解密巨头们所关注的聊天机器人

Chatbot，这个词或应用近期火热无比，不仅在各大新闻媒体引发热议，更是吸引各大巨头投入巨额资源进行研发。尽管有关bot的论文在arxiv上频频出现，市场上却难以找到一款真正好用的bot。这让人们陷入了一种尴尬的境地。bot可以根据涉及的领域分为开放域和面向具体任务的bot。开放域bot的目标非常宏大，它们试图成为一个无所不晓的平台，而面向任务的bot则专注于做好一件事，如订机票、订餐、等。

当我们谈论开放域bot时，很多人首先想到的是那些回答非常无厘头的娱乐用bot，例如过去活跃在各大社交网站上的小黄鸡。现在市场上有很多号称掌握了bot技术的公司，他们使用深度学习来解决bot技术的问题，但很多时候这些bot并不能解决实际问题，只能和人聊天，而且回答常常让人哭笑不得。

另一方面，面向任务的bot在市场上主要以客服机器人的形式存在。无论是在银行还是电商，客服机器人被用来应对用户的问题。开发一个具体任务的bot需要大量的努力，后期还需要大量的维护。因为使用了太多的手工特征，整个bot的框架横向扩展性相对较差。换一个场景往往就需要重新开发一套，这导致了人力成本过高。

尽管大公司在描绘bot的未来时描绘出美好的场景，但现实的bot却让人感到失望。过高的期望往往导致更大的失望。如果媒体一味地过度吹捧bot，仿佛整个世界明天就会被bot统治，这对bot的发展并无益处。捧杀只会带来泡沫，泡沫破裂后，一切仍会回到原点。

强大的、开放域的bot在短期内可能难以实现。但我们如果降低期望，将bot视为一种交互层面的革新而非技术层面的革命，可能会更理性地看待它。作为一种入口，bot可能让我们不再需要随身携带的终端。我们只需要找到一个可以识别身份、可以联网的硬件，比如一面镜子，就可以执行许多任务，如订机票、购物等。在这个情境下，bot充当了操作的入口和背后执行各种任务的神秘黑箱。我们无需了解整个执行过程或原理，只需通过简单的语言交互就能完成复杂的任务。终端主要负责反馈结果和接收输入，而所有的执行过程都在云端完成，这就是各种bot云的真实写照。介绍关键：数据驱动重塑任务导向型Bot，替代传统人工特征与模板

在这个数字化时代，我们面临着一项重要挑战——如何优化task-oriented bot。这不仅仅是一个简单的技术难题，更是关乎如何更好地运用data driven解决方案来替代传统的人工特征和模板。接下来，让我们深入探讨其中的核心问题。

一、Bot的综合性问题解读

Bot的进化之路并非坦途，它涉及到三大核心问题。其中，最关键的便是如何更好地应对“响应生成（或选择）”。这意味着在对话过程中，bot需要根据对话的上下文来生成或选择恰当的回应。为了更好地解决这一问题，业界已经提出了多种解决方案。

二、响应生成的四大解决方案

在响应生成方面，存在四种主流解决方案：

Solution 1：基于上下文生成对话

这种方案在近年来备受关注，特别是在seq2seq+attention框架席卷NLP领域之后。它根据对话的上下文来预测可能的回应，不断地刷新对话生成的基准测试成绩。评价这种方案的优劣却是一个复杂的问题，因为它涉及到句子生成的真实性和自然性。简而言之，这种方法试图模拟人类对话的复杂性，使得机器回应更加自然流畅。而其他三个解决方案也同样各具特色，共同推动着bot技术的不断进步。

随着技术的不断进步，我们期待看到更多创新的解决方案，为task-oriented bot注入新的活力，使其更好地服务于人类生活。Solution 2：语言模型与选择的问题

有些论文并不将对话生成看作是语言模型的问题，而是一个选择下一个话语的问题。给定一个语境和一系列的话语候选者，需要从列表中选择一个作为回应。这类问题相对简单，评价起来也很直观，但在数据集的准备上需要下更多功夫。而且在实际应用中，其借鉴意义有限。

Solution 3：基于规则的响应模板

这种解决方案是基于模板填充的方法。大多数内容都是预设的，只有一些特定的值需要填充。这种方案非常适合做面向任务的机器人。过多的人工特征和模板使其难以移植到其他任务上。

Solution 4：基于查询或示例的响应

这种方法的响应来源于一个叫做知识库的数据库，其中包含大量丰富的示例。根据用户的查询，找到最接近的示例，并返回相应的响应作为输出。这种解决方案非常适合用于娱乐或搞笑的机器人。核心在于寻找更多的数据来丰富知识库，并对其进行清洗。但要注意，由于响应是取自他人，可能非常有趣，但也可能与用户需求不匹配。

关于对话状态追踪（DST）

用户建模：个性化机器人的核心

机器人与真实用户的交互是业务的核心。对于简单的FAQ机器人，可能无需深入的用户建模就能回答常见的问题。但当业务变得复杂且精细时，个性化的用户建模就显得尤为重要。相同的提问，机器人给每位用户的回答都应该是独特的，这就是用户建模的魅力所在。

用户建模涉及的不仅仅是用户的基本信息和一些显式的反馈信息，更重要的是用户的对话历史。这就像在推荐系统兴起之前，商家按部就班地销售商品。但一些聪明的人开始深入分析用户的行为，不仅仅是点赞行为，更是用户不经意间留下的细微线索，从而了解用户对哪些东西有潜在的兴趣。这就是后来推荐系统的工作方式。对用户进行建模，就是为了创建一个个性化的机器人，让每一个回答都反映出用户的独特特点。

| 语料的重要性

大型语料库对于训练开放域机器人对话生成模型至关重要，其主要来源于社交网站。对于任务导向型的机器人来说，规模通常较小，这也是难以直接将数据驱动的方法应用于任务导向型机器人的主要原因。

在[1]的调研中，对机器人训练语料进行了全面的概述。对于对此感兴趣的同学，这篇调研值得一读。通过对这篇调研的深入了解，我们将更好地理解如何为用户打造更加个性化、更加智能的机器人交互体验。毕竟，随着技术的不断进步，我们期待机器人不仅能完成任务，更能理解并适应每个用户的需求和特性。文章来自文献[13]，涉及的英文语料确实相当丰富。华为诺亚方舟实验室所发布的Sina Weibo语料库[12]，为我们提供了宝贵的数据资源。当考虑从Twitter或微博生成bot数据时，相较于ubuntu chat logs等聊天室数据，其“对话式”的效果稍显逊色，因为天然对话的数据更有助于训练响应生成模型。文献[5]也利用了一个大型中文语料库，数据来源为百度贴吧。

在模型方面，关于bot的研究文献如雨后春笋般涌现，这是一个充满活力和创新的研究领域，涵盖了众多细分方向。接下来，我将根据研究问题来介绍一些具有代表性的模型。

让我们关注seq2seq生成模型。当前，最受欢迎的解决方案是结合seq2seq和attention机制。在这种模型中，encoder负责接收用户的query，并将其转化为一个vector representation，用以表达整个query的含义。这个vector随后作为decoder的条件。而decoder本质上就是一个语言模型，它能逐步生成相应的response。文献[2]就是这种方案的代表，通过大量的参数训练，他们训练出了一个性能不错的bot。这种模型在生成对话响应方面表现出了强大的能力，为我们提供了更自然、更流畅的对话体验。谷歌利用其海量的参数训练出的模型就是一个很好的例证。

传统的seq2seq模型在对话生成方面存在一个显著的问题，那就是它们往往会生成一些安全且语法正确的，但却缺乏实际意义的回应，比如“我不知道”等。这种问题的根源在于seq2seq模型在解码过程中主要采用的是最大似然估计（MLE）作为目标函数。这种策略倾向于生成最符合语法的句子，而非最具有实用性的句子。由于这种“安全”的句子在训练语料中频繁出现，模型在训练后不可避免地会倾向于生成这样的回应。

而某篇文章借鉴了语音识别的经验，采用最大互信息（MMI）作为解码时的目标函数，显著提高了回应的多样性。该文章指出，类似于RNNLM这样的语言模型在生成高质量的人类语言方面的不足，在于它们未能妥善处理隐藏在话语中的随机特征或噪声。这使得它们在生成下一个词元（短期目标）和未来词元（长期目标）的效果一般。

在生成每一个话语时，需要借助四个核心组件：encoder RNN、context RNN、潜在变量（latent variable）以及decoder RNN，它们按顺序进行输入和输出。这里的潜在变量与信息检索中的LSI有着异曲同工之妙。潜在变量难以明确描述其具体含义，但可能代表一种主题或情感，是一种降维的表达。

在第一步中，我们接受一个查询（query），然后预测一个名词作为回应的主题（keyword）。这个关键词并不是捕捉复杂的语义和语法，而是基于查询中每个词的权重，通过计算点对互信息（PMI）来选出最相关的名词。

接着，我们进入第二步，这个过程被称为Sequence To Backward and Forward Sequences模型。我们执行向后步骤（backward step）。给定一个查询，我们通过编码器（encoder）将其转化为一个语境（context）。解码器（decoder）则首先以关键词作为第一个词，然后开始解码，生成相当于关键词前的部分。

紧接着，我们进行向前步骤（forward step），这是一个典型的序列到序列（seq2seq）过程。编码器再次将查询转化为语境，这次我们将向后步骤生成的内容与关键词一起作为解码器的前半部分，然后继续解码，生成回应的后半部分。

步骤概览：

step 1：输入查询关键词，生成反向序列。

step 2：在反向序列的基础上，结合查询关键词，生成正向序列。

step 3：将反向序列、关键词和正向序列相结合，生成响应。

再深入探究“user modeling”模型：

针对多轮对话中响应不一致的问题，[6]这篇文章构建了一个个性化的seq2seq模型。该模型考虑了用户的身份，如背景信息、用户画像和年龄等。为不同的用户，以及同一用户对不同的对话场景生成不同风格的响应。

该模型被称为Speaker Model，是一个典型的seq2seq模型。其独特之处在于解码部分增加了一个speaker embedding，类似于word embedding，但这里是对用户进行建模。由于无法显式地对用户信息进行建模，因此采用了一种embedding的方法，通过训练获得speaker向量。在二维平面上，具有相似背景信息的用户向量将会接近，这与word向量的原理相似。

这一模型通过捕捉用户的独特语言风格和习惯，使得对话更加自然、连贯，大大提高了用户体验。该模型的构建为对话生成任务开辟了新的方向，展现了个性化对话的无限可能。强化学习模型：对话的艺术与科技的融合

强化学习，这个古老而富有魅力的模型，在AlphaGo的炒作下被重新带回舞台中央，结合深度学习解决了一系列复杂问题。特别是在人机对话领域，强化学习有着悠久的历史。

强化学习以长期奖励作为目标函数，通过训练，模型能够预测更高质量的回应。在某一篇文章中，研究者们提出一个具有独特能力的模型框架。

这个框架首先允许开发者整合自定义的奖励函数，使模型能够更精确地达到预定目标。更为独特的是，它能在生成回应后，定量描述这一回应对后续阶段的影响，为对话的连贯性和质量提供了保障。

想象一下两个机器人之间的对话。从最初的输入信息开始，第一个机器人基于输入生成五个候选回应。随着对话的深入，输入产生的回应会呈指数增长。这个模型框架就在每一轮对话中通过采样选择出五个回应，确保对话的流畅和自然。

为了进一步提升模型实现自定义奖励函数的能力，我们可以在大型数据集上训练一个效果良好的seq2seq模型作为初始值，然后使用强化学习进行优化。这样，我们不仅能保持模型的初始性能，还能通过强化学习进一步提升其对话质量，实现我们期待的效果。

文章[7]的模型展现了其卓越的能力，能够生成更多轮数的对话，避免了过早陷入死循环。生成的对话丰富多样，充满活力。

关于task-oriented seq2seq模型，现有的task-oriented bot大多基于规则、模板或示例，而采用数据驱动解决方案的实例却十分稀少。文章[8]和[9]勇敢地尝试了在bot的某些部分运用深度学习技术，并给出了切实可行的方案。

文章[8]从一个我们熟知的场景出发，描述了一位经验丰富的客服如何引领一个新入职的客服成长。这个过程分为四个阶段，富有教学意义。

老客服会告诉新入职的客服哪些“控制工具”是可用的，例如如何查找，如何确认客户身份等。这一阶段为新员工提供了基本的工作框架。

接着，新入职的客服会从老客服的优秀示范中学习，模仿他们的良好做法。这一阶段中，新人在实践中逐渐熟悉工作。

然后，新客服开始尝试独立服务客户，老客服会在旁边观察并及时纠正其错误。这个阶段帮助新员工在实践中深化理解并提升技能。

老客服放手，让新客服独立服务客户，通过实践不断学习和积累经验。这一过程中，新员工的技能得到了充分的锻炼和提升。这两个阶段展示了深度学习技术在客服领域中的实际应用价值，为我们提供了一种全新的思考方式。介绍】模型框架设计背后的秘密流程：

开发者精心准备了一系列可选的actions，包括响应模板和API函数，这些都是为了让智能机器人更加智能，灵活应对各种情况。这些工具和资源就像机器人的智慧之源，为接下来的流程提供源源不断的智慧力量。

接下来，专家团队为机器人准备了丰富的学习素材——经典对话实例。借助RNN（循环神经网络）的力量，机器人不断吸收对话模式与精髓。这不仅仅是冷冰冰的数据处理，更像是赋予了机器人“对话理解”的悟性。

现在，模拟用户的场景正式开启。机器人根据用户的提问做出回应，每一次回应都如同真实世界中的对话场景。但这里，专家的角色尤为重要，他们会仔细评估机器人的回应，并在需要时给予纠正。这是一个让机器人不断精进的过程。

最终，机器人正式上线，开始与真实客户进行互动。这是一个真正的考验时刻，也是机器人展现自己实力的舞台。客户的反馈不仅是对机器人的评价，更是提高服务质量的宝贵资源。通过这些反馈，机器人不断优化自己，为用户带来更好的体验。

而在整个工作流程背后，模型框架训练是核心环节。这涉及到使用高质量数据进行的监督学习SL和增强学习RL的结合应用。监督学习帮助模型识别模式，而增强学习则通过不断优化模型来提升结果质量。这种结合确保了模型的精准度和智能水平达到最佳状态。在这个基础上，每一次与用户的互动都是对模型的进一步锤炼和优化。文章[9]深入探讨了两种主流方案的优劣，并提出了一套具有实际意义的seq2seq解决方案。这套方案不仅平衡了两种方案的优点，而且具有极高的参考价值。

该方案由五个核心组件构成：

1. Intent Network

这部分相当于seq2seq的encoder部分，它能够巧妙地将用户的输入转化为一个vector。想象一下，它就像是语言的高速公路，将复杂的语言输入转化为机器可识别的语言格式。

2. Belief Trackers

也被称为Dialogue State Tracking（DST），这是任务导向型机器人的核心部件。这个部分的神奇之处在于：

它能够支持各种形式的自然语言，将这些语言巧妙地映射成一个有限slot-value对集合中的元素，方便在数据库中进行查询。

它就像一个守护者，时刻追踪机器人的状态，确保机器人能够准确地响应用户的请求，同时避免机器人去处理那些没有价值的信息数据。这样的设计大大提高了机器人的效率和响应准确性。

这套seq2seq解决方案以其五个核心组件的协同工作，实现了高效、准确的对话交互。无论是处理用户的输入，还是追踪机器人的状态，都能展现出其出色的性能。无疑，这为未来的对话机器人技术提供了宝贵的参考和启示。经过深入研究，我们发现了一种高效的策略——weight tying，这一策略显著减少了训练数据的需求，极大地简化了任务导向型应用的开发过程。这一策略如同智慧的纽带，巧妙地将各个组件紧密连接在一起，使得整个系统更加易于扩展新的组件，提高了系统的灵活性和适应性。

其中，Database Operator是这一系统中的关键一环。它通过接收来自Belief Trackers的输出——各种slot的概率分布，选择出最大的概率分布作为数据库的查询输入，迅速获取相应的值。这种设计使得系统能够快速、准确地响应用户的需求。

接下来是Policy Network，这个组件就像一个智慧的协调者，巧妙地粘合其他三个组件。它接收来自这三个组件的输出，经过处理，生成一个向量。这个向量包含了各个组件之间的关联信息，为后续的处理提供了重要的数据依据。

最后一个组件是Generation Network，这是一个先进的生成模型，本质上是一个语言模型。它接收Policy Network的输出，生成相应的response。这个response经过一些处理后，就可以返回给用户。这里的处理主要是将response中的slot还原成真实的值。这一步与文章[8]的step 10相似，能够将具体的值准确地还原到实体上。

Knowledge Sources based模型

纯粹的seq2seq模型虽然能解决众多问题，但若要应对特定任务，融入相关的Knowledge Sources会显著增强效果。这里的Knowledge可以源自非结构化的文本，如文章[10]中的Ubuntu手册页面；也可以是结构化的业务数据，如文章[9]中的数据库；甚至是从源数据和业务数据中提炼出的知识图谱。

文章[10]的作者将机器人任务定义为下一个话语分类，这类似于问答任务。给定一个语境和一个回应候选列表，通过语境从候选列表中选择正确的回应。本文的一大贡献是在语境的基础上，引入了与任务相关的外部专业知识库，而这个知识库是非结构化的。

该模型被称为“知识编码器”，由三个RNN编码器构成。一个RNN编码器处理语境，一个处理回应，还有一个则处理知识。它们共同工作，预测并选出最合适的回应。由于数据集采用的是Ubuntu技术支持相关的数据，因此外部资源就选择了Ubuntu手册页面。

一、背景介绍

在技术领域，context sensitive模型正逐渐成为研究的热点。其中，某一篇文章提出了一种简单的模型，尽管模型设计简洁，但其考虑的问题意义深远。特别是在历史信息的建模方面，这一模型对于机器人解决实际工程应用问题具有极大的帮助，它直接决定了机器人的运行效果。

二、模型概述

该文章中的模型，在表示历史上下文时采用了词袋模型，而不是常见的RNN（循环神经网络）。词袋模型能够更好地捕捉上下文信息，为后续的处理提供了坚实的基础。接着，模型将上下文和用户查询通过一种简单的FNN（前馈神经网络）进行处理，最终得到一个输出。这种处理方式不仅高效，而且具有较强的实用性。

三、评价分析

对于机器人的响应评价，尽管可以借鉴机器翻译的自动评价方法BLEU，但效果往往不尽如人意。大多数研究都会选择人工评价。在实际工程应用中，用户的好评才是真正的标准。设计一套完善的评价体系至关重要。这不仅涉及到对机器人的功能评价，还需要考虑到用户体验等多方面因素。而简单的指标对比或与其他公司的机器人进行对比，并不能全面反映一个机器人的优劣。对于机器人响应的评价，需要更加全面、深入的思考和探讨。

四、总结与展望

这篇文章所展示的context sensitive模型虽然在技术上较为简单，但在实际应用中却展现出强大的实力。尤其是在处理历史信息方面，它为机器人解决实际问题提供了强有力的支持。对于机器人响应的评价，也需要我们深入思考并设计出一套完善的评价体系。期待未来有更多的研究能够在此基础上进一步拓展和创新，为机器人技术的发展注入新的活力。思考：关于Bot应用的洞察与前瞻

随着对科技领域的深入研究以及与一线工程师的交流，我对Bot应用有了更深入的思考。以下是几点总结和观点：

关于是否应该发展Bot技术，有些人认为当前市场上尚未出现成熟的Bot应用，全面推广时机尚未成熟。但我认为，针对特定任务的Bot，结合当前的技术进步，如制作一些框架性的工具，虽然具有挑战性，但并非遥不可及。解决垂直领域的Bot问题，是通往解决Open Domain Bot问题的关键。正因为这些挑战，提高了行业门槛，为技术公司创造了真正的机会。

关于Open Domain和Task-Oriented的选择，我倾向于后者。因为Open Domain只是一个理想化的目标，需要众多技术层面的大突破。而Task-Oriented更为具体和实用，为特定业务提供解决方案。虽然目前尚未出现通用性或扩展性强的解决方案，但它无疑是一个发展趋势，也为新一代Bot公司带来了机遇。

那么，为什么Task-Oriented Bot如此具有挑战性呢？这主要是因为在实际场景中，企业拥有一定的数据和Bot需求，但具体任务的数据往往无法达到海量级别。这时，纯粹的End-to-End方法变得不再适用。当客户的业务需求发生变化时，需要不断维护和更新Bot系统，这无疑增加了时间和成本的投入。为了解决这个问题，我们可以借鉴一些启发性方案，如将End-to-End应用在局部而非整体，结合信息抽取和知识图谱等技术，构建一个高可用的框架体系。这应该是Task-Oriented Bot未来的发展方向。

结合真实场景中的结构化业务数据，我们不能单纯地、直接地根据上下文生成回应。需要借助其他技术如Information Extraction和Knowledge Graph来完善Bot的功能。这样不仅可以提高Bot的实用性，还可以为其未来发展铺平道路。Task-Oriented Bot的发展需要结合实际需求和技术特点，不断探索和创新。关于Response生成因素的探讨

当我们探讨response的生成时，哪些因素应该被我们考虑呢？一个高质量的response，离不开以下几个关键features：

是user query，也就是用户的提问。准确理解用户的意图是至关重要的一环，这决定了我们的对话方向。用户在这轮对话中到底在问什么，这是我们首先需要明确的问题。

user modeling也扮演着重要的角色。这包括用户的基本信息，更重要的是对用户history conversation logs的挖掘。虽然这项工作颇具挑战，但它能展现一家技术公司的真实水平。这里的logs并非一般的设定好的、结构化的指标，而是非结构化的文本logs，挖掘起来难度更大。在实际操作中，我们也许可以尝试build user profile，将history转化为一种vector representation或者knowledge graph来全面表征一个用户。

我们不能忽视external knowledge sources，也就是所谓的knowledge。当涉及到具体业务时，业务数据也是一种重要的knowledge。如何将knowledge有效地建模到我们的系统中，使其在生成对话时更加专业和准确，这是一个值得我们深思的问题。

关于bot的打造，不仅仅是一个系统框架上的难题，更多的是建模上的挑战。

对于领域的看法

我始终相信，世界并非非黑即白，而是介于两者之间的连续值。对于bot领域，我们不能因为看到了一些不成熟的例子，或者因为某些遥不可及的幻想，就开始对这个领域产生质疑，甚至嘲笑那些已经拿到投资的公司。这样的争吵毫无意义，真正有价值的是深入研究这个领域，找到其中的痛点和难点，然后逐个击破。

就像许多领域在突破之前，看似看不到曙光，但几年后，许多当时难以解决的问题都成为了红海。通用型的bot可能在很长一段时间内都是一件难事，但做一个高可用、扩展性强的bot解决方案仍然充满希望。我们不必过度自信，也不必妄自菲薄，只需踏踏实实地深入研究、不断推动这个领域的发展即可。