聊天機器人的體系結構模型及響應生成機制是怎樣的？
分析聊天機器人，因其是在現實生活中利用人工智能最流行，被最廣泛采用和使用門檻最低的方式之一。
如果你曾經使用過客戶支持的在線聊天服務，你可能會發現你的“聊天對象”很“笨拙”和“呆板”，像個機器人?沒錯，正在和你聊天的“人”可能實際上就是一個機器人。
這是聊天機器人和人工智能的時代。有關這方面的最新進展正在不斷涌現，以至于聊天機器人正在客戶服務領域取代人類。
人工智能已不再僅僅是單純的科幻夢。你曾想過有一天人類與智能機器進行互動和溝通嗎?
聊天機器人憑借其智能，擬人化的回答以及學習通過從機器學習中獲得的經驗的能力，使這個不切實際的想法變為可能。
聊天機器人是在現實生活中利用人工智能最流行，被最廣泛采用和使用門檻最低的方式之一。企業將聊天機器人視為使客戶服務和業務流程自動化的重要工具。
不同類型的聊天機器人體系結構模型
聊天機器人的體系結構模型是根據開發的核心目的決定的。聊天機器人有兩種可能的響應類型：依據機器學習模型從零開始生成響應，或使用啟發式方法從預定義的響應庫中選擇適當的響應。
1. 產生式模型
該模型用于開發本質上十分先進的智能機器人。這種聊天機器人很少被使用，因其需要執行復雜算法。
產生式模型相對難以構建和開發。培訓此類機器人需要為其提供數百萬個示例，這將花費大量時間和精力。這就是深度學習模型如何參與對話的方式。但是，模型將生成什么響應仍不能確定。
2. 基于檢索的模型
這種體系結構模型的聊天機器人更易于構建且更加可靠。雖不能保證100%準確地響應，但可以知道可能的響應類型，并確保聊天機器人不會傳遞不適當或不正確的響應。
目前，基于檢索的模型更多地被使用。開發人員可以很容易地使用幾種算法和API(應用程序編程接口)，以在此體系結構模型上構建聊天機器人。這種聊天機器人會考慮消息和會話的上下文，以從預定義的消息列表中提供最佳響應。
聊天機器人的響應生成機制
下面來討論聊天機器人理解用戶消息或獲取用戶消息意圖的兩種不同方式。
1. 基于模式的啟發式算法
響應可以通過兩種不同的方式生成：使用if-else條件邏輯或使用機器學習分類器。最簡單的方法是使用預定義的模式來定義一組規則，以充當框架規則的條件。人工智能標記語言(AIML)最常用于在聊天機器人開發過程中編寫模式和響應。
- <category>
- <pattern>What is your name</pattern>
- <template>My name is Albert Smith</template>
- </category>
借助自然語言處理渠道和預定義的豐富模式，AIML可用于構建智能聊天機器人。這些機器人解析用戶消息，查找同義詞和概念，標記語音部分，并找出與用戶查詢匹配的規則。但是，除非特別編程，否則這些程序不會運行機器學習算法或任何其他的API。
2. 運用機器學習進行意圖分類式
盡管基于模式的啟發式算法可提供良好的結果，但問題在于，它需要手動對所有模式進行編程。這是一項單調乏味的任務，尤其是當聊天機器人必須區分數百種針對不同場景的意圖時。
意圖分類完全基于機器學習技術，該技術可以訓練機器人。通過聊天機器人最可能面對的數千個示例的培訓合集，就可以訓練機器人來識別數據模式并從中學習。
scikit-learn是一個常用的機器學習庫，可以幫助執行機器學習算法。開發者甚至可以選擇使用api.ai，wit.ai和Microsoft LUIS中的一種云API。最近被Facebook收購的wit.ai是第一個用于聊天機器人的機器學習API。
響應生成
來源：Pexels
一旦聊天機器人理解用戶消息，下一步就是要生成一個響應。一個方法是生成簡單、不變的響應。另一種方法是獲取基于意圖的模板并插入一些變量。聊天機器人開發公司根據使用聊天機器人的目的選擇生成響應的方法。
例如，使用API以獲取給定位置的天氣預報的天氣預報聊天機器人可能說：“今天很可能下雨”或“今天是雨天”或“下雨的可能性為80%，所以今天請帶上雨傘備用。”
響應風格因用戶而異。在這種情況下，機器人可以研究并分析先前的聊天及其關聯的指標，為用戶量身定制響應。
從頭開始構建完全滿足目的的聊天機器人需要專業幫助。在購買聊天機器人開發服務時，推薦從值得信賴的公司購買，且該公司在構建能夠提供擬人化響應的聊天機器人方面具有豐富的經驗就更好了。
以后勢必是聊天機器人普及的時代，提前了解，做好充足準備。
