2019-06-17问答系统项目落地调研_多轮faq问答系统

1 chatbot概述

1.1 行业分类及目前的应用状况

智能人机交互通过拟人化的交互体验逐步在智能客服、任务助理、智能家居、智能硬件、互动聊天等领域发挥巨大的作用和价值。因此，各大公司都将智能聊天机器人作为未来的入口级别的应用在对待。

包括Google、Facebook、Microsoft、Amazon、Apple等互联公司相继推出了自己的智能私人助理和机器人平台。

1.2 问答实现方式

目前的chatbot实现方案主要有两种，检索匹配模型和生成模型。

• 端到端生成模型：不需要预设问题库和知识库，是通过大量的语料数据训练，以学习语言元素的组成和表达方式，再分析组合生成回答。类似于我们学习说话的方式，自然地根据对方的话，生成回答。
• 检索匹配模型需要有一个问题库和对应的回答知识库及回答模板。在用户发出信息后，分析用户表达的内容，通过一定的匹配规则，匹配到和问题库最相近的问题，再给出相应的回答。匹配的过程中通过自然语言处理、机器学习等技术优化匹配方式，尽量给到合理的回答。检索匹配模型有两种主要实现方式：
  1. FAQ式 文本相似度计算：比如10086的在线智能客服，用户提问“如何查询话费”，那系统可以自动给出一个对应的知识“请您向10086号码发送‘HF’短信，即可查询当前话费”，而不再需要耗费高成本的人力来做解答。一般存储 问-答文本对数据。
  2. 任务式：规则模版-词槽匹配：“我想订一张明天从杭州到北京的机票” -> 进一步填充 出发地-目的地-时间。一般存储为图结构。

1.3 两种问答模式的优劣：

• 生成模型的对话更灵活，更像人，但是依赖的语料数据的训练、生成的语言结构等不是特别完善，容易出现语言结构混乱语无伦次看不懂的问题；
• 而检索匹配式，需要更多的精力去维护问答知识库，同时也会存在意图识别不准，问东答西的情况，但由于实现逻辑相较而言容易实现，且问答是可控的，不会出现语言结构错乱的问题。

根据各自的优势，生成模型内容涉及可以很泛很广，更适用于闲聊娱乐等模式；检索匹配模型，更适用于垂直领域信息的集合和知识的汇总，在一定的领域内，建立庞大的知识体系，完成特定的业务。

2 框架分析

本文将调研的chatbot系统分为三个层次：平台型；解析型；单一型。

• 平台型：大公司成熟的chatbot集成平台，可以处理任务式闲聊式。用户只需要简单配置即可生成自己的chatbot，这也是我们未来成果的愿景。 但并没有暴露代码，目前能直接供我们学习内容的很少。（eg：Wit.ai 、DialogFlow、UNIT）
• 解析型：成熟的平台，没有代码使用，但提供了论文详细解析自己的系统，便于我们学习形成自己的架构。（eg：阿里小蜜）
• 单一型：暴露出代码（框架），可以用来生成我们框架中的某一种模块。（rasa、chatterbot、anyq）

2.1 平台型

大公司成熟的chatbot集成平台，往往再用交互式、傻瓜式配置。用户只需要简单自定义即可生成自己的chatbot，这也是我们未来成果的愿景。

但并没有暴露代码，目前能直接供我们学习内容的很少。

2.1.1 Wit.ai

Wit.ai 是 Facebook 推出的用于将自然语言转化为可处理指令的 API 平台，其目的是为了帮助开发者便捷的打造类 Siri 语音对话应用或设备。

• Step 1 注册 Wit.ai 账号
• Step 2 简单设定机器人名字描述等信息
• Step 3 创建对话情景（story）：

整个介面就像是一个对话视窗，左边是 User says，右边是 Bot sends, Box executes 与 Jump。

1. User says： 顾名思义就是定义 User 会说的话，并且你可以设定 User 的句子中，有哪些关键字是你需要的、哪些文字是代表什麽含意，在 Wit.ai 的世界中，这样的东西叫做 Entity，后面会再度说明。
2. Bot sends： 就是机器人要回覆的句子，这边可以带入一些参数，像是 user 所提及的一些关键字，或是机器人向外呼叫 API 所得到的结果。
3. Box executes： 就是让你定义机器人要执行的 function，真正的实作不会在这边，这边只是定义名称，以及要接收的 context 与 吐回的变数名称。
4. Jump： 则是让你能够在满足设定

• Step 4 定义使用者语句

下来我们先定义 User 可能会对我们的机器人说的话，像是使用者可能会跟机器人打招呼，我们就可以在对话框的 User says 输入 Hello，并且 highlight 起来以后设定 Entity，Enity 在 Wit.ai 裡面，就是用来让系统判断使用者输入句子时，哪些关键字是要抽取出来做处理的，你可以依照该关键字的特型来设定相对应的 Entity 类别。
这边我们就自定义一个 Entity 名称叫做 greeting。

用户表达同一意图的说法可能是无限的。
可以在Understanding这个地方你有三种方式可以用来训练你的机器人：

1. 定义更多keywords: 要完全符合你预先设定的关键字才会触发。

2. free-text: 如果你想要撷取使用者句子中的某段文字，而该段文字并不是特定的关键字时，就要设定 free-text，

3. trait: 如果你想设定的 意图 不是靠句子中几个关键字能够辨别，而是需要整个句子来判定的话，就要设定成 trait。

• Step 5 定义机器人回覆语句

当机器人收到 greeting 的 Entity 后，可以让用相同的 entity value 回覆，并加上简单的介绍。
点选下方的 Bot sends，对话框就会出现机器人的部分，你可以在裡面输入机器人的回覆语句，想要的变数可以用{ }包起来，这边我们直接使用 greeting 这个 entity，这样就能用同样的 Entity 去回覆。

• 多轮问答：

如果我们的机器人需要做一个包含两个问题的调查，根据第一个问题答案的不同，机器人会额外询问一个附加问题。这样的例子，就叫做基于流的对话。

我们利用 bookmark 进行处理：当第一个 intent 为 no 时，我们使用 Jump 跳转到 question-2 的 bookmark，直接开始第二个问题的询问；当第二个 intent 为 no 时，我们同样利用 Jump 跳转到 end 的 bookmark，结束询问。补全了整个对话过程。

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