对话的温度：深入探索对话系统的个性化与情感化

发表于2025-07-22|更新于2025-07-26|数学

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你好，我是 qmwneb946，一名热爱技术与数学的博主。今天，我们将共同踏上一段引人入胜的旅程，深入探讨智能对话系统领域中最具人情味、也最具挑战性的两个核心议题：个性化（Personalization）与情感化（Emotionalization）。

在ChatGPT等大型语言模型（LLMs）浪潮的冲击下，智能对话系统已不再是遥远的科幻概念，而是深刻融入我们日常生活的方方面面——从智能客服、虚拟助手，到教育辅导、心理陪伴。然而，你是否曾感觉到与某些对话系统交流时，它们虽然能准确回答问题，却总像隔着一层冰冷的屏障？这种疏离感，恰恰暴露了当前大多数对话系统在“人性化”方面存在的不足。

一个真正优秀的对话系统，不应仅仅是一个信息处理机器，更应是一个能够理解你、记住你、甚至感受你的“伙伴”。这就引出了我们今天的主题：如何让对话系统拥有“记忆”和“共情”，从而实现真正的个性化与情感化。这不仅是技术层面的突破，更是人机交互走向深度融合的关键。

本文将从背景与必要性出发，详细阐述个性化与情感化的技术路径、面临的挑战，并探讨它们如何协同工作，最终展望大模型时代下的前沿进展与伦理考量。准备好了吗？让我们一起揭开智能对话系统“有血有肉”的秘密。

一、背景与基石：为何需要“有温度”的对话？

智能对话系统的发展历程，是一部从“规则”走向“智能”的演进史。从早期的ELIZA、PARRY等基于模式匹配的系统，到后来的统计模型（如隐马尔可夫模型 HMMs）、再到如今基于深度学习（RNNs, LSTMs, Transformers）的端到端生成模型，对话系统在理解和生成自然语言方面的能力已经取得了飞跃式进步。然而，无论技术如何迭代，一个核心的痛点始终存在：通用性与用户独特性之间的矛盾。

当一个对话系统尝试服务数以亿计的用户时，如果它对每个人的回应都千篇一律，那么其用户体验必然大打折扣。这就引出了对个性化与情感化的迫切需求。

个性化的必要性：构建专属的数字记忆

试想一下，如果你每次和你的智能助手交流，它都忘记了你上次提出的问题、你的偏好、甚至你的名字，你会作何感想？这种缺乏记忆和上下文连贯性的体验，是当前许多通用对话系统的常态。

提升用户体验： 一个能记住用户偏好（如咖啡口味、通勤路线、新闻兴趣）、历史交互、甚至当前情绪的系统，能提供更流畅、更贴心、更省力的服务。例如，一个知道你最近在关注机器学习的助手，可能会在推荐书籍时优先考虑相关内容。
增强用户粘性： 当用户感觉到系统是“为我”服务的，他们的忠诚度和使用频率自然会增加。个性化是建立长期用户关系的基础。
提高任务完成率： 对于任务型对话系统，个性化可以有效减少重复信息输入，提高任务完成效率。例如，在购物场景中，记住用户的尺码和颜色偏好可以大大简化购物流程。
商业价值： 个性化推荐、精准营销、用户行为洞察，都为商业应用带来了巨大的潜力。

情感化的必要性：注入人性的共情与理解

人类的对话并非仅仅是信息的交换，更是情感的流动。喜怒哀乐，构成了我们交流的底色。一个完全不理解、不表达情感的对话系统，即便功能强大，也无法真正与人建立深度连接。

提升人机交互的自然性： 当系统能够识别并恰当回应用户的情绪，甚至在某些场景下主动表达情感（例如安慰、鼓励），对话会变得更加自然、流畅，更接近人与人之间的交流。
建立信任与共情： 在医疗、心理咨询等敏感领域，情感理解和共情能力是建立用户信任的关键。一个能够感知用户沮丧并给予安慰的系统，远比一个冷冰冰的问答机器更受欢迎。
处理复杂与敏感话题： 某些对话场景（如客户投诉、危机干预）要求系统具备高度的情商。能够识别负面情绪并采取恰当的安抚策略，是避免冲突升级、有效解决问题的关键。
提升用户满意度： 用户在感到被理解和被关怀时，满意度会显著提升。情感化使对话系统从“工具”升级为“伙伴”。

挑战并存：通往“有温度”之路的荆棘

尽管个性化与情感化前景广阔，但它们并非易事：

数据获取与隐私： 获取足够的用户个性化数据和情感标注数据本身就是一大挑战，同时必须严格遵守用户隐私法规。
动态性与时效性： 用户的偏好和情绪是动态变化的，系统需要能够实时更新其对用户的理解。
泛化能力： 如何让模型在面对未曾见过的用户或情感模式时也能表现良好？
“虚假”与“过度”： 过于机械或不真实的情感表达，以及侵犯性的过度个性化，都可能适得其反，引发用户反感。
伦理与社会影响： 情感操纵、偏见强化等伦理问题必须在设计之初就加以考量。

接下来，我们将逐一深入探讨实现个性化与情感化的具体技术路径。

二、个性化：构建独一无二的数字镜像

个性化对话系统的核心在于构建和利用用户的“数字镜像”——即用户画像，以指导对话的理解与生成。这个镜像并非一成不变，而是包含用户的长期偏好、短期上下文以及动态变化的状态。

定义与维度：用户画像的立体描绘

个性化并非仅仅是记住用户的名字，它是一个多维度的概念：

用户画像（User Profile）： 这是最核心的个性化信息，包含用户的静态属性（年龄、性别、地理位置、职业等），以及动态属性（兴趣偏好、历史行为、知识领域、价值观等）。这些信息可以从用户注册信息、历史对话记录、甚至外部数据源中获取。
会话记忆（Session Memory）： 指在当前对话会话中积累的上下文信息，包括前几轮的对话内容、系统提出的问题、用户做出的选择等。这确保了对话的连贯性。
长期记忆（Long-term Memory）： 指跨越会话周期的、关于用户的持久性知识。例如，用户“李明”喜欢看科幻电影，这个信息不应在对话结束后就消失。

技术路径：从规则到深度学习的演进

早期对话系统的个性化大多依赖于硬编码的规则和预定义的模板。例如，“如果用户说‘我喜欢看书’，则在下次对话中提及‘阅读’相关话题”。这种方法简单，但扩展性差，难以应对复杂多变的用户需求。

随着机器学习和深度学习的发展，个性化技术取得了质的飞跃。

1. 基于嵌入的个性化：用户ID的魔法

核心思想是将每个用户的独特属性编码成一个低维度的向量，即用户嵌入（User Embedding）。这个嵌入向量能够捕获用户的潜在特征和偏好。

假设我们有 $N$ 个用户，我们可以为每个用户 $u_i$ 分配一个唯一的嵌入向量 $U_{id} \in \mathbb{R}^d$ ，其中 $d$ 是嵌入维度。这个嵌入向量可以通过以下方式学习：

随机初始化后随任务微调： 最简单的方法是为每个用户分配一个随机初始化的嵌入向量，然后让模型在训练过程中根据用户交互数据进行学习。
基于用户历史行为学习： 更高级的方法是利用用户的历史对话记录、点击行为、购买记录等，通过神经网络（如循环神经网络 RNN、Transformer）将这些序列信息编码成用户嵌入。
结合用户属性： 如果有用户的显式属性（年龄、性别、兴趣标签等），可以将这些属性也编码并融合到用户嵌入中。

一旦有了用户嵌入，就可以将其作为条件信息输入到对话生成模型中：

$P(Y|X, U_{id}) = \prod_{t=1}^{|Y|} P(y_t | y_{<t}, X, U_{id})$

其中， $Y$ 是生成的回复， $X$ 是用户输入， $U_{id}$ 是用户嵌入。在Seq2Seq或Transformer模型中，用户嵌入通常可以：

作为编码器（Encoder）或解码器（Decoder）的初始状态。
与编码器或解码器的隐藏状态进行拼接或加权求和，作为注意力机制的额外输入。
作为额外的上下文向量，通过注意力机制融合到每一时间步的生成过程中。

# 伪代码示例：基于用户嵌入的个性化解码器
import torch
import torch.nn as nn

class PersonalizedDecoder(nn.Module):
    def __init__(self, vocab_size, embed_dim, hidden_size, user_embed_dim):
        super(PersonalizedDecoder, self).__init__()
        self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embed_dim)
        self.rnn = nn.GRU(embed_dim + user_embed_dim, hidden_size) # GRU接受文本嵌入和用户嵌入的组合
        self.out = nn.Linear(hidden_size, vocab_size)

    def forward(self, input_token, hidden_state, user_embedding):
        # input_token: 当前时间步的输入词ID
        # hidden_state: 上一时间步的隐藏状态
        # user_embedding: 用户特有的嵌入向量

        embedded = self.embedding(input_token) # (1, embed_dim)
        # 将用户嵌入与文本嵌入拼接
        # user_embedding 需要在每个时间步都与文本嵌入拼接
        # 假设 user_embedding 形状为 (1, user_embed_dim)
        
        # 如果是批处理，需要调整维度
        batch_size = embedded.size(0)
        user_embedding_expanded = user_embedding.unsqueeze(1).expand(-1, embedded.size(1), -1) # batch, 1, user_embed_dim -> batch, seq_len, user_embed_dim

        # 示例简化，假设每次只处理一个token，且user_embedding是针对整个seq的
        # 实际操作中，user_embedding通常会与encoder的context_vector或decoder的hidden_state融合
        
        # 更常见的做法是在GRU的输入层或者通过注意力机制融合
        # 这里的伪代码简化为直接拼接
        combined_input = torch.cat((embedded, user_embedding), dim=-1) # (1, embed_dim + user_embed_dim)

        output, hidden_state = self.rnn(combined_input.unsqueeze(0), hidden_state) # output: (1, 1, hidden_size)

        output = self.out(output.squeeze(0)) # (1, vocab_size)
        return output, hidden_state

# 实际使用中，user_embedding 会通过查找表 nn.Embedding.from_pretrained(user_id_embeddings) 
# 或者一个专门的用户编码器（User Encoder）来获取。

2. 个性化检索与排序：从海量候选中选择最佳

对于检索式对话系统，个性化体现在对候选回复的排序上。系统可以从预先准备的回复库中检索出与用户输入匹配的候选，然后利用用户画像信息对这些候选进行个性化排序。

双编码器架构： 用户输入和候选回复分别通过编码器生成向量，再计算相似度。个性化可以通过在编码器中融入用户嵌入，或者在相似度计算时引入用户偏好权重来实现。
重排序（Re-ranking）： 初步检索得到若干候选回复后，利用一个更复杂的个性化模型对这些候选进行打分和排序。这个模型可以考虑用户历史、偏好、情感状态等多种特征。

3. 记忆网络与外部知识库：长期记忆的守护者

为了支持更复杂的个性化对话，特别是那些需要跨多轮甚至多会话的长期记忆，**记忆网络（Memory Networks）和外部知识库（External Knowledge Bases）**扮演了关键角色。

记忆网络： 允许模型存储和检索离散的事实性信息。例如，可以存储用户提及过的个人信息、特定事件等。在每次对话时，模型可以查询记忆网络，获取与当前对话相关的用户特定知识。
知识图谱： 将用户的兴趣、关系、历史事件等以结构化的形式存储。通过图神经网络（GNNs）等技术，可以推理出用户更深层次的偏好。

个性化面临的挑战

数据稀疏与冷启动： 对于新用户或历史数据较少的用户，如何构建有效的用户画像是一个难题（冷启动问题）。
隐私与安全： 收集和存储大量用户个人数据引发严重的隐私问题。差分隐私、联邦学习等技术可能是解决方案。
动态性与遗忘： 用户的偏好会随着时间改变，系统需要机制来遗忘过时的信息或更新用户画像。
可解释性： 为什么系统会给出这样的个性化回复？模型的内部决策过程往往难以解释。

三、情感化：赋予对话温度与人情味

情感化对话系统旨在理解用户的情绪状态，并生成恰当的情感回应，从而使人机交互更具人性。这涉及情感识别、情感理解和情感生成三个核心环节。

定义与重要性：情感的维度与意义

情感识别（Emotion Recognition）： 从文本、语音或其他模态中识别出用户当前的情绪状态（如喜悦、悲伤、愤怒、惊讶等）。
情感理解（Emotion Understanding）： 不仅识别出情绪，更要理解这种情绪背后的原因和含义，以及它对用户行为可能产生的影响。
情感生成（Emotion Generation）： 系统根据识别出的用户情绪和对话上下文，生成带有适当情感色彩的文本或语音回复。
共情（Empathy）： 高层次的情感化目标，指系统不仅理解用户情绪，还能展现出“感同身受”的回应，例如安慰、鼓励或庆祝。

技术路径：从分类到控制生成

1. 情感识别：聆听并捕捉情绪的涟漪

情感识别是情感化对话系统的第一步，也是基础。

文本情感分析（Text Emotion Analysis）：
- 基于词典的方法： 构建情感词典（如SentiWordNet, VADER），计算文本中褒贬义词的数量或强度。
- 基于机器学习的方法： 利用TF-IDF、词袋模型等特征，结合SVM、朴素贝叶斯等分类器进行训练。
- 基于深度学习的方法：
  - 循环神经网络（RNN/LSTM/GRU）： 擅长处理序列信息，捕获文本中的长距离依赖。
  - 卷积神经网络（CNN）： 擅长捕捉局部特征，如情感词组。
  - Transformer及其变体（BERT, RoBERTa, XLNet）： 通过强大的预训练模型和注意力机制，能够捕捉更丰富的语义和情感信息，并在下游任务上进行微调。这是当前的主流方法。
假设我们有一个多分类情感识别任务，目标是将文本 $x$ 分类到 $K$ 种情感类别中的一种 $e_j$ 。这可以看作是一个多分类问题，通常使用 Softmax 函数：
$P(e_j | x) = \frac{\exp(W_e \cdot f(x) + b_e)_j}{\sum_{k=1}^K \exp(W_e \cdot f(x) + b_e)_k}$
其中 $f(x)$ 是文本 $x$ 经过编码器（如BERT）得到的特征向量， $W_e$ 和 $b_e$ 是分类器的权重和偏置。
语音情感识别（Speech Emotion Recognition, SER）： 从语音信号中提取声学特征（如音高、语速、音量、语谱图等），然后使用机器学习或深度学习模型进行分类。
多模态情感识别： 融合文本、语音、视觉（如面部表情、肢体语言）等多模态信息。由于不同模态提供的信息是互补的，多模态融合通常能显著提升情感识别的准确性和鲁棒性。融合策略包括特征级融合、决策级融合和模型级融合。

挑战： 细粒度情感识别（如识别“讽刺”、“幽默”）、上下文依赖（同一句话在不同情境下可能表达不同情感）、以及情感数据集稀缺和标注难度大。

2. 情感生成：赋予回复“表情”和“声调”

情感生成是指控制对话系统生成回复的情感色彩。这比情感识别更复杂，因为它要求模型不仅理解情感，还要能够创造性地表达情感。

离散情感控制：
最常见的方法是将预定义的情感标签（如“快乐”、“悲伤”）作为条件输入到生成模型中。例如，在Seq2Seq或Transformer模型中，可以将情感标签的嵌入向量与输入序列的嵌入向量拼接，或者作为编码器/解码器的额外输入。
$P(Y|X, E_{label}) = \prod_{t=1}^{|Y|} P(y_t | y_{<t}, X, E_{label})$
其中 $E_{label}$ 是情感标签的嵌入。
连续情感空间模型：
人类的情感是连续的，而非简单的离散类别。**效价-唤醒度-支配度（Valence-Arousal-Dominance, VAD）**模型是一个常用的连续情感表示。
- Valence (效价)： 积极/消极程度（-1到1）。
- Arousal (唤醒度)： 情绪强度/兴奋程度（-1到1）。
- Dominance (支配度)： 控制感/自信程度（-1到1）。
  模型可以学习生成与特定VAD值对应的回复，从而实现更细粒度的情感控制。
情感词典与知识图谱辅助：
利用情感词典（如带有情感分数的词汇）和情感知识图谱（如“悲伤”与“哭泣”关联），可以引导模型在生成时选择更符合目标情感的词汇和表达方式。
情感可控解码策略：
在Transformer等生成模型的解码过程中，可以通过修改注意力机制、调整损失函数（如引入情感一致性损失），或者在beam search等解码算法中引入情感倾向性惩罚或奖励，来控制生成回复的情感。例如，可以鼓励模型生成与用户当前情感相符（共情）或相反（情绪引导）的词语。
一个简化的情感控制生成示意：
假设解码器在生成 $y_t$ 时，会考虑当前隐藏状态 $h_{dec}$ 和一个目标情感 $e^*$ 。
$P(y_t | y_{<t}, X, e^*) \propto \exp(E_t \cdot (W_h h_{dec} + W_e e^*))$
其中 $E_t$ 是 $y_t$ 的词嵌入， $W_h$ 和 $W_e$ 是权重矩阵。通过调整 $e^*$ ，可以引导生成词汇的情感倾向。

情感化面临的挑战

情感标注的复杂性： 情感具有主观性，不同人对同一文本的情感标注可能存在差异。细粒度情感的标注更是难上加难。
情感表达的自然性： 生成带有情感的文本容易显得生硬或不真实（“虚假情感”），尤其是在缺乏真实对话情境时。
情感演变与连贯性： 真实的对话中，情感是动态变化的。如何让系统在长对话中保持情感连贯性，并能自然地引导或响应情感变化，是一个开放性问题。
文化与语言差异： 情感的表达和理解受文化背景和语言习惯的深刻影响。例如，某些文化可能更内敛，而另一些则更外放。

四、个性化与情感化的深度融合：构建有温度、有记忆的数字伙伴

个性化与情感化并非孤立存在，它们的结合能够产生强大的协同效应。一个既能记住你是谁、了解你的偏好，又能感知你的情绪、给予恰当回应的对话系统，才是真正能够与人建立深度连接的“数字伙伴”。

协同效应：1 + 1 > 2

更精准的情感理解： 了解用户的个性化信息（如背景、性格）有助于更准确地理解其情绪。例如，一个内向的用户表达的“沮丧”可能需要更温和的安慰，而一个外向的用户可能需要更积极的鼓励。
更恰当的情感回应： 结合用户偏好的情感回应会更有效。例如，对于一个喜欢幽默的用户，在适当情境下用幽默来缓解负面情绪可能比直接安慰更有效。
提升长期用户满意度： 这种双重维度的关怀，能够显著提升用户对系统的满意度和忠诚度。

融合模型范式：一体化的解决方案

如何将个性化和情感化机制整合到同一个对话模型中？以下是一些常见的融合范式：

端到端联合建模：
这是最理想也是最复杂的方法。模型直接从用户输入、用户画像和情感识别结果中学习，并生成同时满足个性化和情感化要求的回复。
- 多条件生成： 将用户嵌入 $U_{id}$ 和情感嵌入 $E_{label}$ 同时作为Seq2Seq或Transformer解码器的条件输入。
- 共享编码器，多任务解码器： 一个编码器理解用户输入，然后多个解码器分支分别处理个性化生成和情感化生成，或者一个统一的解码器在训练时同时优化个性化和情感化的损失。
  $P(Y|X, U_{id}, E_{label}) = \prod_{t=1}^{|Y|} P(y_t | y_{<t}, X, U_{id}, E_{label})$
分层或模块化方法：
将个性化和情感化作为独立的模块，然后以某种方式进行串联或并行。
- 情感识别 -> 个性化生成： 首先识别用户情感，然后将情感信息连同用户画像一起输入到个性化生成模型。
- 个性化检索 -> 情感调优： 先基于用户偏好检索或生成初步回复，然后通过一个情感调整模块对回复进行润色，使其带有目标情感。
  这种方法的好处是模块清晰，易于调试，但可能存在信息传递和模块间协同的损耗。
多任务学习（Multi-task Learning）：
在同一个模型架构中，同时训练多个相关任务，共享底层表示。例如，可以有一个共享的编码器用于理解对话上下文，然后分支出：
- 一个任务预测用户情感。
- 一个任务生成个性化回复。
- 一个任务预测下一个词。
  通过这种方式，模型能够学习到对所有任务都有用的通用特征，同时通过特定任务的损失函数来优化个性化和情感化的目标。

评估指标：量化“温度”与“记忆”

评估个性化和情感化对话系统的效果，不能仅仅依赖传统的机器翻译指标（如BLEU、ROUGE），因为这些指标主要关注语义匹配，而忽视了情感和个性的维度。

主观评估（Human Evaluation）： 这是最可靠但也最昂贵的评估方式。
- 流畅度（Fluency）： 回复是否自然、语法正确。
- 连贯性（Coherence）： 回复是否与上下文一致。
- 个性化程度（Personalization Score）： 回复是否体现了对用户信息的利用，是否符合用户偏好。
- 情感恰当性（Emotional Appropriateness）： 回复的情感表达是否与用户情绪匹配，是否符合对话情境。
- 共情度（Empathy Score）： 系统是否展现了对用户情绪的理解和回应。
- 用户满意度（User Satisfaction）： 综合评价。
客观评估（Automatic Evaluation）：
- Persona-aware Metrics： 针对个性化，可以设计指标来衡量生成回复中是否包含用户画像中的关键信息，或是否与用户偏好一致。例如，可以计算生成回复与用户画像信息之间的词汇重叠度。
- Emotion-aware Metrics： 针对情感化，除了使用情感分类器来判断生成回复的情感是否符合预期外，还可以设计更复杂的情感连贯性指标。
- PPL (Perplexity) 和 BLEU/ROUGE： 仍可作为基础的语言质量评估指标，但不足以全面评估个性化和情感化。
- A/B测试： 在实际部署中，通过比较不同版本系统在用户留存率、会话时长、任务完成率等方面的表现，来评估个性化和情感化的实际效果。

五、前沿进展与伦理考量：大模型时代的机遇与挑战

大语言模型（LLMs）的崛起，如GPT系列、Bard、Llama等，无疑为个性化和情感化对话系统带来了前所未有的机遇。它们强大的语言理解和生成能力，以及海量的预训练数据，为实现更高级别的“有温度”对话奠定了基础。

大语言模型（LLMs）的新范式

强大的上下文理解与生成： LLMs通过Transformer架构和大规模预训练，能够捕获极长的上下文依赖，这使得它们在理解多轮对话中的个性化信息和情感线索方面具有先天优势。
In-context Learning与Few-shot Learning： LLMs可以仅通过少量示例（甚至无需额外训练）就能理解并执行个性化或情感化的指令。例如，告诉模型“你是一个幽默的朋友，记住我喜欢猫”，它就能在后续对话中体现这些特征。
Instruction Tuning与RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）： 通过指令微调和基于人类反馈的强化学习，LLMs可以被精细地调整以更好地遵循用户指令、展现特定的个性，并生成符合人类价值观和情感偏好的回复。这使得构建更具人格化和情感响应能力的模型成为可能。
多模态大模型： 未来的LLMs将不仅限于文本，而是能够处理和生成文本、语音、图像等多模态信息。这意味着对话系统将能够从用户的语音语调、面部表情中更全面地感知情感，并以更丰富的方式（如生成带有表情的虚拟形象）来表达情感。

尽管LLMs潜力巨大，但将其应用于个性化和情感化仍面临挑战，例如：

幻觉（Hallucination）： LLMs可能生成看似合理但实际上不符合用户事实或情感逻辑的“幻觉”内容。
可控性： 在保证生成文本流畅自然的同时，精确控制其个性特征和情感表达仍然困难。
计算资源： 训练和部署大规模个性化/情感化LLMs需要巨大的计算资源。

伦理与社会影响：负责任的AI发展

随着对话系统越来越拟人化，伦理问题也愈发凸显。

隐私保护： 为了实现个性化，系统需要收集大量用户数据。如何确保这些数据的安全、匿名化，并防止滥用，是首要的伦理挑战。差分隐私、联邦学习、同态加密等技术提供了潜在的解决方案，但仍需在实践中验证其有效性。
偏见与歧视： 训练数据中可能存在的偏见会通过模型放大，导致个性化服务对某些群体不公平，或情感识别存在偏差。例如，对特定口音或肤色的人群情感识别不准确。
情感操纵与心理健康： 过于逼真的情感化系统可能被恶意利用，进行情感操纵、虚假信息传播，甚至对用户的心理健康产生负面影响。例如，诱导用户产生依赖或进行不理性消费。
透明度与可解释性： 大模型的“黑箱”特性使得我们难以理解其决策过程。当一个个性化或情感化回复出现问题时，我们很难追溯其原因。
责任归属： 当个性化或情感化系统产生负面结果时，责任应归属于谁？开发者、部署者还是用户？

负责任的AI开发原则（Responsible AI）必须贯穿于个性化和情感化对话系统设计的全生命周期。这包括：