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                  ChatBot | 走進對話機器人

                  2022-10-24 09:28:03   作者:   來源:CTI論壇   評論:0  點擊:


                    聊天機器人:平穩發展、金融成為應用規模最大領域
                    聊天機器人主要有兩種,即:任務式機器人和閑聊式機器人。
                    任務式機器人主要目標是幫助用戶解決帶有特定需求的問題,而閑聊式機器人主要目的是陪用戶閑聊,打發時間。
                    聊天機器人:檢索式與生成式的內在邏輯
                    任務式機器人主要目標是幫助用戶解決帶有特定需求的問題,而閑聊式機器人主要目的是陪用戶閑聊,打發時間。
                    當前聊天機器人主要有兩種實現方式:(1)檢索式;(2)生成式。
                    01.基于檢索的chatbot:
                    檢索式的方法依賴文本匹配技術,在諸多候選回復中,選擇匹配分數最高的作為回復。
                    對語料檢索匹配
                    這種檢索在客服問答領域非常常見,只要用戶給到一個query命中知識庫哪個問題,就將其與語料庫中的對話進行匹配,篩選出用戶可能喜歡最優解。
                    考慮上下文進行評分
                    經過上一輪檢索匹配,篩選出幾個候選response,需要將上下文考慮進去,從而使得對話看起來比較智能。
                    由此看出:基于檢索的bot核心思想是從語料庫中尋找最適合的匹配回答,而bot的效果就會被相似計算的特征設計以及語料庫的豐富度影響。
                    02.基于生成的chatbot:
                    對于閑聊bot來講,生成模型更像是類似機器翻譯的“編碼-解碼”的生成模式,編碼器讀取對話歷史,解碼器直接生成相應回復。
                    考慮上下文
                    每一次模型編碼都要考慮前序編碼結果,每次解碼生成的語句才能考慮了上下文的信息。
                    考慮情感化
                    有了情感化的chatbot才更像一個聊天的人而不是bot。這是提高用戶感受的重要因素。
                    考慮知識/主題
                    通過查詢數據庫、通過槽位追問得到信息來作為條件限制解碼器的輸出。
                    加入強化學習DM
                    由于傳統機器人對話缺乏情感化元素,chat場景與task一樣需要策略管理系統。
                    由此看出:機器翻譯的結果比較肯定,具有客觀性。而在對話任務上,生成式的輸出結果有一定的多樣性,類似我們做的閱讀理解題目。所以,評估生成式對話的結果是否準確,往往也是一件費時且不易判斷的事情。
                    生成式的聊天機器人:檢索式與生成式的內在邏輯
                    總體上說,生成式的聊天機器人確實還存在一些問題,例如不可控性,語料成本昂貴,缺乏工業實用性等。但是,優點也很明顯,例如可玩性, 生成多樣性,發展趨勢性等。
                    在目前主流的實際項目應用中,聊天機器人的作用更多地還是增加一些趣味性,彌補任務型或事實問答型機器人的乏味性。也許,有一天,當自然語言理解的能力足夠強大時,生成式機器人會逐漸替代任務型和事實型機器人的工作。
                    說了那么多理論知識,也該看點有趣的事情了。
                    遠傳生成式聊天機器人基于閑聊對話算法生成模型基于GPT2模型,訓練語料50萬以上,響應時間不超過300ms,并發承載200TPS。
                  【免責聲明】本文僅代表作者本人觀點,與CTI論壇無關。CTI論壇對文中陳述、觀點判斷保持中立,不對所包含內容的準確性、可靠性或完整性提供任何明示或暗示的保證。請讀者僅作參考,并請自行承擔全部責任。

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