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董文博（一个AI）：聊天机器人平台的搭建及其应用

来自一个AI的董文博给大家带来的分享，主要介绍了yige.ai聊天机器人的开发背景、技术架构、应用场景以及核心理念等等，包含了搭建一个使用的聊天机器人平台的几乎所有内容，对于想要深入了解聊天机器人平台的朋友们有很大的参考价值。

Chatbot平台背景介绍

首先是聊天机器人的背景介绍，从两个方面分析了对话时代为什么即将到来：一个是各种传感器的即将普及，对话交互作为一种更高效的交互方式，更能满足用户对交互方式的便捷性要求；另外，对话交互所用到的AI和NLP技术在不断的进步，使大家看到了使用的可能性。

接着说明了对话交互的两大部分技术组成，语音识别负责用户的交互，及语音和文字之间的转换，文字理解则是对用户的意图进行识别分析，执行相应的命令及返回答案。商业上，交互方式的革新会带来很大商机：图形交互->微软，触控交互->iPhone，对话交互+QQ =微信。

如何实现对话交互呢？单个的对话交互可以是聊天机器人，或者叫对话机器人。而Bot平台，就是创建这样的单个聊天机器人的平台，在bot平台上，可以很方便的创建不同的对话聊天机器人。bot平台一般会提供语音识别（合成），文字理解等对话交互所需的核心技术支持，使得创建一个对话机器人的成本大大降低。

下面，介绍了国内外已有的一些做聊天机器人，或者bot平台的公司，国外Facebook的wit.ai，google收购的api.ai等，国内的bot平台，也就是世纪佳缘创建的“一个AI”，及小i机器人，图灵机器人等。

接下来，又分析了bot平台的两个重要权衡点，可控性和智能性。可控性高的微信，问答句都很固定，很难说具有智能性；而智能性很高的gmail此类应用的答案又具有很大的不确定性，对结果难以进行控制。所以，不同的对话交互方式就是在可控性和智能性之间做一定的权衡，而“一个AI”想做的就是在这两点做到很好地权衡。

一个AI的简介

然后是“一个AI”的技术实现框架，这也是通用的一个框架，“一个AI”在不同的阶段实现了不同的功能，语音相关的功能暂时还没有支持。从语言理解开始，首先对文字中的词库或实体进行识别提取；然后进行状态追踪，这一步分析用户对话的上下文情况，用来满足用户的多轮对话需求；下一步则是根据前两步的结果识别出本次对话中用户的意图，并执行相应的动作；并进行语言生成，给用户返回答案。

下面举了一个具体的例子，来说明上面的具体功能实现。用户问“北京今天的天气如何？”，词库识别会识别出地名“北京”和日期“今天”，然后进行句法分析意图识别，发现用户是想“获取天气”，那就根据地名和日期调用“获取天气”，通过检索或匹配方法返回给用户结果。

下面是“一个AI”现在已有的一些功能，主要包括词库识别和抽取、自然语言理解能力、状态管理/多轮对话、实时训练/修改即时生效、对话即服务(CaaS)、拟人化设置、闲聊/多应用组合、微信扫码对接。

业务方面，“一个AI”既可以给开发者提供方面快捷的创建聊天机器人的功能，又可以面向企业有针对性的进行定制开发

一个AI平台所用到的核心概念

一个AI能做的事情

一个实际的应用例子：客服

案例介绍

下面介绍在“一个AI”平台上的两个案例。 首先是Asics跑鞋推荐，从流程图可以看出，入口用户可以通过打招呼导引或者直接进入跑鞋推荐功能提问；然后是跑鞋推荐需要的一些参数，如脚型、性别、价格等信息，也是以对话的方式进行收集；收集完后可以让用户进行确认信息，并根据收集到的这些信息给用户推荐合适的跑鞋。另外可以通过右下方的二维码微信扫描来体验试用该功能。

下面是跑鞋推荐的创建过程。首先是创建词库，在“一个AI”平台，有系统词库（比如时间、数量词）和开发者词库两种。系统词库是一些通用的词库，可以方便开发者的直接使用；而开发者词库则需要开发者自己定义，具体又分为三种，不同的词库有不同的功能，想了解的同学可以参考“一个AI”的官方文档说明，都比较详细。

词库之后是创建场景，场景可以认为是一轮对话，分为几个不同的部分。首先是用户提问部分，开发者把一些常见的问句放到这里，平台会自动提取系统词库和开发已经定义的词库；下面是动作部分，平台识别出的词库会作为动作所需要的参数，而且参数可以分为必选和非必选，必选参数则是执行动作所要的必要参数，缺失时会主动向用户提问进行收集；最后一部分是AI回复，可以根据收集到的信息返回给用户答案。另外，还有输入/输出状态，这部分可以定义像上面流程图中的衔接顺序，用于多轮对话的逻辑实现。

最后是另外一个应用实例，世纪佳缘的智能客服“缘缘助手”，可以进行FAQ问答等，也欢迎扫描试用。

吴金龙（爱因互动）：聊天机器人：算法与其它

由爱因互动的吴金龙带来的分享主要介绍爱因互动在聊天机器人方向的技术架构、发展理念，以及一些技术框架等。

爱因互动以SaaS的形式为企业和个人提供智能的对话机器人服务，爱因互动的定位始终会是一家技术公司。爱因互动以chatbot的形式提供基于人工智能的面向企业服务的解决方案。

Bot并非万能，在一些特定的应用场景下，Bot才能体现出相对于传统信息交互方式的优势。

• 清晰的知识结构和边界

用特定的边界内的知识进行定制化的Bot是最好的。

• 非标准化服务，信息不对称

Bot不是数据库，只是用来获取用户明确的目标。

• 能够通过数据积累提升服务质量

通过不断地积累、优化学习，Bot的性能会越来愈好，服务质量水涨船高。

• 能够建立知识和技术壁垒

Bot的对话在一定程度上可以说是由人为控制的。

• 对话作为粘合剂

Bot可以让用户体验比GUI更加“人性化”的服务。

以API的方式提供服务，可以十分的自由灵活。

通过API可以快速对接微信等平台

以上就是爱因互动对聊天机器人的理解，爱因互动的产品一直以此作为引导驱动。以下为爱因互动的机器人所采用的技术架构和一些细节。

DeepQA用基于规则的深度语法分析和统计分类方法来确定一个问题是否应该被分解，以及怎样分解才最容易回答。 DeepQA系统采用了机器学习的方法来计算信心值：工程师们先准备一套已知正确答案的问题，让DeepQA来尝试给对应的备选答案评分。之后再查看这些备选答案的信心值，然后朝着缩小差距的方向调整参数再次评分，从而一步步训练出一个评分模型。

IBMWatson也是基于DeepQA技术开发而成。它由90台IBM服务器、360个计算机芯片驱动组成，它拥有15TB容量、2880个处理器、每秒可进行80万亿次运算。Watson在《危险之旅！》（Jeopardy）的精彩表现，既得益于计算能力的提高，也得益于人工智能理论的发展。

• 不一定要理解问题，只要能给出正确答案即可

最重要的是给出好的回答，而不是理解用户的问题。好的回答不只局限于回答的正确性，还需要更加人性化，以及对用户进行引导等。

• 不同的问题使用不同的方式求解

对不同类型的问题分而治之，都是为了给出更好的回答。

爱因互动的机器人采用DeepBot框架，通过融合多个不同类型的回答结果并排序以获取最终结果。

用于问题分析的方法，包含实体分析，拼写纠错，问题补全以及上面提到的Focus，LAT等等。

task-oriented bot框架面向具体任务，广泛应用于客服机器人等聊天机器人应用场景。

语言理解（SLU）

状态追踪（DST）

策略优化（DPO）

语言生成（NLG）

Task-Bot:其他框架

在聊天机器人的生态系统中，不仅仅只有工程师，要开发聊天机器人需要团结一切力量：算法、开发、产品、运营。

• 智能设备越来越多

随着智能设备的增加，聊天机器人将逐渐普及

• 人迁就机器 -> 机器迁就人

目前与聊天机器人对话时人类依然是尽量以机器人能理解的方式进行对话，随着技术的发展这个现象将有所变化。

• GUI的孤独感、CUI的幸福感

CUI比GUI更加人性化，会带给用户更好的体验。

丁煜恒（微软）：微软聊天机器人及行业应用

由微软的丁煜恒带来的分享主要介绍了微软在聊天机器人等创新交互方式方面的发展和应用，以及带来的全新用户体验。

对话服务随着时间的推移呈快速增长趋势，并逐渐成为人们生活的主要习惯之一，语音客服，实时资讯等服务层出不穷，特别是最近数年随着技术的发展和门槛的降低更是有了愈演愈烈之势。

Conversation as a platform —— 对话即平台，和用户交流沟通的平台。

Cortana 是微软发布的全球第一款个人智能助理。它“能够了解用户的喜好和习惯”，“帮助用户进行日程安排、问题回答等”。

Microsoft Bot Framework

• Bot Developer SDKs

Microsoft Bot的SDK可以使开发人员在几分钟之内就能开发出一个Bot。

• Bot Connector

Microsoft Bot可以使用户开发的Bot直接连接到众多对话应用中，使你的Bot短时间内拥有大量用户使用。

• Bot Directory

Microsoft Bot还会在Bing，Cortana等微软的产品中建立Bot的索引。

微软认知服务

在微软的架构中Bot服务属于微软认知服务的一部分。接下来，让我们深入了解一下构成微软认知服务的几大主体。

微软认知服务利用世界领先的人工智能技术构建更具人性化的应用，其构成的五大主体分别为：视觉服务，语音服务，语言服务，知识服务和搜索服务。

• 视觉

主要利用计算机视觉，对图片内容进行解析，包含图片的分类和检测技术等等。

• 语音

语音和文字之间相互转化，包含语音识别和语音合成技术等，使服务更加人性化，所用于车载导航。

• 语言

主要利用自然语言处理技术对语言进行解析，应用领域广泛。

• 知识

充分理解用户给出的条件，返回用户想要的知识。

• 搜索

微软的必应搜索，为用户提供全面的搜索服务。

LUIS

Customer Support Scenario

Internal Help Desk Scenario

Retail Customer Experience

胡云华（智能一点）：人工智能时代工程师如何成长

由智能一点的胡云华带来的分享主要介绍了身为一名算法工程师的成长之路，为广大算法工程师的成长路线指引了方向。

• 划分的标准

在提高自己能力的同时，也要注意自己潜力的发展，多积累项目经验，多作些研究，发表一些论文，对自己的发展都是有帮助的。

• 职位能力模型

算法工程师是一个能力要求很全面的职位，任何一项能力如果有所欠缺都对发展是一种阻碍。

• 职业发展方向

算法工程师既可以深入发展，也可以转做其他相关职位，本次分享主要介绍从初级算法工程师到高级算法工程师如何成长。

初级算法工程师

• 算法能力

了解常见的算法原理并能熟练运用。

• 工程能力

具备用算法解决具体问题的开发能力。

• 业务能力

在清晰定义和有限指导下完成单点工作。

初级算法工程师对能力的要求都很基础，但是一定要为自己将来做准备，打好基础才能有更好的发展。

中级算法工程师

• 算法能力

具备有竞争力的专业能力。

• 工程能力

具备解决复杂问题并转化为稳定产品的能力。

• 业务能力

独立完成具有挑战性但可解的问题并给出可稳定交互的产品。

到了这一步，已经要为自己谋划好更加具体的发展方向了，无论是能力还是经验都有了一定水平的要求。只要更进一步，就可以说自己已经真正进了这个行业的大门了。

高级算法工程师

• 算法能力

具备全面的专业技术和突出的专业能力。

• 工程能力

具备全面解决专业方向问题的能力。

• 业务能力

支持完成方向性的具备开创性意义的工作。

成为一名高级算法工程师，需要进行正确方向的努力，所以需要有人为你指引正确的方向，而且一定要让自己充分的进行锻炼，跟进技术的脚步，才能拥有足够的能力胜任高级算法工程师。

成长之路

对于一个算法工程师来说，成长的环境也非常重要，创业公司和大公司都是很好的选择。

永无止境

成为高级算法工程师之后可不意味着到此为止，未来的路还很长远，为了更进一步而继续努力吧！

智能一点

彭军辉（谛听机器人）：问答机器人——我们踩过的坑

来自谛听机器人的彭军辉老师与大家交流了谛听机器人在开发过程中踩过的”坑”和留下的经验，希望大家有所收获。

• 差异原则

差异原则就是要分清句子之间的细微差别

• 同一原则

就是对语义相同的句子做归并处理

• 模糊原则

就是容忍一定的用户输入错误

• 一致原则

就是机器人说的话要前后一致

坑

谛听机器人在开发Bot的时候遇到了很多的坑，也是本次谛听机器人分享的主要内容。俗话说吃一堑长一智，这些都是宝贵的经验和智慧啊！

• 精确理解需要适当灵活的句式处理

• 同义词替换不是一个很好的解决方案，几乎没有绝对的同义词

• 命令式的用户输入不是一种很好的体验

• 容错是自然语言处理的重要技术，比如错别字

• 数词理解需要有特殊处理

• 场景设定可以让语义更加明确

• 不确定的切词留给下一步明确是不错的尝试

• 同义词替换不如当成不同的句子理解

• 无所不包不如专家知识库

• 智能硬件是chatbot最好的归宿

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感谢大家对我们活动的支持~ 笔芯❤

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