本文作者：王小草 资深算法工程师

本文是对2019年3月出版的《自然语言处理实践-聊天机器人技术原理与应用》的全书内容提炼，若有不当之处，请联系本文作者。在此感谢本书作者王昊奋、邵浩、李方圆、张凯、宋亚楠。

阅读方法：
对聊天机器人、NLP有基础的同学，可以通过本文迅速了解当前聊天机器人或智能对话的系统知识、框架，对感兴趣的点可以自己去深入研究；
对聊天机器人、NLP没有基础但又想了解的同学，可以对照着原书进行阅读，本文是对原书的浓缩、提炼，帮助你更快得掌握核心知识，而非读过就忘。没时间读原著的话，也可以直接阅读本文进行一个概况了解。

一、聊天机器人概述

1.1 聊天机器人发展历史

1.2 聊天机器人分类

1.2.1 基于应用场景分

1.2.2 基于实现方式分

1.2.3 基于功能分

本文作者：前三者为当下聊天机器人的主要的3个方向，问答系统主要应用的是语言理解、匹配与检索技术；任务型对话系统主要技术是意图识别、对话管理；闲聊主要是自然语言检索与生成。

1.3 聊天机器人生态系统

聊天机器人的系统一般有以下5部分组成：
语音识别–>自然语言理解–>对话管理–>自然语言生成–>语音合成
其中语音识别和语音合成是语音方面的知识，暂且不在本书中作为讲解对象。

语音识别：语音转换成文字
自然语言理解：将自然语言转换成计算机能理解的表征
对话管理：根据当前对话管理状态判断系统应采取的策略
自然语言生成：将系统策略转换为自然语言回复给用户
语音合成：将文本转换为语音

二、聊天机器人技术原理

1.自然语言理解

1.1聊天机器人中的自然语言理解

聊天机器人的自然语言理解一般包含以下几个方面：

1.2 自然语言理解的基本技术

1.3 自然语言表征与理解

1.4 基于知识图谱的自然语言理解

1.4.1 知识图谱的基本知识框架

概念：
知识图谱可以被看成是结构化的语义知识库，旨在以符号的形式描述真实世界中存在的各种实体或概念及其互相关系。

知识图谱的组成：
（1）实体-关系-实体 三元组
（2）实体-属性 对

知识图谱的结构：

1.4.2 聊天机器人对知识图谱的需求

聊天机器人需要个性化的知识图谱，简历机器人与用户的个性化稠密小图；
聊天机器人需要静态图谱与动态图谱，比如刻画用户的生活轨迹，日程安排；
聊天机器人需要客观知识的知识图谱与主管情感的知识图谱，感知用户情感，并输出相应情感的答案；
聊天机器人需要对接外部服务API，主要是任务型聊天机器人中，如订餐的任务调用饿了么的API；
聊天机器人需要纯文本的知识图谱，也需要多媒体知识的知识图谱。

2.自然语言生成

自然语言生成系统的两大主要架构：
（1）流线型pipline自然语言生成系统
系统由几个不同的模块组成，模块之前相互独立，一般包括文本规划（决定说什么），句子规划（决定怎么说），句子实现（让句子更连贯）

（2）一体型integrated自然语言生成系统
模块之间相互左右，后续模块可以参与前面模块的决策。更符合人脑思维，但实现较为困难。因此较常用的未流线型自然语言生成系统

自然语言生成系统的两大技术：检索、生成

2.1 基于检索

需前期准备大量的qa对语料库，通过排序与深度匹配技术，在已有语料库中找到适合当前输入的最佳回复。
缺点：
（1）强烈依赖对话库 （2）回复不够灵活 （3）缺乏多样性
优点：
（1）实现相对简单 （2）容易部署

2.2 基于模板的

事先人为地定义模板，模板由句子模板和词汇模板组成，句子模板是包含若干个含有变量的句子，词汇模板是句子模板中的变量对应的可能的值。

典型的基于模板的自然语言生成开元框架：AIML
(博客教程：https://blog.csdn.net/sinat_33761963/article/details/79232894)

适合：任务型对话系统

2.3 基于深度学习的

通过编码-解码的过程，逐字或逐词地生成回复。
通过对抗圣城网络GAN生成自然语言。

3.对话管理

3.1 对话管理功能

对话管理的主要任务：维护更新对话状态，动作选择。

对话状态是指当前用户与机器对话数据的表征；
动作选择是指基于当前的对话状态，选择接下来合适的动作

3.2 对话管理关键技术

对话行为识别：
相当于是意图识别，封闭式的行为识别是讲用户意图映射到预先设定好的意图类别中，如在任务型对话中有订机票、点外卖、搜美食等。开放式行为识别是没有预先设定的行为类别的，一般用于闲聊系统。

对话状态识别：
对法状态识别需要考虑进对话的上下文与对话行为的相关信息，在某时刻的对话行为序列即为某时刻的对话状态。

对话策略学习：
通过离线的方式，预先让机器进行对话策略学习，从人-人的真实对话中学习对话行为、状态等，然后再人-机对话过程中进行策略选择。

对话奖励：
评价对话系统的评价机制，比如槽位填充效率、回复的流行度，以及日渐火爆的强化学习中的长期奖励机制。

3.3 对话管理的4种方法

基于有限状态自动机 finit state machine, FSM
人工显式地定义出对话系统可能出现的所有状态，对话状态会根据当前输入在预定的状态间进行跳转，从而根据新的状态去选择合适的动作。
优点：简单易用。
缺点：人工设计状态，与状态对应的动作，难以应用于复杂场景。

基于统计的对话管理
将对话过程表示成一个部分可见的马尔科夫决策过程。设定系统在每个特定的状态下执行某一特定动作都会获得对应的回报，因此选择动作时会选择期望回报最大的那个动作。
优点：（1）只需定义马尔科夫决策过程中的状态与动作，机器可以通过学习得到不同状态下的转移冠关系；（2）可以使用强化学习的方法学习出最有的动作选择策略
缺点：仍然需要人工定义对话系统的状态，在不同的领域中通用性不强。

基于神经网络对话管理方法
将自然语言理解的输出以及其他各类特征作为神经网络的输入，将选择的动作作为神经网络的输出。对话状态由神经网络的隐状态表示。
优点：不需要人工定义对话状态
缺点：需要大量的训练数据

基于框架的对话管理
框架即槽-值对，明确规定特征槽状态下的用户动作对应的系统动作。
优点：用于特定领域的对话系统
缺点：难以衍生到其他领域

其他新方法：
one-shot-learning,zero-shot learning用于解决样本量少或者无样本的问题，解决对话系统的冷启动。
深度强化学习用于策略选择
seqGAN采用对抗网络实现离散序列数据的生成模型。

三、问答系统

1.问答系统的类别

（1）基于web信息检索的问答系统（Web question anwser, WebQA)：WebQA以搜索引擎为支撑，根据用户意图搜索相关答案反馈给用户。

（2）基于知识图谱的问答（Knowledeg based question answer, KBQA）：根据已有的知识库、数据库资源、非结构化文本信息，构建知识图谱作为问答系统的后台支撑，并可根据知识推理，得到更深层次语义理解的答案。

（3）基于文本的问答：答案句子选择、阅读理解（答案短语选择）。

（4）基于表格的问答：从表格中选择答案，并进行自然语言生成。

（5）社区问答系统（Community question answer, CQA):基于社交媒体（百度知道、知乎问答），问题由网友提供，问答系统会检索社交媒体中与用户提问相似的问题，并将答案返回给用户。数据的形式一般是问答对。也

以下主要对KBQA， 表格问答，文本问答进行展开分析。

2.KBQA系统介绍

2.1KBQA知识库形式

知识图谱(SPARQL）
非结构化文本知识库（机器阅读理解）
数据库（nlp2sql)

2.2 KBQA系统组成

问句输入——>问句理解——> 答案信息抽取——> 答案排序和生成——>答案输出

2.3 主流KBQA方法

3.KBQA系统实现

以天气领域的KBQA为例

3.1 系统简介

实现目标：用户询问天气类问题，理解意图，从天气知识图谱中检索答案，或经过推理生成答案，答案排序，返回最终答案给用户。

系统功能：
（1）回答天气基本信息（上海天气怎么样？）
（2）回答天气相关场景问题（今天上海出门需要带伞吗？）

3.2 系统模块

部分模块的解释：
映射问题表示：相同的意思会有不同的词汇表示，该步骤是将问句中的词汇映射到知识图谱中的词汇进行消歧；另外天气服务接口与知识图谱中的标准表示也得进行映射==》方法：字符串匹配，同义词匹配等。

构建查询：将自然语言理解输出的问句进行处理表示成查询知识图谱的语言，如SPARQL.

知识推理：若询问的是未定义的天气应用场景问题，则需要推理获得答案，如问“明天是否带伞？”，需要构建规则：天气为下雨则带伞，否则不带伞。

天气知识图谱与交互：

3.3 具体实现

伪代码的方式表示实现过程，以下是算法整体流程，输入问句，返回答案，中间经历三个步骤：自然语言理解、候选答案生成，答案排序与选择后反馈

自然语言理解算法流程：该步骤有两部，首先提取问句中的信息（分词、实体、时间等），然后判断用户的意图类别（此处假设是有询问天气和天气场景的两个意图），最后输出信息于意图类别。

查询映射算法流程：首先映射问题与知识图谱的本体，然后知识图谱向服务发送一个请求获取天气信息，将天气信息与知识图谱再进行一次本体映射，最后结合意图与规则推导答案

答案生成算法流程：消歧、打分、排序后获得唯一答案进行返回

4.表格问答

4.1 表格检索

目标：从候选的表格集中找到存在用户输入question答案的表格，返回该表格。
步骤：
（1）候表格检索 ：可以将表格内容链接成一篇文档，利用文档检索技术检索表格，如BM25.
（2）候选表格排序

4.2 答案生成

目标：基于表格T对问题Q给出答案
方法：
（1）基于排序的方法，假设答案肯定在表格中，就给每个表格的单元格进行打分排序，选出最可能的。
（2）基于语义的方法
（3）基于神经网络，将Q转换成向量，表格也转换成向量，进行神经网络预测

5.文本问答

5.1 句子检索

目标：找到能回答问题的句子

5.2 阅读理解

目标：找到能回答问题的短语

四、对话系统

1 概述

1.1 分类

1.2 主要模块

1.3 可用语料

DSTC（Dialog state tracking challenge)
utuntu Linux系统对话语料
航空旅游信息系统数据集 ATI

2.任务型对话系统技术原理

任务驱动的对话系统如下两类：

端到端的方法尚且不成熟，在工业界使用较少，下面将接模块化的4个步骤。

2.1 自然语言理解NLU模块

包含两个子模块：

以上两个模块，可以串行独立进行，也可以并行联合训练。
以天气问答为例，先进行领域分类，再在该领域内进行意图分类，最后提取地点、时间填充槽位输出。

2.2 对话状态跟踪DST模块

对话状态包括：
a.目前为止的槽位填充情况
b.本轮对话用户动作
c.对话历史
在模块中，系统跟踪并记录下每一轮的对话状态。
NLU输出的槽位可以是带置信度的多个选择，因此在DST模块中也可以是根据置信度维护多个状态：

2.3 对话策略学习DPL模块

该模块根据DST输出的对话状态选择最优的动作作为输出。
**方案一：**以点表示数据（槽位），以边表示操作（系统动作）。弊端是槽位数量增加，对话状态数量也会急剧增加。

**方案二：**以边表示数据（槽位）， 以点表示操作（系统动作）

有些槽值缺失可以不进行多轮询问，直接以默认方式填充，会提升用用户满意度

2.4 自然语言生成NLG模块

一般会采用基于规则生成对应回答。

3 面向任务的对话系统的实现

根据4个步骤，整体算法流程为：
输入问句，输出回答，中间经历4个步骤

NLU模块：
输入问句，经过意图分类，槽值填充，输出用户动作

DST模块：
输入用户动作与历史对话，若意图存在，记录状态，要是有缺少的槽值并无需追问的就填充默认值；若意图不存在，则有两种可能，要么是在多伦对话中，要么就是无法识别的意图，若为前者那就去历史对话中意图，并且更新对话状态。

DPL模块：
输入对话状态，根据状态选择动作，是追问呢，还是返回答案呢

五、闲聊系统

1 基于对话库检索系统

1.1 对话库建立

数据来源：电影对白、小说对白、网络社区对话、开源对话语料等等

1.2 检索技术

（1）弱相关模型，分别单数对Q和A进行向量表征的获取，再将两两向量求相似性作为QA对的相似性
如下一个经典模型一看便知：

（2）强相关模型，将Q与A进行联合建模，通过多层感知机得到最终匹配。

1.3 检索式闲聊系统的实现步骤

2.基于生成式的系统

2.1 概述

采用深度学习对海量对话语料进行学习，进行端到端的序列生成。

2.2 优化方向

（1）安全回答
（2）个性一直
（3）对话连续

2.3 实现

六、聊天机器人评测