人機對話場景梳理的基本流程

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• 第1階段：需求分析斤儿。當前階段需要有熟悉業(yè)務的人員參加飞盆，例如：產(chǎn)品經(jīng)理决摧、業(yè)務負責人等壹士。先分析業(yè)務，明確業(yè)務中哪里需要通過和用戶的對話來完成孽水；再確認相關對話邏輯尊浪。最后基于之前的分析匣屡，從之前沉淀的數(shù)據(jù)中提取有價值信息，用于后續(xù)技能創(chuàng)建與訓練拇涤；如果是新業(yè)務或之前沒有準備捣作，也先不用著急，我們可以先完成其他部分鹅士，但綜合來看券躁，業(yè)務中的真實數(shù)據(jù)是訓練技能時最理想的“知識”。

• 第2階段掉盅，創(chuàng)建&訓練技能也拜。當前階段就是要賦予技能模型對話能力了。賦予技能模型對話能力和教小朋友說話一樣趾痘，要先確認教他的知識點慢哈，而這些知識點就是技能的意圖∮榔保基本定義灌輸完成后卵贱，就需要通過大量的練習題來幫助技能模型理解、鞏固與記憶瓦侮。最后艰赞，可以通過考試佣谐，來檢測技能模型的學習成果肚吏。當考試合格后，就可以用于實戰(zhàn)了狭魂，即接入到業(yè)務中（API罚攀、SDK等）党觅。

• 第3階段，持續(xù)優(yōu)化斋泄。因著業(yè)務程度復雜杯瞻、用戶畫像變化等因素，技能之前掌握的只是知識可能不足以應對新市場炫掐，這時我們需要通過更多的“練習”與“考試”來幫助技能提高能力魁莉。目前技能還無法完全自主學習并提高自己，還需要訓練人員輔助募胃。

需求分析

需求分析是訓練智能對話技能舉足輕重的一步旗唁，需要基于自身業(yè)務場景進行深入透徹的思考，從而明確整個對話技能的架構痹束，后續(xù)的技能創(chuàng)建與訓練工作全部在此架構的基礎上展開检疫。這一步在訓練智能對話技能時很容易被忽視，但草率分析需求即著手訓練的技能往往后續(xù)需要投入更多的時間和精力進行調(diào)整祷嘶，甚至需要推翻重來屎媳。

挖掘需求，確定邊界

首先是對業(yè)務場景進行分析论巍，以酒店服務這一場景為例烛谊，存在很多酒店助手“可以做”的業(yè)務，我們應當從用戶需求和用戶體驗入手嘉汰，思考在該場景下用戶的剛需晒来，以及如何通過引入對話交互來大幅提升用戶體驗，從而在大范圍的可以做的業(yè)務中找到其中必須做和應該做的業(yè)務郑现。

在酒店服務這一場景下湃崩，用戶主要的活動空間是在酒店房間內(nèi)，因此酒店助手的首要目標為盡可能優(yōu)化用戶在酒店房間內(nèi)的體驗接箫，像聯(lián)系前臺攒读、呼叫客房服務這些都是需要優(yōu)先滿足的需求；而設置日程提醒辛友、控制房間內(nèi)的家電薄扁，這些功能通過語音交互來實現(xiàn)可以使用戶進一步感受到智能化酒店的舒適和創(chuàng)新；意見反饋有助于收集用戶的反饋以不斷優(yōu)化酒店的服務废累，通過酒店助手的對話來完成可以獲得比紙質(zhì)調(diào)查表更高的反饋率邓梅。

而關于酒店的常見問題的咨詢，也是酒店助手應當實現(xiàn)的功能之一：一方面這些問題對于新入住的顧客而言是切實需要獲得解答的邑滨，另一方面直接通過對話方式獲得問題的解答比傳統(tǒng)的從宣傳單中查找或是致電詢問前臺都更加簡單便捷日缨。

對于一些超出酒店基本服務以外的拓展服務，如新聞播報掖看、城市導覽等功能匣距，可以對用戶體驗起到一定的提升面哥，但并非強需求，同時需要對接大量的資源庫毅待；而我們的目標是首先搭建最小可用技能尚卫，因此這部分功能可以先不去開發(fā)或低優(yōu)先級開發(fā)。

明確目標尸红，確定任務類型

在確定了業(yè)務場景的邊界之后吱涉，我們就需要明確這些功能的目標，從而確定任務的類型外里，不同的任務類型對應著不同的配置方式邑飒；首先我們來了解一下任務類型的分類：

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可以看出，任務類型區(qū)分的關鍵在于任務目標的有無以及是否需要把請求參數(shù)化级乐；了解了這一點后疙咸，我們不難將之前梳理的功能進行分類：

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功能定義：確定優(yōu)先級及關鍵信息要素

在確定邊界和目標后，我們就可以動手對功能進行定義了风科，在這一階段撒轮，我們需要確定各功能的優(yōu)先級，并確定每個功能的實體要素贼穆。

1. 首先是優(yōu)先級的確定题山，其實在確定邊界的過程中，我們已經(jīng)對功能的重要程度和實現(xiàn)難度進行了分析故痊，在此基礎上不難確定出功能的優(yōu)先級：

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2. 關鍵信息要素的分析顶瞳。任務型的對話需要將請求參數(shù)化，相應的我們就需要分析要完成每個對話都需要將哪些實體要素參數(shù)化愕秫，而這些實體要素所對應的正是技能的對話意圖及其詞槽慨菱。我們以酒店房間內(nèi)場景下P0優(yōu)先級的功能為例進行分析，可以梳理出如下的關鍵信息要素：

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可以發(fā)現(xiàn)標紅部分因為其關鍵信息要素的重合而產(chǎn)生了意圖的合并戴甩，具體如何處理相似功能間意圖的拆解與合并符喝，我們在下節(jié)對話邏輯梳理中展開講解。

對話邏輯梳理：任務型對話的常規(guī)與異常情況甜孤、問答型的知識分類

任務型對話的意圖梳理

任務型對話因具有將請求參數(shù)化的這一特點协饲，在配置到對話意圖時需整體考慮該場景下的相似任務和相關任務，在這一階段將對話任務與意圖間的映射關系梳理清晰缴川，可以在后續(xù)的配置中達到事半功倍的效果茉稠。

以上節(jié)中進行了關鍵信息要素分析的功能為例，在物品需求類型的功能間和智能家電的開關控制中出現(xiàn)了功能的關鍵信息要素重合的情況把夸，下面我們分別針對這兩類功能進行分析：

1. 物品需求類型功能

在實際的酒店場景中顧客可能產(chǎn)生遠比本文列出的示例更多的物品需求而线，在物品需求與意圖之間建立一一映射關系不僅會浪費大量的人力，而且存在拓展性差、不同意圖間的query相似性強相互干擾影響效果的缺點吞获。因此我們采取合并意圖况凉、通過詞槽來區(qū)分具體物品的方式谚鄙，這種方式前期工作量小各拷，后期拓展性強（只需調(diào)整詞槽詞典即可增刪物品）。但也不可不管三七二十一將所有物品需求合并為同一意圖闷营，需要從實際場景出發(fā)進行合理的意圖合并與區(qū)分烤黍。

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2. 家電控制類型功能

   家電控制類型的功能在意圖的梳理上與物品需求類型的功能基本相同，在上節(jié)的梳理中考慮方便未來的拓展傻盟，把只有開關指令的設備匯總到一個意圖中速蕊。

   注意：本例中假設燈具只有開關兩種指令，若存在更復雜的指令如（柔和模式娘赴、工作模式……）规哲，則需單獨設立意圖不可合并。

問答型對話的意圖梳理

問答型對話沒有需要參數(shù)化的內(nèi)容诽表，往往具有固定的標準答案唉锌；這類型的對話邏輯梳理其實就是要對問題進行分類，或者叫知識分類竿奏。比如酒店的問題咨詢可以如下分類：

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場景數(shù)據(jù)收集：在真實場景下用戶會怎么問袄简？

人工智能實現(xiàn)語義理解的過程，和教牙牙學語的小朋友講話的過程是相似的：最初他只能懂你教他的一模一樣的內(nèi)容（訓練數(shù)據(jù)量少時泛化能力差）泛啸，等到教的內(nèi)容多了之后就可以理解這個意思的不同表達方式（基于大量的訓練數(shù)據(jù)產(chǎn)生泛化能力）绿语。

因此我們在收集場景數(shù)據(jù)時，需要盡可能貼近真實場景下用戶的表達方式候址，最好是從實際業(yè)務場景中沉淀下來的真實數(shù)據(jù)吕粹，全面覆蓋用戶在該場景下可能出現(xiàn)的表達方式。

配置對話模板

對話模板是基于用戶的表達方式歸納出的匹配規(guī)則岗仑，歸納得當?shù)膶υ捘０迮渲闷饋砗唵慰焖侔何撸梢宰R別多種表達方式，適合短時間內(nèi)使技能達到可用的對話效果赔蒲。同時對話模板的優(yōu)先級高于對話樣本泌神，可用于對對話樣本訓練結(jié)果的優(yōu)化。

在開始配置對話模板之前舞虱，我們來明確幾個概念：

• 特征詞：特征詞通常是具有一類特征的詞欢际，可用于在對話模板中匹配這一類詞。舉例：對于“縫補衣服”意圖矾兜，用戶可能會說“我想縫衣服”损趋、“我想補衣服”、“找誰縫補衣服”椅寺，那么對應的模板中浑槽，可以設置表示縫補的特征詞：縫衣服蒋失、補衣服、縫補衣服……這些詞不需要作為詞槽被提取出來提供給業(yè)務桐玻，僅用于約束模板的匹配篙挽，因此使用特征詞而非詞槽。
• 口語化詞：口語化詞將在語義解析時會被自動忽略掉镊靴，以此來提高解析的精準率铣卡。比如通用場景下：嗯我看一下明天的天氣吧 --> 明天天氣，這里把"嗯偏竟、我煮落、看一下、的踊谋、吧"等口語化詞都去掉了蝉仇。又比如特定場景里：預定如家酒店 --> 預訂如家，在定酒店的場景里省略了 “酒店”殖蚕， 可以將“酒店”配置為口語化的詞轿衔。
• 模板片段：多個模板片段組成一個對話模板，每個模板片段都可以由詞槽嫌褪、特征詞呀枢、特定文本單獨或組合而成，而且多個模板片段可以是無序的笼痛，也可以是有序的裙秋。順序設為0就表示這個模板片段可以出現(xiàn)在用戶query中的任意位置。而非0的缨伊，必須按照數(shù)字順序在query中出現(xiàn)摘刑。此外還可以設置一個模板片段是否必須在用戶query中出現(xiàn)。
• 閾值：它是說當前模板配置的詞槽刻坊、特征詞占用戶query的長度比例枷恕，當只有這個比例達到這個閾值的時候，我們才會判定用戶的query就是這個模板所表示的意圖谭胚。

理解了這些概念后徐块，我們就可以從真實場景的數(shù)據(jù)中提煉相應的對話模板了。以需確認數(shù)量物品這一意圖為例：

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--- 參考 ---

http://ai.baidu.com/forum/topic/show/892294
https://ai.baidu.com/docs#/UNIT-v2-sample/top