SnatchBot：免费的聊天机器人解决方案、智能机器人服务及人工智能
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阅读更多Chawtech解决方案我首先是在一个AI博客上听说了SnatchBot，并决定尝试一下。我做了一个使用动作的简单机器人...
阅读更多Aubrey我真的很喜欢SnatchBot，通过一个机器人就可以轻松地管理连接到不同平台的不同聊天记录……
阅读更多Francesca我喜欢这个可以连接到时下流行应用程序的功能，像是skype，messenger和line，这样更能让它跟上时代潮流。
阅读更多聊天机器人该如何设计
聊天机器人在新闻媒体领域也应用广泛，近几年，国外各大媒体（CNN、华盛顿邮报、华尔街日报等）都纷纷在各自的平台推出了聊天机器人服务，这些聊天机器人的主要功能就是为用户推送新闻。聊天机器人可以实现一对一对话的亲密关系，这种形式可以使的关键消息可以更快速的传播，所以聊天机器人在新闻领域尤被偏爱。
六、00后更偏爱聊天机器人根据ACQUIRE的一份报告显示，目前全球有14亿人会定期使用聊天机器人，而且00后这一代更愿意和机器人而不是真人交谈。
CNN的高级副总裁AlexWellen表示，通过聊天机器人，让他们可以接触到13-17岁的年轻使用者。这些年轻使用者由于不能很好的了解到新闻中发生事情的意义，聊天机器人就可以把这些大段新闻拆解成对话的形式向年轻人诉说和解释。
虽然目前聊天机器人更受年轻人的偏爱，但我认为在未来，随着聊天机器人变得更加智能，它独特的语音对话交互方式所带来的便捷性也会获得更多老年用户的偏爱。老年人由于视力下降，行动不便，借助聊天机器人，只需说一句话就可以解决问题，谁会不爱呢？
七、聊天机器人设计现如今，移动互联网产品已经十分普遍，我们已经习惯了从原型图开始的流程设计，到最终完成高保真。作为一名UI设计师如果仍然仅仅关注一些图形、色彩之类的视觉元素难免会显得有些局限。设计其实是一个很大的词，它不仅仅包含了视觉设计。并且随着技术的进步，产品设计中的交互方式也会变的越来越复杂，这就要求设计师有更广的涉猎。
IoT中的机器人设计是未来趋势之一，虽然聊天机器人设计和传统的设计流程会有一些不同，但它也可以反向帮助我们进行设计思维的锻炼。下面我将分别从「视觉侧」和「交互侧」两方面来讲讲聊天机器人的设计。
1.视觉侧（1）形象设计
现在市面上产品中聊天机器人的外观形象主要是以两种形式为主，一种是直接使用品牌IP形象，另一种是使用机器人形象，也有少数是根据业务模块类型定制的特色形象。
知乎和叮咚买菜都使用了自己的品牌IP形象
小红书和京东金融都使用的机器人形象
陌陌的小宇宙模块，根据当前功能模块的特点，选取了宇航员形象
我们在设计聊天机器人外观形象时，没有固定的标准，根据当前业务目标不跑偏即可，如要加强品牌印象，则可直接使用品牌IP；如要凸显智能机器人专业、可信赖的形象，则可使用带有科技感的机器人形象；如当前业务板块有其特殊的场景要求，则可以根据场景需要进行设计。
（2）头像设计
我们在进行聊天机器人形象设计的过程中可以赋予其不同的表情状态呈现在头像上。当聊天机器人和我们聊天的时候，我们可以直观的看到它的表情变化，感受到它的情绪。这样不仅可以使对话更加有趣生动，还能有效的拉近用户与产品之间的距离，提高用户粘性，毕竟谁都不想和一个冷冰冰的机器人讲话。
（3）贴图、gif动图、表情设计
除了形象和头像设计，聊天机器人还有很多可以让视觉设计师发挥的地方，比如说下方为CNN产品设计团队为「美国大选之夜」的聊天机器人设计的贴图、动图和表情等，让用户可以用他们习惯的沟通方式分享大选新闻，新闻也变得生动有趣。这项创新设计使CNN得这位聊天机器人增加了数十万名新的订阅用户，妥妥的设计助力业务的真实案例。
2.交互侧聊天机器人的交互形式一般会包含文字和语音两种形式。
在对聊天机器人进行设计时，虽然视觉层面的设计很重要，但我们更需要把重点放在交互层面，即利用有限的技术条件来完善我们的聊天机器人，问题应该聚焦于我们的聊天机器人可以为用户做什么。并要时刻谨记，我们在设计「对话」，不能打破长期以来人与人对话的模式。
下面我就简单介绍一下，一个标准的对话设计交互流程大概是什么样的：
（1）明确目标
在进行对话设计之前，我们需要列出所有用户通过与机器人对话想要达到的目的，他们想通过聊天机器人的帮助想做哪些事情。
比如，我们现在要设计一个英语App的聊天机器人。那么用户目标可以是：通过机器人的帮助，可以有效提高英语能力，从而达到用户的某目的（考托福、找工作等）
（2）想象对话场景
当我们明确用户目标后，可以在脑海中想象一下，把用户的这种需求场景映射到线下，对话内容一般会包含哪些阶段模块，把他们都尽可能的罗列出来。
还是以该英语App的聊天机器人为例，我们可以把这个机器人想象成我们准备请的一个线下英语家教，我们和这位“英语家教”的整个相处过程会经历哪些阶段：初识阶段、了解阶段、学习阶段、熟悉阶段、目标达成阶段。
（3）编写剧本
在明确每个阶段之后，我们开始扮演一个导演的角色，开始为我们与机器人的对话编写剧本，这个过程是很有趣的。
小tips：借助故事板
由于这一步我们扮演了这部电影的“导演”，那么我们设计师就可以借助故事板的方式，在脑海中想象用户和机器人之间的交互，再用故事板的形式描绘出来。这样不仅可以帮助我们缕清对话思路，还能补充一些重要细节。
还是以英语App的聊天机器人为例，我们需要在脑海里尽可能的想象用户在各个阶段的场景中会说什么、做什么。这一步需要注意的一点就是，我们的尽可能设计我们的对话内容让用户更轻松、更有趣地完成他们想做的事。
还是以英语App的聊天机器人为例，设想初识阶段会发生的对话内容：
（4）细化剧本
在上一步，我们已经列出了所有阶段会发生的对话内容，而在这一步，我们就需要设想出每个阶段多种可能的情况。由于不同的用户，他们和机器人对话的路径也可能不同，所以我们需要尽可能多的列出这些不同的对话路径、对话方式、语句等。
我们可以在纸上或者电脑中描绘出阶段的流程图，帮助我们进行整理归纳，比如以英语app的聊天机器人的某一分支为例，有的用户不想让你了解他，想直接开始学习，在机器人尝试挽回失败后，则直接跳过进入下一阶段。
在这一步的流程图没有固定的形式，只需能清除表达和记录想法，让自己和团队成员看得懂即可。
在这一步，我们同时还要列出用户表达不同但意思相同的话。
比如上面例子中「不想做」，用户还可能会说「放弃」「我想放弃」「确定」「不做测试」「跳过」「马上学习」等等各种回答方式。
小tips：和机器人进行练习
在这一步，非常考验设计师的场景思维，我们需要尽可能的让我们设计的对话涵盖用户所有有可能发生的对话情况。这里就需要我们把自己当成「用户」不停的和聊天机器人进行对话练习，尽可能让我们设计的对话覆盖所有可能发生的情景。
（5）让「用户」进行对话演练
当我们初步设计完成对话内容后，我们就需要寻找用户进行对话演练，在演练的过程中，我们不仅需要关注正常对话路径；同时需要关注用户没有按照我们的设计的对话路径走时，他们的需求是什么，他们是否遇到了哪些障碍等等来补足我们尚未考虑到的一些情况。
在我们和用户进行演练完成后，我们就可以搜集到一些新的问题，这时候，再进一步细化和完善我们设计的对话。
完成了上面几个流程后，我们设计的对话就差不多了，当然为了力求最终设计对话的完美性，里面的部分流程是可以重复循环进行的。
八、聊天机器人的设计原则前面我们简单了解了一下聊天机器人的设计流程，下面我就讲讲聊天机器人设计中的一些注意点和原则。
1.刚见面，让我好好看看你想象一下，你今天终于可以和久别重逢的老友见面了，在火车站你隐约在人群中见到了那个熟悉的身影，慢慢的他向你靠近，终于看见了他，看到他的着装，再接着你看到了他的脸，正满脸笑容的向你奔跑而来，你们会先来个大大的熊抱，再击个掌，心情激动又开心，然后你们才会开始说话。
在进行聊天机器人设计的过程中，我们可以把这种线下见面的「仪式感」搬运过来。比如流利说英语中的聊天机器人小莱，每当用户和小莱开始一个新对话时，会先在屏幕中看到一个放大展示的小莱形象，当它开始和我们说话时，就变小了。
2.避免使用大段文本、区分新旧信息我们日常与人沟通的时候，为了减少记忆的负荷，一般都是你一句、我一句，这样的谈话往往是轻松愉快的。如果你有一个朋友，每次和你聊天总是大段大段的说话，你还会喜欢和他聊天么？所以在和聊天机器人对话时，道理也是一样的，我们要尽量避免使用大段的文字。
但是如果遇到，信息实在太多，必须要同时发送的情况该怎么办呢？
我们可以把这大段的文本的内容进行拆分，分成几句话说出来，这样用户的心理负担会减小很多。
同时为了模拟真实与人交谈的对话场景，我们还可以在界面视觉上做一个旧消息淡出的效果，告知用户原来的旧消息已经过去，现在应该关注的是新消息。
基于这个这一原则，我思考了一下可能还是存在一些争议，比如说我们日常使用的微信，也没有把过去的信息做一个淡化效果，那为什么这里要这样做呢？
思考后我发现，微信的聊天对话场景和聊天机器人的对话场景还是存在一些不同的。我们在使用微信和朋友聊天的时候，如果是基于文字聊天为主，微信对每段话的内容没有做字数限制，是可以发送长文本的。但如果是基于语音聊天，语音是有限制的，只能发送1min以内的语音。我猜想，微信做出这种限制差异，是因为我们在发送大段长文本的时候，场景映射的就不是「聊天对话场景」了，而是一个「写信场景」。而语音聊天就完全映射了「聊天对话场景」，我们的记忆力有限，语音如果过长，不仅会增添听者的记忆力负担，还会让听者感觉很烦躁。
所以说，在和聊天机器人对话的场景中，我们让机器人说的话尽快保持简短、分段阐述并做一些旧信息渐隐效果，是没有什么问题的。当然如果大家对这一点又不一样的思考的话，欢迎留言交流哦~
3.选择合理的问题类型我们在和聊天机器人对话的时候，经常会遇到机器人让我们做选择题，这种问题的答案往往是被限制死的，必须要让用户做选择，但如果用户不喜欢做选择呢？
在聊天机器人的对话设计中一般有两种类型的回答方式，分别是「选择型」和「简答型」。
（1）选择型
「选择型」回答方式就是让用户做选择题，需要我们对用户可能的回答进行一个预测。这种方式对于技术的要求会低一些，答案已经是规划好的，只需要让用户按照既定的流程往下走就可以。但这其实是违背了人类正常的聊天方式的，不允许用户说别的话，这种「强迫感」会让我们的聊天机器人缺乏情感。
如果必须要让用户做选择题，我们也要尽量让我们的机器人聪明一些，比如下面这个案例就不太好：
我们总是惯性的认为，用户在面对选择的时候，只会点击按钮。但别忘了！我们的聊天机器人和用户是在「聊天」，用户把我们的聊天机器人视为一位「朋友」来沟通。当用户用文字并夹杂着某些情绪和机器人诉说的时候，尽量不要让我们的聊天机器人冷漠回应。
（2）简答型
在「简答型」回答方式中，用户可以更自然的对话，不会受到任何约束，可以想说什么说什么，这种方式更加贴近我们真实聊天场景，我们和这位朋友诉说我们的需求，它就能帮助我们达到某个目的，这样的聊天机器人会更智能。同时通过「简答型」问题，我们也可以搜集到更多的用户需求和信息，从而帮助我们进一步迭代我们的聊天机器人。
「简答型」的回答对技术要更高，但对用户来说会更友好，我们作为设计师，能做的就是在技术条件限制的情况下，灵活的选择使用「选择型」和「简答型」问题，使我们的聊天机器人尽量聪明。
注意两种类型的提问方式
上面提到了「选择型」和「简答型」两种回答方式，我们在设计对话的时候，不仅需要灵活的选择使用类型，还需要注意到这两种回答类型的提问方式是不同的。
「选择型」问题，我们需要在提问中就告诉用户，这是一个选择题，用Which而不是what。同时尽量把选项也罗列在问题中，避免让用户误以为这是一个「简答型」问题。
「简答型」问题，我们要让用户感知到这个问题的开放性，用what而不是which，这样我们的用户回答起来更自由。
4.根据上下文回应我们的聊天机器人在和用户对话的时候，需要考虑当时对话的上下文，根据上下文内容来回应用户，不能过于死板。
5.加一些语气词、亲昵词、表情我们平时说话聊天的时候，经常会带一下语气词，比如呃、我想想、嗯嗯、哦之类的。如果我们在设计对话的时候，把这些情景化的语气词加进去，这样我们的对话会更贴近真实对话的场景，用户的代入感会更强。同时我们也可以加一些当下流行的亲昵词，比如亲，亲爱的，宝之类的，这样会让我们的用户感受到一丝暖意，我们聊天机器人和蔼亲切的形象也会更加深入人心。
平时我们在和朋友聊天的时候，喜欢发各种土味表情包，表情这种表达形式有着独特的魅力，所以我们在设计聊天机器人时，可以在它的对话中加一些表情包，这样对话就会变得更有趣。
注意用户群体，上面提到的这些语气词、表情会让我们的机器人形象生动活泼很多，但它也是一把双刃剑，如果用的不适当，反而会适得其反。所以我们在使用这些词的时候要关注到我们的用户群体，他们的年龄、地域、文化、使用习惯等等，合理适当的在对话中加入这些词汇和表情。九、聊天机器人的一些误区1.误区一：聊天机器人必须要会机器学习在文章上面我提到了机器学习技术，虽然这个技术在聊天机器人领域应用广泛，但这并不是说，聊天机器人必须要拥有机器学习能力。聊天机器人还可以运用决策树的形式，通过预先撰写好的规则脚本，将对话的故事转化为一个个节点，在用户聊天的过程中逐步展开，这种方式的聊天机器人的所有规则都是写死的，一个指令对应一个动作。而具有机器学习能力的聊天机器人则有举一反三的能力，会「智能」很多。
下面举个例子帮助大家理解具备机器学习能力和不具备机器学习能力的聊天机器人的区别。
「不具备机器学习能力的聊天机器人」
机器人只要检索到「调节、空调、温度」这些关键词就会触发聊天机器人调节温度。
「具备机器学习能力的聊天机器人」
机器人不仅能检索到「调节、空调、温度」这些关键词，还能检索到「冷、热」这种含义相近的衍生词，并能根据这些词的含义，自动执行指令
2.误区二：智能聊天机器人应该很会聊天上面讲了具备机器学习能力的聊天机器人会聪明很多，很多人就会认为，那这样的聊天机器人应该就很会聊天，网上也可以看到各种调侃聊天机器人的段子。
人类聊天行为中的礼仪、幽默感都是经历了千年社会互动经验积累下来的，它们在大脑中所积累的应对机制、复杂度都是难以想象的。如果要把这些全部灌输到到聊天机器人的程序中，就必须要输入数以万计的对话资料让计算机从中学习，这里的工作量是非常可怕的。
实际上在商业活动中我们所使用的聊天机器人都只是为了简单解决当前产品的一些问题就足够了，不会花太多的时间和精力来“训练”聊天机器人，一些简单礼貌的常用语就足够了，所以就算是拥有机器学习能力的聊天机器人也不一定很会聊天。
十、衡量聊天机器人性能的主要指标聊天机器人运用在产品中，它可以帮助挖掘一些潜在客户、处理售后服务和促进销售，从而为我们的业务带来有效增长。聊天机器人掌握了大量的用户数据，对聊天机器人的数据分析和对产品的分析同样重要。如果可以高效利用从聊天机器人那里收集的反馈数据，再次迭代我们的机器人，将会为我们的业务带来更大的增长。
下面就简单介绍几个聊天机器人常用的数据指标：
1.目标完成率聊天机器人的本质是为了回答用户的问题而存在的，目标完成率可以清晰地展示出我们的机器人是否有效的处理并解答了用户提出的疑问，目标完成率是非常重要的一个指标。
2.客户满意度想要知道用户对聊天机器人的满意度很简单，我们只需要在对话的结束让用户选择「满意」或者「不满意」，客户满意度指标也是非常重要的，因为我们都希望用户的满意度高，这样才能留住用户。
3.机器人意图分析机器人意图分析就是看机器人那里接收到的用户意图类型的数量，通过这个分析我们就可以了解到我们用户的一些意图以及我们机器人的「智能」程度，从而更好的改进它。从下面图中数据我们可以看出，「欢迎」意图被触发的次数最多，说明大多数用户都是用“你好”来开场，并且机器人也成功回应了6483个用户。
4.对话时长对话时长往往对应了对话长度，对话时长这个数据指标往往具有两面性，不能太长、也不能太短。如果太长，那么说明用户一直没达到他的目的，一直在重复的询问和摸索。如果太短，并且该用户在产品中逗留的时间也很短，那么说明这个聊天机器人根本不吸引用户。对话时长这个指标也是需要我们时刻去关注的。
十一、聊天机器人的未来未来，随着机器学习、NLP技术变得越来越强大，聊天机器人也会变得越来越强。现在市面上很多聊天机器人已经运用了机器学习能力，可以在用户使用过程中不断自我学习提高，机器人也可以越来越好的服务用户。但目前许多的聊天机器人都是存在于某一产品中的，如某外语App、某个电商App，在未来聊天机器人的发展也不会如此局限。
「后APP」时代已经来临，现在我们在使用手机的时候，想到某一类需求就会打开某一个App，购物的时候打开淘宝京东，点外卖的时候打开美团外卖、饿了么，出去旅游就打开携程、飞猪。手机里装满了各种零散的、五花八门的App。根据某研究机构数据显示，近几年，美国前15大App开发商的平均下载量同期下降了20%，App市场已经过了成长高峰期，后App时代已经来临。
未来，借助聊天机器人，它就可以帮助你来做些事情，你只需要告诉它，你想做什么，它就会自动帮你打开对应的App然后为你预订服务。你不需要去记我要打开哪个App，也不需要去学习适应不同的用户界面，只需告诉你的这个「小管家」你想干什么，它就会帮你搞定一切。其实这个时候，聊天机器人已经演变成了虚拟助手，现在市面上常看见的siri，googleassistant都属于虚拟智能助手的范畴。
关于虚拟助手，我也会在我以后的文章中详述。
好了，关于聊天机器人就聊这么多，文中如有不足的地方，欢迎大家留言指正~
本文由@陈婉宁原创发布于人人都是产品经理，未经作者许可，禁止转载。
题图来自Unsplash，基于CC0协议。
聊天机器人：问答系统类型介绍
目录聊天机器人：让机器更好的服务人问答系统类型介绍基于事实的问答系统基于常见问题集的问答系统开放域的问答系统总结聊天机器人：让机器更好的服务人新的一天开始的时候，我们就会依赖机器，以前机器是冷冰冰的，它不会“主动的”做事情。也不能很好的理解人的意图。自行车作为人类伟大的发明，在电子计算机面前，就像是猿猴之于人类。我们的身体早已经从树上下来，但是我们的思想并不一定，感谢那些长久的想将人类举起的人，他们是后文提及的一些名字，因为今天所发生的一切，要得益于他们的坚持和谦逊。
在上世纪50年代，信息论之父香农就提出了使用数学方法处理自然语言问题。问答系统可以看成是一个函数:回复=函数体(问题)。在函数体内部，它拥有很多种获得回复候选集的方式，然后通过算法进行排名选择最优的输出。人们一直在这个思路上探索，经过了几十年的探索，尤其是朴素贝叶斯，隐性马尔可夫模型，维特比算法，图论以及神经网络的应用，不断提升了智能程度。
从1982年开始，人们开始研究人工神经元网络，但是受限于当时的数据及计算能力，反向传播网络失败，而支持向量机上升，人工神经元的研究进入平静的时期，为了寻求资助，深度学习之父辛顿搬到了加拿大，继续研究。2006年，辛顿等人发表的论文《Afastlearningalgorithmfordeepbeliefnets》再度引发了人们的重视，它打破了人们认为神经元网络不可被训练的理念。当时这篇论文在手写字体识别的问题的错误率并不是当时最好的，但这个是一个开端。2007年，YoshuaBengio等人的工作又证明了深度学习在解决复杂问题上，比其他方法更加有效，深度学习可以无监督的方式从训练数据中提取特征。从此，人们开始广泛的使用深度学习解决各种问题，并催化了增强学习和对抗网络等更加前沿方向的研究。
作为机器学习的经典任务，手写字体识别问题的错误率已经比人还低了，从2012年开始到现在，语音识别类问题也被攻陷，中文的语音识别在实时情况下，比一个高级的速记员还要准确。今天，我们所使用的美颜相机，语音识别，根据图片风格自动创建相册，翻译软件等各类服务，都有深度学习支撑。作为一个科技工作者，本书作者相信，从2011年，谷歌大脑团队驱动10亿权重的神经网络的学习开始，深度学习将会影响我们的生活的方方面面。
聊天机器人，是“人工智能”领域的最后的战场，隐含着上帝造物的秘密，人工智能之父图灵最早提出了区分人和机器的图灵测试就是以聊天任务的形式。一个智能的聊天机器人会处理很多场景，而本书所要探索的智能问答，就是其中之一。深度学习会横扫聊天机器人么？
近年来，很多研讨会、教程、期刊专刊或会议都对深度学习在自然语言处理和问答系统中进行讨论，其中包括：
2017年IJCNLP(InternationalJointConferenceonNaturalLanguageProcessing，国际自然语言处理大会）
2017年NIPS(NeuralInformationProcessingSystems，神经信息处理系统)深度学习研讨会(DeepLearningWorkshop),自然语言处理研讨会(NaturalLanguageProcessingWorkshop),智能对话系统大赛(TheConversationalIntelligenceChallenge)
2017年斯坦福大学DeepLearningforNaturalLanguageProcessing（深度学习应用于自然语言处理）课程
2012年IEEE《音频、语音和语言处理》(T-ASLP，1月)会刊有关语音和语言处理中深度学习专栏(2012IntroductiontotheSpecialSectiononDeepLearningforSpeechandLanguageProcessing)
当今，大公司和开源领域联合学术界，大力的推广深度学习技术，本书的作者从2015年开始从事深度学习的研究，也组织和参加过一些交流活动，这些经历促发了本书作者创作本书的想法。
问答系统类型介绍现代的问答系统是融合知识库、信息检索、机器学习、自然语言理解等技术的人机对话服务。问答系统与传统的信息检索系统在很多方面有所不同。
比较方面问答系统传统信息检索系统系统的输入自然语言关键词组合系统的输出自然语言答案文档列表上下文环境需要考虑用户对话的上下文不需要考虑上下文任务驱动在不能理解用户意图的情况下，会请求用户补充信息尽可能的理解当前的查询，不要求用户补充问答系统也可以划分成很多类型，按照领域进行分类，可以分为基于事实的问答系统，基于常见问题集的问答系统和开放域的问答系统。基于事实的问答系统是通过学习百科知识、字典、期刊、杂志、新闻和文学作品等内容，从这些语料中，挖掘出“问题”，“问题类型”和“答案”，可以回答“姚明有多高”，“诺贝尔奖获得者名单”等问题。基于常见问题集的问答系统，通常是面向一个垂直的领域，在已有的问题-答案对的集合中找到与用户提问相匹配的问题，然后将答案返回给用户。开放域的问答系统通常是通过抽取海量的聊天记录，比如即时通信应用和论坛网站等语料，提供一个能闲聊的服务。
基于事实的问答系统IBMWatson是基于事实的问答系统的代表，2011年，Watson参加问答综艺节目的过程中，打败了人类选手，它包含了2亿页结构化和非结构化的信息，随着互联网数据规模的增长，Watson所学习的信息也就不断增长。它是基于“假设认知”和大规模的证据搜集、分析、评价和决策的问答系统。DBPedia，Wordnet和Yago是其数据的主要来源。下面简要分析Watson的技术实现:
证据获取:从本地数据库或互联网获取支撑问题的证据。若本地数据库有该问题的证据，直接返回支撑问题的证据，否则利用互联网搜索引擎从互联网上抓取有关该问题的片段，并抽取其中的正文作为该问题的支撑证据。
证据评分：为评价不同证据对问题的支撑度，建立一套证据评分机制。
问题分类：对问题所属的类别进行判定。比如将问题划分成人名、地名、机构名、数字、时间和对象等。
候选答案评分：评估后选答案的质量，建立答案的评分机制。
基于不同技术的事实问答系统可以很好的评测。通常设定固定的大规模真实的语料，使用不同技术从中寻找答案，比如TRECQATrack评测，尽管语料库中无法涵盖用户所有的问题答案，但是它为不同算法提供了很好的评测平台。
基于常见问题集的问答系统微软的QnAMaker(https://qnamaker.ai)服务是典型的基于常见问题集(FrequentlyAskedQuestions,FAQ)的问答系统。它的主要用途是对企业产品和专业知识问题的解答，FAQ数据集的内容表现形式是提问和相应答案的问答对。这种类型的数据质量很高，答案基本上也很准确，不足之处是数据规模小，很多商业公司可以提供FAQ问答系统的软件。在学术界，FAQ问题集也有很多开放语料用来检测不同算法的优劣，比如UbuntuDialogueCorpus包含50万条对话，该语料是从Ubuntu官方论坛中筛选了问答对并脱敏和标记后发布的。
常见问题集的常见实现方案主要是先从数据库或者搜索引擎召回候选问答对，然后计算候选答案对的问题和用户问题的相似度来验证最优的答案。
开放域的问答系统微软小冰是开放域聊天的代表，它是微软亚洲研究院于2014年在中国推出的一个人工智能聊天机器人，微软小冰集合了中国近7亿网民多年积累的、全部公开的文献记录，凭借微软公司在大数据、自然语言语义分析、机器学习方面的技术积累，精选上千万条真实而有趣的语料库，通过理解对话的语境语义，实现的人机问答系统。从推出到现在，微软小冰通过不断增加语料和技术，实现了更多的技能，同时微软公司也开始对开放域聊天和搜索引擎的整合。
基于事实的问答系统和基于常见问题集的问答系统更强调精确性，开放域的问答系统更强调趣味性。目前，针对FAQ问题集的问答系统的研究是热门方向，本文也是主要侧重使用信息检索技术、自然语言理解、知识图谱和深度学习技术实现FAQ问答系统。
总结今天简要介绍了聊天机器人问答的分类，后续将更新更多相关内容。请读者关注专栏。
https://blog.csdn.net/watson243671/category_7460229.html
聊天机器人的优缺点及未来发展
一、人工智能是什么
人工智能（ArtificialIntelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
李开复对人工智能做过这样的定义：
首先是感知，包括视觉、语音、语言；感知可能是帮助识别一张图里，一个婴儿在沙发上抱着泰迪熊；
然后是决策，包括识别、推荐、预测、判断；比如GoogleNow通过你过去做的事情推测你接下去要做什么；
最后是反馈，包括生成、机器人、自动化；比如无人驾驶汽车通过各种传感器捕捉的信息后，用来做最后的决策——比如怎么去操作方向盘、油门、刹车等。
人工智能里面有很多先进的技术，自然语言处理、语音识别、计算机视觉等，下面，我们首先来了解一下自然语言处理技术以及其典型应用。
二、自然语言处理应用——聊天机器人
自然语言处理（NLP）是计算机科学，人工智能，语言学关注计算机和人类语言之间的相互作用的领域。核心技术有机器翻译、聊天对话等，主要的应用有搜索引擎、问答系统等。
问答系统本质上是一个信息检索（IR）系统，只是它从文本中获取更多信息，返回更加精准的答案。
传统的问答系统将按照以下的流程工作：（1）问题解析（2）信息检索（3）答案抽取。
典型的就是聊天机器人，一种自动的问答系统。模仿人的语言习惯，通过模式匹配的方式来寻找答案。在它们的对话库中存放着很多句型、模板，对于知道答案的问题，往往回答比较人性化，而对于不知道的问题，则通过猜测，转移话题，或者回答不知道的方式给出答案。
聊天机器人主要解决下面四个问题：
第一个怎么让你的“女朋友”能听你的话并想出应该回复什么
针对内容为导向的对话，系统中有内容管理模块，会在网上爬取信息，然后选取相关内容进行对话；
第二个问题是怎么样进行开放式的话题，让聊天一直持续下去
在开放式话题上，该机器人需要涵盖很广的内容，并且需要区分领域和话题。会首要响应用户的需求，同时将内容推荐作为潜在任务来推进对话的进行；
第三个问题是怎么样贴合用户爱好，聊相关话题
聊天机器人以用户为中心，以内容为导向。构建了为对话设计的知识图谱，里面涵盖了比较多样化，高质量的内容，所以能进行一些风格多样化的对话；
第四个是面对多样的用户是怎么让各种用户都满意的？
根据对话的历史以及内容的属性来选取最优的策略进行对话。通过心理学的问题来了解用户的性格从而更好地进行内容推荐。
基本实现过程如下：用户输入数据-》分析用户意图-》抓取关键参数-》匹配最佳回答–》输出回答。
基本原理就是我们的目标给定输入句子X，生成目标句子Y，对输入句子X进行编码，将输入句子通过非线性变换转化为中间语义表示C，根据句子X的中间语义表示C和之前已经生成的历史信息y1，y2……yi-1来生成i时刻要生成的单词yi。每个yi都依次这么产生，那么看起来就是整个系统根据输入句子X生成了目标句子Y。
利用上述框架，聊天机器人可以根据用户当前输入Message自动生成应答Response，形成了一个有效的问答对话系统。
相对基于检索类或者机器翻译类传统技术而言，基于深度学习框架的聊天机器人具有如下明显优点：
构建过程是端到端（End-to-End）数据驱动的，只要给定训练数据即可训练出效果还不错的聊天系统，省去了很多特征抽取以及各种复杂中间步骤的处理。
语言无关，可扩展性强。只需要使用不同语言的聊天数据进行训练，不需要专门针对某种语言做相关的特定优化措施，这使得系统可扩展性大大加强。
训练数据扩大有助于持续提升系统效果，一般通过不断增加训练数据就能够带来持续的效果提升。
也存在下面缺点：
评价标准方面还有待深入研究，很多工作是通过人工来进行效果评价，还没有特别合适的专用于聊天机器人的评价标准，这是阻碍聊天机器人技术持续发展的一个障碍。
缺乏标准化的大规模训练数据。标准化的特大规模人与人对话数据相对缺乏。如果能够有大规模的标准聊天数据，很明显将能够极大促进技术进步。
技术仍处于发展初期。技术手段也好，实际系统效果也好，都有非常大的进步空间。
三、聊天机器人的未来发展
聊天机器人已开始渗透到了我们的日常生活中，只不过，它们还没有变成主流。电脑需要更好地理解人类的语言、情感和意图。人工智能必须在几个重要的方面获得发展，才可能有机会得到广泛的应用。
1.自然语言处理方面得到改善
聊天机器人越来越火，且应用至各行各业，微信、微博、QQ等众多社交平台纷纷选择嵌入人工智能，尤其能理解对话的语境与语义的虚拟聊天机器人成为核心，得益于日益成熟的人机自然交互技术，提升了用户体验。
2.了解消费者
人工智能要发挥作用，最关键的问题就是理解背景信息。正如营销和销售会以360度的视角来了解消费者，聊天机器人也需要更深入地了解它们互动的对象：他们是谁，他们是如何变成现在这个样子的，他们在寻找什么，以及他们过去做过什么。
3.阅读人类的情感
如果聊天机器人能够阅读人类的面部表情或语音变化，从而理解与它们交流的人的情感变化，那么它们将无疑能够提供更好的服务。聊天机器人现在只能应付简单的客户服务。如果用户感到失望或恼怒，那么聊天机器人可能需要将对话交给人类客服人员了。责任编辑人：CC