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Chatbot（chatbot下載）

發(fā)布時間：2023-03-12 04:51:09 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 78 問大家

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關于Chatbot的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

1、QQ群機器人翻譯成英文是什么呀
2、阿里小蜜是什么智能客服機器人類似私人助理
3、AI時代Chatbots對話式交互系統(tǒng)的技術與挑戰(zhàn)
4、如何搭建chatbot以及聊天機器人理論框架

Chatbot（chatbot下載）

一、QQ群機器人翻譯成英文是什么呀

如是泛指，譯為QQ robot或QQ chatbot即可。對于這類社交軟件中的聊天機器人，英語可表達為artificial intelligence chatter bot，其他英語稱呼還有chatbot，smartbot，talkbot，chatterbot，Bot等等。

二、阿里小蜜是什么智能客服機器人類似私人助理

說起阿里相信大家都是不會陌生的，而對于阿里，大家對于阿里的阿里云小蜜也是比較好奇的，具體阿里小蜜是什么一起來了解一下吧。

阿里小蜜是手機淘寶里的一個類似私人助理的一種智能服務產(chǎn)品。智能客服機器人云小蜜具備36個預置的細分領域知識包，支持中文英文會話，可以7*24小時在線工作。

目前，已覆蓋阿里巴巴生態(tài)圈二十余個業(yè)務線，每天服務600w客戶，問題解決率達到95%。阿里巴巴于2015年底正式推出無線端多領域私人助理阿里小蜜，一款人工智能購物助理虛擬機器人。

而云小蜜是阿里小蜜系列產(chǎn)品首次向阿里集團之外的開放和賦能，面向企業(yè)、組織機構以及開發(fā)者推出的會話機器人。

云小蜜是支持在不同的消息端上實現(xiàn)基于自然語言處理(NLP)的會話機器人，如網(wǎng)頁、APP及實體機器人等。

云小蜜可以實現(xiàn)基于本體知識庫的知識咨詢和問答，同時結合多輪對話配置工具，也可以將業(yè)務集成到機器人會話中，如：訂單查詢、物流跟蹤、自助退貨機器人等。

2016年3月，人工智能客服機器人“阿里小蜜”正式開放給全網(wǎng)消費者。2016年雙11時，小蜜的客流量已達到了1200萬，而有效對話輪次超過了1800萬，交互量比2015年翻了5倍。

按照一個客服小二日均接待100余人來計算，小蜜的服務能力堪比3.3萬個客服小二。上線之初，小蜜只是用在淘寶天貓上。

但很快，集團的很多部門都提出想要類似功能的人工智能客服，小蜜團隊迅速投入到了小蜜能力的平臺化工作上。

“平臺化是去年上半年小蜜最大的變化。”空無介紹說，通過平臺化，小蜜的能力可以延伸到阿里健康、菜鳥物流等多個終端，乃至淘寶天貓的海量商家。

隨著人工智能在全球領域的持續(xù)高漲，chatbot人機交互作為其中一個分支在智能助理、智能服務、IOT等領域進了白熱化競爭態(tài)勢。

從全球大公司到創(chuàng)業(yè)公司紛紛加入戰(zhàn)場并在一些獨特的垂直領域開始精耕細作。在近兩年的人機交互領域的發(fā)展中，一方面在To C端面向各個入口領域的競爭更加激烈(例如：在IOT領域的智能音箱)、垂直領域場景更加細分與豐富。

在過去的2017年阿里小蜜從阿里走向行業(yè)，逐步賦能商家和企業(yè)；從中國開始走向世界，覆蓋英語、葡語、西班牙、印尼語、泰語，賦能AE及Lazada海外業(yè)務。

從PC、無線走向了PC、無線和熱線，在多端進行賦能；阿里小蜜全面從智能人機交互走向智能人機協(xié)同。

三、AI時代Chatbots對話式交互系統(tǒng)的技術與挑戰(zhàn)

閱讀字數(shù)： 2233 | 5分鐘閱讀

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一直以來，人機交互方式都在發(fā)生著不斷的變化，從命令行交互，GUI交互，GUI＋交互，直到現(xiàn)在的對話交互（CUI）。之前傳統(tǒng)交互都是人在適配機器，而CUI則實現(xiàn)了機器來適配人。本次演講將介紹常用的對話交互技術框架，并通過實踐來分享chatbots系統(tǒng)平臺的技術和挑戰(zhàn)。

智能檢索的框架和搜索引擎差不多。第一步的問題分析包括了實體識別、問題分類、指代消解、關系抽取和情感分析。

第一步完成后進行檢索，將對應的問題檢索到庫里的相關問題。這里最傳統(tǒng)的方式就是用詞，如果一個詞在用戶問題和庫里的問題都出現(xiàn)過，我認為它們是相關的。更復雜的可以用詞向量做檢索。檢索就是把庫里和用戶問題相關的對應問題或答案檢索出來。很多時候會用到和領域、所在應用相關的知識庫或知識圖譜，這個會在問題分析和檢索里做對應。

檢索出來的候選級會進行排序，排序最簡單的是TF-IDF?，F(xiàn)在有更多的技術，比如基于排序方式還有LtR以及深度學習的CNN/RNN相關。

最后排序完給出的就是最終答案。

基于CNN/RNN，把一個問題或答案變成一種向量化的表示。上圖中左邊框架是把CNN用到一個句子上，將句子變成一個向量的表達。這樣理論上來說可以做到詞之間的長效關系。

在獲得問題和答案的向量代表之后，我們可以用其它的框架進行匹配。例如上圖中右邊的框架，X是問題，Y是答案。通過CNN的抽取得到兩個向量，再把它變成相似度的分數(shù)計算，最后如果分數(shù)高，我們認為這兩個是比較匹配的。

檢索問題和問題間的相關性。上圖左邊框架中，兩個問題都做詞向量，然后判斷它們的相似性。右邊框架相對復雜一些，可以判斷兩個向量的距離以及它們之間的點擊。

這些是問題和問題或問題和答案之間匹配的常用框架，在這一塊深度學習已經(jīng)做得比較成熟。

做多人對話或者任務型多人對話常用的對話叫做任務型機器人，全稱是基于任務導向的機器人。

基于任務導向的常用框架第一部分，用戶輸入后會進入理解模塊。理解模塊里主要包括語音識別和語言理解。語音識別是把用戶的語音識別成文字，語言理解是把語音識別出來的自然語言解析成結構化數(shù)據(jù)。

語言理解的結果會輸出到對話理解模塊，對話理解模塊里包含了對話狀態(tài)追蹤和策略優(yōu)化兩個模塊。

因為任務型的這套框架主要是做多人對話，所以多人對話的時候我們需要記住用戶在前幾輪說的話或者系統(tǒng)前幾輪給的回答，對話狀態(tài)追蹤做的就是把用戶和系統(tǒng)歷史上的交互相關信息記錄下來。

策略優(yōu)化是根據(jù)當前所處的狀態(tài)去給出系統(tǒng)應該怎樣回答用戶最近一次提問的方法。策略優(yōu)化的輸出就是一個結構化的表示。對話狀態(tài)應該包含持續(xù)對話所需要的各種信息，依據(jù)系統(tǒng)最新的系統(tǒng)和用戶動作，更新對話狀態(tài)。

產(chǎn)生模塊中有語言產(chǎn)生和語音合成。語言產(chǎn)生是把結構化的信息翻譯成自然語言，返回給用戶的是一種容易理解的東西。語言合成是把文字合成為語音。

從去年開始到現(xiàn)在，已經(jīng)出現(xiàn)其它很多端到端的框架。這些就是常用的基于多元對話的任務型技術框架。

開域閑聊機器人在深度學習中發(fā)展最快的方向，常用的框架就是翻譯模型。

但是直接把翻譯模型放進來以后并沒有想象中那么好，最大的問題是它容易產(chǎn)生安全的答案。

目標函數(shù)中有三個考慮：

對話容易繼續(xù)進行，降低“我不知道”這類答案的可能性。

帶來新的信息，讓產(chǎn)生的答復與之前的不同。

語義要連貫。加入互信息：同時考慮從answer到question的概率。

還有其它的因素就是要小心數(shù)據(jù)訓練，以及如何引入上下文信息、如何加入外部信息、如何產(chǎn)生個性化答復。

如果IR-Bot的成熟度有五分，那么Task-Bot的成熟度就是三分，Chitchat-Bot的成熟度只有一分。

IR-Bot基于檢索/排序的流程，歷史悠久，技術成熟。引入深度學習，計入長效依賴，生成更好的語句表達。

Task-Bot是一個適合去做解決任務型的框架，它強調(diào)的是多輪問答的邏輯。

Chitchat-Bot是一個新的領域，是深度學習在NLP的新舞臺。它目前的完善度還很低，還有很長的路要走。但它的發(fā)展也是很快的，每年都有非常多的論文在開域聊天這塊發(fā)表出來。

愛因互動EIN+是一個為其它企業(yè)提供人工智能對話解決方案的小型創(chuàng)業(yè)公司，把對話作為一種服務輸出。

有清晰的知識結構和邊界。

應用場景是一個非標準化服務，信息不對稱。

能夠通過數(shù)據(jù)積累提升服務質(zhì)量。

能夠建立知識和技術壁壘。

對話作為粘合劑，連接用戶和對應的產(chǎn)品，提高用戶到產(chǎn)品的轉化率。

愛因互動合作模式基本都是API的方式。合作方只需提供原始數(shù)據(jù)，我們會建立對應的知識庫和問答語料，再把它放入EinBot算法的后臺框架里，最后生成對應的系統(tǒng)API，合作方只要調(diào)用我們的API就可以了。

愛因互動提供了很多API的方式，比如Ein API、Wechat、BearyChat以及其它的。只要合作方有一定的開發(fā)能力，只要一周左右就能上線一個可用的聊天機器人。

如果無法理解問題，那就盡可能給出正確答案。如果可以識別出焦點詞，就能獲得更為人性化的答案；定型詞則是依據(jù)給定的一段話，回答對應的提問。

根據(jù)不同的問題使用不同的方法。

快速部署，深度定制。持續(xù)迭代，價值優(yōu)先。

現(xiàn)在智能設備越來越多，從人遷就機器變?yōu)榱藱C器遷就人。GUI的發(fā)展非常高效，但是給我們帶來的孤獨感也很強。CUI能否為我們帶回幸福感，還是一個需要探索的話題。

對話交互目前還處于行業(yè)早期階段，除了技術比較成熟，還有很多不成熟的方面，它的價值還有待驗證。

現(xiàn)在的技術有限，需要界定合理的需求，降低合作方的相關需求。

對話設計要更優(yōu)雅地達到目的。

我們希望在現(xiàn)在的基礎上做能做且有價值的事，努力把不能做的變成可做的。

今天的分享到此結束，謝謝大家！

四、如何搭建chatbot以及聊天機器人理論框架

聊天機器人究竟是什么？

首先科普一下，了解下聊天機器人究竟是什么？Chatbot又可簡稱為Bot，指的是聊天機器人，注意這里的chatbot可不是實體的機器人，它是指以聊天界面為基礎，可以是文本聊天，也可以是語音聊天，通過聊天解決用戶需求的一種服務模式，類似于虛擬助理。

經(jīng)蛋殼研究院研究了解，Bot并不是一個新玩意，甚至大部分的bot所運用的技術都較為簡單。相信大家都曾經(jīng)有過chatbot的體驗（最簡單的比如當你短信回復10086幾個數(shù)字，10086就會把你當月的使用情況發(fā)送給你）。沒錯，chatbot很早就有了。只不過近幾年隨著移動通訊開始趕超移動社交，以及人工智能和大數(shù)據(jù)的興起。Chatbot才開始被視為一種巨大的機會，有可能替換app模式，改變互聯(lián)網(wǎng)現(xiàn)有的商業(yè)模式。并且從今年facebook和微軟的發(fā)布會可以看到，chatbot都是他們未來重點布局的一個方向。

聊天機器人創(chuàng)業(yè)需要避免幾個誤區(qū)

就最近半年來的情形，聊天機器人至少在歐美很受追捧，雖然大量的開發(fā)者涌入，但真正做得好的并不多，蛋殼研究院認為95%的細分場景仍舊在空白狀態(tài)，等著被挖掘建設。醫(yī)健領域的許多創(chuàng)業(yè)者對這一領域尚比較陌生，對這一領域如何切入存在誤區(qū)。以下幾個方面值得注意。

1、聊天機器人技術門檻未必很高

一看到機器人幾個字，很多朋友會覺得那就是智能領域，有較高的技術門檻。其實未必?，F(xiàn)如今無論是自然語言處理還是AI結合大數(shù)據(jù)進行智能診斷技術層面都尚未十分成熟，個別創(chuàng)新公司和巨頭們確有所建樹，但也如大家所擔心的技術門檻較高，不是什么人都能玩起來。事實上并非如此，正如本文前面解釋的聊天機器人概念及基本工作模式，聊天機器人可深可淺，且有諸多開放技術平臺供使用，對人工智能技術的掌握并不需要十分深入。

2、升級交互界面體驗是當下Bot的主體價值

還在門外觀望的創(chuàng)業(yè)者，許多人并不明白Bot的訴求價值是什么。其實，當前聊天機器人模式能解決的核心問題是優(yōu)化交互界面，以更為人性化的溝通模式全面升級交互體驗。核心價值在于界面體驗，未必一定升級服務本身的價值。

為什么一些評論家認為Bot可能全面替代App，事實上是從進入界面模式的角度來說得。也就是說以后我們不是打開一個一個App去獲取服務，而是打開一個Bot進行對話來獲取服務。正如幾年前，手機交互模式還主要依賴鍵盤，如今已全面轉向觸屏模式。

界面體驗的升級看著并沒有什么高智能，但卻符合人們愿意“懶死”的本性，能躺著就不坐著，能坐著就不站著，動嘴皮子能解決就絕不動手。簡單、直接、快捷這些好處多少能少用幾個腦細胞，在一個設計妥當?shù)牧奶鞕C器人上確實能比App體驗更佳。

3、Bot與“導”相關，它可以成為流量入口

簡單直接快捷，這些訴求價值點十分適合成為人們獲得某項服務的入口，例如導購、導診、導航類似的目的都會十分匹配Bot，一個有平臺聚集性質(zhì)的Bot可以成為一個新的流量入口。當然許多已經(jīng)霸占在流量入口上的巨頭會想盡一切辦法再度霸占入口。這也是為什么Google、蘋果、Facebook等等巨頭們都在達平臺Bot的重要原因。

4、Bot不是被動應答，它可以有很強的主動性

通常人們覺得我向聊天機器人問一個問題，然后Bot被動應答。但其實，Bot也可以根據(jù)情景對你進行提問、追問。這一模式更為主動，更易調(diào)動用戶參與，提高用戶黏性。Bot相比網(wǎng)頁模式，更易有較強的互動性。

同樣作為入口，往往承擔著獲取數(shù)據(jù)的職能。從機器獲得數(shù)據(jù)的角度來看，Bot界面要比傳統(tǒng)網(wǎng)頁模式更為主動。以往傳統(tǒng)界面你只能被動等待用戶去填入信息，而Bot是可以在時間軸上不斷交互的，它可以根據(jù)前提設定主動追問，定向追問，也因此更有可能獲得更全面，更易結構化的數(shù)據(jù)。

無論是交互界面、個人數(shù)據(jù)采集、還是服務導航、流量入口等關鍵詞在數(shù)字健康、互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療領域無異也是重要詞匯，尤其對2C端模式更是如此。數(shù)字健康領域的創(chuàng)業(yè)者們根據(jù)自身情況不妨想一想如何借用Bot優(yōu)勢提升自身產(chǎn)品的體驗，增加賣點，提高用戶黏性，提升轉化率。同時有必要關注人們對Bot模式的接受度。

國內(nèi)醫(yī)健聊天機器人哪些應用場景更務實？

互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療健康領域，過去2~3年間已有大批APP涌入，絕大多數(shù)創(chuàng)業(yè)團隊尚在尋找更成熟可持續(xù)的商業(yè)模式。聊天機器人有何助益？在大多應用場景下以優(yōu)化界面為核心價值的聊天機器人很難成為救命稻草，大多只能錦上添花。然而在某些領域，界面升級能匹配關鍵的價值訴求。蛋殼研究院認為以下幾個方面的應用會有點意思。

養(yǎng)老看護切入。老年群體對APP模式接受度差，他們許多人難以適應以往的人機交互界面，聊天機器人界面更易被老年人接受。一定程度作為生活助手，處理緊急情況，起到一定的陪伴作用。然而可能通過B2B2C業(yè)務模式來推進會更佳。

快捷百科解答。也許聊天機器人模式會顛覆我們以往查字典類型的知識獲取方式了。以往按各種索引查找的模式轉化成聊天機器人模式后能顯著提升效率，并且在有一定互動問答的模式下，更容易將有關聯(lián)的知識點全面獲取，避免犯下斷章取義的錯誤。尤其在醫(yī)學健康、營養(yǎng)保健、運動健身類知識領域，許多信息都不是單線條孤立存在的。

分診導診預診。在分級診療大政策背景的推動下，能高效配置醫(yī)療資源，為醫(yī)護人員節(jié)省精力，降低醫(yī)療部門運營成本的產(chǎn)品會有一定接受度。通過聊天機器人界面模式能更好的實現(xiàn)預診分診導診。以往在這一領域深度耕耘的互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療創(chuàng)業(yè)公司很多，競爭也十分激烈。僅以聊天機器人模式改進、優(yōu)化、或新加入競爭不可能改變競爭很格局，也無法解決根本困境。最終仍舊需要多維度比拼。

醫(yī)療保健機構客服。將聊天機器人用于客服部分替代人工在許多產(chǎn)業(yè)已有應用，醫(yī)療保健機構也有較大的客服需求，這與其他產(chǎn)業(yè)的客戶中心需求類似，但其本質(zhì)上和醫(yī)療健康本身并沒有什么關系，也是典型的2B業(yè)務。

以上就是關于Chatbot相關問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關問題，您也可以聯(lián)系我們的客服進行咨詢，客服也會為您講解更多精彩的知識和內(nèi)容。