IBM 云平台提供了认知计算的解决方法,其中 Watson Conversation 提供了构建聊天机器人的服务,本系列文章主要介绍了 Conversation 服务中的 dialog 的原理以及高级应用构建。
Watson Conversation 对话介绍对话功能是 Watson Conversation 里的又一特点,对话与简单的 QA 问答不太一样,它是一个系列的对话组合,并且要理解上下文,而如何定义一个对话,以及如何理解上下文是 Watson Conversation Dialog 的处理重点。对话系统是根据用户输入的意图和实体,根据上下文与用户交互,并返回用户有用的信息。 Watson 返回给用户的结果可能是类似于"where can I get some gas?"的结果或者是一些类似于命令的执行,比如"打开收音机"。意图和实体的丰富程度决定了 Watson 回答问题的准确程度,或者 Watson 通过与用户的更多交互来自我学习,使机器越来越智能。例如:一个用问: "Where can I get some food?" ,你需要明确是需要找一个餐厅还是找一个快餐店打包。
对话框概览对话通过一个树形结构来标示逻辑关系的。一个分支表示一个意图。分支由对话节点、对话流等内容构成:
对话节点每一个对话节点至少包括一个条件和一个返回内容。
图 1. 对话节点示意图 1