chatbot走进聊天机器人(代码片段)

ZSYL ZSYL     2022-12-17     720

关键词:

1. 目前企业中的常见的聊天机器人

  1. QA BOT(问答机器人):回答问题
    1. 代表 :智能客服、
    2. 比如:提问和回答
  2. TASK BOT (任务机器人):帮助人们做事情
    1. 代表:siri
    2. 比如:设置明天早上9点的闹钟
  3. CHAT BOT(聊天机器人):通用、开放聊天
    1. 代表:微软小冰

2. 常见的聊天机器人怎么实现的

2.1 问答机器人的常见实现手段

  1. 信息检索、搜索 (简单,效果一般,对数据问答对的要求高)

    关键词:tfidf、SVM、朴素贝叶斯、RNN、CNN

  2. 知识图谱(相对复杂,效果好,很多论文)

    在图形数据库中存储知识和知识间的关系、把问答转化为查询语句、能够实现推理

2.2 任务机器人的常见实现思路

  1. 语音转文字
  2. 意图识别、领域识别、文本分类
  3. 槽位填充:比如买机票的机器人 使用命令体识别填充 从位置到位置的票2个位置的
  4. 回话管理、回话策略
  5. 自然语言生成
  6. 文本转语音

2.3 闲聊机器人的常见实现思路

  1. 信息检索(简单、能够回答的话术有限)
  2. seq2seq 和变种(答案覆盖率高,但是不能保证答案的通顺等)

3. 企业中的聊天机器人是如何实现的

3.1 阿里小蜜-电商智能助理是如何实现的

参考地址:https://juejin.im/entry/59e96f946fb9a04510499c7f

3.1.1 主要交互过程

从图可以看出:

  1. 输入:语音转化为文本,进行理解之后根据上下文得到语义的表示
  2. 输出:根据语义的表是和生成方法得到文本,再把文本转化为语音输出

3.1.2 技术架构

可以看出其流程为:

  1. 判断用户意图
  2. 如果意图为面向目标:可能是问答型或者是任务型
  3. 如果非面向目标:可能是语聊型

3.1.3 检索模型流程(小蜜还用了其他的模型,这里以此为例)

通过上图可知,小蜜的检索式回答的流程大致为:

  1. 对问题进行处理
  2. 根据问题进行召回,使用了提前准备的结构化的语料和训练的模型
  3. 对召回的结果进行组长和日志记录
  4. 对召回的结果进行相似度计算,情感分析和属性识别
  5. 返回组装的结果

3.2 58同城智能客服帮帮如何实现的

参考地址:http://www.6aiq.com/article/1536149308075?p=1&m=0

3.2.1 58客服体系

58的客服主要用户为公司端和个人端,智能客服主要实现自动回答,如果回答不好会转到人工客服,其中自动回答需要覆盖的问题包括:业务咨询、投诉建议等

3.2.2 58智能客服整体架构

整体来看,58的客服架构分为三个部分

  1. 基础服务,实现基础的NLP的功能和意图识别
  2. 应用对话部分实现不同意图的模型,同时包括编辑运营等内容
  3. 提供对外的接口

3.2.3 业务咨询服务流程

大致流程

KB-bot的流程大致为:

  1. 对问题进行基础处理
  2. 对答案通过tfidf等方法进行召回
  3. 对答案通过规则、深度神经网络等方法进行重排序
  4. 返回答案排序列表

使用融合的模型

在问答模型的深度网络模型中使用了多套模型进行融合来获取结果

  1. 在模型层应用了 FastText、TextCNN 和 Bi-LSTM 等模型
  2. 在特征层尝试使用了单字、词、词性、词语属性等多种特征

通过以上两个模型来组合获取相似的问题,返回相似问题ID对应的答案

3.2.4 58的闲聊机器人

58同城的闲聊机器人使用三种方法包括:

  1. 基于模板匹配的方法
  2. 基于搜索的方式获取(上上图)
  3. 使用seq2seq的神经网络来实现

3.2.5 解决不了转人工服务

​ 智能客服解决不了的可以使用人工客服来实现

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