تَشْرِيح قواعد المعرفة باستخدام المحولات لأنظمة المحادثة الهدفية النهائية المتكاملة

إدماج قواعد المعرفة (KB) في أنظمة المحادثة الهدفية النهائية يُعد تحديًا، نظرًا لضرورة تمثيل الكيانات في قاعدة المعرفة بشكل مناسب، مع مراعاة سياق قاعدة المعرفة والمحادثة معًا. تُمثل الدراسات الحالية الكيانات باستخدام جزء فقط من سياق قاعدة المعرفة، مما قد يؤدي إلى تمثيل أقل فعالية بسبب فقدان المعلومات، ويؤثر سلبًا على عملية استنتاج قواعد المعرفة وإنشاء الاستجابات. لمعالجة هذه المشكلة، نستكشف تمثيلًا كاملاً للسياق للكيانات من خلال استشعار ديناميكي لجميع الكيانات ذات الصلة وتاريخ المحادثة. لتحقيق ذلك، نقترح إطارًا يُسمى COMET (إطار التحفيز الذاكرة المُدرك للسياق)، الذي يعامل قاعدة المعرفة كسلسلة ويستخدم قناعًا ذا ذاكرة جديدًا لضمان تركيز الكيان فقط على الكيانات ذات الصلة وتاريخ المحادثة، مع تجنب التشتت الناتج عن الكيانات غير ذات الصلة. من خلال تجارب واسعة، نُظهر أن إطارنا COMET يمكنه تحقيق أداءً متفوقًا على أحدث الأطر المتاحة.