注：此文章内容均节选自充电了么创始人，CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《自然语言处理原理与实战》（人工智能科学与技术丛书）【陈敬雷编著】【清华大学出版社】
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自然语言处理系列六十六
对话机器人项目实战》对话机器人原理与介绍
对话机器人是一个用来模拟人类对话或聊天的计算机程序，本质上是通过机器学习和人工智能等技术让机器理解人的语言。它包含了诸多学科方法的融合使用，是人工智能领域的一个技术集中演练营。在未来几十年，人机交互方式将发生变革。越来越多的设备将具有联网能力，这些设备如何与人进行交互将成为一个挑战。自然语言成为适应该趋势的新型交互方式，对话机器人有望取代过去的网站、如今的App，占据新一代人机交互风口。在未来对话机器人的产品形态下，不再是人类适应机器，而是机器适应人类,基于人工智能技术的对话机器人产品逐渐成为主流。
对话机器人从对话的产生方式，可以分为基于检索的模型（Retrieval-Based Models）和生成式模型（Generative Models），基于检索我们可以使用搜索引擎Solr Cloud或ElasticSearch的方式来做，基于生成式模型我们可以使用的Seq2Seq算法来实现，同时我们可以加入强化学习的思想来优化Seq2Seq算法。下面我们就对话机器人的原理和源码实战分别来讲一下。
19.1.1 对话机器人原理与介绍
对话机器人可分为三种类型：闲聊机器人、问答机器人、任务机器人。我们分别来讲一下其原理。
1. 闲聊机器人
闲聊机器人的主要功能是同用户进行闲聊对话，如微软小冰、微信小微，还有较早的小黄鸡等。与闲聊机器人聊天时，用户没有明确的目的，机器人也没有标准答案，而是以趣味性回答取悦用户。随着时间推移，用户的要求越来越高，他们希望聊天机器人能够具有更多功能——而不仅仅是谈天唠嗑接话茬。同时，企业也需要不断对聊天机器人进行商业化探索，以期实现更大的商业价值。
目前聊天机器人根据对话的产生方式，可以分为基于检索的模型（Retrieval-Based Models）和生成式模型（Generative Models）。
1）检索的模型（Retrieval-Based Models）
基于检索的模型有一个预先定义的回答集，我们需要设计一些启发式规则，这些规则能够根据输入的问句及上下文，挑选出合适的回答。
基于检索的模型的优势：
（1）答句可读性好
（2）答句多样性强
（3）出现不相关的答句，容易分析、定位bug
但是它的劣势在于：需要对候选的结果做排序，进行选择
2）生成式模型（Generative Models）
生成式模型不依赖预先定义的回答集，而是根据输入的问句及上下文，产生一个新的回答。
基于生成式模型的优势：
（1）端到端的训练，比较容易实现
（2）避免维护一个大的Q-A数据集
（3）不需要对每一个模块额外进行调优，避免了各个模块之间的误差级联效应
但是它的劣势在于：难以保证生成的结果是可读的，多样的。
聊天机器人的这两条技术路线，从长远的角度看目前技术还都还处在山底，两种技术路线共同面临的挑战有：
（1）如何利用前几轮对话的信息，应用到当轮对话当中
（2）合并现有的知识库的内容进来
（3）能否做到个性化，千人千面。这有点类似于我们的信息检索系统，既希望在垂直领域做得更好；也希望对不同的人的query有不同的排序偏好。
从开发实现上，基于检索的机器人可以使用Solr Cloud或ElasticSearch，把准备好的问答对当成两个字段存到搜索索引了，搜索的时候可以通过关键词或者句子去搜索问题那个字段，然后得到一个相似问题的答案候选集合。之后我们可以根据用户的历史聊天记录或者其它的业务数据得到用户画像数据，针对每个用户得到个性化的回答结果，把最相关的那个答案回复给用户。基于生成模型可以使用seq2seq+attention的方式来实现，seq2seq全称Sequence to Sequence，是一个Encoder–Decoder 结构的网络，它的输入是一个问题序列，输出也是一个答案序列，Encoder 中将一个可变长度的信号序列变为固定长度的向量表达，Decoder 将这个固定长度的向量变成可变长度的目标的信号序列。而强化学习应用到Seq2Seq可以使多轮对话更持久。
2. 问答机器人
当下的智能客服是对话机器人商业落地的经典案例。各大手机厂商纷纷推出标配语音助手，金融、零售、通信等领域相继接入智能客服辅助人工……
问答机器人的本质是在特定领域的知识库中，找到和用户提出的问题语义匹配的知识点。
当顾客询问有关商品信息、售前、售后等基础问题，问答机器人能够给出及时而准确的回复，当机器人不能回答用户问题时，就会通过某种机制将顾客转接给人工客服。因此，拥有特定领域知识库的问答机器人在知识储备上要比闲聊机器人更聪明、更专业、更准确，说它们是某一领域的专家也不为过。
针对具体情况选择相应的问答型对话解决方案，包括：
基于分类模型的问答系统；
基于检索和排序的问答系统；
基于句向量的语义检索系统。
基于分类模型的问答系统将每个知识点各分一类，使用深度学习、机器学习等方法，效果较好。但需要较多的训练数据，且更新类别时，重新训练的成本较高，因此更适合数据足够多的静态知识库。
基于检索和排序的问答系统能实时追踪知识点的增删，从而有效弥补分类模型存在的问题。但仍然存在检索召回问题，假如用户输入的关键词没有命中知识库，系统就无法找到合适的答案。
更好的解决方案是基于句向量的语义检索。通过句向量编码器，将知识库数据和用户问题作为词编码输出，基于句向量的语义检索能实现在全量数据上的高效搜索，从而解决传统检索的召回问题。
3. 任务机器人
任务机器人在特定条件下提供信息或服务，以满足用户的特定需求，例如查流量、查话费、订票、订餐、咨询等。由于用户需求复杂多样，任务机器人一般通过多轮对话明确用户的目的。想要知道任务机器人是如何运作的，我们需要引入任务机器人的一个重要概念——动作（Dialog Act）。
任务型对话系统的本质是将用户的输入和系统的输出都映射为对话动作，并通过对话状态来实现上下文的理解和表示。例如，在机器人帮助预约保洁阿姨的场景下，用户与机器人的对话对应不同的动作。这种做法能够在特定领域下降低对话难度，从而让机器人执行合适的动作。
另外，对话管理模块（Dialog Management）是任务机器人的核心模块之一，也是对话系统的大脑。传统的对话管理方法包括基于FSM、Frame、Agenda 等不同架构的，各适用于不同的场景。
基于深度强化学习的对话管理法，通过神经网络将对话上下文直接映射为系统动作，如此更加灵活，可通过强化学习的方法进行训练，但需要大量真实的、高质量标注的对话数据来训练，只适用于有大量数据的情况。
对话机器人的应用：
对话机器人在人类的“苛求”下越来越智能，有人甚至预言在未来五到十年耗时耗力的沟通将会被机器人取代。对话机器人的应用实践正在逐步证明这一点。
目前，对话机器人主要适用于三类场景：
1）自然对话是唯一的交互方式
车载、智能音箱、可穿戴设备。
2）用对话机器人替代人工
在线客服、智能IVR、智能外呼。
3）用对话机器人提升效率和体验
智能营销、智能推荐、智能下单。
我们可以通过在线营销转化需求度和在线交互需求度两个维度来考量适合对话机器人落地的领域。不过，在技术上来讲，让机器真正理解人类语言仍然是一个艰难的挑战。对于搭建对话机器人，也许可以参考以下建议：
选择合适的场景并设定产品边界；
积累足够多的训练数据；
上线后持续学习和优化；
让用户参与反馈；
让产品体现出个性化。
下面我们基于生成模型的Seq2Seq+attention的方式来实现聊天机器人。
对话机器人项目代码实战
对话机器人项目代码实战内容可参见
《自然语言处理原理与实战》（人工智能科学与技术丛书）【陈敬雷编著】【清华大学出版社】书籍。
更多的技术交流和探讨也欢迎加我个人微信chenjinglei66。
总结
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【配套新书教材】
《自然语言处理原理与实战》（人工智能科学与技术丛书）【陈敬雷编著】【清华大学出版社】
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本书理论联系实践，深入浅出，知识点全面，通过阅读本书，读者不仅可以理解自然语言处理的知识，还能通过实战项目案例更好地将理论融入实际工作中。
《分布式机器学习实战》（人工智能科学与技术丛书）【陈敬雷编著】【清华大学出版社】
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由浅入深的给大家详细讲解对话机器人项目的原理以及代码实现、并在公司服务器上演示如何实际操作和部署的全过程！
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