对话机器人如何进行多轮对话?

作者:udesk 1224文章阅读时间:3分钟

文章摘要:多轮对话机器人可以面向不同行业,比如教育、电商、游戏和生产制造等。尤其是客服和企业内部协作中,将以前通过表单、人工等的服务使用自然语言对话的形式实现。应用场景比如智能客服、智能招聘面试、智能提交工单、智能提交请假、智能分析潜在客户意向等。那么,对话机器人如何进行多轮对话呢?

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多轮对话机器人可以面向不同行业,比如教育、电商、游戏和生产制造等。尤其是客服和企业内部协作中,将以前通过表单、人工等的服务使用自然语言对话的形式实现。应用场景比如智能客服、智能招聘面试、智能提交工单、智能提交请假、智能分析潜在客户意向等。那么,对话机器人如何进行多轮对话呢?

对话机器人如何进行多轮对话?

在基础模块之上,再融合为一个多轮对话方案。目前,基础模块包括:1)以搜索引擎技术为主的知识库;2)以机器学习为主的意图识别;3)以脚本规则为主的对话脚本。具体如下:

知识库

通过设定问答对实现问答,对话用户的请求文本和问答对里的标准问或扩展问比较,计算相似度,当相似度高于阀值时,即认定该问答对的答案是对话用户需要的回复。

意图识别

通过为每个意图添加说法和槽位,训练机器学习模型。对话用户的文本被分析为某一个意图,如果识别了意图,则计算槽位信息,并且对于没有识别到的槽位进行追问。槽位可以绑定到某个词典,对话机器人平台提供自定义词典和系统词典。自定义词典包括词汇表词典和正则表达式词典,词汇表词典主要用于处理业务上的关键字段、同义词和专有名词;正则表达式词典则用于识别手机号、身份证号、订单号、邮箱等一些具有规则的信息。系统词典是用机器学习训练的命名实体提取判定的信息,比如人名、地名、组织机构和时间等。

脚本对话

脚本对话是通过书写多轮对话脚本语法建立的规则组合实现问答。对话脚本将对话分为匹配器,即和对话用户的输入进行比较的规则;回复,匹配规则后的回复内容,支持文本和函数;上下轮钩子,将规则与规则进行关联。对话脚本中的函数,使用 JavaScript 方式低代码编程,内置函数库,即方便了系统集成,同时也提供大量自然语言处理帮助函数,不需要掌握自然语言处理 NLP 的知识,开发者可以专注的实现业务逻辑。

在脚本匹配器语法和函数中,融合知识库和意图识别,所以,脚本对话是多轮对话的中心,围绕脚本实现不同问答技术的融合。所以,很多时候,文档和产品中,也用【多轮对话】表述脚本对话,就是这个原因。

以上就是对话机器人是如何实现多轮对话的解决方案了。

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对话机器人智能对话机器人

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