聊天機器人的體系結(jié)構(gòu)是怎樣的

分析聊天機器人，因其是在現(xiàn)實生活中利用人工智能最流行，被最廣泛采用和使用門檻最低的方式之一。

如果你曾經(jīng)使用過客戶支持的在線聊天服務(wù)，你可能會發(fā)現(xiàn)你的“聊天對象”很“笨拙”和“呆板”，像個機器人？沒錯，正在和你聊天的“人”可能實際上就是一個機器人。

這是聊天機器人和人工智能的時代。有關(guān)這方面的最新進展正在不斷涌現(xiàn)，以至于聊天機器人正在客戶服務(wù)領(lǐng)域取代人類。

人工智能已不再僅僅是單純的科幻夢。你曾想過有一天人類與智能機器進行互動和溝通嗎？

聊天機器人憑借其智能，擬人化的回答以及學(xué)習(xí)通過從機器學(xué)習(xí)中獲得的經(jīng)驗的能力，使這個不切實際的想法變?yōu)榭赡堋?/p>

聊天機器人是在現(xiàn)實生活中利用人工智能最流行，被最廣泛采用和使用門檻最低的方式之一。企業(yè)將聊天機器人視為使客戶服務(wù)和業(yè)務(wù)流程自動化的重要工具。

不同類型的聊天機器人體系結(jié)構(gòu)模型

聊天機器人的體系結(jié)構(gòu)模型是根據(jù)開發(fā)的核心目的決定的。聊天機器人有兩種可能的響應(yīng)類型：依據(jù)機器學(xué)習(xí)模型從零開始生成響應(yīng)，或使用啟發(fā)式方法從預(yù)定義的響應(yīng)庫中選擇適當(dāng)?shù)捻憫?yīng)。

產(chǎn)生式模型

該模型用于開發(fā)本質(zhì)上十分先進的智能機器人。這種聊天機器人很少被使用，因其需要執(zhí)行復(fù)雜算法。

產(chǎn)生式模型相對難以構(gòu)建和開發(fā)。培訓(xùn)此類機器人需要為其提供數(shù)百萬個示例，這將花費大量時間和精力。這就是深度學(xué)習(xí)模型如何參與對話的方式。但是，模型將生成什么響應(yīng)仍不能確定。

基于檢索的模型

這種體系結(jié)構(gòu)模型的聊天機器人更易于構(gòu)建且更加可靠。雖不能保證100％準(zhǔn)確地響應(yīng)，但可以知道可能的響應(yīng)類型，并確保聊天機器人不會傳遞不適當(dāng)或不正確的響應(yīng)。

目前，基于檢索的模型更多地被使用。開發(fā)人員可以很容易地使用幾種算法和API（應(yīng)用程序編程接口），以在此體系結(jié)構(gòu)模型上構(gòu)建聊天機器人。這種聊天機器人會考慮消息和會話的上下文，以從預(yù)定義的消息列表中提供最佳響應(yīng)。

聊天機器人的響應(yīng)生成機制

下面來討論聊天機器人理解用戶消息或獲取用戶消息意圖的兩種不同方式。

基于模式的啟發(fā)式算法

響應(yīng)可以通過兩種不同的方式生成：使用if-else條件邏輯或使用機器學(xué)習(xí)分類器。最簡單的方法是使用預(yù)定義的模式來定義一組規(guī)則，以充當(dāng)框架規(guī)則的條件。人工智能標(biāo)記語言（AIML）最常用于在聊天機器人開發(fā)過程中編寫模式和響應(yīng)。

《category》《pattern》What is your name《/pattern》《template》My name is Albert Smith《/template》《/category》

借助自然語言處理渠道和預(yù)定義的豐富模式，AIML可用于構(gòu)建智能聊天機器人。這些機器人解析用戶消息，查找同義詞和概念，標(biāo)記語音部分，并找出與用戶查詢匹配的規(guī)則。但是，除非特別編程，否則這些程序不會運行機器學(xué)習(xí)算法或任何其他的API。

運用機器學(xué)習(xí)進行意圖分類式

盡管基于模式的啟發(fā)式算法可提供良好的結(jié)果，但問題在于，它需要手動對所有模式進行編程。這是一項單調(diào)乏味的任務(wù)，尤其是當(dāng)聊天機器人必須區(qū)分?jǐn)?shù)百種針對不同場景的意圖時。

意圖分類完全基于機器學(xué)習(xí)技術(shù)，該技術(shù)可以訓(xùn)練機器人。通過聊天機器人最可能面對的數(shù)千個示例的培訓(xùn)合集，就可以訓(xùn)練機器人來識別數(shù)據(jù)模式并從中學(xué)習(xí)。

scikit-learn是一個常用的機器學(xué)習(xí)庫，可以幫助執(zhí)行機器學(xué)習(xí)算法。開發(fā)者甚至可以選擇使用api.ai，wit.ai和Microsoft LUIS中的一種云API。最近被Facebook收購的wit.ai是第一個用于聊天機器人的機器學(xué)習(xí)API。

響應(yīng)生成

一旦聊天機器人理解用戶消息，下一步就是要生成一個響應(yīng)。一個方法是生成簡單、不變的響應(yīng)。另一種方法是獲取基于意圖的模板并插入一些變量。聊天機器人開發(fā)公司根據(jù)使用聊天機器人的目的選擇生成響應(yīng)的方法。

例如，使用API以獲取給定位置的天氣預(yù)報的天氣預(yù)報聊天機器人可能說：“今天很可能下雨”或“今天是雨天”或“下雨的可能性為80％，所以今天請帶上雨傘備用。”

響應(yīng)風(fēng)格因用戶而異。在這種情況下，機器人可以研究并分析先前的聊天及其關(guān)聯(lián)的指標(biāo)，為用戶量身定制響應(yīng)。

從頭開始構(gòu)建完全滿足目的的聊天機器人需要專業(yè)幫助。在購買聊天機器人開發(fā)服務(wù)時，推薦從值得信賴的公司購買，且該公司在構(gòu)建能夠提供擬人化響應(yīng)的聊天機器人方面具有豐富的經(jīng)驗就更好了。

以后勢必是聊天機器人普及的時代，提前了解，做好充足準(zhǔn)備。