服务语料库操作：采集、抽取、构建、导入、导出、修改、删除、维护2.意图知识库管理数据结构化：实体识别，关系抽取，属性抽取知识库：构造、融合、检索、问答、推理、共享、提示、评估、应用3.意图目标库管理(1).目标分级领域：公安、民政、人社、医保服务领域的意图(2).意图目标库维护与监控4.意图图谱管理图谱构建、图谱维护、图谱应用5、用户画像管理二、政务服务意图训练模型分类算法三、政务服务意图交互引擎1.多模态融合引擎 2.政务意图识别服务 3.回复控制服务 4.意图监督服务 5.模糊推理与泛化理解引擎四、政务服务意图接口1.政务服务意图管理端 2.政务服务意图运维端 3.政务服务意图服务端五、拆分知识1.政府意图知识库语料库：意图分类使用知识库：意图详情、意图分级、FAQ知识库、图谱知识库2.意图分类算法规则：字典、规则库机器学习算法深度学习算法3.用户画像使用用户基本信息4.交互通过对话问答方式知识问答型：FAQ、KBQA任务型：多轮对话问题：1.东西很多、很泛、具体要实现的功能标准是什么？2.我们提前准备的标准是什么？举例，意图分类知识库，分几类，训练数据3.会给比这个详细的需求说明吗？数据生成工具：https://rodrigopivi.github.io/Chatito/参考文献：1.https://wenku.baidu.com/view/60c63fa8d7d8d15abe23482fb4daa58da0111cbc.html