文章摘要：多輪對話機(jī)器人可以面向不同行業(yè)，比如教育、電商、游戲和生產(chǎn)制造等。尤其是客服和企業(yè)內(nèi)部協(xié)作中，將以前通過表單、人工等的服務(wù)使用自然語言對話的形式實(shí)現(xiàn)。應(yīng)用場景比如智能客服、智能招聘面試、智能提交工單、智能提交請假、智能分析潛在客戶意向等。那么，對話機(jī)器人如何進(jìn)行多輪對話呢？

多輪對話機(jī)器人可以面向不同行業(yè)，比如教育、電商、游戲和生產(chǎn)制造等。尤其是客服和企業(yè)內(nèi)部協(xié)作中，將以前通過表單、人工等的服務(wù)使用自然語言對話的形式實(shí)現(xiàn)。應(yīng)用場景比如智能客服、智能招聘面試、智能提交工單、智能提交請假、智能分析潛在客戶意向等。那么，對話機(jī)器人如何進(jìn)行多輪對話呢？

在基礎(chǔ)模塊之上，再融合為一個(gè)多輪對話方案。目前，基礎(chǔ)模塊包括：1）以搜索引擎技術(shù)為主的知識庫；2）以機(jī)器學(xué)習(xí)為主的意圖識別；3）以腳本規(guī)則為主的對話腳本。具體如下：

知識庫

通過設(shè)定問答對實(shí)現(xiàn)問答，對話用戶的請求文本和問答對里的標(biāo)準(zhǔn)問或擴(kuò)展問比較，計(jì)算相似度，當(dāng)相似度高于閥值時(shí)，即認(rèn)定該問答對的答案是對話用戶需要的回復(fù)。

意圖識別

通過為每個(gè)意圖添加說法和槽位，訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型。對話用戶的文本被分析為某一個(gè)意圖，如果識別了意圖，則計(jì)算槽位信息，并且對于沒有識別到的槽位進(jìn)行追問。槽位可以綁定到某個(gè)詞典，對話機(jī)器人平臺提供自定義詞典和系統(tǒng)詞典。自定義詞典包括詞匯表詞典和正則表達(dá)式詞典，詞匯表詞典主要用于處理業(yè)務(wù)上的關(guān)鍵字段、同義詞和專有名詞；正則表達(dá)式詞典則用于識別手機(jī)號、身份證號、訂單號、郵箱等一些具有規(guī)則的信息。系統(tǒng)詞典是用機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練的命名實(shí)體提取判定的信息，比如人名、地名、組織機(jī)構(gòu)和時(shí)間等。

腳本對話

腳本對話是通過書寫多輪對話腳本語法建立的規(guī)則組合實(shí)現(xiàn)問答。對話腳本將對話分為匹配器，即和對話用戶的輸入進(jìn)行比較的規(guī)則；回復(fù)，匹配規(guī)則后的回復(fù)內(nèi)容，支持文本和函數(shù)；上下輪鉤子，將規(guī)則與規(guī)則進(jìn)行關(guān)聯(lián)。對話腳本中的函數(shù)，使用 JavaScript 方式低代碼編程，內(nèi)置函數(shù)庫，即方便了系統(tǒng)集成，同時(shí)也提供大量自然語言處理幫助函數(shù)，不需要掌握自然語言處理 NLP 的知識，開發(fā)者可以專注的實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)邏輯。

在腳本匹配器語法和函數(shù)中，融合知識庫和意圖識別，所以，腳本對話是多輪對話的中心，圍繞腳本實(shí)現(xiàn)不同問答技術(shù)的融合。所以，很多時(shí)候，文檔和產(chǎn)品中，也用【多輪對話】表述腳本對話，就是這個(gè)原因。

以上就是對話機(jī)器人是如何實(shí)現(xiàn)多輪對話的解決方案了。

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