歡迎大家來到第二章的第五節(jié)，UNIT的整體介紹。
上一節(jié)課我們介紹了需要搭建一個對話系統(tǒng)的五個步驟,這節(jié)課我們先來復(fù)習(xí)一下:
1. 我們需要定義對話系統(tǒng)；
2. 我們需要富集數(shù)據(jù)資源；
3. 我們需要搭建系統(tǒng)、訓(xùn)練、評價和調(diào)優(yōu)；
4. 我們需要系統(tǒng)接入；
5. 我們需要進行運營迭代；
在第五步我們需要將結(jié)果反饋到第二步以及第三步上，通過運營數(shù)據(jù)，更好的收集數(shù)據(jù)資源進而更好的搭建系統(tǒng)。
給大家舉一個例子：百度的地圖語音交互項目，經(jīng)過了數(shù)個深度學(xué)習(xí)對話系統(tǒng)，NLP數(shù)據(jù)挖掘資深工程師，他們花了一年多的時間，寫了超過10萬行的NLP和DNN代碼，經(jīng)過了十余個大版本的版本迭代，通過了上億對的對話數(shù)據(jù)和上億個地址數(shù)據(jù)，才完成了我們現(xiàn)在看到的百度的地圖語音交互項目。
我們會發(fā)現(xiàn)，從頭搭建一個好用的對話系統(tǒng)，是需要非常高的成本和代價的。對于小公司來，如果不善用工具，擁有一個智能的對話系統(tǒng)是一件非常困難的事情。
這節(jié)課我給大家介紹一個特別好用的搭建對話系統(tǒng)的工具--****UNIT。有了UNIT之后，只要熟悉業(yè)務(wù)邏輯，就可以很輕松的成為對話系統(tǒng)訓(xùn)練專家。
同樣還是五個步驟，我們每一個步驟進行一個一個的說一下：
定義對話系統(tǒng)：UNIT會為你提供高質(zhì)量高可干預(yù)的預(yù)置技能，助力你定義對話系統(tǒng)；
富集數(shù)據(jù)資源：直接擁有通過百度大數(shù)據(jù)，智能引擎，智能推薦引擎的超過40個的預(yù)置詞槽；
搭建系統(tǒng)、訓(xùn)練、評估和調(diào)優(yōu)：UNIT是一個真實應(yīng)用打磨的對話系統(tǒng)，擁有最懂中文的自然語言理解（NLU）技術(shù)?？梢钥焖俚膸椭鷺I(yè)務(wù)人員搭建系統(tǒng)，甚至一行代碼都不用寫，就可以直接搭建我們的對話系統(tǒng)；
系統(tǒng)接入：UNIT集成了微信公眾號的一鍵接入，并且有完善的iOS、安卓的sdk；
運營迭代：UNIT增加了AI加持的反饋分析和學(xué)習(xí)機制，通過反饋的內(nèi)容，持續(xù)優(yōu)化數(shù)據(jù)；
簡單的說，有了UNIT后，搭建對話系統(tǒng)就不一定需要專業(yè)的編程人員，對話系統(tǒng)開發(fā)工程師和算法工程師，只需要讓熟悉業(yè)務(wù)的人維護語言模型就可以了。懂業(yè)務(wù)的人定義好它的業(yè)務(wù)邏輯，并根據(jù)UNIT進行一步一步的操作，只需要簡單的幾行開發(fā)和部署對接到消息系統(tǒng)中，這樣可以免費享用百度NLP多年的研究成果。
換句話說，我們是站在巨人的肩膀上，開發(fā)我們自己的對話系統(tǒng)。
- UNIT概述
UNIT是一個建立在百度多年的自然語言處理和對話技術(shù)積累和大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上的對話系統(tǒng)的平臺，她是一個面向第三方提供的對話系統(tǒng)生成器，對話系統(tǒng)的搭建工具。
- UNIT技術(shù)特色
它的技術(shù)特色有四塊：
- 平臺非常的簡單，易學(xué)易用，不需要具備算法的基礎(chǔ)，五步就可以訓(xùn)練一個對話機器人；
新建bot；
添加技能；
標注數(shù)據(jù)；
訓(xùn)練優(yōu)化；
發(fā)布上線；
對話管理更加貼近真人，領(lǐng)先的NLP技術(shù)、海量的大數(shù)據(jù)、多輪交互、自動澄清、主動引導(dǎo)，對話更貼近真人；
門檻非常的低，只需要少量的語料，就可以實現(xiàn)強大的泛化效果，輕松對接微信、手機App、網(wǎng)站和硬件等等；
UNIT的機制非常靈活，并且持續(xù)進行優(yōu)化。同時擁有高可干預(yù)的預(yù)置技能、勾選調(diào)用、靈活調(diào)整、對話系統(tǒng)持續(xù)優(yōu)化，你的機器人越來越聰明；
- UNIT概覽
搭建對話機器人需要開發(fā)者先進行數(shù)據(jù)標注、搭建領(lǐng)域知識和交互邏輯，開發(fā)你自己的領(lǐng)域?qū)υ挳a(chǎn)品。對應(yīng)的UNIT 有以下的能力：
一、理解技術(shù)：
多知識融合的意圖理解；
基于大數(shù)據(jù)的聯(lián)合詞槽識別；
二、問答技術(shù)：
- 依托海量優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)的語義匹配
三、交互技術(shù)：
面向任務(wù)的多輪交互技術(shù)；
面向問答的多輪交互技術(shù)；
四、大數(shù)據(jù)的助力：
知識推薦的加速模型迭代；
訓(xùn)練師模式助力零門檻標注；
UNIT有NLP的基礎(chǔ)技術(shù)，機器學(xué)習(xí)能力和百度大數(shù)據(jù)，幫助不懂算法而懂業(yè)務(wù)的人搭建對話系統(tǒng)，是一個非常好用的對話系統(tǒng)生成器。
- UNIT提供預(yù)置技能，最低成本創(chuàng)建對話系統(tǒng)
以上是UNIT提供的預(yù)置技能，幫助業(yè)務(wù)人員最低成本最快速度的搭建對話系統(tǒng)，平均解析準確率超過90%。應(yīng)用領(lǐng)域包括但不限于：家庭娛樂；智能車載；智能客服；服務(wù)機器人。
我們在第二個小節(jié)介紹的對話系統(tǒng)的分類里有任務(wù)型的機器人和問答型的機器人，應(yīng)用場景包括智能助理、會議系統(tǒng)，健身系統(tǒng)等等。這些都可以用UNIT進行簡單的配置實現(xiàn)。
- UNIT平臺案例
這是一個UNIT平臺的案例，用戶說：“我要去北京南站，不走高速”。UNIT 可以識別到用戶的目的地是北京南站，偏好是不走高速。
因此進一步可以實現(xiàn)這樣的對話對：導(dǎo)航問：“請問您要去哪里？”，“已為您規(guī)劃到北京首都機場的路線，有避開高速”，“好的”。
再比如說：“限號策略”，那么回答：“限號策略是2008年10月1日在北京市發(fā)布的”。
UNIT平臺可以提供很好的任務(wù)型和問答型對話系統(tǒng)的解決方案。
- 全渠道接入
UNIT支持全渠道的接入，她包括了訓(xùn)練服務(wù)、數(shù)據(jù)模型，管理模塊和對話服務(wù)模塊。
對話服務(wù)模塊支持全渠道接入，包括HttpAPI、DuerOS、iOS、安卓，微信等等。只要你能想到的，基本上UNIT都能夠覆蓋到。
再一個是服務(wù)管理模塊，登陸unit.baidu.com，有非常好用的管理API幫助你去管理。
介紹了UNIT之后，我們再介紹一下UNIT的一個非常強大的工具，叫做DMKit。
DMKit是一個開源的對話管理框架。
- UNIT系統(tǒng)構(gòu)成
我們先來看一下對話系統(tǒng)的構(gòu)成：
當用戶說一句話的時候，需要通過對話理解技術(shù)，比如說我要訂一張北京到上海的機票，識別出到訂票意圖和詞槽（北京和上海）。這些我們叫它對話理解，在云端的對話理解。
下一步是對話的管理，當用戶說了北京到上海，我們拿到這些詞槽以及意圖后，下一步機器人應(yīng)該如何引導(dǎo)用戶給出更多重要的信息，包括機器人收集到所有的詞槽后，如何完成對話任務(wù)并給出搜索到的機票信息。這個過程叫做資源的檢索與任務(wù)的執(zhí)行。
第一步更多在云端的對話叫做云端的對話理解，將一句話分成意圖和實體，也就是用戶的目的地等參數(shù)對。
第二步是針對高級開發(fā)者的，根據(jù)拿到的意圖和參數(shù)對，通過代碼進行靈活的對話管理。接下來我詳細的給大家介紹DMKit，一個開源的對話管理解決方案。
- DMKit 開源對話管理方案
我們再來回顧一下這張圖，對話理解，對話管理，資源檢索和答復(fù)生成，靈活的和知識庫及外部的服務(wù)進行交互，這是DMKit的一個優(yōu)勢。同時，DMKit 還有很多獨特的優(yōu)勢，包括完整的離線框架、圖形化對話管理、搭建門檻更低、開發(fā)更簡單、無縫對接云端、輕松易用等。
開發(fā)的同學(xué)可以去github上看一下，這是github上的地址：https://github.com/baidu/unit-dmkit，通過代碼管理是更高級的搭建對話的玩法，處理更加靈活。
當用戶說一句話的時候，通過語音識別講語音轉(zhuǎn)成文字，UNIT 分析后，放在DMKit 中拿到對話狀態(tài)。根據(jù)對話的狀態(tài)跳轉(zhuǎn)到不同的策略，再跳轉(zhuǎn)到不同的對話狀態(tài)。外面可以調(diào)用UNIT的解析服務(wù)以及知識庫，最后升到了不同的對話狀態(tài)之后，再通過ASR反饋到系統(tǒng)，再去和用戶進行應(yīng)答。
- DMKit 在百度支撐了工業(yè)級的真實流量
以上簡單的介紹了DMKit，我會在稍后的課程介紹更詳細的內(nèi)容，主要是面向開發(fā)者的。
在百度里，DMKit 支撐了工業(yè)級的真實的流量，比如說小度機器人，小度聊球和百度的車載語音系統(tǒng)都用到了DMKit，開發(fā)者可以放心使用。
- 如何優(yōu)化理解能力
第三塊是要介紹的是UNIT的持續(xù)學(xué)習(xí)能力，也就是如何優(yōu)化機器的理解能力。
舉個例子說，“我要去北京火車站，哎呀，那個啥，幫我導(dǎo)航去北京站，要快一點的路線。我要從西二旗出發(fā)，先去西單，再去南鑼鼓巷，然后去后海，最后去北京站趕火車，幫我規(guī)劃一條紅綠燈少的不堵車的最快的路線吧”。
通過理解模型和大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，UNIT會自動的一點一點的優(yōu)化它的理解能力。
- 可終身進化的對話理解技術(shù)
UNIT是一個可終身進化的對話理解技術(shù)。通過自定義技能和預(yù)置技能加上語料，模版，問答對，知識圖譜和詞典可以優(yōu)化對話理解技術(shù)。在對話理解技術(shù)中，包括了內(nèi)系統(tǒng)內(nèi)置的對話管理技術(shù)和用戶定制的多引擎驅(qū)動的SLU。多引擎渠道的SLU包括啟發(fā)式SLU，DNN-SLU和IR-SLU，它可以再的反饋回到整個外面的自定義技能和預(yù)置技能里。
我們會發(fā)現(xiàn)，UNIT是在持續(xù)不停的迭代過程，通過和用戶的交互，用戶在后臺的配置，可以實現(xiàn)機器的自學(xué)習(xí)和自進化，進而機器人會更加聰明。
再舉一個例子，讓UNIT像人一樣在交流中學(xué)習(xí)，比如說，我問機器人梅球王進了幾個球，機器人不知道梅球王是誰，機器人就會問我，梅球王是誰？然后我告訴它梅球王是梅西，那機器人待會兒就會直接回答我梅西進了一個球。
下一次，你再跟它說梅球王的時候，它就記住了。所以你只要不停的跟機器人去聊天，機器人就能夠?qū)W習(xí)，然后優(yōu)化自己的對話系統(tǒng)。
- 主動學(xué)習(xí)
我們看到這樣一個圖，研發(fā)人員通過數(shù)百條的數(shù)據(jù)搭建，搭建初始模型，訓(xùn)練師通過1到2天的對話實戰(zhàn)練習(xí)，用戶通過大量的交互反饋持續(xù)學(xué)習(xí)，系統(tǒng)可以在對話中向所有人去學(xué)習(xí)。那么你只需要做的事就是跟它聊一聊，聊了之后，機器人就會變得越來越聰明。
- UNIT完整的系統(tǒng)推動效果優(yōu)化
我們看到這是UNIT完整的系統(tǒng)來持續(xù)推動效果優(yōu)化，線上對話我們?nèi)ゲ杉玫搅耍琔NIT會自動采集得到日志系統(tǒng)，然后進行對話反饋。正確的我們會有漏識別和誤識別的，正確的我們都會收集出來，然后只是提煉，得到一些訓(xùn)練的數(shù)據(jù)，然后在反饋給服務(wù)上，然后進行持續(xù)的學(xué)習(xí)和效果優(yōu)化。
整個UNIT系統(tǒng)是符合我們上面說的對話系統(tǒng)的生命周期。換句話說你只要在UNIT去搭建，就可以很好的去對話系統(tǒng)的生命周期。
從最開始的定義、搭建、接入，到后面的我們?nèi)タ磾?shù)據(jù)去反饋，再回過頭來更好的定義搭建。
- UNIT 日志分析系統(tǒng)
這是UNIT的日志對話分析系統(tǒng)，一個新的bot模型，通過對話系統(tǒng)的日志分析，分析出已識別到的意圖、未識別到的意圖和識別錯的意圖，再去拿用戶的需求，找到bot覆蓋到的高頻需求，bot覆蓋到的低頻需求，bot沒有覆蓋到的高頻需求和bot沒有覆蓋到的低頻需求，然后將這些再反饋到bot定義里邊，去優(yōu)化bot的定義。然后再進一步的訓(xùn)練bot，再造一個新bot模型。
這樣我們會發(fā)現(xiàn)，我們從0.1、0.2、0.3到1.1、1.2，隨著這個模型，我們一點一點地通過大量的真實場景去迭代，逐漸搭建一個越來越好用的機器人。
建議大家現(xiàn)在就立刻著手去搭建。搭建的越早，上線的越早，你的機器人就越早被你的用戶所訓(xùn)練，你的機器人就越早變得越聰明。
最后給介紹一下UNIT的應(yīng)用場景。
- 應(yīng)用場景
UNIT不止能應(yīng)用在我之前介紹的各種應(yīng)用場景，基本上已經(jīng)覆蓋了所有的行業(yè)。
不論是金融、制造業(yè)、汽車業(yè)、客服、銀行、媒體、旅游、教育、安防、餐飲等。UNIT提供的是一種對話式的智能系統(tǒng)，所以我們可以發(fā)現(xiàn)UNIT可以應(yīng)用在各行各業(yè)，有興趣的小伙伴快來試試吧！
謝謝大家。
