参考文章：

1. 梳理|对话系统中的DST
2. 对话状态追踪系统（DST）的实现
3. 多轮对话之对话管理(Dialog Management)
4. 美团对话理解技术及实践
5. 大厂对话系统实践文章链接

对话管理系统

知乎--多轮对话之对话管理

对话管理（Dialog Management, DM）

1. 对话状态维护（dialog state tracking, DST）
2. 生成系统决策（dialog policy）

对话系统中的状态追踪（DST）

1. 闲聊型对话DM
   对上下文进行序列建模、对候选回复进行评分、排序和筛选。

2. 任务型对话DM
   在NLU的基础上，进行对话状态的追踪（DST）以及对话策略的学习（对话策略DPL），以便于DPL阶段策略的学习以及NLG阶段的澄清需求、引导用户、询问、确认、对话结束语等等。 任务型对话系统公式建模&&实例说明

3. 知识问答型DM
   问句的类型识别与分类的基础上，进行文本的检索以及知识库的匹配，以便于NLG阶段生成用户想要的文本片段或知识库实体。

4. 推荐型对话DM
   进行用户兴趣的匹配以及推荐内容评分、排序和筛选等，以便于NLG阶段生成更好的内容推荐给用户。

任务型对话系统的DM

知乎--任务型对话系统中的状态追踪

DST涉及到两方面内容：状态表示、状态追踪。

问题

1. 如何设计DM
2. DM中的对话状态如何提取出结构化数据