近年来，聊天机器人的发展非常迅速，有大量的产品已经进入我们的视野中，算是人工智能技术落地比较热门的产品之一，接下来分享一下我对聊天机器人的一点点认识。

一.聊天机器人的分类

从解决用户需求层面来看，聊天机器人可以分为两类：服务型聊天机器人和娱乐型聊天机器人。服务型机器人是以解决问题为导向，为用户提供服务或事实性的知识。根据具体的应用，可以简单分为三类：

1.个人助手：

帮助用户完成订票、打车、订餐、订花、天气查询、订阅、日程提醒等任务，它就像一个助手，帮助你完成任务，提高你的工作效率或生活质量，常见的聊天机器人有：Siri、小娜、Google now和 亚马逊的Alexa。

2.智能客服：

这类的聊天机器人主要是与用户进行沟通，为用户解答产品或服务相关的问题，旨在解决用户的同时，减少企业的成本，提高客服的服务质量与效率。客服人员与客服机器人常见的协作模式是“智能客服+人工客服”：客服机器人回答用户常见、高频、简单、可模板化的问题，解决用户部分需求，如果解决不了或用户有更多特殊或个性化的需求，再转接人工服务。这样可以减少人工成本，同时能够做到快速地回应用户，也为客服人员节省时间，有更多的精力处理特殊情况，从而提高服务质量。常见的聊天机器人有网易七鱼、京东jimi等。目前运用比较广泛的是在电商的售前售后服务上，不过现在也越来越多的互联网产品会内嵌一个聊天机器人，其定位基本都是客服机器人，旨在更好地为用户提供服务或帮助用户熟悉使用产品，我相信以后服务型的产品内带一个客服机器人是一个标配。

3.知识问答：

为用户提供事实性的知识，辅助用户进行决策。事实性的知识可以分为两种：一种是通用型知识，此类知识是客观存在的事实，比如地球是不是圆的？光速是多少？等另一种是领域型知识，比如医疗知识问答、法律知识问答、娱乐明星问答、游戏知识问答等。

而娱乐型机器人是以满足用户情感需求为导向，提供一系列闲聊服务，做用户的情感伴侣。一般此类聊天机器人都有自己的人设（性别，年龄，生日，性格等），像微软的小冰，形象就是一位调皮可爱的19岁少女。

二.聊天机器人常见的交互方式

目前常见的交互方式有三种：文字交互，语音交互和图片交互。目前比较常用的交互是文字交互，即用户需要手动输入内容与聊天机器人进行交谈，不过随着语音识别与语音合成技术的逐渐成熟，语音交互也越来越频繁地被运用于聊天机器人。语音交互与文字交互相比，前者的好处在于它解放了人们的双手，用户能更快地输入，而且语音交互更加有趣、真实，我相信语音交互是未来聊天机器人的发展趋势。图片交互一般在娱乐型机器人会运用的比较多，如斗图、颜值打分，物品识别，为图配字，为图配诗等。

三.聊天机器人背后的技术

我觉得聊天机器人的技术可以简单分为两个部分：用户意图识别和对话系统。用户意图识别所用到的主要技术是自然语言处理，目的是让机器人理解用户的意图，理解用户想问什么问题等。而对话系统的实现主要有两种方式：信息检索和基于深度学习的语言生成模型

1.信息检索，我们预先准备知识，通过检索技术将用户想问的知识匹配给用户。知识可分结构化的知识和非结构化的知识，常见的结构化知识是QA知识（一问一答），而非结构化的知识是指没有经过处理的原始数据，一般需要通过自动摘要获得知识。目前存在难点：

（1）如何快速地构建知识库，目前常见的做法是人工一条条创建知识。要获得一个涵盖全面、高质量的知识库需要非常大的成本；

（2）无法很好地判断是否把知识的答案匹配给用户。问答机器人要做好两点：如果用户问的问题，我们知识库有相应的知识，我们需要做到把这条知识匹配给用户；如果用户问的问题，我们知识库没有相应的知识，那么需要告知用户，没有相应的知识。第一点，目前的技术可以较好地满足，但对于第二点，目前并没有很好的方法来区分是否匹配，常规做法是设定一个匹配阈值，当高于匹配阈值时，我们默认为知识库中有相应的知识，把得分最高的候选知识匹配给用户；当低于匹配阈值时，我们认为没有相应知识，常见做法是回复一个通用回答。该阈值的设定比较主观，而且没有横向可比性。如果阈值设置地过高，那么会有很多本应该被匹配的知识没有被匹配上；如果阈值设置地过低，就会有本不应该被匹配的知识被匹配上了，这两者都会影响用户的体验。

2.基于深度学习的语言生成模型：即提供大量的数据给模型学习，从而获得对话的能力。听小冰团队介绍，小冰运用了此技术，也不知道是不是真的。该技术存在难点：

（1）需要大量、高质量的数据

（2）输出结果不可控，输出的结果能让用户满意而且符合机器人的人设，个人感觉非常难

四．聊天机器人注意事项

对于服务型机器人，它是以解决问题至上、效率至上的，用户与机器人的聊天回合数越少越好。虽然与它闲聊时，会显得很笨，但是它的定位就是这样，背后有相应的应用场景支撑，要专注于应用场景，把服务做好。在服务没有做好的情况不要而提供一些基础闲聊，这样只会让它在用户心中的影响更加模糊。现在很多服务型机器人都是基于信息检索技术，都会有创建自己的知识库，在此，有以下几点需要注意的地方：

（1）创建知识时，要考虑用户语言习惯。一条知识一个问题，不要把多个问题编辑成一条知识。用户很懒，不会按照我们设想的那样输入，可以根据分析用户输入，比如：用户输入特点（口语化）、平均输入字符数等指标来设计我们的知识；

（2）创建知识时，要建立知识规范，方便后期维护，同时也要考虑知识的时效性

2.娱乐型机器人

娱乐型机器人的主要目的就是和用户尽可能地聊下去，与用户的聊天回合数越多越好，让用户对机器人产生依赖感。如果要做娱乐型机器人，有以下几点值得注意：

（1）定位要明确，要有自己的产品特色。我们做一个闲聊机器人，但闲聊话题范围非常大，覆盖全部闲聊难度非常大，可以专注于某个话题，比如我们专注于做用户的情感倾诉伴侣，也可以专注于某个人群：比如做老人的陪伴机器人，做小孩子的成长陪伴机器人等

（2）像“人”。竟然是一个情感伴侣，那么机器人要让用户觉得它是一个“人”，而不是“机器人”。首先，要认识，机器人与用户的地位是平等的，不能跪舔用户；机器人的回复要多样性，否则固定的回复会让用户感觉它是个机器人，从而不愿意投入情感；回复内容最好能调动用户的情绪，引起话题，而不是对用户问题的简单回复；主动，偶尔主动地引导话题，而不是被动式的聊天；更高级的有：根据用户的情绪回复不同的内容或实现带上下文的聊天

（3）个性化。用户希望这个机器人是属于自己的，或者和自己是有联系的。可以通过设置一些小技巧让用户觉得它是记得用户的。比如给用户打标签、起外号；记录用户的基本信息；记录机器人与用户聊过的某些话题；或者基于LBS与用户互动，比如用户的位置在图书馆，那么机器人可以找用户聊“你在图书馆看书啊，看来你是一个好学生”之类的。

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