1.4 人机对话交互基础概念（2）

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设计一个对话交互系统之前，需要了解几个语音交互系统中的核心概念：BOT（或 Skills），意图（Intent），槽位（Slot），槽位类型（Slot-Type）。

图1 概念范围

1 Bot（or Skills）

定义：Bot这个概念主要针对开发者，是一个具有对话能力的模块，针对用户表达返回自己逻辑中定义的回复，最终满足用户特定需求。Skills这个概念主要针对用户，是一个解决特定需求的能力，例如天气Skills，帮助用户查询天气，音乐Skills帮助用户播放音乐。

我们以 Amazon Alexa 为例说明一下这两者的关系，Alexa 有一个平台叫做 ASK（Alexa Skills Kit） ，这个平台允许第三方开发者将自己开发的BOT接入 Alexa 生态，开发者在这个平台上给自己的BOT增加名称、图标、简介信息后申请在 Alexa 的 Skills Store 上线，最终呈现给用户的，就是一个 Skills。

一个Bot的核心的是针对用户表达的处理逻辑，当用户说一句话到对话系统中时，通过NLU（Natural Language Generation）解析出了意图后，再由中央控制模块，将该 “用户表达” 分发给那些声明可以处理该意图的BOT，由这些BOT返回自己处理完毕的结果，如果用户需要多轮的对话交互，则会在确定一个BOT承接用户的需求后，持续由该BOT进行处理，直到处理完毕。

2 意图（Intent）

定义：意图（Intent）是指，我们识别用户这句表达，具体是想做什么，根本来说意图是一个分类器，将用户需求划分为某个类型。

意图主要是为任务导向型的对话系统准备的，这类对话系统是为解决用户特定需求而存在的，我们会选择意图明确的需求进行满足，因此意图是可以在特定场景下，不断提升准确度和召回率的，只有当意图的效果达到很好的时候，我们才会将它封装成一个BOT，接入对话系统，面对用户。

对于一个BOT来说可能包含多个意图，也就是说一个BOT可以处理多种意图的用户表达。可以说意图识别就是对话的起点。

3 槽位（Slot）与槽位类型（Slot-Type）

定义：槽位（Slot）是针对用户表达中，关键信息的定义，例如在订机票的表达中，我们的槽位有 “起飞时间”、“起始地”、“目的地”，这三个关键信息需要在 NLU（Natural Language Generation） 的时候被识别出来，而能够准确识别槽位，需要用到槽位类型（Slot-Type），依然举上面的例子，如果你想精确的识别出“起飞时间”、“起始地”、“目的地”这三个槽位，就需要有背后对应的槽位类型，分别是“时间”，“城市名称”，我们给这里所说的槽位类型（Slot-Type）一个定义，就是特定知识的结构化知识库，用以识别和转化用户口语化表达的槽位信息。

从编程语言的角度来类比理解，intent+slot可以看成是用一个函数来描述用户的需求，其中"intent对应函数"、"slot对应的是函数的参数"，"slot_type对应参数的类型"。

这里所说的槽位类型可以分为两类：系统槽位类型和普通的槽位类型。其中系统级别槽位类型包含了一些固定不变，概念清晰的通用知识，例如地点-国家（POI.Country），时间（Date_Time）；普通的槽位类型，主要指特定垂类需求中个性化的槽位，如音乐垂类中的歌手（Singer_Name）。

以上是对话交互中比较特殊又非常核心的概念，智能君尽量用通俗的语言讲解清楚，后续的文章我们会将重心转移到对话交互上来，再会。

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