用機器學習打造聊天機器人(二) 概念篇

本文是用機器學習打造聊天機器人系列的第二篇，有助咱們先了解下聊天機器人的相關概念。

什麼是聊天機器人？

聊天機器人是一個程序，該程序會迴應人類的話，其載體能夠是一個網頁、一個桌面應用、一個app。
人類使用文字或者語音的方式和其交流，其一樣以文字或者語音的方式反饋給人類。
若是爲這樣的程序套上一個音箱外表，就是智能音箱；套上一個動物外表，就是機器寵物；套上一個高仿真妹子外表，就是機器人伴侶~，它能夠全天24小時和你不間斷的聊天，心甘情願聽你想說的話，心甘情願說你想聽的話。

聊天機器人有哪些常見的套路？

基於硬編碼：

預設定一套規則邏輯，遇到某關鍵字就從一組回覆中隨機挑選一個出來進行回覆。好比網上有這樣一個思路：

其優勢是實現簡單，很有些四兩撥千斤的意思，缺點是容易翻車，好比遇到下面的狀況：

基於模板：

預設定一系列問題模板，好比xxx怎麼樣？xxx何時上映？等，匹配到模板後，將xxx提取出來到知識圖譜中查詢出答案。該方法的優勢是對於一樣的問式只須要準備一類模板，好比「xxx怎麼樣？「，」xxx何時上映？」中的xxx能夠匹配任何電影的名字，缺點是要爲每一個問式實現一個對應的查詢邏輯。

一問一答：

預設定一系列問答對，直接根據用戶的提問找到對應的意圖分類，好比問的是電影領域仍是電腦領域等，而後根據問題，經過語義理解算法匹配到當前領域下的一系列問題，返回得分最高的問題的答案。該方法的優勢是回覆可控，精準，缺點是須要大量的問答對。

基於生成：

不預設任何問題模板或者問答對，根據預訓練好的序列模型，自動從問題生成對應的答案。該方法無需提早準備語料，可是生成的句子的語法每每會有錯誤且不可控（有時候會說出一些意想不到的話，好比不文明，反人類或者政治敏感的話） 。

本系列中，咱們將基於第三種方法，也就是"一問一答"的方式打造一款聊天機器人。

下一篇《用機器學習打造聊天機器人(三) 設計篇》將介紹咱們打造聊天機器人的思路。

ok,本篇就這麼多內容啦~，感謝閱讀O(∩_∩)O。

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