聊天机器人意图识别的深入指南 第1张

聊天机器人使用来理解用户的意图，并提供尽可能好的对话服务。意图识别是聊天机器人架构中的一个关键特征，它决定了聊天机器人是否能成功地满足用户在销售、营销或客户服务方面的需求。

聊天机器人的训练数据的数量是与用户保持良好对话的关键。然而，数据质量决定了机器人检测正确意图和产生正确反应的能力。

在这篇文章中，我们为企业介绍了改善聊天机器人意图识别的技术，以使其更有效率。

聊天机器人是如何识别意图的？
聊天机器人意图识别的深入指南 第2张来源：  of Information Science Theory and Practice

NLP允许聊天机器人理解用户的信息，而机器学习分类算法则帮助它根据训练数据对该信息进行分类，以便做出正确的回应。

聊天机器人进行有意义的对话所需的步骤包括：

是NLP的一个子领域，主要是组织用户的非结构化输入，使聊天机器人能够理解和分析它。这个过程包括：

1. 语法分析： 识别基本的语法规则、单词组织、组合和彼此之间的关系。这包括：

2. ：通过以下方式推断出输入句子的含义：

3. NLU模型利用：

关于NLU和NLP之间的更多区别，你可以阅读《》一文。

客户的潜在意图的分类是由分类器完成的。一位客户想检查订单的状态，而另一位客户可能想检查她拥有的优惠券，这是两种不同类型的查询。

分类器是在相关标记的数据集上训练出来的。因此，这是一个有监督的/人类在循环中的学习应用。分类器利用：

意图分类器用于将NLU过程的输出与训练数据集中的相关预定义标签相匹配。例如，当用户告诉聊天机器人 “我想预订从休斯顿到洛杉矶的航班”，意图分类器会将上下文和单词序列分类到 “预订航班” 标签下。

为了产生反应，聊天机器人要么依靠预先定义的建议，要么可以在飞行中产生建议。

对于商业应用，回应往往是预先定义的，以确保客户获得一致的服务，机器人不会以非预期的方式回应，导致公共关系的失败。

对话的制定是为了实现一个特定的目标，如获取用户的信息，提供关于产品或服务的建议，或将用户引向一个现场代理。

聊天机器人意图识别的深入指南 第3张来源：Conversational AI for Real Estate

聊天机器人的目标是产生类似人类的全面对话，以满足用户的期望。然而，聊天机器人在理解用户的意图方面面临着限制，因为：

局限性导致聊天机器人误解了用户的意图，提供了错误的回应，未能实现其使用目的。欢迎阅读我们关于聊天机器人史诗般的失败的文章，了解更多细节。

然而，一些限制可以通过整合不同的解决方案来解决：

我们预计这个问题最终会通过拥有更多的训练数据而得到解决。对话式机器人的使用量已经很大，而且在不断增加。根据我们对聊天机器人的统计：