「广州专业婚外情取证公司哪家好」聊天机器人如何通过「知识图谱」变得更加智能？

聊天机器人，是一种通过自然语言模拟人类进行对话的程序，很多小型互联网公司投入重金研发相关科技，并逐步推行相关产品：苹果的 Siri、微软的小冰、百度的小度、Google Allo 等等，涵盖娱乐、教育、医疗等领域。

本期来到深圳湾超级硬课的嘉宾是深圳湾的老朋友 —— 王昊奋，他毕业于上海交通大学，曾任教于华东理工大学，如今是北京狗尾草科技 CTO，在语义技术跟图数据管理方面有丰富的心得。在活动现场，王昊奋结合多年的教学跟开发心得，为在座的机器人从业者分享聊天机器人面临的契机和挑战。

聊天机器人的诞生比你想像中的早

在众人眼里，语音交谈机器人似乎是近几年才演进出来的新兴事物，其实，聊天机器人却早已经过了半个世纪的研究跟发展。

早在 1966 年，计算机科学家约瑟夫 . 维森班就设计出了世界上最早的聊天机器人 —— Eliza，但是 Eliza 并没有人们想像中的这么智能，而且没法完成对于特定领域的对话。它被设定为一个精神治疗师，会模拟真实的医生对客户进行问答，比如「你对那件事感觉怎么？」「你认为哪是哪个意思？」，它会重复那些开放而模糊的问题。

随后的几十年里，不断有新的聊天机器人诞生「情感机器人」，比如 Dr. Sbaitso、「人工语言在线计算机实体」A.L.I.C.E 聊天机器人、IBM 的 Watson 以及我们今天终于了解的 Siri、Cortana、Alexa 等。

王昊奋认为：「如今的聊天机器人，从应用画面上来看，可以分为在线客服、娱乐、教育、个人助理跟智能问答五个种类。」 比如谷歌打造的基于情感计算机器人「小冰」，其首要目的就是供网友进行「娱乐」，同时使人工智能的概念在大众中普及开来，而手机下的 Siri、小度、Google Now 的功能则非常工具化，用于个人语音助理，辅助客户处理个人工作跟生活下事物。

自然语言处理三步：自然语言理解、对话管理、自然语言生成

要实现人机间的自然语言通信，意味着计算机又可理解自然语言文本的涵义，也能以自然语言文本表达既定的观念跟动机。具体来说，自然语言处理技术包含了自然语言理解（Natural Language Understanding）、对话管理（Dialogue Management）、自然语言生成（Natural Language Generation）三个部分。

自然语言理解包括这些层面，从语法上来讲，它包含了词汇的标示，专有名词的辨识，形态的剖析；从词义理解上来讲，它包含了语言之间逻辑的推理，语义的推导，对话的理解；从文本篇章的层面上理解，它还包含情感剖析，观点提取等。

王昊奋指出，在歧义消除、用户意图识别、语言多变性的处理下，目前的自然语言理解还有巨大的提高空间。「比如，我对机器人说，我想唱『海阔天空』，传统的自然语言理解只能识别出那是一首歌的名称，并不知道我想要听的是 Beyond 的 『海阔天空』，还是信乐团的『海阔天空』，或者是其它翻唱的版本。」王昊奋说到。

当我们跟机器人聊天时，是期望可以有多轮对话，能够始终聊下来，而不是单纯的一问一答，所以对话管理就比较重要。对话管理指的是对话状态的升级或者下一步动作的规划执行，具体来说，它包含了对话状态的跟踪，对话策略的构筑，用户与访谈媒介的情感建模，对话程序的个性建模及其话轮的转化。

另外，在机器人在接收并理解了客户的语言然后，需要找到最佳的语言表达方法将内容跟观念反馈给客户。整个自然语言生成的过程包含了内容选取、文本规划、句子合成、指代表达生成、表层实现等阶段。

以现在的演进来看，自然语言生成还存在着太多不足，如海量的文法结构，上下文的融合，以及借助深度学习生成答复的对话模型很难解释，而这种没法借助更好的语义和参数微调来提高。