市話語音與中文自然語言識別的意圖(intent)

大多數的聊天機器人,只談到用網路的概念來啓動機器人,也就是使用者要主動說話,如在Google 助理及智慧音箱,必須說出”OK Google” 啓動語,若是你是使用電話語音的方式來啓動聊天機器人時,那可能會不一樣了!

從上圖的內容,可以看到我要預定一張下週三到日本東京的機票的例子時,若是在網路的啓動方式,就會像是上圖所說的一樣,您好(或類似的語詞, 如打擾了…等等),若是使用電話語音系統時,是使用者打電話給機器人,啓始的動作是打電話,所以, 電話接通時,語音系統,必須先啓動,也就是機器人要先說: 我是誰, 我可以幫您做什麼..,這個與現在大多數人所知道的聊天機器人不一樣了!

一 般來說,電話語音系統的撥打及接入語音的對話系統,都有其一定的模式,大多會依循著交互式語音應答(IVR,Interactive Voice Response)系統預設的程式 (Call Flow) 組合數據,以語音方式讀出特定的資料(如戶口結餘、應付金額等),亦可通過系統輸入交易指示,以進行預設的交易(如轉賬、更改密碼、更改聯絡電話號碼等), 如果, 我們要將聊天機器人與系統整合時,那我就必須將Call Flow與使用者要達成的意圖,整合成一個系統!

在上圖中,我們將聊天機器人的對話分成三部分,其中主要的對話部分是為滿足使用者所有意圖,達成預定到東京機票的目的! 所以, 我們可以將其意圖分析成5W1H 模式或是人、事、時、地及物來解析及擷取使用者所有的意圖,如到預訂下週三到日本東京的晚上的機票一張, 其中”下週三晚上”是”時間意圖”(When)、從”台北”(根據使用者之使用電腦的地點)到”東京”是”地點意圖”(Where)、一張機票(how many)的”數量意圖”、還有比較便宜之”價錢意圖”(how much)等等.. 這些意圖, 必須設計在對話之中,而這些對話,也將成為智能機器人訓練之數據,有了這些資訊,整合進機器學習的系統之中,這樣這個系統就可以提供預訂票務的服務(當然要串接機票的資訊….)

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