RPA眼中的对话机器人-Chatbot

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目前市场上对话机器人主要分为三种:问答机器人、任务机器人、闲聊机器人。此次主要简要介绍商用的问答机器人和任务机器人以及RPA与对话机器人的案例分享。

 

与“对话技术”相关的一些基础概念。
  1. 知识点
  2. 无意图知识点
  3. 意图
  4. 词槽
  5. 实体
  6. 句式标注
  7. 对话单元
  8. 智能填槽
 

一、问答机器人 

 


二、任务机器人


  •  

    句式标注:

句式是包含实体或词槽的特定形式的句子。对句式进行标注的操作,称为句式标注。句式标注可以提高填槽的准确率,提高意图触发率。

  • 举例:

“从 @出发城市:城市 到 @到达城市:城市 ”这个句式(@代表词槽),可以实现用户说“从A市到B市”这样形式的句子时,触发某个意图,并且A市和B市可以准确地填入“出发城市”和“到达城市”词槽中。

  • 对话单元:

对话单元是一个抽象的概念,是定义意图所需要的最小关键节点。机器人开始一个任务、机器人与用户的一次对话互动、机器人调取一次接口、机器人做一次判断,都分别是一个对话单元。


  • 智能填槽:

通过用户消息与实体值进行文字和汉字拼音的相似度匹配,可以在用户输入错字的情况下,依然能抽取到实体值,从而提高填槽成功率的功能。

  • 举例:

比如定义“城市”实体一个实体值是“北京”,没有设置其他的说法,询问单元关联词槽“出发城市”,词槽关联实体是“城市”。机器人询问时,用户原本想要回复“北京”,而由于用户输错,或语音识别错,机器人实际得到的用户消息为“北疆”。这时,实体抽取会失败,启动智能填槽,用相似匹配的方式成功抽取实体值“北京”。     

RPA+AI 
对话机器人可以很好的与人进行交互,而RPA则可以根据交互后的指令进行自动化操作,两者的结合会促进企业进行更高级的服务升级。 


RPA+AI 案例分享
机票自动查询机器人
 

机票自动查询机器人是通过与对话机器人进行语音交互,来让机器人自动在网站查询指定日期从哪到哪的机票信息。当我们说到“帮我查明天去上海的机票”的时候,会通过ASR自动将语音转换成文本,再由NLU进行自然语言理解,机器人会触发用户想要查询机票的意图,然后自动进行实体抽取,根据“明天”计算出明天的出发日期2020年3月28日,以及目的地上海,机器人同时会将当前用户消息中的实体填充到词槽中,发现出发地是空的,这个时候机器人会发出询问,通过NLG进行自然语言生成,再用TTS进行语音合成,来和人进行语音交互“请问你从哪里出发”,来获取出发地。
 
当任务机器人获取到所有的查询条件以后,会生成信息表格,RPA通过自动获取信息表格,然后自动登录携程网站,并进行结果信息展示。

 

特别声明:

文章来源:RPA领域先驱者

作者:鄂攀

原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/oNEH0Bypj7_NX-QfVVjplA

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