聊天机器人分类和实现方法综述

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2023-10-27 16:28:21

本文综述了聊天机器人的分类和实现方法，包括目标驱动型和无目标驱动型，检索式和生成式聊天机器人，以及常用的文本语料处理和机器学习模型。同时，本文指出现有聊天机器人的发展还跟真正的人工智能AI存在较大差距，未来需要结合脑机、生物脑等技术发展来实现突破。

聊天机器人的分类主要有目标驱动型和无目标驱动型。目标驱动型聊天机器人是指机器人的服务目标或服务对象是明确的，是可以提供特殊服务的问答系统，处理特定领域的问题，即定领域的聊天机器人，比如客服机器人，订票机器人等。无目标驱动型聊天机器人是指机器人的服务对象和聊天范围不明确，可以处理的问题多种多样，解决问题时需要依赖于宇宙中的各种信息和本体，即开放领域的聊天机器人，比如娱乐聊天机器人等。

聊天机器人的工程实现目前看到的有两种类型，检索式和生成式。检索式聊天机器人是指使用了预定义回复库和某种启发方式来根据输入和语境做出合适的回复，这种启发方式既可以像基于规则的表达式匹配一样简单，也可以像机器学习分类器一样复杂。生成式聊天机器人是指机器人能根据输入和语境生成新的回复，这种机器人需要具备自然语言生成的能力，能够理解和生成自然语言，但是目前的生成式聊天机器人还比较简单，很难实现真正的自然智能交互。

聊天机器人的实现需要用到文本处理和机器学习模型。常见的文本处理包括词义分析、语义分析、提取关键词、获取词向量或句子向量等。机器学习模型包括随机森林、CNN、RNN等，常用的开源聊天机器人有ChatterBot和基于tensorflow的chatbot，根据网友提供的实验数据，在进行闲聊型、任务型、知识型三种话题的交互进行时，chatbot机器人的表现更优，不过主要限制在训练语料上。

总之，现有的聊天机器人跟真正的人工智能AI存在较大差距，未来需要结合脑机、生物脑等技术发展来实现突破。

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