机器人对话常用语模板-聊天机器人的技术原理和未来的发展.pdf

机器⼈对话常⽤语模板_聊天机器⼈的技术原理和未来的发展 近年来，⼈⼯智能越来越⽕，那你们真的知道⼈⼯智能吗？ ⼀、⼈⼯智能是什么 ⼀、⼈⼯智能是什么 ⼈⼯智能(Artificial Intelligence)，英⽂缩写为AI。它是研究、开发⽤于模拟、延伸和扩展⼈的智能的理论、⽅法、技术及应⽤系统的⼀门 新的技术科学。 李开复 对⼈⼯智能做过这样的定义： ⾸先是感知，包括视觉、语⾳、语⾔；感知可能是帮助识别⼀张图⾥，⼀个婴⼉在沙发上抱着泰迪熊； 然后是决策，包括识别、推荐、预测、判断；⽐如GoogleNow通过你过去做的事情推测你接下去要做什么； 最后是反馈，包括⽣成、机器⼈、⾃动化；⽐如⽆⼈驾驶汽车通过各种传感器捕捉的信息后，⽤来做最后的决策——⽐如怎么去操作⽅ 向盘、油门、刹车等。 ⼈⼯智能⾥⾯有很多先进的技术，⾃然语⾔处理、语⾳识别、计算机视觉等，下⾯，我们⾸先来了解⼀下⾃然语⾔处理技术以及其典型应 ⽤。 ⼆、⾃然语⾔处理应⽤ ⼆、⾃然语⾔处理应⽤——聊天机器⼈ 聊天机器⼈ ⾃然语⾔处理(NLP)是计算机科学，⼈⼯智能，语⾔学关注计算机和⼈类语⾔之间的相互作⽤的领域。核⼼技术有机器翻译、聊天对话等， 主要的应⽤有搜索引擎、问答系统等。 问答系统本质上是⼀个信息检索(IR)系统，只是它从⽂本中获取更多信息，返回更加精准的答案。 传统的问答系统将按照以下的流程⼯作：(1)问题解析(2)信息检索(3)答案抽取。 典型的就是聊天机器⼈，⼀种⾃动的问答系统。模仿⼈的语⾔习惯，通过模式匹配的⽅式来寻找答案。在它们的对话库中存放着很多句型、 模板，对于知道答案的问题，往往回答⽐较⼈性化，⽽对于不知道的问题，则通过猜测，转移话题，或者回答不知道的⽅式给出答案。 聊天机器⼈主要解决下⾯四个问题： 第⼀个怎么让你的"⼥朋友"能听你的话并想出应该回复什么 针对内容为导向的对话，系统中有内容管理模块，会在⽹上爬取信息，然后选取相关内容进⾏对话； 第⼆个问题是怎么样进⾏开放式的话题，让聊天⼀直持续下去 在开放式话题上，该机器⼈需要涵盖很⼴的内容，并且需要区分领域和话题。会⾸要响应⽤户的需求，同时将内容推荐作为潜在任务来推进 对话的进⾏； 第三个问题是怎么样贴合⽤户爱好，聊相关话题 聊天机器⼈以⽤户为中⼼，以内容为导向。构建了为对话设计的知识图谱，⾥⾯涵盖了⽐较多样化，⾼质量的内容，所以能进⾏⼀些风格多 样化的对话； 第四个是⾯对多样的⽤户是怎么让各种⽤户都满意的？ 根据对话的历史以及内容的属性来选取最优的策略进⾏对话。通过⼼理学的问题来了解⽤户的性格从⽽更好地进⾏内容推荐。 基本实现过程如下：⽤户输⼊数据 -> 分析⽤户意图 -> 抓取关键参数 -> 匹配最佳回答 –> 输出回答。 基本原理就是我们的⽬标给定输⼊句⼦X，⽣成⽬标句⼦Y，对输⼊句⼦X进⾏编码，将输⼊句⼦通过⾮线性变换转化为中间语义表⽰C，根 据句⼦X的中间语义表⽰C和之前已经⽣成的历史信息y1,y2……yi-1来⽣成i时刻要⽣成的单词yi。每个yi都依次这么产⽣，那么看起来就是 整个系统根据输⼊句⼦X⽣成了⽬标句⼦Y。 利⽤上述框架，聊天机器⼈可以根据⽤户当前输⼊Message⾃动⽣成应答Response，形成了⼀个有效的问答对话系统。 相对基于检索类或者机器翻译类传统技术⽽⾔，基于深度学习框架的聊天机器⼈具有如下明显优点： 1. 构建过程是端到端(End-to-End)数据驱动的，只要给定训练数据即可训练出效果还不错的聊天系统，省去了很多特征抽取以及各种复 杂中间步骤的处理。 2. 语⾔⽆关，可扩展性强。只需要使⽤不同语⾔的聊天数据进⾏训练，不需要专门针对某种语⾔做相关的特定优化措施，这使得系统可 扩展性⼤⼤加强。 3. 训练数据扩⼤有助于持续提升系统效果，⼀般通过不断增加训练数据就能够带来持续的效果提升。 也存在下⾯缺点： 1. 评价标准⽅⾯还有待深⼊研究，很多⼯作是通过⼈⼯来进⾏效果评价，还没有特别合适的专⽤于聊天机器⼈的评价标准，这是阻碍聊 天机器⼈技术持续发展的⼀个障碍。 2. 缺乏标准化的⼤规模训练数据。标准化的特⼤规模⼈与⼈对话数据相对缺乏。如果能够有⼤规模的标准聊天数据，很明显将能够极⼤ 促进技术进步。 3. 技术仍处于发展初期。技术⼿段也好，实际系统效果也好，都有⾮常⼤的进步空间。 三、聊天机器⼈的未来发展 三、聊天机器⼈的未来发展 聊天机器⼈已开始渗透到了我们的⽇常⽣活中，只不过，它们还没有变成主流。电脑需要更好地理解⼈类的语⾔、情感和意图。⼈⼯智能必 须在⼏个重要的⽅⾯获得发展，才可能有机会得到⼴泛的应⽤。 1. ⾃然语⾔处理⽅⾯得到改善 ⾃然语⾔处理⽅⾯得到改善 聊天机器⼈越来越⽕，且应⽤⾄各⾏各业，微信、微博、QQ等众多社交平台纷纷选择嵌⼊⼈⼯智能，尤其能理