眾所周知，百度這幾年全力押注人工智能，在AI基礎構架和應用方面有所成就，包括語音合成ASR，語音識別TTS，自然語言處理NLP，自然語言理解NLU，智能駕駛等等。筆者之前項目對百度AI技術都有所涉及，後續會分享一系列百度AI應用的文章。本篇將帶領大家學習一下百度NLU平臺---UNIT。
隨著AI技術和理念的興起，很多產品都希望採用對話式的人機交互方式。然而對話系統（對話技能、對話機器人）的研發對於大多數開發者而言卻是一個很困難的工作，對技術和數據的要求都很高。
為此，百度將積累多年的自然語言理解與交互技術對外開放，推出了智能對話定製與服務平臺UNIT（Understanding and Interaction Technology），將業界領先的技術能力輸出給廣大的開發者，以便降低對話系統的研發門檻。
接下來，你只需花費3~5分鐘的時間，即可配置出一個完整的對話技能了。
一個簡單的對話技能從無到有需要以下四個步驟。
- 創建技能
- 配置意圖及詞槽
- 配置訓練數據
- 訓練模型
其中創建技能，配置意圖和詞槽這兩步是為了定義對話能力。
比如創建一個叫做“查天氣”的對話技能，查天氣即為該技能的對話能力，這個技能裡包含了查天氣的對話意圖，其中時間是這個對話意圖的詞槽，今天為時間這個詞槽的字典值。
標註訓練數據和訓練對話模型是為了讓UNIT理解你的對話能力。其中標註訓練數據主要是通過編輯對話模板和對話樣本來完成，可以配置對話模板或對話樣本，訓練模型則是最後一步，隨後即可生成對話模型，此時就可以在UNIT上完成自己的對話了！
創建技能
注：技能即代表某一個對話場景下的對話能力，比如打開電視指令就是針對開電視的一個技能。
- 進入UNIT平臺-我的技能，選擇新建自定義技能，然後選擇對話技能，例如取名為“查天氣”。點擊“創建技能”按鈕完成技能創建。
配置意圖及詞槽
注：意圖包括對話意圖和問答意圖，需要關鍵信息的應該使用對話意圖，比如訂購火車票意圖，裡面需要車次，出發時間等關鍵信息，則應該使用對話意圖，問答意圖更偏好於解決FAQ類型的問題。比如退票費怎麼收？
- 點擊進入查天氣技能，選擇新建對話意圖。
- 進入新建對話意圖以後，填寫意圖名和別名。本例中意圖名取為WEATHER,別名為查天氣。
- 在新建對話意圖頁面，可以添加詞槽，這裡添加以下幾個詞槽信息。 注：UNIT為大家提供了強大的系統詞槽，並在不斷豐富中，詞槽的詞典值可以一鍵選用系統提供的詞典，也可以自己添加自定義詞典。
詞槽名詞槽別名系統詞典詞槽必填澄清話術user_time時間sys_time(時間)必填請澄清一下：時間user_loc哪裡sys_loc(地點）必填請澄清一下：地點
- 配置答覆填寫完意圖和詞槽之後，需要配置回覆及觸發規則，當滿足相應規則之後，即可觸發相應回覆。這裡填寫回復內容為：”正在為您查詢天氣...“規則可以選擇智能生成。
- 點擊保存後，意圖配置完成啦。
配置訓練數據
簡單而言，根據規則將一句話拆解成不同的部分標註好，再訓練出對話模型，這樣UNIT就可以理解用戶的對話了。當你對話樣本數據量不夠多的時候，訓練模板可以幫你快速搭建一個對話模型；當你有大量對話樣本數據量時，可以使用對話模板+對話樣本，使你的對話模型更加強大！
點擊左邊菜單欄訓練數據-對話模板，新增一個對話模板，添加時間，地點詞槽，還有文本”天氣“，作為三個模板片段。
注意：這裡user_loc和user_time的兩個模板片段前面都選擇了否，”天氣“選擇了是，意味著當一個Query進來時，進行模板匹配時，沒有命中時間和地點，只要命中了天氣，即命中了該模板。而且這裡調節了模板的閾值，如果閾值0.7的話，有些Query就識別不了了哦，具體原因可以點擊閾值旁邊的問號查看閾值的詳細解釋哦~
點擊保存，一個對話機器人馬上就要誕生啦！
注：訓練模板中可以配置特徵詞，來輔助匹配用戶的Query，達到更好的理解效果，還可以通過調節模板的閾值，是否匹配等功能，以達到更強大的泛化能力，可以深入研究一下哦~
訓練模型
選擇左側導航欄中的“技能訓練”，點擊訓練並生成新模型。
驗證效果
等待模型訓練完成後，點擊左側導航欄的測試按鈕，發送”明天北京天氣如何？“試試吧！
