編輯導讀：Apple Siri、天貓精靈等智能對話產品如今越來越多出現在大眾視野，也獲得了人們的喜愛，其對話系統(tǒng)也引起了人們的注意。本文將圍繞任務驅動型人機對話系統(tǒng)，對其設計展開六方面的分析，希望對你有幫助。

近年來，隨著NLP技術的進一步發(fā)展，越來越多的智能對話產品走進大眾的視野。如Apple Siri、亞馬遜Echo、Google Home、天貓精靈等，在便捷我們生活的同時，對話系統(tǒng)也開始逐漸引起人們的注意。

本文筆者將會結合工作實踐，對目前主流的對話系統(tǒng)進行相關介紹，包括對話系統(tǒng)構成、設計原理、應用實踐及其重難點問題。

一、對話機器人類型及應用

對話機器人目前從應用場景和功能功能來看，主要可以分為三種類型：問答機器人、任務機器人、閑聊機器人。

問答機器人：問答機器人主要依托于強大的知識庫，可對用戶提出的問題給出特定回復。對回復內容的準確性要求高，但僅限于一問一答的單輪對話交互，對上下文信息不作處理，目前多用于客服領域。

任務機器人：機器人通過多輪對話交互滿足用戶某一特定任務需求。對任務完成度要求高，其中機器人主要通過對話狀態(tài)追蹤、問槽、澄清等理解用戶意圖，然后進行回復或調用API等形式完成用戶任務需求，如訂票、訂餐等任務。

閑聊機器人：機器人與用戶互動比較開放，用戶沒有明確目的，機器人回復也沒有標準答案。對回復內容的準確度不做要求，主要以趣味性和個性化的回復滿足用戶情感需求。

而對綜合類型對話機器人而言，往往是以上對話類型的組合，可以同時滿足用戶問答、任務或閑聊等多種需求，如上文提到的天貓精靈，百度小度等智能音箱產品。

下面筆者將著重就任務機器人核心對話系統(tǒng)的設計做詳細闡述。

二、任務機器人對話系統(tǒng)實現方式

任務型對話系統(tǒng)目前主要有兩種實現技術，一種是基于流水線（pipeline）的實現方式，另一種是基于端到端（end-to-end）的實現方式。

2.1 流水線（pipeline）

上圖是基于流水線（pipeline）實現的對話系統(tǒng)的經典結構圖，又稱規(guī)則對話系統(tǒng)。

整個系統(tǒng)有四大核心模塊，分別由NLU、DST、DPL和NLG依次串聯構成的一條流水線，各模塊可獨立設計，模塊間協(xié)作完成任務型對話。

1. 自然語言理解（NLU）：主要對人機交互過程中產生的對話進行語義理解；
2. 對話狀態(tài)跟蹤器（DST）：管理每一輪對話狀態(tài)，包括歷史狀態(tài)記錄及當前狀態(tài)輸出；
3. 對話策略（DPL）：基于當前對話狀態(tài)執(zhí)行的下一步系統(tǒng)回應策略；
4. 自然語言生成（NLG）：將對話策略輸出的語義轉化成自然語言。

2.2 端到端（end-to-end）

端到端（end-to-end）的對話系統(tǒng)，主要是結合深度學習技術。采用數據模型驅動，通過海量數據訓練，挖掘出從用戶自然語言輸入到系統(tǒng)自然語言輸出的整體映射關系，而忽略中間過程的一種方法。

就目前工業(yè)界整體應用而言，雖然端到端（end-to-end）的方法靈活性和可拓展性較高，但其對數據的質量和數量要求也很高，同時還存在不可控性和不可解釋性等問題，因此工業(yè)界的對話系統(tǒng)目前大多采用的還是基于規(guī)則的流水線（pipeline）實現方式。

下面筆者結合自己工作實踐，著重將為大家分析下基于規(guī)則的對話系統(tǒng)是如何設計與運作的。

三、基于規(guī)則的對話系統(tǒng)設計

上圖為基于規(guī)則的對話系統(tǒng)架構，主要由語音識別（ASR）、自然語言理解（NLU）、對話管理（DM）、自然語言生成（NLG）、語言合成（TTS）五大模塊構成。各模塊間相互協(xié)同，共同完成對話任務。

其中ASR和TTS主要在語音機器人中有所運用，目前國內這塊的技術已較為純熟，一般可直接采用阿里云、科大訊飛等供應商的服務，下面將重點針對NLU、DM、NLG三個核心模塊做詳細解析。

3.1 自然語言理解模塊（NLU）

自然語言理解（NLU）模塊主要是通過意圖識別和槽識別（信息抽?。﹣砝斫鈱υ捴杏脩粽Z句的語義。

意圖識別（Intent Prediction）：目的是理解用戶所表達的意圖，核心其實是處理一個分類問題，將用戶的話分類到事先預定義好的意圖類別中去。目前主要基于深度學習的方法，使用CNN（卷積神經網絡）對query進行特征提取和意圖分類，類似的方法同樣適用于領域的分類。

槽填充（Slot Filling）：提取對話中關鍵信息，本質是將句子中的詞打上語義標簽（如上圖Slots日期、地點），具體方法有CRF（條件隨機場）、Deep Brief Network（深度信念網絡）以及RNN（循環(huán)神經網絡）等。

NLU的結果（intent和slot）會作為用戶狀態(tài)輸入到對話管理模塊，應用于對話狀態(tài)的更新和維護。

3.2 對話管理模塊（DM）

對話系統(tǒng)中對話管理（DM）模塊由對話狀態(tài)跟蹤器（DST）和對話策略（DPL）構成，此模塊就相當于任務型機器人的大腦，是很重要的決策模塊。

常見的DM實現方式有多種：基于規(guī)則的有限狀態(tài)機，基于統(tǒng)計的方法，基于神經網絡的方法。

幾種方法各有利弊，但基于通用性、可控性和數據成本等考量，目前工業(yè)應用還是以有限狀態(tài)機為主流，根據多維狀態(tài)的組合輸出對應策略，規(guī)則簡單也比較適用于冷啟動。

對話狀態(tài)追蹤（DST）：每一輪對話中估計用戶的目標，常用的狀態(tài)結構是槽填充(slot filling)或語義框架(semantic frame)。參照上圖，對每一輪對話進行狀態(tài)的記錄和更新，主要通過記錄歷史狀態(tài)、用戶狀態(tài)（槽位&意圖等信息）和系統(tǒng)狀態(tài)（初始信息&配置信息），來更新當前對話狀態(tài)。

對話策略學習（DPL）：根據當前對話的狀態(tài)，產生系統(tǒng)下一步執(zhí)行動作（回答、澄清、動作執(zhí)行等），對話策略的設計也與任務場景強相關。可以使用監(jiān)督學習和強化學習的方法，不過目前工業(yè)上多采用規(guī)則的方法，事先定義好state對應的action。

3.3 自然語言生成模塊（NLG）

自然語言生成主要是將策略模塊生成的抽象系統(tǒng)動作轉化為自然語言形式的淺層表達，輸出到用戶端。目前有三種方法：基于話術模版、基于知識庫檢索、基于深度模型。模版與知識庫主要是基于規(guī)則的策略，深度模型可以用如LSTM，seq2seq等網絡生成自然語言。

基于規(guī)則的方法雖簡單易用，但適應不了更開放的場景，當場景復雜動作較多時，策略規(guī)則的制定也會耗費大量的精力。一旦規(guī)則確定，回復基本固定，靈活性較差，多樣性不足，造成體驗感不高。

而好的NLG需具備4個特性：恰當、流暢、易讀、靈活，即回復的自然語言不僅要精確表達出策略動作的語義，還要具備一定的“類人性”，讓人機對話盡可能靠近人與人之間的對話，這也是后續(xù)NLG模塊需要持續(xù)探索與改良的核心關鍵點。

四、應用案例

我們以58一個二手車回訪真實場景的人機語音交互對話為例，闡述下對話系統(tǒng)各模塊間是如何協(xié)同運作的。

我們從第四輪對話開始切入：當機器人第一次執(zhí)行問槽策略時，槽位名稱”需求了解“，執(zhí)行話術“請問新車和二手車是否都在您的考慮范圍內？”

4.1 語言理解

此刻當用戶回復”只考慮二手車“時，用戶的話會做前處理經ASR轉譯成文本，后將文本輸入到語言理解（NLU）模塊。

• 意圖識別：NLU模塊一般會優(yōu)先匹配預設QA，若無QA能匹配上，則進入深度意圖模型進行意圖識別，此刻識別意圖為”提供信息“。
• 槽識別：同時進行NLU模塊的另一任務”槽識別“，我們也稱這一過程為填槽（Slot Filling），本輪“需求了解”的槽值（Slot Value）識別為“二手車”。

4.2 對話管理

• 對話狀態(tài)：然后NLU模塊的意圖和槽位信息作為用戶狀態(tài)輸入DM狀態(tài)模塊，狀態(tài)模塊結合系統(tǒng)狀態(tài)、用戶狀態(tài)、歷史狀態(tài)，更新當前狀態(tài)：當前匹配QA：“None”；當前意圖：“提供信息”；當前槽位名稱&槽值：“需求了解”&“二手車”；是否還有需要詢問的槽位；
• 對話策略：根據當前對話狀態(tài)，設計好的策略中系統(tǒng)應執(zhí)行的下步策略：繼續(xù)詢問“車型了解”槽位，更精準定位用戶需求。

4.3 自然語言生成

隨后在自然語言合成模塊（NLG）根據設定好的策略規(guī)則確定輸出話術，機器人執(zhí)行問槽回復“那您最近在關注哪款車呢？我們可以將最新的降價信息推送給您?！?/p>

至此，對話系統(tǒng)從用戶輸入到機器人輸出，完成了一輪完整的對話流程。后續(xù)就是進行重復的對話流程循環(huán)，由此對話持續(xù)一輪一輪進行下去，直到機器人任務主動或被動結束。

五、任務型對話機器人難點問題

要想任務型對話機器人在應用中真正表現出色，體驗感好，各個模塊也都有自己需解決的重難點問題。

如意圖模塊，如何降低ASR誤差帶來的影響，解決語言的多樣性和歧義性問題，槽位模塊中如何提高抽取模型的復用性，解決實體消歧問題。整體上看自然語言處理（NLP）領域，還存在上下文理解、語義推理、場景可移植性等亟需研究突破的問題。

以上基于規(guī)則的任務對話系統(tǒng)，雖然簡單易用，但其缺點也是顯而易見的：對話管理模塊中狀態(tài)策略的定義與規(guī)則都高度依賴于人工設計，復雜的場景下狀態(tài)和策略維度多起來的時候，就會耗費大量的設計與維護成本。同時用戶的反饋數據難以傳給模型再學習，各模塊間的依賴和影響也比較高。

如何在簡單任務下，提高DM模塊的可復用性，降低機器人生產和更新成本，是快速商業(yè)化落地的關鍵點。目前業(yè)內很多公司已自行開發(fā)機器人工廠，將機器人生產的各環(huán)節(jié)模塊化、抽樣化、流程化、提升其通用性和兼容性，在盡可能多的任務場景下，實現機器人快速復制、設計、生產、上線的能力。

六、結語

對話機器人的能力成長依賴于NLP領域的技術進步，目前更多的應用落地還只是在特定場景下的簡單任務。由此，對話機器人未來的發(fā)展也必定會傾向于更大的知識體系 ，更強的自然語言理解能力、邏輯推理能力及情緒交互能力，實現Bot進一步的智能化和人性化。

以上內容基于筆者結合學習和工作實踐的思考，若有理解不到位之處，還望大家指正，更希望通過這篇文章能與各位多多交流。

本文由 @岑為 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產品經理，未經許可，禁止轉載

題圖來自?Unsplash，基于 CC0 協(xié)議