聊天机器人在线聊天 (聊天机器人在与人对话时用到了语音合成技术吗)

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• 聊天机器人在线聊天
• QA问句解析的七种方法及优化思绪
• 干货分享 | AI 产品经理的生长之路（ChatBot 方向）

聊天机器人在线聊天

可以聊天的智能机器人的软件有哪些?1、您好，神经蛙软件是一款基于人工智能技术的聊天机器人，因此它可以启动聊天。

经过神经蛙软件，用户可以与机器人启动对话，征询各种疑问或启动闲谈。

神经蛙软件可以识别用户输入的言语，并据此做出相应的回应。

2、而后依据语义剖析的结果前往相应的回答。

这类聊天机器人的好处是回答精准，能够模拟人类的聊天方式。

例如，图灵测试机器人、智能助手机器人等。

3、GoogleAssistant：GoogleAssistant是一种智能语音助理，可以协助用户成功日常义务，如查问天气预告，播放音乐，设置闹钟等。

4、智能客服当初是大势所趋，Live800在线客服系统的智能客服机器人可以协助人工客服回答疑问，协助企业降落服务老本。

5、手机QQAI机器人可以经常使用千牛腾讯机器人软件来成功。

该软件可以让开发者经常使用图灵机器人轻松成功人机交互，搭建少走两边层的业务精准化服务，以及灵敏的自定义答非所问的服务才干。

聊天机器人概述1、聊天机器人是一种智能成功聊天的软件，它可以模拟人类的聊天行为，以满足用户的需求。

2、目前机器人还是存在于固定畛域，业务型的机器人。

经过你的疑问，在常识库中启动检索回复。

3、廓清Chatbot这个名字有点水分。

翻译是聊天机器人，但它不是机器人。

当你听到一个物品是机器人，就会拿出逗猫那套，各种玩它，逗她，下看法以为它是不同于你的物品。

有种「你她」统一的觉得。

socket通讯(四):socket成功机器人在线聊天1、成功思绪：客户端（本机）向服务端发送信息；服务端接纳信息，并调用图灵机器人API接口，失掉回复前往给客户端。

2、我做过一个，成功QQ一样的语音聊天配置，并同时启动计时不要钱。

语音局部经常使用的UDP通讯，不要钱局部经常使用TCP。

3、每个socket成功都至少提供了两种socket：流和数据报。

这两种类型在UNIX和Internetdomain中都失掉了支持。

流socket提供了一个牢靠的双向的字节流通讯信道：数据报socket准许数据以数据报的方式启动交流。

4、socket通讯原理是一种“翻开—读/写—封锁”形式的成功，主机和客户端各自保养一个“文件”，在建设衔接翻开后，可以向文件写入内容供对方读取或许读取对方内容，通讯完结时封锁文件。

5、Java可以经常使用Socket编程成功聊天配置。

Socket是一种网络通讯协定，它可以在不同的主机之间传输数据。

在聊天配置中，普通有客户端和主机两个角色。

如何和智能聊天机器人聊天?找到智能聊天机器人app，与它启动对话就好。

可以与它智能对话，及时问答，百科信息，天气，生存小常识，聊天调侃。

在电脑桌面找到QQ图标，双击翻开进入QQ登录界面。

在QQ登录界面输入账号和明码启动登录，进入QQ主界面。

在QQ主界面当选用左下方的下拉菜单标志，翻开下拉菜单。

在下拉菜单当选用设置选项，点击进入设置界面。

1，首先翻开下载好的QQ机器人。

2，而后输入自己的QQ号码和QQ明码点击登录。

首先翻开你创立的群，点击右上角的符号，进入群的主页面。

点击“治理群”，点击之后就可以看到群机器人了。

点击开启就可以了。

然而这个机器人只能群主和治理员才干开启，普通群成员是开启不了的。

QQ智能聊天机器人的经常使用方法是：下载完软件之后，在开启软件的同时开启您要聊天朋友的对话框！按下您的设置就行了。

你好，小谷智能机器人聊天，首先小谷要衔接网络，而后绑定微信，就可以经过微信和小谷聊天了。

在手机上用什么聊天机器人比拟好?对话智能机器人小度助手好。

小度助手已成为中国最大的对话式人工智能操作系统，搭载小度助手的设施单月语音交互次数达66亿次，可衔接的IoT智能家居设施已超2亿，笼罩品类60多个。

目前市面上干流的语音助手有：Siri（苹果），小爱同窗（小米），小艺（华为），小欧（OPPO），Jovi（vivo），yoyo（荣耀）。

对话智能机器人天猫精灵好天猫精灵（TmallGenie）是阿里巴巴团体阿里云智能事业群于2017年7月5日颁布的AI智能终端品牌。

让用户以人造言语对话的交互方式，成功影音文娱、购物、信息查问、生存服务等配置操作，成为生产者的家庭助手。

基于规定的聊天机器人，这类聊天机器人的外围算法是对用户输入的语句启动规定婚配，而后前往预先设定好的回答。

这类聊天机器人的好处是便捷易用，不须要深化的算法常识，可以极速构建。

例如，图灵机器人、小乖机器人等。

如何设置微信群机器人聊天1、搜查“冰山QQ机器人”在官方下载一个软件到桌面，登录一个QQ作为机器人，罕用的QQ设置为机器人治理员。

2、找到提供不要钱机器人服务的平台或公司，注册账号。

登录账号，创立机器人，设置机器人的基本信息和配置。

失掉机器人的API接口，并在微信群里设置机器人。

参与机器人为群成员，并设置机器人在群里的权限。

3、如何设置微信群机器人聊天用小U企业版，把这个机器人引入到群里，把微信群标签分组，再设置下自定义关键词，它就可以在群里聊天了，至于这个小U去哪里找，网上搜一下小U企业版就有了。

QA问句解析的七种方法及优化思绪

在 《浅谈智能搜查和对话式OS》 中，提到过，人机对话系统的经常出现场景有三种，区分为： 闲谈型（Chatbot） 、 问答型（QA） 、 义务型（VPA） 。

本篇文章所关注的解析方式关键实用于QA系统中的封锁域问答，也即： 将用户问句解析为库中存在的规范问句 。

这里讲的七种方法均为我团体浏览文献后演绎整顿而来，并不都是成熟稳固可以商业化的做法，目标只是提出思绪以作参考。

基于规定的方法通常在不足训练数据的状况下驳回，由于与前面的基于统计的方法区别较大，所以记为第零种方法。

基于规定的解析系统通常由两局部构成：一个是『规定库』，解析规定通常为 CFG 高低文有关文法；另一个是『同义词库』，记载了一些规范词的经常出现同义词。

整个解析就是一个高低文有关文法归约的环节。

首先启动智能分词，接着将用户问句中的词依照『同义词库』归约为规范词，而后再将词归约后的问句与『规定库』中的解析规定比对，一旦比对成功，即该条用户问句被成功归约到该条解析规定所对应的规范问句上。

举个例子，同义词库中有这样两条记载：『失败：不下来、不出来、不成功、失误』『登录：登陆、登录』，规定库中有这样一条规定：『账号登录失败：[账号][登录][失败]』。

有一条用户问句是这样的『我账号怎样登陆不下来了』。

首先假设分词正确，分词结果为『我|账号|怎样|登陆|不下来|了』；之后启动词归约，归约结果为『我账号怎样登录失败了』；接着与规定『账号登录失败：[账号][登录][失败]』比对，发现比对成功。

该条用户问句被成功归约为规范问句『账号登录失败』，咱们将系统中『账号登录失败』所对应的规范答案提供应用户，成功交互流程。

这样做在必定水平上能够处置疑问，但缺陷也特意重大。

首先『规定库』与『同义词库』须要人工构建，这须要渺小且常年的人力资源投入。

由于言语的表白方式通常上是有限的，而能想到的规定和同义词总是有限的；且随着言语的开展，或是业务的变化，整个规定库和同义词库的保养也须要继续的人力资源投入。

其次，编写规定库须要丰盛的阅历，关于人员素质的要求极高。

由于解析规定的形象水平相当高，在这样高的形象水平上，即使编写者具有较丰盛的阅历（假设没阅历会更糟），不同解析规定之间的抵触也是无法防止的，也即同一条用户问句会与多条规范问句的解析规定比对成功，这种状况下的规范问句选用/评分疑问，又须要另一套系统来处置。

换个角度，咱们可以将依照用户问句找到规范问句的环节看做是输入 Query 失掉 Document 的搜查环节。

咱们可以尝试驳回传统搜查引擎中经常使用的检索模型来启动用户问句解析。

《浅谈搜查引擎基础（上）》 中提到，BM25 是目前效果最好的检索模型，咱们就以 BM25 模型为例来剖析。

BM25 模型的计算公式如下：

BM25 模型计算公式融合了 4 个思索起因： IDF 因子 、 文档词频 、 文档长度因子 和 查问词频 ，并应用 3 个自在调理因子（k1、k2 和 b）对各种因子的权值启动调整组合。

其中，N 代表文档总数，n 代表出现对应单词的文档个数，f 指文档中出现对应单词的词频，qf 是查问语句中对应单词的词频，dl 是文档长度。

应用 BM25 模型可以有三种思绪，区分把规范问句、规范问句及规范答案、历史中曾经正确婚配过该规范问句的用户问句集作为 Document，应用公式计算其与用户问句的相似度，而后应用相似度启动排序，取出评分最高的规范问句作为解析结果。

关于这个思绪我没有做过试验，不过我推测，这种方法只管节俭了少量的人力，但在这种封锁域的 QA 系统中，其体现应当是不如上一种基于规定的方法，基于检索模型的方法在开明域中的体现会更好。

此外，基于传统检索模型的方法会存在一个固有缺陷，就是检索模型只能处置 Query 与 Document 有重合词的状况，传统检索模型无法处置词语的语义相关性。

在上一种方法中，经过人工搭建的同义词库，必定水平上处置了语义相关性的疑问。

上文提到，齐全基于检索模型的方法无法处置词语的语义相关性。

为了在必定水平上处置这个疑问，咱们可以应用 LDA/SMT 等方法经过语料开掘词之间的同义相关，为每个词智能构建一个同义度高于阈值且大小适合的同义词表。

在代入检索模型公式启动计算的环节中，若文档中发现所查找关键词的同义词，可以依据同义水平乘以必定权重后归入到关键词的词频计算之中。

《浅谈智能搜查和对话式OS》 中有对 LDA/SMT 的引见。

便捷的说，LDA 可以正当的将单词归类到不同的隐含主题之中；并且经过计算两篇文章主题向量 θ 的 KL 散度（相对熵），可以失掉两篇文章的相似性。

SMT 模型出自微软之手，目标即是将翻译模型引入传统检索模型，提高检索模型对语义相关词对的处置才干，该模型也曾被网络驳回过以提高搜查引擎前往结果的品质。

word embedding 将词表示为 Distributed Representation，也即低维向量空间中的一个词向量，Distributed Representation 下的词可以应用余弦距离来计算词之间语义的相关相关。

与 one-hot Representation 相对应，one-hot Representation 下的词向量的维数与单词表的维数相反，不同词的词向量之间均正交。

传统的词集模型（SOW）和词袋模型（BOW）驳回的即是 one-hot Representation。

咱们可以驳回深度学习的方法来失掉词 Distributed Representation 的词向量。

比如训练一个普通的神经概率言语模型，就可以失掉词的词向量，或许参考 word2vec 中的方式，训练 CBOW 或许 Skip-gram 模型。

神经概率言语模型、CBOW 以及 Skip-gram 的引见在 《浅谈智能搜查和对话式OS》 均有提及。

借助网络这张图来讲，应用 DNN 建模的思绪如下：

咱们须要经常使用一批 用户问句-规范问句对 的正例和反例作为训练语料，借助下面的方式，同时将正例和反例启动 word embedding 后送入 DNN 中，并驳回 Pairwise ranking loss 的方式来建模正例和反例之间的语义差异。

上一种基于 DNN 的方法，在必定水平上曾经可以处置词的语义相关性的疑问，但对句子中的短距离依赖相关并没有做失当的处置，比如无法区分『甲到乙』和『乙到甲』。

依据网络的评测结果，CNN 在处置短距离依赖相翻开领有更好的体现。

该图出自李航博士Convolutional Neural Network Architectures for Matching Natural Language Sentences中的 ARC-1：

其做法的基本思绪是：将问句中的每个词，都做 word embedding，失掉每个词所对应的固定长度的词向量，咱们将问句表示成一个二维矩阵，每一行代表问句中相应词所对应的词向量。

将这个二维矩阵启动屡次卷积池化（卷积核的宽度与词向量维数相反，高度多为 2-5），最后失掉一个一维特色向量，咱们用 CNN 同时处置用户问句和规范问句，失掉用户问句和库中规范问句所对应的特色向量。

之后将这两个向量拼接起来送入多层感知机，由它来计算两个问句之间的婚配水平。

另外，有人指出，间接将两个特色向量拼接起来送入 MLP 会失落边界信息，所以咱们同时将特色向量 a、特色向量 b 和 aTb 同时送入 MLP 来计算相似度。

ARC-2 结构雷同出自李航博士的上述论文：

ARC-2 相较于 ARC-1 的改良在于，ARC-2 尝试让两个句子在失掉像 ARC-1 结果那样的上层形象表示之前就启动相互作用，不再先区分经过 CNN 结构失掉各自上层形象表示。

在 ARC-1 模型中，一张 feature map 仅仅是一个列向量，或许说是一个一维矩阵，若干个列向量并在一同构成了 ARC-1 示用意中的容貌（二维），而在 ARC-2 中，一张 feature map 成为了一个二维矩阵，若干个二维矩阵叠在一同构成了 ARC-2 示用意中的容貌（三维）。

再之后的卷积、池化环节就与 CV 中 CNN 的卷积、池化环节相似了。

与上一种方法相似的，在启动 1D convolution 时，触及到两个词向量的衔接，雷同可以驳回之前提到的做法来防止边界信息的失落。

雷同有人提出，在 ARC-2 结构中，间接驳回传统的 word embedding 方法失掉的词向量组成句子作为输入并不是最佳打算，最佳打算是驳回曾经过了 LSTM 的 hidden state。

咱们可以驳回 LSTM 结构训练一个 RNN 言语模型，如下图（以普通 RNN 为例）：

从图中可以发现，当输入为『e』时，hidden layer 向量中第三重量最大，而输入为『l』时，第一重量最大，输入『o』时，第二重量最大。

咱们可以将 RNN 的 hidden state 当做 Distributed Representation 的词向量来经常使用，将其作为 CNN（ARC-2）的输入，经测试可以失掉更好的结果。

一个可信度高的分词结果是启动后续解析步骤的基本前提。

在 《浅谈人造言语处置基础（中）》 中，我引见了一些经典的分词方法，不过都是些较早的钻研成绩。

CRF方法是目前公认的效果最好的分词算法。

CRF 方法的思维十分间接，就是将分词疑问看作一个序列标注疑问，为句子中的每个字标注词位：

CRF 分词的环节就是对词位标注后，将 B 和 E 之间的字，以及 S 单字构成分词。

网上有很多地下的基于 CRF 的分词工具。

至少存在四个角度可以在已有模型的基础上进一步提高解析品质，包括：问句归一化、用户形态、强化学习、多轮对话。

问句归一化的目标是对用户的输入具有较好的容错性。

便捷的一些比如：简繁体归一化、全角半角归一化、标点符号处置和大小写归一化。

复杂一些的比如汉语错别字的纠正。

错别字智能纠正技术的运行十分宽泛，而且在提高系统用户体验上能够施展很大的作用，可以说性价比极高。

错别字纠正通常的做法是训练噪声信道模型。

咱们可以对用户形态提取特色，在训练和解析时将其作为附加信息一并作为神经网络的输入。

可以被思索的用户形态至少蕴含：

其次可以驳回强化学习的方法，经过设计正当的奖赏机制，让解析系统在与环境互动的环节中自主启动战略降级。

强化学习与普通的监视学习方法相比存在两个显著的好处：一个是强化学习战略降级所须要的数据关键起源于与环境的交互/采样，而不是低廉的人工标志数据；另一个是强化学习所发生的战略是依据奖赏机制自主迭代降级的，会有一些翻新的做法，而不只仅是模拟人类提供的『规范』做法。

QA 问句解析中只管不像游戏一样领有『战略\翻新玩法』这样的概念，但依然可以在解析优化中协助少量节俭数据的人工标志开支。

运行强化学习方法的外围疑问之一就是奖赏机制的设计，在 QA 的场景下设计奖赏机制，至少可以思索以下几个角度：

多轮对话技术可以进一步提高与用户对话的连接性。

我偏差于将多轮对话划分为『封锁域』和『开明域』两个场景，不同场景的成功思绪也应该不同。

封锁域场景多轮对话的特点是：系统能处置的疑问是一个有限集，多轮对话的目标是将用户疏导到咱们可以处置的疑问上。

而开明域场景多轮对话的特点是：系统须要处置的疑问是一个有限集，多轮对话的目标是依照高低文更准确的了解用户的需求。

在这样的指点思维下，封锁域多轮对话的外围理路应该是『填槽』，而开明域多轮对话的外围理路是『高低文交流』和『主体补全』。

《浅谈智能搜查和对话式OS》 中引见了网络应用 slot filling 技术来做 NLU，并应用『高低文交流』和『主体补全』来提高其 DuerOS 的对话才干的。

而更进一步的，填槽、高低文交流和主体补全的技术基础都是『序列标注』，这里给出网络的两张 PPT：

依据网络的 PPT，驳回双向 LSTM + CRF 做序列标注，是一个商业上可行的方法。

选用适合的人工接入机遇雷同是提高 QA 系统全体体现的方法之一，其外围疑问在于平衡用户体验与投入老本。

人工接入的越早，用户体验越好，但老本也越高。

这里便捷提供蚂蚁金服小蚂答的做法：若系统延续提供应用户三次相反的回答，显示人工接入按钮；若用户延续征询两次客服类疑问（比如『我要人工』、『你们客服电话多少』），显示人工接入按钮。

QA 系统的另一个关键组成局部是答案库。

答案录入的优化至少可以从三个角度来思索：

答案方式的多样性十分容易了解，比如小蚂答就支持包括文本、链接、图片、视频在内的多种答案方式。

共性化疑问在上文解析优化中已有触及（思索用户形态的解析优化），上文的剖析思绪雷同可以运行于答案录入，咱们可以对不同注册时长、付费金额不同、进入门路不等同等的用户提供不同的共性化答案。

答案对用户的协助看起来比拟形象，但也很容易了解。深刻的，我团体以『地图级』、『导航级』、『专车级』来为 QA 系统的答案启动分级：

依照文章最后的人机对话系统场景分类，提供『专车级』答案的 QA 系统，可以被称为 VPA 了。

关于答案库的优化，在答案完备录入（答案方式足够丰盛、针对不同用户提供共性化的回答）的前提下，至少存在两个优化点：

上文解析优化中强化学习方法奖赏机制的设计思绪也可以被用来发现答案库中存在的疑问，由于大少数时刻咱们还很难明白的区分用户的负面反应是针对解析系统还是答案自身。

除了从用户负面反应中发现疑问，针对下面的两个优化点，咱们还应该有一些预防机制来提早防止这些疑问的出现。

比如第一点『答案库中规范答案存在失误』，假设不是录入人员的素质疑问，最大的或许性就起源于答案的时效性，也即咱们提供应了用户过时的答案。

针对这个疑问，咱们可以在录入答案时特意参与『暂时』标签，以表明该答案具有较强的时效性，须要及时降级。

而针对第二点『答案库中缺失某些疑问的答案』，最大的或许性起源于突发事情以及业务的变化。

比如系统服务宕机、系统上了新版本或许组织了一些经营优惠，咱们都应该针对这些或许引发用户纳闷的变化，提早预备一些 FAQ 并录入到答案库之中。

此外，当咱们录入新疑问及其规范答案的时刻，须要留意新录入疑问与原解析系统的适配性，以防止出现新录入的疑问较难被解析系统解析到的状况。

可驳回的方法比如在录入新疑问的同时，被动录入一些不同的问法作为初始训练语料（网易七鱼云客服的做法）。

干货分享 | AI 产品经理的生长之路（ChatBot 方向）

AI产品经理在AI技术的落地环节中表演着关键角色，尤其在对话机器人畛域。

本文讨论了AI产品经理应当具有的才干，以及如何在实践运行中设计和成功对话机器人。

首先，本文定义了对话机器人为能够经过对话或文字与用户启动交流的计算机程序，关键分为问答式和义务式机器人两大类。

问答式机器人通常驳回检索方式，须要构建一个蕴含少量FAQ问答的库以应答用户的多样化提问。

这类机器人的交互环节与搜查引擎相似，经过计算用户疑问与FAQ库中疑问的语义相似度，前往最婚配的答案。

而义务式机器人则更智能，经过识别用户用意和多轮对话，能够更灵敏地与用户交互。

文章进一步剖析了问答式机器人与义务式机器人在单轮与多轮交互、静态与灵活展现、以及常识库需求等方面的区别。

义务式机器人经过了解、查问、计算等才干生成灵活回复，而问答式机器人则依赖预设的FAQ库。

用意被定义为用户提问的中心现实，关于义务式机器人设计，梳理行业用户的用意至关关键。

经过算法、数据和行业常识图谱，AI产品经理能够识别用意并设计行业对话机器人。

AI产品经理在传统行业的需求剧烈，须要了解AI技术边界，极速对接用户需求，并经过产品化方式处置。

AI产品经理分为平台型和对话设计型两类。

平台型产品经理须要具有业务了解、用户需求形象化产品配置的才干，同时把握AI技术，包括ChatBot成功原理、人造言语处置、算法模型优化等。

对话设计型产品经理则须要具有言语表白了解才干、用认识别等才干，并能够深化了解业务场景，提供有效的对话机器人处置打算。

为了成为合格的AI产品经理，继续学习AI相关技术至关关键。

经过系统学习AGI大模型、把握AI大模型视频教程、浏览学习书籍以及通常案例，AI产品经理可以始终优化自己在AI畛域的专业才干。

同时，AI大模型的学习能够为职业开展带来机遇，参与岗位和创收时机。

综上所述，AI产品经理在对话机器人畛域施展着无法或缺的作用，经过把握AI技术、了解业务需求、继续学习，可以设计出高效、智能的对话机器人，推进传统行业成功数字化转型，为企业带来更高的效率和价值。