作者：Omkar Prabhune
翻譯：方星軒
校對：王雨桐
標簽：聊天機器人，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，自然語言處理NLP
本文約2800字，建議閱讀5分鐘
本文作者從聊天機器人的種類、用途以及架構(gòu)等角度介紹目前的聊天機器人技術(shù)，并在文末分享了一些聊天機器人行業(yè)的例子 。
首先讓我們先了解一些基礎(chǔ)知識 。聊天機器人（對話式 AI）是一種自動化程序，可通過文本消息、語音聊天來模擬人類對話 。它根據(jù)大量輸入和自然語言處理 (NLP) 學習如何做到這一點 。
今天的聊天機器人在社交媒體、電子商務(wù)、客戶服務(wù)甚至醫(yī)療保健的許多行業(yè)和公司中都是不可或缺的 。一些典型的例子是微軟的 Zo、IBM Watson 或 Rasa（一種用于構(gòu)建商業(yè)用途的聊天機器人的工具） 。
那就讓我們來看看到底是怎么樣的吧！
目錄
聊天機器人的類型（基于規(guī)則、基于意圖、開放域）聊天機器人架構(gòu)自然語言處理行業(yè)實例進一步研究和參考
聊天機器人的類型
基于規(guī)則的聊天機器人
基于規(guī)則的聊天機器人也稱為決策樹機器人 。顧名思義，它們使用一系列已定義的規(guī)則 。這些規(guī)則是聊天機器人熟悉并可以提供解決方案的問題類型的基礎(chǔ) 。
就像流程圖一樣，需要給聊天機器人設(shè)置對話框架 。他們這樣做是為了預(yù)測客戶可能會問什么，以及聊天機器人應(yīng)該如何回應(yīng) 。
基于規(guī)則的聊天機器人可以使用非常簡單或復(fù)雜的規(guī)則，但是他們無法回答定義規(guī)則之外的任何問題 。這些聊天機器人不會通過交互來學習 。此外，他們只執(zhí)行和處理被訓練的場景 ?；谝?guī)則的聊天機器人有幾個好處，例如：
聊天機器人不需要大量訓練，這使得實施過程更快、更簡單 。通過預(yù)先定義結(jié)構(gòu)和答案，您可以更好地控制聊天機器人的行為和響應(yīng) 。然而它也有有其局限性，它們的一些缺點是：基于規(guī)則的聊天機器人無法捕獲拼寫錯誤，這意味著在某些情況下它無法理解客人的意思，這可能會使交流變得無效 。與簡單聊天機器人交互的直觀感覺就是機器人而不是真人對話 。他們不能自己學習，這意味著任何改進都需要手動進行 。
基于意圖的聊天機器人
相比之下，使用機器學習的 AI 聊天機器人會在回應(yīng)之前了解問題的上下文和意圖 。
AI 聊天機器人是由自然語言處理提供支持的聊天機器人 。因此與基于規(guī)則的聊天機器人不同，它不會使用關(guān)鍵字來回答，而會嘗試了解客人的意圖，即客人想要什么 。它與客人互動得越多，就越能更好地理解意圖，也就越能回答客人的要求 。
他們的工作方式是捕捉問題或回應(yīng)背后的意圖 。例如，用戶會問類似“你好！你好嗎？'甚至像'Heyooo'這樣的東西 。盡管這些差異很大，但機器人將意圖捕獲為“問候”，因此它會以與該內(nèi)容相對應(yīng)的對話進行響應(yīng) 。
開放域聊天機器人
可以說，基于意圖聊天的聊天機器人也是基于人工智能的機器人 。這些聊天機器人在半智能或完全人工智能支持的算法上運行 ?；?GPT-3 構(gòu)建的機器人就是一個完美的例子，它可以理解上下文并完全自行響應(yīng) 。
這種類型的機器人更適合復(fù)雜種類和大規(guī)模查詢 。選擇 AI 聊天機器人有幾個優(yōu)勢，例如：
它可以理解拼寫錯誤和語法錯誤，因此這種情況下，它仍然能夠回答問題 。它將在沒有幫助的情況下不斷改進 。與人工智能聊天機器人交談感覺更自然、更像人類 。
盡管人工智能是一項先進技術(shù)，但該機器人也有其局限性：
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