各种问答机器人平台调研

市场上的机器人平台

国外 wit.ai

Web

支持Story模式来设置对话,所谓一个Story就是一个一句话无法完成的,可能多条对话组成的一个“故事”。例如,买电影票:

Q:我要买电影票?

A:好的,你要买哪部电影?

Q:南方公园

A:好的,您希望在哪个电影院?

这样多条对话可能才能完成一个Story,而不是简单的QA pair。

wit.ai有丰富的实体抽取类型,应该也可以根据抽取类型进行语义匹配。

国外 Pandorabots (chatbots.io)

web

支持多种语言,号称AIaaS,支持包括给Java,Node.js,Python,Ruby,PHP,Go等语言。

支持AIML的解析,上传,提供平台服务,根据机器人的访问次数和数量计费。

使用AIML 2.0作为语言,这东西竟然是2014年才发布的一份规范!
这个时间竟然有人还在用XML!
然后这群人竟然希望用户去自己写XML!
简直太可怕了!!!
(☉д⊙)!
(☉д⊙)!
(☉д⊙)!

如果要对AIML有一个基本了解可以看这里

Chatfuel.com

简单的语义匹配机器人,主要面向FaceBook,功能相对较弱。

Smooch

Web

机器人平台,可以整合其他机器人服务商资源,例如Motion AI,init.ai,Meya,converse.ai,Dialog Analytic Gupshup。

界面好看。

Motion.ai

Web

机器人平台,功能比较齐全,里面是有module的概念,类似wit.ai的story。功能相对比较强大,有各种抽取实体的module。

api.ai

Web

这里面包括定义实体,定义intent,测试等几个步骤

定义实体就是可以抽取的实体,例如一个披萨,披萨的类型,大小,配料,这些都可以定义为单独可抽取的实体。

intent的意图识别分为模板和机器学习两类,或者两类综合,可以自己设置threshold。不同的intents之间可以设置优先级。

机器人设置可以导入导出,甚至导入导出完整的一个机器人(它称作agents)的所有内容。然后可以链接其他应用,包括Facebook,微软Cortana等。

整体来说实体编辑,句子模板的部分有点类似wit.ai,号称的机器学习部分不知道用什么实现的,真的有train过程。

## yige.ai

世纪佳缘做的哈哈哈

恩,抄袭的api.ai,抄袭的好像好像,好像好像好像,好像好像和你在一起哦哦~~

细节里面还是有点不一样的~~

调试的时候会给出一些额外信息。
从结果上看,他们至少做了:

  • 分词(segmentation)
  • 意图识别(闲聊)(intent prediction)
  • 情感分析(sentiment analysis)

当用户进入一个场景之后,会一定程度上根据上下文来判断用户意图,应该相当于降低了问题阈值。例如:

  • Q 我想要吃饭
  • A 饭配红烧肉吗
  • Q 我不想买鞋
  • A 好的,您是什么脚型呢?(这是机器人放弃治疗了是吗?)
  • Q 我想要吃饭
  • A 您可以通过这个图来确认你的脚型哦。[图片链接]

不过api.ai还有一个机器学习识别模式,似乎还没抄袭出来

{
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"购买",
"链接"
],
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    "query": "买鞋嘤嘤嘤嘤",
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"segmented_query": [
    "买鞋",
    "嘤",
    "嘤",
    "嘤",
    "嘤"
],
"intent_id": "E93DE654-214D-54AD-9F57-A014F218F4F7",
"intent_name": "0-跑鞋推荐",
"confidence": 0.74032078852106,
"action": {
    "name": "",
    "complete": true,
    "parameters": [
        {
        "type": "yige.address",
        "name": "address",
        "value": "北京",
        "original": "北京"
        }
    ]
},
"state": [
    {
        "parameters": [
            {
                "type": "yige.address",
                "name": "address",
                "value": "北京",
                "original": "北京"
            }
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"answer": "好的,您是什么脚型呢?",
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        "error_type": "场景识别成功"
    }
}

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