如何训练聊天机器人面对复杂的语言环境和需求？

一些对话很容易规划 ，以今天早上点咖啡为例 。它有可能以相互问候为开场白，然后转移到请求上 。也许还会反复交流，敲定一些小细节（多大杯的咖啡，是否需要加奶油），然后付款，最后快速交换致谢和寒暄。

聊天机器人在这样的正常交互中表现尤其出色。但是，值得注意的是，尽管成千上万次对话可能都是在讲同一件事，细节、措辞和特例基本上绝不可能完全相同。您可能会要求“最大杯的咖啡”，而其他人会说“24盎司”，而下一个排队的人可能会说“特大杯”。你们可能都想喝同样大杯的咖啡，但是你们的询问方式不同。

对话越细，变化更多。因此，尽管您可能明确知道需要聊天机器人处理哪类问题，但这些交互的变化却非常大。您如何训练机器人来处理您可预料到但是语言不通的各种问题？

以Yalo为例子。Yalo是一家创新型企业，它利用与 Facebook、Whatsapp、AWS 和澳鹏的所有人的合作伙伴关系来帮助企业与客户建立一对一的私人关系。他们与 Aeromexico 合作建立了美洲第一个航空公司聊天机器人，旨在帮助 Aeromexico 更好地处理他们在 Facebook 页面上获得的大量流量和互动。如前所述正如我们所提到的，聊天机器人有两个主要前提：它们与客户在其所在的平台（例如 Facebook）互动；它们全天候(7*24小时)可用。而且，当您处理像航空旅行这样昼夜不停的业务时，获得可访问、准确且始终可用的支持对您大有帮助。

现在，回到有关细微差别和差异的问题：航空旅行不是一个简单的问题。仅是预订一个航班就比点一杯咖啡要复杂得多，而且当您考虑到航空旅行花费更多也更重要时，正确地处理机票预订就变得无比的重要了。这里有成千上万个变体，机器人需要理解这些变体的上下文，哪个飞机场位于哪里，以及哪些过境停留是不合理的。

这还只是预订机票。重新安排行程、飞行常客奖励、旅行证件、促销、升舱、便利设施、座位变更等等：清单很长 。您需要付出巨大的努力来训练机器人处理所有这些事务，但做好这项工作能让企业及其客户受益匪浅。该企业可以与现场代表进行更微妙、更困难的对话，后者可以最好地处理这些请求，同时现场代表不需要花时间处理那些机械性的请求，因为机器人能在更短的时间内用更少的成本处理这类请求。同时，客户可以在需要时更快速地获得服务。

Yalo 请我们训练该机器人。他们正在使用我们的平台将客户问题（有时称为“言语”）与广泛的类别和明智、独特的答案进行配对。这些判断用于训练和调优聊天机器人，让它能够即时、智能地答复旅客遇到的一些最紧迫的问题。

机器人将使用与聊天相同的方式来变革服务组织，从而为现实世界中的问题提供更高效的解决方案，并且消费者将来应该会看到越来越多这类实施项目 。Yalo 的有志之士不仅了解创建智能聊天机器人所需的繁琐工作，还知道这样做的价值，同时还为这些机器人注入了正确的态度和天赋。