原创 | 工业场景下,问答机器人如何陪聊?
来源: | 作者:K君 | 发布时间: 2018-10-22 | 509 次浏览 | 分享到:

问答机器人(Chatbot)已经渗透到我们生活中的各个角落,如Apple公司的Siri、Amazon的Alexa、阿里的旺旺。它们可以陪你闲聊、设闹钟、订餐厅、控制家电、做商品导购等。在工业场景下,聊天机器人有哪些场景呢?比如,用户可以询问某个品牌风机当月的发电量和故障停机时间;查询机舱加速度超限的可能原因以及需要更换的备件,帮你找到检修该故障最有经验的专家;询问公司的安全生产制度或报销流程。

相比其他领域,工业场景的Chatbot有如下特点:

1.需要领域内专业词库的支持,比如故障、备件名称;

2.需要多数据源的跨库查询,需要大数据平台的支持,比如同时查询海量的生产实时数据和故障事件数据;

3.需要基于专家知识的知识图谱支持,这点类似医疗知识图谱的应用,因为仅靠人工编写对话脚本,是无法穷尽所有可能问题的。

以上特点使得构建工业上好用的Chatbot非常困难,当然困难程度因业务需求而异。另一方面,Chatbot本身技术架构是通用的、可借鉴其他领域的,因此本文重点介绍通用的技术架构部分,先从Chatbot的分类说起。

1. Chatbot分类

Chatbot按照用途,可分为闲聊型和任务型两种。

闲聊型又称为开放域Chatbot,就是可以跟用户谈天说地,比如风靡一时的小黄鸡,用户更关注这类Bot的趣味性和智能性。闲聊技能通常是数以万计的历史问答(QA)对学习训练来的,同时还可以从新对话中学习,实现自我进化。

任务型又称为特定领域Chatbot,比如为用户导购的阿里旺旺,这种场景下用户更关注Bot答案的准确性,对Chatbot的开发者来讲就是可控性。

工业场景与之类似,通常首要考虑的就是回答的准确性,知之为知之不知为,比如用户询问发电机过热怎么办,Bot即便回答不知道,也比回答去吃退烧药强,所以属于任务型Chatbot。

Chatbot按照技术框架可分为检索式、生成式和启发式。

2. Chatbot基本原理

Chatbot原理框图如下图所示:

ASR(Auto Speech Recognition)TTS(Text To Speech)代表语音识别和语音合成,它们分别实现语音转文字和文字转语音功能,是chatbot的入口和出口,是与用户进行语音交互的部分,当然也可以采用其他交互方式,比如文字(微信、浏览器页面等)。

核心对话模块是本文要展开介绍的内容,它包括: