摘要:這時開發者就可以使用個性化干預模塊對用戶問題、答覆內容的『對話行爲、情緒』進行更豐富的干預規則配置。UNIT 平臺爲了讓開發者能夠靈活高效解決這些問題,爲平臺預置的閒聊技能設計研發了個性化干預能力,幫助廣大開發者在自己的產品中根據使用的場景、業務對閒聊技能的需求定位,進行不同維度和不同程度的個性化干預。

隨着語音識別與自然語言理解等技術的發展成熟,智能對話系統在各種場景中的應用越來越多。從應用的角度,對話系統可以分爲任務型、問答型和閒聊型對話系統。不同於任務型對話系統以完成任務爲目標(比如訂餐,訂票等),或者問答型對話系統以回答特定問題爲目標,閒聊型對話系統更多是與用戶進行開放式對話,安撫用戶情緒或僅是隨意地聊天、娛樂等。

現階段集成閒聊功能的產品越來越多,閒聊也從一開始作爲聊天“兜底”的存在慢慢演變爲拉近用戶距離、建立用戶對產品信任的工具。但不同場景的產品對閒聊的需求存在着較大的差異,同時當前 NLP 技術在閒聊開放域上還存在諸多需要長期攻克的技術難題,難免會出現各種『有損商業目標、答非所問、不合場景』等各種問題。

UNIT 平臺爲了讓開發者能夠靈活高效解決這些問題,爲平臺預置的閒聊技能設計研發了個性化干預能力,幫助廣大開發者在自己的產品中根據使用的場景、業務對閒聊技能的需求定位,進行不同維度和不同程度的個性化干預。不僅能夠降低開發者的研發門檻,還能夠改善用戶的對話體驗。

閒聊技能的干預能力大大改善對話體驗

在機器人閒聊中,我們通常會碰到那些有損商業目標、答非所問或者不合場景的對話。UNIT 閒聊技能的干預能力可以支持開發者進行多維度干預選擇,比如根據閒聊中用戶問題或閒聊答覆的文本、情感、情緒進行單條件或多條件組合判斷。當用戶在閒聊過程中觸發了干預規則,則可以對用戶輸出固定答覆、替換答覆中的關鍵詞、生成滿足特定條件的答覆,還可以在答覆內容前加上特定的前後綴。可以針對開發者使用場景的敏感內容進行靈活高效地干預。

閒聊技能的干預能力大大降低開發門檻

開發者如果想要實現對閒聊內容一定程度的干預控制,通常情況下需要自己配置一個干預的問答技能和通用的閒聊技能配合使用,但這樣的方式不能實時生效。或者是通過編寫代碼的方式實現對閒聊內容的干預控制。而 UNIT 推出的閒聊個性化干預能力,無需編程,全程圖形化配置干預規則,提交後經過快速訓練就能實時在線上用戶端生效,快速提升閒聊效果。

▲ 個性化干預配置,全程圖形化操作,無需編程

如何快速實現閒聊個性化干預

以一個實際場景演示如何實現閒聊的個性化干預,以開發者爲某客戶代言人進行負面信息的干預控制爲例,僅需三步操作即可實現閒聊的個性化干預。

第一步:獲取閒聊技能

在進入 UNIT 配置平臺後,在『我的技能』-『預置技能』列表中選擇『閒聊』技能,在對話窗口點擊『獲取該技能』按鈕,即可獲取閒聊技能並測試。

第二步:配置個性化干預規則

例如開發者客戶的代言人叫小明,網上有些關於他『整容』的負面消息。在對話測試窗口輸入『小明整容後怎麼樣?』,通用的閒聊技能可能會給出負面或不合適的答覆內容。這種情況下就需要對『小明』、『整容』這樣的 query 進行干預了。

關鍵詞詞典配置

進入閒聊技能配置後臺,在個性化干預模塊,選擇『關鍵詞詞典』,先建一個代言人名稱的詞典,這個詞典裏可以設置客戶公司多個品牌產品的代言人姓名、藝名等。再創建一個『負面』詞彙的詞典,把客戶公司代言人相關的所有負面關鍵詞彙都列入這個詞典中。

新建干預規則

進入『個性化干預列表』,新建干預規則,在干預條件中選擇干預對象『用戶問題』,屬性『文本』,關係『包含』,值選擇剛剛創建的代言人名稱詞典,如果在一個條件項裏設多個詞典,那多個詞典的直接關係是『或』的關係,即只要用戶閒聊問題的文本中包含任一詞典裏的關鍵詞就都滿足干預條件。把兩個關鍵詞設置在兩個條件裏,讓他們形成『並』的關係,即用戶問題中同時包含兩個詞典中的關鍵詞時纔算滿足干預條件。

設置答覆內容

完成干預條件的設定後,可以給滿足干預條件的用戶問題設定答覆內容,可以按『輸出固定答覆』、『替換答覆中的關鍵詞』、『生成滿足下述條件的答覆』、『在答覆上增加前後綴』等多種方式進行答覆。當前可選擇『輸出固定答覆』,寫入答覆的內容“不知道哦,都是謠言吧。”,這裏可以設定多個答覆內容,系統會隨機選擇一個答覆給用戶,避免重複回覆讓用戶覺得乏味。

第三步:訓練並測試生效

完成干預配置後,可以進入『技能訓練』模塊,點擊『訓練並生效新模型』,進行訓練,整個訓練過程只需1、2秒時間,干預的效果就可以生效了,當再次詢問小明整容相關問題,機器人就會回答“不知道哦,都是謠言吧”。

此外,開發者在面向不同的客戶,不同場景的產品時,對閒聊能力的要求都會不一樣。例如在面向二次元、年輕人羣體的一些閒聊產品可能需要呆萌、Fashion 或有活力的風格,而在法律、政務相關的應用中閒聊的答覆內容和風格可能就需要體現嚴肅性。

這時開發者就可以使用個性化干預模塊對用戶問題、答覆內容的『對話行爲、情緒』進行更豐富的干預規則配置。還可以對需要人工設計的開場、離場、正向引導、負向疏導的有趣話術,通過干預配置訓練生效到閒聊技能中進行應用。

未來,百度大腦 UNIT 平臺還會根據廣大開發者的使用反饋,持續優化閒聊個性化干預能力,並提供閒聊系統畫像能力,讓你的對話機器人風格更加多元化、智能化。

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