近幾年來，強化學習在任務導向型對話系統中得到了廣泛的應用，對話系統通常被統計建模成為一個?馬爾科夫決策過程（Markov Decision Process）模型，通過隨機優化的方法來學習對話策略。

任務導向型對話系統用于幫助用戶完成某個任務如查電影、找餐館等，它一般由四個模塊組成： 自然語言理解模塊（Natural Language Understanding, NLU）、對話狀態跟蹤模塊（Dialog State Tracking, DST）、對話策略模塊（Dialog Policy, DP）和自然語言生成模塊（Natural language Generation, NLG） ，其中 DST 和 DP 合稱為?對話管理模塊。

在和用戶的每輪交互過程中，對話系統利用 NLU 將用戶的語句解析成為機器可理解的語義標簽，并通過 DST 維護一個內部的對話狀態作為整個對話歷史的緊湊表示，根據此狀態使用 DP 選擇合適的對話動作，最后通過 NLG 將對話動作轉成自然語言回復。對話系統通過和用戶進行交互得到的對話數據和使用得分則可用于進行模型的強化學習訓練。

然而在實際中，和真實用戶的交互成本昂貴，數據回流周期慢，不足以支持模型的快速迭代，因此研究者們通常會構建一個?用戶模擬器（User Simulator, US）作為對話系統的交互環境來進行閉環訓練。有了用戶模擬器產生任意多的數據，對話系統可以對狀態空間和動作空間進行充分地探索以尋找最優策略。

一個效果良好的用戶模擬器，我們期望它?具備以下 3 個特征：

有一個總體的對話目標，能夠生成上下文連貫的用戶動作；有足夠的泛化能力，在語料中未出現的對話情形里也能生成合理的行為；可以給出定量的反饋評分用于指導模型學習優化。為了實現以上目標，學術界做了大量的研究工作，從最基礎的 bi-gram 模型 [4] ，到經典實用的 Agenda-based的方法 [2] ，再到最近基于深度學習的用戶模型 [9, 10] ，用戶模擬器的效果得到了顯著提升，也為對話模型的訓練提供了有效的方法。

一個比較典型的用戶模擬器，對話開始時用戶模擬器基于 User Goal（用戶目標）發出一個話術：“Are there any action movies to see this weekend?”（這個周末有什么動作片可以看的嗎?），這句話進到對話系統的自然語言理解模塊和對話管理模塊后，生成一句系統動作：“request_location”（詢問地點）。

簡便起見，這里省略掉系統的 NLG 模塊，系統回復直接送到用戶模擬器的用戶模型（User Model），通過用戶狀態更新和行為策略選擇，生成用戶對話行為：“inform(location=San Francisco)”（告知地點為舊金山），接下來經過 Error Model（可選）和 NLG 模塊，生成對應的自然語言，比如：“San Francisco, please.”（幫我訂舊金山的）。以此往復，用戶模擬器和對話系統持續多輪交互，直到對話結束。

從上面的過程我們可以看到，典型的用戶模擬器和對話系統的結構比較相似，包含以下 4 個基本組成部分：

1. 用戶目標（User Goal）：?用戶模擬的第一步就是生成一個用戶對話的目標，對話系統對此是不可知的，但它需要通過多輪對話交互來幫助用戶完成該目標。一般來說，用戶目標的定義和兩種槽位相關: 可告知槽（informable slots）和可問詢槽（requestable slots），前者形如“槽=值”是用戶用于查詢的約束條件，后者則是用戶希望向系統問詢的屬性。

例如：用戶目標是 “inform(type=movie, genre=action, location=San Francisco, date=this weekend),request(price)”表達的是用戶的目標是想要找一部本周在 San Francisco 上映的動作片，找到電影后再進一步問詢電影票的價格屬性。有了明確的對用戶目標的建模，我們就可以保證用戶的回復具有一定的任務導向，而不是閑聊。

2. 用戶模型（User Model）：?用戶模型對應著對話系統的對話管理模塊，它的任務是根據對話歷史生成當前的用戶動作。用戶動作是預先定義好的語義標簽，例如“inform, request, greet, bye”等等。用戶動作的選擇應當合理且多樣，能夠模擬出真實用戶的行為。用戶模型是用戶模擬器的核心組成部分，在接下來的章節里我們將會詳細介紹各種具體模型和方法。

3. 誤差模型（Error Model）：?它接在 User Model 下游，負責模擬噪聲，對用戶行為進行擾動以模擬真實交互環境下不確定性。簡單的方式有：隨機用不正確的意圖替換正確的意圖、隨機替換為不正確的槽位、隨機替換為不正確的槽值等；復雜的方式有模擬基于 ASR 或 NLU 混淆的錯誤。

4. 自然語言生成（NLG）：?如果用戶模擬器需要輸出自然語言回復，就需要 NLG 模型將用戶動作轉換成自然語言表述。例如用戶動作標簽“inform(type=movie, genre=action, date=this weekend)” 進行 NLG 模塊后生成自然語句“Are there any action movies to see this weekend?”。