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紫平方股份小紫機器人:智能交互如何真正“去陌生化”

2018年12月13日

提到機器人的智能交互,大部分人的印象是機器人聲音太過生硬,不夠自然,還經常出現“答非所問”的情況,導致人機交流效率并不高。而事實上,早在兩年前,中國人工智能企業紫平方股份就已經攻克了這一難關,其自主研發的NLP自然語義理解技術,能讓機器人結合溝通中的上下語境來理解語音交互內容,還可精準地解決多輪對話問題,從而達到了更流暢的AI交互體驗,就像為機器人安上了一個“語境轉換器”一樣。

紫平方NLP加持助機器人實現對答如流

作為一種主觀性較強的表達方式,人們說話的規則可謂千變萬化。不僅各地方言結構不同,像某一群體之間也存在某些特定的“稱呼”與“暗語”,就連每個人也都會有自己獨特的表達方式,對于機器人來說,就需要具備較強的語義識別能力,也就是說要解決聽懂人在說什么的問題,這一直以來也是智能交互面臨的重要難關,包括谷歌、微軟等在內的眾多巨頭都將此作為其AI技術研發與應對的重點。

今年7月份,中國人工智能交互領域的黑馬——紫平方股份就潛心打造出了第四代小紫機器人,一舉顛覆了業內對機器人語義識別的刻板印象。據悉,小紫機器人不僅能夠解決一對一甚至一對多的多輪單一意圖對話問題,還能夠以意圖為導向進行業務模型定制,滿足多種應用場景下的不同需求。

其中,最惹人關注的當屬小紫機器人在面對復雜語義情況下所呈現的準確、高效的應對能力。據紫平方技術人員介紹,在語義識別方面,小紫機器人運用了紫平方股份自主研發的NLP自然語義理解技術,該技術能夠幫助機器人學會結合上下文語境進行語義理解,比如“新上市的蘋果好用嗎?”,小紫機器人能夠結合下文的“好用”關鍵詞準確判斷出此處的“蘋果”指的是蘋果手機,而非日常食用的水果,從而給出貼合問題的回答。

而更為難得的是,依靠NLP自然語義理解技術,小紫機器人還能夠應對更為復雜的語義環境。以為中國聯通提供的個性化商務解決方案為例,正常人工客服面對的用戶問答很少有一問一答的形式,而是由多輪單一邏輯意圖對話、兩層邏輯意圖對話以及插入性對話構成的復合型對答模式,對此,擁有語義理解(NLP)引擎的小紫機器人已建立起針對客服業務的意圖判斷專有模型,可精準地解決企業客服業務中常見的對話問題。例如,當小紫機器人在與用戶溝通關于電信行業流量套餐問題時,用戶突然跳出當前問題轉向其他邏輯意圖問題,小紫機器人會根據設定的指令集合迅速反應,優先回答用戶的當前提問,并在回答之后引導用戶返回到此前未解決的流量套餐問題,繼續與用戶進行溝通。且由于有知識圖譜架構的輔助,無論溝通過程中插入多少單一邏輯意圖的對話,小紫都能通過其強大意圖判斷本領對答如流。如此一來,在面對用戶提出的或常規、或隨機的問題時,小紫機器人均能精準、快速應對,極大地提升了人機交互的效率。

紫平方TTS助力讓機器人真正去陌生化

如果說語義識別技術解決了讓機器人聽懂人在說什么的問題,那么智能交互另一個要解決的就是機器人“去陌生化”的問題,結構化語言系統往往難以滿足大量用戶的需求。紫平方股份所做的嘗試是,全方位打造小紫機器人“能聽會說”的技術,讓人機自由對話真正落地。

為了讓小紫機器人完善到能夠大范圍普及,紫平方一方面讓其在基礎數據標注及大量訓練的基礎之上,學會判斷交互內容的意圖,并建立起更加豐富的知識圖譜,在語義理解、知識表示、QA、智能對話和用戶建模等層面加強對機器人的指導;另一方面,也是更直觀的一點,紫平方致力于實現機器人交互的自然狀態,其創新研發的TTS合成技術,可以將任意的文字信息轉化為自然流暢的語音,讓機器人交流溝通的發音更加擬人化,而不是僵硬的、程序化的應答模式。

“這和電腦程序不同,人們表達不會完全受制于規則,能夠自由的遣詞造句,并以此來傳遞信息。我們的機器人就是要‘去陌生化’,結合不同的應用場景與實際情況給出最符合預期的回應,這是我們對智能交互的理解。”紫平方技術人員表示。

據了解,當前紫平方股份小紫機器人的應用場景已經覆蓋到金融、房地產、電商、汽車、保險等十幾個行業領域,小紫機器人語義開放平臺累計服務的請求量達10億次以上,紫平方人工智能服務過的企業也已經超過1000多家,其自主研發的NLP自然語義理解技術更是獲得了國家專利。伴隨著智能交互技術的發展以及更多像紫平方股份這樣企業的探索鉆研,未來的AI將不再是冰冷機械化的機器人,而是更懂你,更懂生活的好伙伴,紫平方股份及其小紫機器人所實現的場景,或許已經在開啟一個全新的AI時代了!