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台湾第一场Chatbot大型研讨会登场
2017-05-02 16:41:15 来源:iThome 作者:【
关键词:Chatbot
 
Chatbot应用今年在台湾引起广大关注,不少银行、线上服务业者等都抢着要推出自家Chatbot。台湾第一场Chatbot Day大型研讨会也在4月27日登场,吸引了300多名开发人员参与,不但有Chatbot的专家为大家剖析开发对话机器人的关键,还有开发人员前来分享开发的过程的经验。
  Chatbot应用今年在台湾引起广大关注,不少银行、线上服务业者等都抢着要推出自家Chatbot。台湾第一场Chatbot Day大型研讨会也在4月27日登场,吸引了300多名开发人员参与,不但有Chatbot的专家为大家剖析开发对话机器人的关键,还有开发人员前来分享开发的过程的经验。
  台湾Chatbot开发者社群发起人Clement Tang表示,去年4月才成立Chatbot.tw台湾聊天机器人开发者社团的Chatbot社团,至今粉丝人数已突破2,500人,这也反映出台湾越来越多人投入Chatbot的开发。
  台湾Chatbot开发者社群发起人Clement Tang表示,台湾越来越多人投入Chatbot的开发。
  Clement认为,20年前的Office小帮手就是Chatbot的雏形,许多实验室也都在开发Chatbot,但为什么今年市场才开始大肆讨论?「人工智慧、自然语言处理技术和通讯软体的普及是Chatbot崛起的关键。」
  随着通讯App使用量超越社群网站,使用者在通讯软体上花费的时间越来越多,透过通讯软体道,让使用者可以在每天日常生活中用对话方式完成任务,「Chatbot将是一个广大的新兴市场。」唐宏瑞观察。
  不过,「Chatbot必须理解使用者动机和并提供适当的回应,看似简单其实背后需要许多技术的配合,」他举例,像是订机票的对话机器人就要经过解析动机、身份识别、历史资料串接、地理资讯分析、资料查询和机器学习等技术。
  台湾大学资讯工程系助理教授陈縕侬认为,想要打造更聪明的Chatbot,要做到对话管理能力。
  台湾大学资讯工程系助理教授陈縕侬则将Chatbot分为两种应用型态,分别是任务型和闲聊型,她认为,任务型Chatbot相对比闲聊来得难,任务型Chatbot若是误解了使用者的意图就无法提供正确的回应,「目前语意分析是最大的瓶颈」她说,Chatbot的理解若不正确,接下来的对话都不能正确地给予使用者回应。
  Chatbot和APP最大的分野,陈縕侬认为,APP的主导者是开发人员,而Chatbot则是由使用者主导,使用者可以用自然的对话完成意图。
  举例来说,若与朋友到附近聚餐,若只靠APP,使用者首先要先去美食餐厅的APP查询餐厅,查询餐厅之后,再开启Google Map确认地点的距离与地址,再打开LINE传送资讯给朋友,才能完成这件事,但是,如果透过Chatbot,使用者可以直接用简短的对话完成所有的工作,不需要打开好几个APP再经过繁复的流程才能达到目的。
  陈縕侬将对话机器人的运作分为4个步骤,第一是理解,Chtbot接收到使用者的讯息之后要理解使用者的意图,依照意图的主题先进行分类,第二步骤是追踪,也就是要将特定的语意标上标签。
  第三个步骤是进行对话,其中又分为通知(Inform)、请求资讯(Request)和确认资讯(Confirm)三种对策,若Chatbot收到的讯息缺少了用来判断意图的条件资讯,Chatbot须向使用者请求补上需要的条件,若是Chatbot不清楚使用者表达的真正意涵,则需向使用者确认目前已知的资讯是否正确,最后则是产生回应,Chatbot根据现有资讯来提供正确的回应给使用者。
  陈縕侬表示,目前市面上许多Chatbot都还是一问一答的问答系统,若要打造更聪明的Chatbot,要能做到对话管理的能力,举例来说,若使用者想问这周末有什么电影,这个行为背后的意图是查电影,但只提供了「时间」条件,只靠这项资讯查询后端资料库,会得到非常多笔符合条件的资料,因此,不可能全部提供给使用者。
  因此,「对话管理机制就可以派上用场」她说,在这个情境下,Chatbot在对话管理中要设计反问机制,来缩小查询范围,像可追问使用者观赏地点,就不会发生使用者人在台北,但Chatbot却推荐了高雄的电影场次。
  微软技术传教士Herman则向开发者介绍微软的QnAMaker服务,只要上传了常见问题的文件,QnAMaker服务可以将问题与回覆自动分类,再经过训练之后,开发人员就能快速地部署出一个具备FAQ问答能力的Chatbot。
  Ucfunnel软体工程师张家豪则分享了自己开发脸书交友对话机器人Her/Him的过程,这个Chatbot可以自动配对不同的脸书使用者来建立对话,Her/Him扮演中介者的角色,将接收到的讯息传给另一个使用者,让两个使用者可以透过Her/Him互动,若想进一步认识对方则可以交换脸书帐号。
  张家豪表示,Her/Him得先取得使用者的基本资料,但这类资讯较为复杂,不适合用对话的方式进行,若使用者因名字填错了要修改,在设计Chatbot的过程会变得很复杂,因此,他利用WebView提供网页表单,让使用者填写个人资料。
  另外,他也尽量利用Messenger平台的内建机制,来增加Her/Him的功能,例如,利用一般型范本(Generic Template)机制设计出了多功能选单、用快速回覆(Quick Reply)功能提供使用者快速选项、用按钮范本(Button Template)设计猜拳游戏,更有趣的是,他发现,使用者若传送特定的表情符号,会触发Messenger动画,像是爱心、气球喊雪花。
  在开发Chatbot的过程中,开发人员都会面临不同的困难,张家豪也不例外,他指出,目前脸书Messenger平台开发Chatbot上有4个限制:
使用者若隔24小时没有使用Chatbot传讯息,Messenger只允许这名使用者只能再传送一则讯息。
无法取得使用者的脸书ID。
  无法传送贴图。
  使用者删除讯息后,Chatbot无法传送任何讯息。
  以上这些限制,使得张家豪在开发过程非常困扰,他表示,有些使用者生活忙碌,可能超过一天才会回讯息,但这个限制让间隔超过一天的对话过程无法延续。
  后来,张家豪找到了一个破解方法,利用开源NPM套件,模拟脸书的网页运作,直接存取Private API,就能绕过Messenger平台的限制。
  EXMA-Square创办人Caesar表示,根据Nielsen的调查,台湾12~65岁的民众,有将近91%的人使用Line,企业要投入电子商务市场,不能忽视通讯软体的庞大用户规模。不过,开发Chatbot会遇到几个困难,包括训练资料不足、对话流程设计不足、意图和实体概念的规划错误,和初期成效不佳等。
  面对这样的困境,该怎么突破?他建议,其实可以先加入人工经验判断,进行资料前处理和资料萃取,像是去除无意义的语助词、选择系统辨识的关键字、对应关键字执行的动作,和强化反义字辨识。
  此外,他也表示,关键字不是不变的,企业需要一直维护,且有时候关键字很难一开始就预测出来,必须以使用者的角度出发,设想整个流程,以电子商务的Chatbot为例,若一直发送广告讯息,使用者很容易封锁帐户,但是Chatbot若能了解使用者的购物习性、购物的纪录,就能推出更个人化的服务,像是在使用者买完商品之后,Chatbot能主动询问产品满意度,或是推测使用者用完卫生纸时,可以传讯息询问是否要购买。
  几位专家分享之后的Chatbot大战Demo场,则有多款Chatbot登台。「台铁时刻通」这款台铁订票Chatbot,不只可以让使用者用自然语言来查询火车时刻,还做到了帮使用者线上订票。而可以帮忙调内部资料的企业云端机器人Dacalo,不只可以用讲的来查询和检视企业内部的云端文件,甚至可以用LINE或是电子邮件将文件传给同事。另外,也有锁定妈妈族群的育儿小帮手「妈咪抱」Chatbot,可以让新手妈妈们查询育儿的问题,再找出相关文章。
  FB写字影片查询机器人则是一款可以询问如何写中文字的Chatbot。这款Chatbot用爬虫技术蒐集Youtube的写字影片建立资料库,分辨出使用者想学哪一个字时,就可以回传该字的影片。遥控Zenbo机器人的Chatbot能够让使用者用快选单控制Zenbo转圈、说话,也能让使用者表达想听的歌曲,Chatbot就能找到影片并直接透过Zenbo机器人播放。除了Chatbot,还有国产的零售Chatbot平台Chatisfy,可供快速打造出一个线上商店Chatbot。
      

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