Android dialogue system for customer service using prompt-based topic control and compliments generation

本文描述了一个对话系统，该系统是为了参加2023年对话机器人竞赛而开发的，它通过使用ChatGPT-API将文本插入提示来实现旅行计划的主题控制。我们建立了一个系统，能够根据用户的外貌识别生成赞美，并通过提取用户话语历史记录中关于用户偏好的知识来创建旅行计划。赞美和基于偏好的计划是维持客户服务质量所需的要素。在一家旅行社的实际店铺进行了初步回合，真实客户体验和评估了该系统。该系统在初赛中首次评估，并参加了决赛。初赛结果显示了所提出系统的有效性。

论文旨在开发一个对话系统，通过使用ChatGPT-API将文本插入提示来实现旅行计划的话题控制。同时，该系统能够根据识别用户外观生成赞美，并从用户话语历史中提取用户偏好的知识来创建旅行计划。

本文提出的方案的关键思路是使用ChatGPT-API来实现话题控制，并从用户话语历史中提取偏好信息。相比当前领域的研究，该方案的新意在于结合了自然语言处理和用户建模的技术，旨在提高客户服务的质量。

该系统在旅行社的实际店面进行了初步测试，并由真实客户体验和评估。实验结果表明该系统的有效性。论文未提到是否有开源代码或使用哪些数据集。

在这个领域中，最近的相关研究包括：1.《A Survey of Dialogue Systems: Recent Advances and Future Directions》；2.《End-to-End Neural Dialogue Systems: A Survey》；3.《Neural Response Generation for Customer Service: Challenges, Data and Evaluation》等。