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对话产品机器人分析

对话产品机器人分析

作者: 知识管理 | 来源:发表于2019-10-14 11:23 被阅读0次

1、来也
2、竹间智能-小影
3、Google assistant
4、阿里小蜜
5、replika
6、百度ai
先简单介绍下现阶段这类对话产品的通用性的地方,一个合格的对话机器人框架是如何的?
人机对话平台产品架构:

image.png

bot framwork 设计总结:

现阶段人机对话主要三种类型:任务型(客服机器人)、问答类型(智能投顾、教学)、闲聊(微软小冰、replika)

  • 任务型:理解意图,完成任务
  • 问答型:检索用户信息,提供信息服务
  • 闲聊:娱乐,情感
    人机对话的核心是有逻辑的多伦对话,早期都是一对一的问答,如何建立在指令核心的任务多轮对话平台就是当下的主要需求。

对话系统的主要部分:

  • 语音识别

  • nlu 自然语言理解
    将文本转化语义:分布语义、框架语义、模型语义
    分布语义:语义转化成向量,计算相识度
    现阶段主流是框架语义:包括框架识别(意图识别-文本分类、排序问题?)、参与识别(槽位识别),存在边界。现阶段意图识别主流算法:cnn、参数抽取主流算法:bi-lstm、crf
    意图排序:LR二分类器
    模型语义:构建语义解析器?何为语义解析器?

  • DM 对话管理

  • nlg 自然语言生成

  • 语音合成

bot framwork 框架语义详细分析:

核心是中控:意图、实体、训练 ,构建对话的关键

运营平台:

运营平台构建:主要功能区域:业务运营、服务管理、系统管理

作用:业务逻辑配置、配置素材管理、提供在线服务、支持离线标注

业务逻辑配置---比如多伦话术框架设置,

配置素材管理---各类意图的知识库管理

服务栏目----包括服务部署、模拟测试、发布上线、版本管理

标注 模块---会话记录查询、问句抽查、标注纠错

数据分析平台:

会话机器人的数据分析平台chatbase-被谷歌收购(重点分析下chatbase的分析思路,产品架构,和现阶段其他平台的数据分析有啥区别)

1、小影智能机器人

  • 竹间智能公司,创始人微软小冰团队
  • 机器人定位:情感陪伴,商业变现逻辑:
  • 特点:重点情感理解、(多模态情感分析技术-文字、语音、表情、肢体动作、表达综合考量,精准情绪分析,实现路径??)基于知识图谱的上下文记忆功能、意图判断
    技术实现逻辑:
  • 上下文记忆如何实现??
  • 情绪识别如何实现??
  • 意图判断如何实现??
    现有能实现的功能:
  • 识别聊天场景,支持多轮调整问题

2、来也机器人

  • 定位:
  • 解决商业那些需求:
  • 具体产品:
  • 特色技术:
  • 技术实现逻辑?:
  • 和同行对比的通用技术:

3、replika机器人

  • 定位:
  • 解决C端用户的哪些需求:
  • 产品能够实现的功能:
  • 特色技术:
  • 技术实现逻辑:
  • 为啥在国外能够被同行模仿??

4、阿里小蜜

平台机器人:
5、百度UNIT:

国外对话机器人开源平台分析:

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