智能客服系統(tǒng)，問題和答案都比較固定，背后常常與知識庫掛鉤。甚至可以將問答系統(tǒng)理解成是用對話的方式快速檢索使用文檔中的 frequently asked question (FAQ)。 在問答場景中，用戶明確地知道與之對話的不是真人，因此也不會使用復(fù)雜的對話結(jié)構(gòu)，主要以單輪對話的形式呈現(xiàn)，用戶占主導(dǎo)。 聊天場景指的是像人一樣與人交談，在聊天場景中，對話系統(tǒng)面對的挑戰(zhàn)與前二者相比要復(fù)雜很多，如自然語言理解能力、記憶能力、知識面，甚至語氣、性格等等，但它提供的對話體驗也最接近與真人交談。 意圖 (Intent)：意圖是系統(tǒng)能夠識別的最小的用戶目的，是系統(tǒng)決策的基本元素之一。

　　只有在識別用戶發(fā)言背后的含義后，機器人才能決定回復(fù)什么。劇本中的每一章節(jié)由用戶意圖的識別和機器人采用的回答構(gòu)成。從發(fā)言的角度出發(fā)，意圖約等價于發(fā)言中的動詞。如「下周我要飛去上�！怪械摹革w」就是意圖。

　　實體/槽值/槽位填充物 (Entity/Slot value/Slot filler)：實體和領(lǐng)域息息相關(guān)，如票據(jù)這樣的實體幾乎不會出現(xiàn)在點餐機器人系統(tǒng)中；有些實體則比較通用，比如時間、地點、數(shù)字等等。和領(lǐng)域相關(guān)的實體需要單獨定義，通用實體則可以由平臺統(tǒng)一支持。

　　槽位 (Slot)：盛放實體/槽值信息的容器為槽位，信息本身為槽位填充物 (slot filler)。想象填寫一張表格，表中的每個空就是槽位，填寫的內(nèi)容就是槽位填充物。 槽位和實體的區(qū)別是什么？ 實體指的是從單句發(fā)言中提取到的信息，而槽位存儲整個會話過程中提取到的所有信息，前者是后者的數(shù)據(jù)來源，槽位存儲的信息會被用于后續(xù)對話系統(tǒng)決策的過程中。

　　智能客服系統(tǒng)想要其智能，其核心在于對話系統(tǒng)是否敏感。那么對話系統(tǒng)有哪些構(gòu)建方式呢？

　　1、基于規(guī)則的對話系統(tǒng)優(yōu)點：

　　1）開發(fā)速度快、成本低、易集成

　　2）行為穩(wěn)定、可解釋，安全可控風(fēng)險小

　　3）能發(fā)送多媒體信息、圖片、視頻 推理時間短、速度快

　　缺點：

　　1）維護成本高，需要人工維護規(guī)則和優(yōu)先級，復(fù)雜度高了以后難以管理

　　2）不具備自然語言理解能力，同義語句無法觸類旁通，需要窮舉規(guī)則

　　3） 新增語言支持成本高

　　2、基于語料的對話系統(tǒng) 優(yōu)點：

　　1）系統(tǒng)維護成本低，訓(xùn)練完后無需其它維護成本

　　2）具備自然語言理解能力，能識別同義語句的不同表達

　　3） 新增語言支持成本低，因為開源社區(qū)中已存在不同自然語言預(yù)訓(xùn)練好的特征提取工具

　　缺點：

　　1） 開發(fā)周期長、成本高、需要大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)

　　2.）訓(xùn)練數(shù)據(jù)問題可能導(dǎo)致系統(tǒng)行為不穩(wěn)定，風(fēng)險不可控，garbage in garbage out 線上模型推理時間長，占用資源多

　　3）不支持多媒體消息，只能發(fā)送文本或文本合成的語音

　　3、混合型對話系統(tǒng)

　　將基于規(guī)則和基于語料的方案融合。一個典型的例子：使用統(tǒng)計模型做句子中的內(nèi)容提取，對話行為識別，使用規(guī)則生成回答。這種做法既可以保持對內(nèi)容的語義級別理解，又能夠控制回答的風(fēng)險，避免生成行為的不穩(wěn)定。

　　優(yōu)點：

　　1） 規(guī)則和語料訓(xùn)練的模型可以互補：加入了規(guī)則進行約束，相比純語料模型更可控

　　2）相比規(guī)則模型具有一定的自然語言理解能力，可能可以面對一些規(guī)則無法cover的問題

　　缺點：

　　1）規(guī)則和語料訓(xùn)練的模型沖突的情況可能影響會話。

　　2）規(guī)則和模型的trade-off 在實際生產(chǎn)環(huán)境中，用的更多的是“意圖型”機器人。這類機器人首先會通過引導(dǎo)語來引導(dǎo)客戶說出想要辦理的事務(wù)。由于客戶的說法五花八門，這時，設(shè)計者就需要為“意圖”羅列各種“說法”。

　　只要用戶的“說法”滿足了預(yù)先定義的規(guī)則，就認(rèn)為客戶的說法命中這個“意圖”。舉個例子，電話機器人會先說出歡迎詞，然后提示客戶：“您可以查詢天氣或者查詢航班”。這時客戶可能會說“我想查一下長沙的天氣”，也可能會說“看一下明天的天氣怎么樣？”，電話機器人都認(rèn)為客戶的意圖是“查天氣”。知道了客戶的意圖后，就需要用“填槽”技術(shù)來收集處理這個“意圖”所需要的信息項（稱之為“槽位”）。還是以“查天氣”這個意圖為例，通常情況下，我們至少需要知道時間和城市，所以就有了“時間”、“城市”二個槽位需要填充。如果用戶問話是“我想查一下長沙的天氣”，這時“城市”槽位已經(jīng)填充，但是缺少“時間”信息。

　　這時我們就可以用到填槽中的“反問”技術(shù)，詢問“您想查詢哪一天的天氣？”，從而引導(dǎo)客戶提供時間信息。使用“意圖”和“填槽”技術(shù)，就能夠有針對性地收集所需要的信息，以便完成下一步的操作，最終實現(xiàn)查詢、咨詢、下單等類型的電話機器人服務(wù)任務(wù)。當(dāng)然，一個完整的電話機器人，需要用到電話交換、語音識別、語音合成、話術(shù)交互等多方面的技術(shù)。如果不想專注那么多細(xì)節(jié)，集成商也可以直接使用中間層產(chǎn)品，例如朗深電話AI中間件等，這些產(chǎn)品都提供了豐富的接口，可以幫助集成商快速將電話機器人集成到自己的業(yè)務(wù)應(yīng)用。