Dialog Management

Dialog Management

• NLU ( Natural Language Understading )을 통해 사용자 입력을 추상적인 개념인 Intent와 entity로 구분할 수 있다. 이는 복잡한 데화형 봇 개발을 위한 첫번째 과정이다. 
• 위의 과정을 통해 사용자의 의도를 파악하였다면 봇은 옳바른 대답을 선택할 필요가 있다. 이 대답은 봇이 가지고 있는 지식에 기초한다. 이를 관리하는 작업을 수행하는 것이 DM ( Dialog Management )이다.
• DM의 기본적인 기능은 사용자 입력에 대한 적절한 대응을 찾는 것이다. 해당 대응은 질문에 대한 직접적인 대답이 될 수도 있으며, 질문에 대한 추가적인 질문이 될 수 있다. 혹은, 사용자의 의도를 파악하지 못했다면 그에 대한 대응이 될 수 있다.

Grounding

• Grounding은 사용자가 한 말을 이해했다는 것을 사용자에게 알리는 것을 말한다. 이는 봇이 대화에 관여하고 있다는 느낌을 주고 그것이 무엇을 하고 있는지 알고 있다는 느낌을 준다.
• ex) Q : 경찰서가 어디있는지 알려줄 수 있나요? 라는 질문에 A : 물론이죠. 경찰서가 어디있는지 알려드릴게요. 라는 식으로 봇은 Ground할 수 있다.

Slot Filling

• Slot filling은 DM이 특정 엔티티가 필요할 때, 사용자가 해당 엔티티를 제공하지 않았다면 봇은 필요한 모든 정보를 얻을 때까지 사용자에게 해당 엔티티를 요청하는 것을 말한다.