近年来,随着机器人技术的发展和成熟,越来越多服务机器人已经应用到我们生活中。影院机器人作为人工智能结合影院场景的创新应用,能够提升影院的智慧化水平和服务质量。论文以影院机器人对话系统为切入点,聚焦人工智能技术对传统影院的改造升级。现有的机器人对话系统,采取规则式或检索式实现,根据用户的问题在数据库中匹配用户可能感兴趣的回复然后发送给用户。这种被动对话的设计,无法适用于影院宣传推广、影片选看等主动对话场景。针对影院场景下的对话推荐任务,论文设计并实现了一种基于主动式对话的影院机器人对话系统。主动式对话核心问题是如何根据知识信息生成回复以及如何将对话主题引导到目标话题。论文设计了生成式模型进行对话生成。采用知识选择模块动态分配知识信息和对话历史的权重,使生成式模型能够产生结合影片信息的回复。论文结合主动者角色的特点来设计模型输入端,使模型具备主动引导对话的能力。针对机器人生成回复中出现的信息错误问题,论文设计了包含检测模块和复写模块的对话复写模型来提升回复的正确性。通过融合软掩码机制的检测模块来定位检测错误。通过融合指针网络的复写模块从输入端复制知识和对话历史进行纠错。通过主动对话任务数据集上的测试,验证了论文模型的有效性。根据影院对话场景的需求,利用上述模型,论文搭建了影院机器人的软硬件验证平台。通过在软硬件平台进行测试,证明论文设计对话系统具备主动引导话题、高信息量、低错误率等功能。论文实现了一种能够主动发起对话,根据知识背景将对话引导到推荐目标的影院机器人对话系统。该对话系统具备一定的实用价值和研究价值,为影院机器人推广应用奠定了良好基础。