多輪對話(Multi-turn dialogue)的對話機器人

如何讓對話機器人可以幫對話的使用者解決問題,是要聽懂使用者"說什麼"? 而"說什麼"是單一句子,與對話中的前後對話內容不會有任何關連,但人與人的對話,並不是這樣, 不只當下的對話,具有連貫性, 有時隔了一段時間的內容,也具有連續性!

短時間內,要將對話機器人的對話容具有長時間的連續性,是一個挑戰,我們也無法一次搞定連續性的對話內容,但是針對一件事或一個問題來處理時, 或許就沒有那麼多的問題!

我們可以用人、事、時、地及物或5W2H來描述或說明事件或問題,基於這樣的概念來作為聊天機器人的對話設計的基礎,對於問題的連續性或連貫性,就容易來達成! 我們用一個簡單例子來說明:

我要前往LA.

這雖然只有4個中文及兩個英文字元,如果是對"訂票"的對話機器人來說,它含有以下的意圖:

When: 什麼時間前往LA

Where: 從什麼地點飛往LA

What: 什麼樣的票(經濟、頭等艙)

How Many: 有多少人前進LA

How Much: 要多少錢

&

人的相關資訊(姓名/聯絡電話/….)

你可以從上述的文字,清楚看到,一個明確的主題—訂票及訂票的所需的相關資訊;我想若是針對某一服務或產品時,它具有一定的範圍,也具有明確的需求,那我就可以在設計對話時,針對這些所需的資訊,設計成不同的對話內容,再將其組合起來,並結合相關的演算法,就可以把這樣的需求達成!

當然,人與人的對話,有時會晃神(插入與訂票無關的事),當然,對話機器人也需要把晃神的情境設計到對話之中,這樣就比較像是人與人的對話了!對於不同情境下,機器人可能面對的問法,相當多,所以在設計對話時,可能需要考慮到是否符合原先設定的主題內容,這方面的問題,您可以參考: 聊天機器人的對話設計(0)

 

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