chatbot是场交互革命，也是一个多技术融合的平台，在市面上已经成为一个热门话题和趋势，为了让大家进一步了解chatbot的应用,飞马网于7月19日晚，邀请到猎聘大数据研究中心产品经理孙晶老师为大家分享该领域的内容。
以下是这次线上直播的分享实录：
大家好，我是来自猎聘的孙晶，今天主要跟大家分享一下chatbot的介绍。这些都是近期的一些研究，也是比较浅显的知识，希望大家可以多提宝贵的意见。
今天主要分为四块内容进行分享，第一块是chatbot的现状分析，第二是系统技术的简介，第三块是如何快速搭建机器人，第四个是探讨chatbot的未来。
一、chatbot的现状分析
chatbot在我看来，是新的连接用户和服务的连接方式，之所以成为热门话题和趋势，是因为人类天生的懒惰思想，希望用最自然的交互方式去获得服务，所以大家都把对话式的交互式服务看作是很多服务的入口。
目前很多大厂都重金投资、研究chatbot，我们这边连接的服务主要分为三类，对应的就是市面上的一些机器人。第一种是问答类机器人，第二类是助理类，第三个是闲聊类的机器人。
接下来对这三种机器人进行简单介绍，问答性的代表产品如阿里小秘和京东JIMI，助理机器人代表作品如SIRI和出门问问，闲聊机器人则有微软小冰和小黄鸡，这三类机器人都有其存在的价值，像问答机器人的技术比较成熟，能看到的地方比较多，很多客服app的前端都有对接的机器人，像美团和滴滴，对问答机器人的期望是可以解决简单的重复性很高的问题，这样可以解放人类。助理类的机器人可以在交互的过程中去补全信息，去进行下一步操作，现在不是所有的服务都适合用助理机器人去解决。最后一种是闲聊机器人，现在的难点是情感计算。
接下来说的是一个发展趋势，现在业界比较看好的是NLP和对话界面的结合。另外一点是热门的语音界面，像天猫精灵，语音交互也是新的趋势，包括很多大厂现在也是往这个方向去做探索，但是现在只能做到比较浅的理解，真正说到深度理解并不是那么高深的，现在学术界也是在这个方向去研究。
关于chatbot的现状分析，还要谈一下对话交互的优缺点，优点就是以熟悉的方式去与系统交互，缺点是语义理解方面存在问题，容易导致用户体验的不好，某些任务会转变为单项的交互，就是说不是所有的场景都适合用Chatbot去解决。
二、系统技术的简介
Chatbot系统的构成从大框架来看就是一个很简单的框架,有语音的话，会有一个ASR的语音识别模块，NLU的语言理解，DST对话状态维护，Police的动作候选排序，NLG的语言合成，最后是TTS的语音合成。大面上来讲就是一个比较简单的系统。
Chatbot的另一种分类就是单轮问答机器人，FAQ型的，只进行一轮沟通；另一种是多轮对话机器人，这种一般与执行一个任务就挂钩。
三．如何快速搭建机器人
如何快速搭建一个单轮FAQ机器人，要准备一个知识库，我的知识库覆盖的越广，我的问法覆盖的越广，单轮机器人服务的点就会越来越好。准备完知识库以后，在上线的时候会让员工增加相似问题，然后上线调整，现在市场上能实现单轮FAQ的机器人系统背后都包含三要素：问题、相似问题和答案。在上线之后，会有一个标注库，大家都知道人工智能和大数据如果一个数据没有标注，就没有那么大的价值，这就需要一个人工标注的过程。这个标注系统，机器人没有回答出的问题或没有把握的问题，都会进入待标注的数据库，之后再经过人工的审核去标注下来，应运而生的岗位是AI训练师，帮助机器人去学习如何更好的回答人的问题。
下面介绍一下多轮问答机器人，在识别出一个订餐任务时，机器人帮助确定时间、地点、人数，来进行一个预定任务。在多轮问答机器人中很重要的一个概念就是槽位，槽位简单理解为需要完成一个任务，用户需要提供给机器人信息。槽位设计是多轮问答机器人的第一步，接下里就是对话流程设计，最后就是上限测试调整。
四．探讨chatbot的未来
从业务方面来讲，我觉得chatbot近一两年最好的应用还是AI+HR，辅助人类去完成任务。现在客服有一种应用的方式就是AI辅助人工，客服由输入变成一个点选，一个用户在进来之后，问客服问题时候，首先机器人筛选，客服判断之后，点选直接发送出去。现有机器人对于意图的打断和上下文的联系的能力来弥补人工，是我认为的目前比较好的方向。另外一点，关于多轮，可以找一些相关的业务场景去进行尝试，很多公司不会投入很大的人力去打造一个客服团队或者顾问团队，机器人的研究方向也帮助提升服务质量。
以上就是本次线上直播的主要内容，相信你对chatbot有了一定的认识。想了解更多更详细内容的小伙伴们，可以关注服务号：FMI飞马网，点击菜单栏飞马直播，即可进行学习。
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