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可以聊天的机器人 对话机器人

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可以聊天的机器人 对话机器人


作者：Omkar Prabhune
翻译：方星轩
校对：王雨桐
标签：聊天机器人，神经网络，自然语言处理NLP
本文约2800字，建议阅读5分钟
本文作者从聊天机器人的种类、用途以及架构等角度介绍目前的聊天机器人技术，并在文末分享了一些聊天机器人行业的例子 。
首先让我们先了解一些基础知识 。聊天机器人（对话式 AI）是一种自动化程序，可通过文本消息、语音聊天来模拟人类对话 。它根据大量输入和自然语言处理 (NLP) 学习如何做到这一点 。
今天的聊天机器人在社交媒体、电子商务、客户服务甚至医疗保健的许多行业和公司中都是不可或缺的 。一些典型的例子是微软的 Zo、IBM Watson 或 Rasa（一种用于构建商业用途的聊天机器人的工具） 。
那就让我们来看看到底是怎么样的吧！
目录
聊天机器人的类型（基于规则、基于意图、开放域）聊天机器人架构自然语言处理行业实例进一步研究和参考
聊天机器人的类型
基于规则的聊天机器人
基于规则的聊天机器人也称为决策树机器人 。顾名思义，它们使用一系列已定义的规则 。这些规则是聊天机器人熟悉并可以提供解决方案的问题类型的基础 。
就像流程图一样，需要给聊天机器人设置对话框架 。他们这样做是为了预测客户可能会问什么，以及聊天机器人应该如何回应 。
基于规则的聊天机器人可以使用非常简单或复杂的规则，但是他们无法回答定义规则之外的任何问题 。这些聊天机器人不会通过交互来学习 。此外，他们只执行和处理被训练的场景 。基于规则的聊天机器人有几个好处，例如：
聊天机器人不需要大量训练，这使得实施过程更快、更简单 。通过预先定义结构和答案，您可以更好地控制聊天机器人的行为和响应 。然而它也有有其局限性，它们的一些缺点是：基于规则的聊天机器人无法捕获拼写错误，这意味着在某些情况下它无法理解客人的意思，这可能会使交流变得无效 。与简单聊天机器人交互的直观感觉就是机器人而不是真人对话 。他们不能自己学习，这意味着任何改进都需要手动进行 。
基于意图的聊天机器人
相比之下，使用机器学习的 AI 聊天机器人会在回应之前了解问题的上下文和意图 。
AI 聊天机器人是由自然语言处理提供支持的聊天机器人 。因此与基于规则的聊天机器人不同，它不会使用关键字来回答，而会尝试了解客人的意图，即客人想要什么 。它与客人互动得越多，就越能更好地理解意图，也就越能回答客人的要求 。
他们的工作方式是捕捉问题或回应背后的意图 。例如，用户会问类似“你好！你好吗？'甚至像'Heyooo'这样的东西 。尽管这些差异很大，但机器人将意图捕获为“问候”，因此它会以与该内容相对应的对话进行响应 。
开放域聊天机器人
可以说，基于意图聊天的聊天机器人也是基于人工智能的机器人 。这些聊天机器人在半智能或完全人工智能支持的算法上运行 。基于 GPT-3 构建的机器人就是一个完美的例子，它可以理解上下文并完全自行响应 。
这种类型的机器人更适合复杂种类和大规模查询 。选择 AI 聊天机器人有几个优势，例如：
它可以理解拼写错误和语法错误，因此这种情况下，它仍然能够回答问题 。它将在没有帮助的情况下不断改进 。与人工智能聊天机器人交谈感觉更自然、更像人类 。
尽管人工智能是一项先进技术，但该机器人也有其局限性：

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