chatbot是場交互革命，也是一個多技術融合的平臺，在市面上已經成為一個熱門話題和趨勢，為了讓大家進一步瞭解chatbot的應用,飛馬網於7月19日晚，邀請到獵聘大數據研究中心產品經理孫晶老師為大家分享該領域的內容。
以下是這次線上直播的分享實錄：
大家好，我是來自獵聘的孫晶，今天主要跟大家分享一下chatbot的介紹。這些都是近期的一些研究，也是比較淺顯的知識，希望大家可以多提寶貴的意見。
今天主要分為四塊內容進行分享，第一塊是chatbot的現狀分析，第二是系統技術的簡介，第三塊是如何快速搭建機器人，第四個是探討chatbot的未來。
一、chatbot的現狀分析
chatbot在我看來，是新的連接用戶和服務的連接方式，之所以成為熱門話題和趨勢，是因為人類天生的懶惰思想，希望用最自然的交互方式去獲得服務，所以大家都把對話式的交互式服務看作是很多服務的入口。
目前很多大廠都重金投資、研究chatbot，我們這邊連接的服務主要分為三類，對應的就是市面上的一些機器人。第一種是問答類機器人，第二類是助理類，第三個是閒聊類的機器人。
接下來對這三種機器人進行簡單介紹，問答性的代表產品如阿里小秘和京東JIMI，助理機器人代表作品如SIRI和出門問問，閒聊機器人則有微軟小冰和小黃雞，這三類機器人都有其存在的價值，像問答機器人的技術比較成熟，能看到的地方比較多，很多客服app的前端都有對接的機器人，像美團和滴滴，對問答機器人的期望是可以解決簡單的重複性很高的問題，這樣可以解放人類。助理類的機器人可以在交互的過程中去補全信息，去進行下一步操作，現在不是所有的服務都適合用助理機器人去解決。最後一種是閒聊機器人，現在的難點是情感計算。
接下來說的是一個發展趨勢，現在業界比較看好的是NLP和對話界面的結合。另外一點是熱門的語音界面，像天貓精靈，語音交互也是新的趨勢，包括很多大廠現在也是往這個方向去做探索，但是現在只能做到比較淺的理解，真正說到深度理解並不是那麼高深的，現在學術界也是在這個方向去研究。
關於chatbot的現狀分析，還要談一下對話交互的優缺點，優點就是以熟悉的方式去與系統交互，缺點是語義理解方面存在問題，容易導致用戶體驗的不好，某些任務會轉變為單項的交互，就是說不是所有的場景都適合用Chatbot去解決。
二、系統技術的簡介
Chatbot系統的構成從大框架來看就是一個很簡單的框架,有語音的話，會有一個ASR的語音識別模塊，NLU的語言理解，DST對話狀態維護，Police的動作候選排序，NLG的語言合成，最後是TTS的語音合成。大面上來講就是一個比較簡單的系統。
Chatbot的另一種分類就是單輪問答機器人，FAQ型的，只進行一輪溝通；另一種是多輪對話機器人，這種一般與執行一個任務就掛鉤。
三．如何快速搭建機器人
如何快速搭建一個單輪FAQ機器人，要準備一個知識庫，我的知識庫覆蓋的越廣，我的問法覆蓋的越廣，單輪機器人服務的點就會越來越好。準備完知識庫以後，在上線的時候會讓員工增加相似問題，然後上線調整，現在市場上能實現單輪FAQ的機器人系統背後都包含三要素：問題、相似問題和答案。在上線之後，會有一個標註庫，大家都知道人工智能和大數據如果一個數據沒有標註，就沒有那麼大的價值，這就需要一個人工標註的過程。這個標註系統，機器人沒有回答出的問題或沒有把握的問題，都會進入待標註的數據庫，之後再經過人工的審核去標註下來，應運而生的崗位是AI訓練師，幫助機器人去學習如何更好的回答人的問題。
下面介紹一下多輪問答機器人，在識別出一個訂餐任務時，機器人幫助確定時間、地點、人數，來進行一個預定任務。在多輪問答機器人中很重要的一個概念就是槽位，槽位簡單理解為需要完成一個任務，用戶需要提供給機器人信息。槽位設計是多輪問答機器人的第一步，接下里就是對話流程設計，最後就是上限測試調整。
四．探討chatbot的未來
從業務方面來講，我覺得chatbot近一兩年最好的應用還是AI+HR，輔助人類去完成任務。現在客服有一種應用的方式就是AI輔助人工，客服由輸入變成一個點選，一個用戶在進來之後，問客服問題時候，首先機器人篩選，客服判斷之後，點選直接發送出去。現有機器人對於意圖的打斷和上下文的聯繫的能力來彌補人工，是我認為的目前比較好的方向。另外一點，關於多輪，可以找一些相關的業務場景去進行嘗試，很多公司不會投入很大的人力去打造一個客服團隊或者顧問團隊，機器人的研究方向也幫助提升服務質量。
以上就是本次線上直播的主要內容，相信你對chatbot有了一定的認識。想了解更多更詳細內容的小夥伴們，可以關注服務號：FMI飛馬網，點擊菜單欄飛馬直播，即可進行學習。
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