https://blog.csdn.net/qq_40027052/article/details/78723576

详细的介绍了对话机器人涉及到的所有知识和技术。

整个对话机器人涉及到的知识点，本人属于自然语言处理的研究方向，所以还要很多需要学习的地方。

在实现一个对话机器人的过程中，常用的一些工具：

• Jieba: 中文分词和词性标注Python包
• CoreNLP: 斯坦福的NLP工具（Java）
• NLTK: 自然语言工具包
• TextGrocery：高效的短文本分类工具（注：只适用于 Python2）
• LTP: 哈工大的中文自然语言处理工具
• Gensim：文本分析工具，包含了多种主题模型
• Word2vec: 高效的词表示学习工具
• GloVe：斯坦福的词表示学习工具
• Fasttext : 高效的词表示学习和句子分类库
• FuzzyWuzzy: 计算文本之间相似度的工具
• CRF++: 轻量级条件随机场库（C++）
• Elasticsearch: 开源搜索引擎

下面介绍几种不同类型的机器人，根据不同的应用场景。

1.对话机器人创建平台

2.检索型单轮对话机器人

检索型单轮机器人（FQA-Bot）涉及到的技术和信息检索类似，流程图如下所示。

因为query和候选答案包含的词都很少，所以会利用同义词和复述等技术对query和候选答案进行扩展和改写。词表示工具Word2vec、GloVe、Fasttext等可以获得每个词的向量表示，然后使用这些词向量计算每对词之间的相似性，获得同义词候选集。当然同义词也可以通过已经存在的结构化知识源如WordNet、HowNet等获得。复述可以使用一些半监督方法如DIRT在单语语料上进行构建，也可以使用双语语料进行构建。PPDB网站包含了很多从双语语料构建出来的复述数据集。

3.知识图谱型机器人

知识图谱型机器人（KG-Bot，也称为问答系统），利用知识图谱进行推理并回答一些事实型问题。知识图谱通常把知识表示成三元组—— (主语、关系、宾语) ，其中关系表示主语和宾语之间存在的某种关系。

构建通用的知识图谱非常困难，不建议从0开始构建。我们可以直接使用一些公开的通用知识图谱，如YAGO、DBpedia、CN-DBpedia、Freebase等。特定领域知识图谱的构建可参考“知识图谱技术原理介绍”（ http://suanfazu.com/t/topic/13105），“最全知识图谱综述#1: 概念以及构建技术”（ https://mp.weixin.qq.com/s/aFjZ3mKcJGszHKtMcO2zFQ）等文章。知识图谱可以使用图数据库存储，如Neo4j、OrientDB等。当然如果数据量小的话MySQL、SQLite也是不错的选择。

为了把用户query映射到知识图谱的三元组上，通常会使用到实体链接（把query中的实体对应到知识图谱中的实体）、关系抽取（识别query中包含的关系）和知识推理（query可能包含多个而不是单个关系，对应知识图谱中的一条路径，推理就是找出这条路径）等技术。

4.任务多轮对话机器人

任务型多轮机器人（Task-Bot）通过多次与用户对话交互来辅助用户完成某项明确具体的任务，流程图见下图

除了与语音交互的ASR和TTS部分，它包含以下几个流程：

• 语言理解（SLU）：把用户输入的自然语言转变为结构化信息——act-slot-value三元组。例如餐厅订座应用中用户说“订云海肴中关村店”，我们通过NLU把它转化为结构化信息：“inform(order_op=预订, restaurant_name=云海肴, subbranch=中关村店)”，其中的“inform”是动作名称，而括号中的是识别出的槽位及其取值。
  NLU可以使用语义解析或语义标注的方式获得，也可以把它分解为多个分类任务来解决，典型代表是Semantic Tuple Classifier（STC）模型。

• 对话管理（DM）：综合用户当前query和历史对话中已获得的信息后，给出机器答复的结构化表示。对话管理包含两个模块：对话状态追踪（DST）和策略优化（DPO）。
  DST维护对话状态，它依据最新的系统和用户行为，把旧对话状态更新为新对话状态。其中对话状态应该包含持续对话所需要的各种信息。
  DPO根据DST维护的对话状态，确定当前状态下机器人应如何进行答复，也即采取何种策略答复是最优的。这是典型的增强学习问题，所以可以使用DQN等深度增强学习模型进行建模。系统动作和槽位较少时也可以把此问题视为分类问题。

• 自然语言产生（NLG）：把DM输出的结构化对话策略还原成对人友好的自然语言。简单的NLG方法可以是事先设定好的回复模板，复杂的可以使用深度学习生成模型，如“Semantically Conditioned LSTM”通过在LSTM中加入对话动作cell辅助答复生成。
  任务型对话机器人最权威的研究者是剑桥大学的Steve Young教授，强烈推荐他的教程“Statistical Spoken Dialogue Systems”。他的诸多博士生针对上面各个流程都做了很细致的研究，想了解细节的话可以参考他们的博士论文。相关课程可参考Milica Gašić的“Speech and Language Technology”。
  除了把整个问题分解成上面几个流程分别优化，目前很多学者也在探索使用端到端技术整体解决这个问题，代表工作有Tsung-Hsien Wen等人的“A Network-based End-to-End Trainable Task-Oriented Dialogue System”和Xiujun Li等人的“End-to-End Task-Completion Neural Dialogue Systems”。后一篇的开源代码https://github.com/MiuLab/TC-Bot，非常值得学习。

5.闲聊型机器人

真实应用中，用户与系统交互的过程中不免会涉及到闲聊成分。闲聊功能可以让对话机器人更有情感和温度。闲聊机器人（Chitchat-Bot）通常使用机器翻译中的深度学习seq2seq框架来产生答复，如图：