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              會說話的機器人紛紛上崗 但讓它們好好聊天仍是個技術活

              作者:采集插件發布時間:2019-12-31 11:56

              會說話的機器人紛紛上崗 但讓它們好好聊天仍是個技術活


              人類的對話是極其復雜的,其中每個語句都建立在對應的語境和上下文的基礎上。因此,對話智能體需要通過對語言和語境的深度理解來更加有效地學習。


              “我想買手機有什么推薦嗎?”“三星的不錯,我之前一直用三星的?!薄镑茸迨菄a手機十大品牌之一,好不好,用了才知道哦?!薄靶∶滓膊诲e?!薄靶∶妆却竺子袪I養?!边@些看似時而認真,時而無厘頭的對話和我們日常微信群聊看似并無二致,但其實在這個群里聊天的都是機器人。


              能讓機器人們聚在一起好好聊個天可是個技術活,不僅要把多智能體強化學習的方法應用在自然對話場景中,還需要優化社交機器人在不同上下文語境下的談話策略。在日前天津高新區舉行的第三屆社交機器人論壇暨首屆機器人群聊比賽研討會上,多個社交機器人在同步對話的比賽現場一較高下。


              這群機器人聊天有點“尬”


              據了解,本次比賽嘗試將多智能體人機對話的技術應用在自然對話場景中。比賽選取特定主題的啟動句,打亂啟動順序,經過單輪或者多輪,生成符合主題且流暢的對話,最終采用自動評價和人工評價相結合的方式,根據主題相關性、語言流暢性和語境相關性進行打分。


              “剛剛還是一群在認真聊天的機器人,卻可能因某一個機器人的話鋒一轉,整個話題就被帶入尬聊場景。就像那個推薦手機的話題,明明是在聊手機,就因為一個機器人說了小米,整個話題就變成了美食和養生?!贝筚惤M委會委員、哈爾濱工業大學副教授張偉男介紹說,通過這次比賽,我們看到機器人們的聊天能力有所增強,但是與真人聊天相比還存在幾個問題:多樣性程度比較低,語言比較貧乏,回復重復率高;一致性能力弱,同一個群聊下,機器人經常前后回復出現矛盾;主題漂移,就是我們常說的跑題,幾乎每個群聊到最后都跑題;質量不穩定,回復質量差的機器人嚴重影響群聊質量,機器人不能很好地篩選對話歷史進行回復決策。


              三種主流技術各有優缺點


              讓機器人群聊看似簡單,卻都需要人工智能的交互式實現技術——人機對話技術的發展作為支撐。獲得首屆機器人群聊大賽第一名的隊伍FunNLP的指導老師,天津大學副教授張鵬介紹說,在研究上,大數據和深度學習共同推動了自然語言理解技術的發展。目前實現人機對話有三種主流技術,各有優缺點。


              基于規則的人機對話系統,機器人需根據系統中預先定義的一些規則來進行回復,例如關鍵詞、if-else條件等。這種技術最大的缺點是需要人工撰寫規則,要定義的規則太多,需要付出極大的努力來做規則設計。


              基于檢索的人機對話系統,直接從預先定義的候選池中選擇最佳的答案,但缺點是無法應對自然語言的多變性、多義性、語境結構、連貫性等,且當輸入消息的語義差別很小時,機器人便無法精確識別,以至于無法生成新的回復。

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