CTI論壇(ctiforum.com) （編譯/老秦）： Odigo的 Steven Harris 和Sabio的 Stuart Dorman 解釋了聊天機器人使用的一些算法。

　　在構建、開(kāi)發(fā)和運行聊天機器人的過(guò)程中使用了幾種算法。

　　您需要做的第一件事是，如果您的聊天機器人支持語(yǔ)音，您需要理解自然語(yǔ)言語(yǔ)音并將其轉換為文本。所以語(yǔ)音識別是這個(gè)過(guò)程的第一步。

　　然后，該過(guò)程的第二階段是采用自然語(yǔ)言處理，這是一組單獨的算法，旨在首先解釋意圖，即客戶(hù)聯(lián)系的原因，然后提取有用的來(lái)自對話(huà)的信息片段，通常稱(chēng)為實(shí)體。

　　所以這些可能是姓名、郵政編碼、地址等任何有助于推動(dòng)對話(huà)取得成果的東西。

　　此外，您可能擁有與您的行業(yè)相關(guān)的特定分類(lèi)法。因此，如果您是保險公司或旅游公司或類(lèi)似的公司，可能會(huì )使用某些語(yǔ)言。所以流程的第三步是對話(huà)管理。這就是您創(chuàng )建對話(huà)并引導客戶(hù)獲得結果的地方。

　　所以這是你設計你要問(wèn)的問(wèn)題和你對某個(gè)問(wèn)題的回答的地方。這里經(jīng)常使用機器學(xué)習，例如，您可以使用一組訓練數據，以便提供一些示例問(wèn)題。

　　然后，機器學(xué)習算法可以以此為基礎來(lái)理解人們提出問(wèn)題的數十萬(wàn)種不同方式，而無(wú)需您對這些步驟中的每一個(gè)步驟進(jìn)行預編程。

　　然后該過(guò)程的最后一步是獲取該信息。如果您有基于語(yǔ)音的聊天機器人，請通過(guò)合成語(yǔ)音或文本轉語(yǔ)音將信息反饋給呼叫者。

　　再一次，我們越來(lái)越多地看到機器學(xué)習在這里被用來(lái)創(chuàng )造更自然的聲音來(lái)回放給客戶(hù)。學(xué)習不同的語(yǔ)調方式、不同的表達方式等，不同的完成句子的方式，使其聽(tīng)起來(lái)盡可能自然。

　　所以這只是典型語(yǔ)音或聊天機器人中使用的一些算法的一個(gè)例子。
　　Steven Harris (Odigo)

　　因此，當您向聊天機器人發(fā)出查詢(xún)時(shí)，它需要理解并確信自己理解了該查詢(xún)。聊天機器人使用算法來(lái)做到這一點(diǎn)。有不同類(lèi)型的算法具有不同的強度。

　　因此，例如，需要處理各種查詢(xún)的聊天機器人必須擅長(cháng)將文本和單詞分類(lèi)到特定類(lèi)別，這樣它們才能縮小可能的響應范圍。

　　一種流行的算法類(lèi)似于Naive Bayes，它也很擅長(cháng)確定聊天機器人對其預測的信心。

　　還有其他算法擅長(cháng)識別查詢(xún)的主題，例如擅長(cháng)處理文本的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )。

　　自然語(yǔ)言處理對于聊天機器人來(lái)說(shuō)絕對是關(guān)鍵，因為它決定了機器人如何理解和解釋單詞。但它也旨在學(xué)習人類(lèi)語(yǔ)言的復雜性，包括語(yǔ)法、情感、意圖等。

　　當你實(shí)現一個(gè)聊天機器人時(shí)，你需要非常清楚它的目的，這樣你就可以選擇一個(gè)使用最合適的算法類(lèi)型的機器人。

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