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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?！笨諢o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(zhuǎn)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。現(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(zhuǎn)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(zhuǎn)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(zhuǎn)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。