以下為視頻文字內(nèi)容：
歡迎大家來到第二章的第四節(jié)，五步搭建一個對話系統(tǒng)。
- 對話的六個步驟
說到在計算機領(lǐng)域如何搭建一個對話系統(tǒng)，我們可以先從現(xiàn)實生活中的對話系統(tǒng)開始。
在現(xiàn)實生活中，人與人之間的對話通常有下面幾個步驟：
打開溝通的渠道，建立溝通的基礎(chǔ)：A向B發(fā)送一條消息；
B向A表達要進行對話的意愿；
建立語言的表意，A和B基于一系列既有認知和潛在的背景上下文建立聯(lián)系；
進行擴充，A和B基于它們之間的互動進行學習和積累；
達成一致，如果沒有達成一致，就進一步的修復和改善；
進行行動或者互動，對話的結(jié)果可以引發(fā)有效的行動，達成一些潛在的目標。
以上是我們抽象的一些步驟，在計算機領(lǐng)域中又是如何搭建對話系統(tǒng)呢？
總共需要分五個步驟。
- 定義對話系統(tǒng)
第一個是定義對話系統(tǒng)，通常會分為四個步驟。
首先是確定場景邊界。比如我要做一個差旅機器人，我們需要知道這個聊天機器人的場景邊界在哪里，換句話說功能有哪些，是只能定機票，酒店，火車票的一種或者幾種，還是所有的任務(wù)都能完成。以及要確定機器人是否支持閑聊功能。
第二步要梳理業(yè)務(wù)要素和知識庫，同樣用機票酒店預訂機器人舉例子，我們需要知道具體的機票酒店信息，包括時間地點等等。在后續(xù)章節(jié)中我們會繼續(xù)的詳細介紹，這些都是要梳理到的業(yè)務(wù)要素。
那什么是知識庫呢，比如說用戶問“什么叫經(jīng)停航班”，那么機器人需要有能力再庫中匹配到相應的回答出來，這就叫知識庫。
第三步要撰寫故事線，這就想一個編劇編寫劇本一樣，需要把場景中每個人說的話通過一個完整的故事線體現(xiàn)出來。
同樣當我們做一個對話系統(tǒng)的時候，也需要把一個場景下機器人和人的完整對話寫出來，這也叫故事線。在差旅機器人的例子中，故事線就是從最開始，“你好我要訂一張北京到上海的機票”，到機器人最后說：“好的，已經(jīng)收集到你所有的信息了。我已經(jīng)幫您訂票完畢” 的完整話術(shù)。
一問一答的整個過程叫做故事線。最簡單完整故事線，我們稱之為愉悅路線，具體的撰寫的方法和要點，我會在稍后的課程里邊進一步細講。
第四部分叫抽取對話流程，換句話說，畫出對話流程圖。
比如訂機票酒店的機器人，從第一步用戶說到了不同的話不同的參數(shù)，到下一步要跳轉(zhuǎn)到哪一步。這個和在GUI，或者做app的產(chǎn)品、網(wǎng)頁的產(chǎn)品的之前需要先畫交互圖是一個邏輯：用戶點擊了不同的按鈕后后應該執(zhí)行什么操作。
在對話系統(tǒng)里，當用戶觸發(fā)了某些的參數(shù)或產(chǎn)生某種行為，也會觸發(fā)聊天機器人的行為或者回答。這個時候我們需要制作一個流程圖，方便后面的系統(tǒng)搭建，具體細節(jié)后面我也會進一步仔細講解。
第二步叫富集數(shù)據(jù)資源，那什么叫富集數(shù)據(jù)資源或者說有哪些資源類型呢？
- 富集數(shù)據(jù)資源
第一個就是詞典詞槽，比如說我們要做一個電影票的機器人，那我們是不是要把電影、電影院這些都收集好，這個就叫做詞典詞槽值。把具體的電影名、電影院名收集好作為詞典值。
第二個是對話樣本，對話樣本就是一問一答的對話。我們的目標就是要找到足夠多的這種對話樣本。
第三個是問答對，像剛剛我們說的“經(jīng)停航班”的問答叫做問答對。
如何富集呢？其實有很多種方法，我這里簡單的列了三點，后面我們也會具體的教大家。
第一種就是在指定的業(yè)務(wù)場景中提取數(shù)據(jù)，或者我們先拍腦子給出一些具體的數(shù)據(jù)。
第二種是在對話日志中進一步分析，當系統(tǒng)上線以后用戶和機器人會產(chǎn)生真實的對話交互，我們在這種真實的對話交互中，再進行二次的抽取以完善我們的對話系統(tǒng)。
第三個是官方的數(shù)據(jù)庫，比如電影院、機票、酒店，這些其實是一些開放的語料庫，以及一些航空公司或者院線的信息。它們的數(shù)據(jù)庫能夠爬取或者直接下載，換句話說，我們可以從官方數(shù)據(jù)庫中獲取詞槽詞典。
- 搭建系、訓練、評估和調(diào)優(yōu)。
通常搭建系統(tǒng)可以有兩大種方式去搭建。
一種是用很多很厲害的對話系統(tǒng)工程師，用代碼的方式搭建整個的系統(tǒng)搭建。包括進行系統(tǒng)的訓練，算法和工程上的實現(xiàn)。這當然非常棒，不過花費的成本是很多公司承擔不起的。
第二種我們可以用第三方工具實現(xiàn)，如百度的UNIT。我們用了百度的UNIT，不懂代碼的業(yè)務(wù)人員通過可視化界面一步步的操作進行系統(tǒng)的搭建，完成最核心的對話系統(tǒng)的一部分，進而完成整個對話系統(tǒng)的實現(xiàn)。
對話系統(tǒng)的搭建系統(tǒng)、訓練、評估和調(diào)優(yōu)通常情況下還有一些小的細節(jié)要和大家介紹。
當你搭建完了對話系統(tǒng)以后，可以找一些搭建系統(tǒng)之外的人，不告訴他任何背景信息讓他進行對話測試，多測試幾遍就能發(fā)現(xiàn)一些你想不到的有趣問題。
比如哪個對話任務(wù)完成起來有困難，或者是用戶在和系統(tǒng)進行語音交互的過程中，給用戶的感受是怎么樣的。通過這種方式收集主觀反饋，知道他們在哪里卡住了，在什么地方不順暢，進行進一步的優(yōu)化。這些是上線之前的。
其實這些信息在你上線之后從用戶那里也能夠收集到。但由于每個人的對話方式和行為習慣不一樣，建議還是要找到一些團隊之外的人，至少說10-20個來先測試對話系統(tǒng)。這樣在上線之后，系統(tǒng)才會更加擬人化，讓用戶覺得機器人還沒那么笨一些。
- 系統(tǒng)接入：全渠道API接入
第四步我們要做的叫做系統(tǒng)接入：全渠道的API接入。
經(jīng)常會有人問我：“我們的對話機器人更適合放在哪里？”，其實回答很簡單：用戶在哪里，我們的機器人就放在哪里，我們的服務(wù)就接入到哪里。
比如可以接入到DuerOS里邊，也可以接入到微信、微博、京東、阿里旺旺、小程序，甚至可以接到我們的電話里，網(wǎng)頁和app中。
這一塊是需要工程化的操作的，當創(chuàng)建完語言模型后，就會抽象出一個一進一出的API。用戶每說一句話，系統(tǒng)返回一句話。開發(fā)者只要把API一步步的對接到這些不同的系統(tǒng)里邊就可以完成了。
也就是說，把搭建好的語言模型插到不同的message app里，叫做系統(tǒng)接入。
- 系統(tǒng)接入：通用模塊
同時系統(tǒng)接入還有第二個部分，也是很多人會經(jīng)常忽略卻非常重要的，有三個模塊。
1.智能的人機協(xié)作 我們知道現(xiàn)在的機器人一定不是100%的智能，也不可能100%的解決用戶的需求。當用戶已經(jīng)呈現(xiàn)出不滿意，或者用戶的反饋已經(jīng)不好，需要人工接入的時候。我們的系統(tǒng)要能夠判斷出來并做一個迅速切換。把機器人切換到人上面，人接管之后也需要知道用戶和機器人交流的上下文。
**2. 用戶評價 **那么每一次機器人完成一個任務(wù)后可以給用戶推送一個反饋，比如“您對我的服務(wù)滿意嗎？0到10分，你打幾分？”
通過用戶的評價能幫助我們發(fā)現(xiàn)對話系統(tǒng)的問題，以進行進一步的優(yōu)化，優(yōu)化之后再上線后還可以通過用戶的評價系統(tǒng)了解優(yōu)化之后提升的效果。
比如平均分是從3分提升到6分，還是從6分提升到了7分，或者從7分又降低到了4分。這個有助于我們持續(xù)優(yōu)化對話系統(tǒng)。
3. 數(shù)據(jù)化的商業(yè)決策，根據(jù)用戶數(shù)據(jù)，引導商業(yè)上決策。
我們需要要多推薦哪個產(chǎn)品，舉個金融消費類的例子，比如通過用戶情緒判斷多推薦哪一個保險用戶購買轉(zhuǎn)化率會比較高。以上是系統(tǒng)接入的部分 。
- 運營迭代
最后一部分叫****運營迭代****，記錄與觀察機器人和用戶的交流應答，沉淀用戶信息。
舉個例子，包括消息類型的統(tǒng)計、用戶情感的分析，在統(tǒng)計中查看熱點業(yè)務(wù)問題的答案命中次數(shù)。根據(jù)統(tǒng)計結(jié)果可以更好的調(diào)整客服工作策略，甚至進一步調(diào)整企業(yè)市場的宣傳重點。
這個是根據(jù)我剛剛在說第四部分一些小的模塊中，結(jié)合這些模塊的數(shù)據(jù)做數(shù)據(jù)分析，進行下一步的運營迭代。
我們也可以像傳統(tǒng)的GUI設(shè)計中一樣，設(shè)置對話漏斗，層層追蹤信息轉(zhuǎn)化的比例，了解用戶在哪一層丟失了，用戶在哪一類對話中放棄了，就著重優(yōu)化這一句話說的方式并進行對話流的修改。
比如機器人問：“你想去哪里？”，還是問“你想訂哪里的機票?！?/p>
雖然看起來是一個意思，但是每種問法產(chǎn)生的效果是不一樣的。通過數(shù)據(jù)幫助我們優(yōu)化機器人和用戶交流的方式。
- 對話系統(tǒng)的生命周期
最后給大家介紹一下對話系統(tǒng)的生命周期，對話系統(tǒng)不是從第一步到第五步完成后就結(jié)束了，而是一個周而復始循環(huán)的過程。
它的生命周期和傳統(tǒng)的軟件開發(fā)有相似的地方也有不同的地方，著重介紹幾個不同的點。
首先，傳統(tǒng)軟件開發(fā)在設(shè)計了產(chǎn)品文檔后就可以做開發(fā)了，而對話系統(tǒng)在產(chǎn)品文檔和開發(fā)中間要加入對話腳本，也就是故事線的設(shè)計。
另外，傳統(tǒng)軟件上線后的測試可能不需要考慮多個平臺，而對話系統(tǒng)的設(shè)計需要加入適配不同的消息平臺的控制機制。
最后，對話系統(tǒng)的分析中要善于利用線上的對話日志，通過用戶在對話過程中的糾正、反饋來優(yōu)化對話模型的對話理解效果，讓機器人越來越聰明。
這一課給大家講了如何搭建一個對話系統(tǒng)，也希望大家知道對話系統(tǒng)不是五步就完成了。是需要五步之后再不停的優(yōu)化，我們要小步快跑，快速迭代。
最后希望每一個人都能夠通過五步搭建出你喜歡的對話系統(tǒng)，謝謝大家，我們下期再見！
