超出聊天機器人的聊天範圍時,聊天機器人要如何回應?

為什麼智彗型機器人要強調是”主題式“呢? 大多數人對電腦機器人的概念,就是無所不能!但真的是這樣嗎? 你看全球矚目的人工智慧圍棋軟體 AlphaGo, 它可以贏過許多圍棋高手,但就無法聽懂我們所說的話!這樣以圍棋為主要問題解決的題材, 不就是一個主題式的人工智慧嗎?

當聊天機器人鎖定特定服務或回應的問題的內容時, 機器人所需準備的符合特定服務資料即可, 如果,機器人要解決問題定義更明確時, 相關有關的API及主題的相關背景知識就容易完備, 或者達到完美!

如果是不在主題範圍內的聊天機器人,如何來回應呢? 在Google Dialogflow  提供了” Default Fallback” 方式, 讓對話設計者可以在主題之外的聊天內容,予以回應,導向到主題內容上,當然,在文字型機器人上最常見的就是在畫面上提供選項,讓用戶選取;若是語音時,那就必須要用語音方式來引導使用者到主題上,單一化的主題較為容易, 若是多主題時,那就不容易了!

在這一部分,因為是客人所說內容呈現意圖(intent)低於某一閾值,但文字內容中卻又包含了與意圖(intent)相關之實體(entity ),把閾值降低或許可以解決問題,但可能影響其它的對話!最好方式,類似管理學的例外管理,因為程式,己經可以找到實體(entity)相關之意圖(intent), 此一意圖卻與因低於閾值,而進入超出機器人定對服務範圍時,再針對此客人的回應,再次問話,並引導客人用正確回答方式來回應!

如果, 你想做成動態的多主題管控,或者多語言的管理,那就更特別了!

當你了解主題的重要性,我想應該談談從主題式的對話設計,如何讓設計對話更像真人, 這會是重要的很好的進入點!

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