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雷鋒網「新智造」按：幾年之間，蘋果、微軟、Google、百度、阿里等巨頭都推出了以聊天為形式的機器人，應用在情感陪護、虛擬助理、客服、售后等場景中，同時也有諸多初創公司、投資機構殺入這一行業。但在實際使用中，用戶經常發現，機器人并沒有想象中那么智能，它能識別文字和語音，但卻“不懂你”。這其中的關鍵便涉及到自然語言處理中的”深度語義技術“。
針對這個問題，本期雷鋒網硬創公開課邀請到小i機器人創新中心的研究院陳培華為大家具體講解，在客服機器人領域的深度語義技術和應用探索。
陳培華，畢業于上海交通大學，工學博士，目前主要負責基于機器學習、深度學習的自然語言處理技術及其應用，參與“小i中文語義開放平臺”以及貴陽人工智能大數據云服務平臺建設，已申請相關發明專利2項。
以下內容整理自陳培華在雷鋒網硬創公開課的分享，文中略有刪減，完整內容可觀看上方視頻。關注雷鋒網旗下公眾號「新智造」，回復「PPT」可獲取嘉賓完整PPT。
這個圖片展示的是一個典型的人工智能對話引擎，輸入的是用戶的問題，引擎內部通過長期積累的知識，首先經過自然語言分析，在通過語義理解、上下文分析進行知識推理，從而生成個性化的答案，輸出給用戶。
這里展示的就是對話引擎中的知識庫和語義庫。在客服機器人的知識庫中，分為專業知識庫和語言知識庫，下面的部分是語義庫中的三個模塊，包括詞類識別、語義表達和語言模型。我們在發展的過程中，積累了一個龐大的語言知識庫，比如在“余額查詢”這個查詢中，就有250種表達方式。
此外，在上述基礎上，小i搭建了一些輔助系統，比如上圖的人機協作學習體系。首先通過大數據平臺，挖掘知識中的語義、實體、事實和場景信息；其次通過運營人員維護內容、審核機器挖掘的結果；最后由特定領域專家定義知識結構和運營規則。通過輔助系統，就能讓對話引擎在服務中提升自身的能力。
上圖顯示的是小i中文語義開放平臺，分為三層：
基礎層：為系統提供分布式儲存和計算環境
功能層：提供核心的自然語言處理算法和模塊
接口層：提供外部調用接
下面主要介紹功能層所包含的模塊：
中文分詞與詞性標注
中文分詞是中文自然語言處理的一個基礎環節，分詞的結果可以被廣泛的應用于文本處理、信息提取、搜索引擎、機器翻譯等方面。通過采用基于統計+規則的方法對標注語料進行訓練學習，將所得到的模型應用于中文分詞和詞性標注中，能夠支持歧義切分處理、中文詞性自動標注、未登錄詞識別、多編碼支持能力以及豐富的知識詞典。
命名實體的識別
命名實體識別指的是識別文本中具有特定意義的實體，主要包括人名、地名、機構名等專有名詞。命名實體識別是信息抽取技術中的重要組成部分，可以應用在自動問答、機器翻譯、信息檢索等自然語言處理領域，有助于提高相關的性能。
語義聯想
語義聯系用于對詞語進行同義詞查詢檢索，通過全網數據挖掘出海量同義詞，并持續對數據、模型等進行迭代更新，保證同義詞的效果始終與時俱進。
詞語糾錯
日常生活中，用戶在使用搜索引擎、智能問答時，可能會出現輸入錯誤的情況，比如說同音別字、近音別字、形近別字、拼音等，這樣搜索引擎和智能問答可能就無法正確識別，導致用戶無法獲取需要的信息。
自動摘要和關鍵詞提取
關鍵詞提取的主要功能是，從文本中提煉關鍵詞，形成主題分析，方便用戶快速了解文章主題。自動文摘技術可以分為摘要、摘錄兩類，摘要是基于對文本的理解，使用簡短的自然語言，對文中的主要內容進行描述；摘錄的方法則是，從原始文檔中抽取重要的句子，再連接到一起。
依存句法分析
該模塊主要分析句子的構成方法，描述句子中的語法功能。
文本聚類
針對用戶出現的多文本、無需組織的情況，需要進行聚類分析。聚類分析是按照一定的規律和要求對文本進行簇劃分的過程，是一種無監督分類，沒有預定義的先驗知識。聚類的算法有很多種，應用最多的是K-means算法。
文本分類
如有現有較多帶標注的文本語料的話，就可以利用文本分類來訓練分類模型，按照預先定義的主題類別進行分類。
情感分析
文本情感分析又稱為意見挖掘，是對帶有情感色彩的主觀性文本進行分析、處理、歸納和推理的過程。在本質上，情感分析也是一種分類問題，不過它針對的是短文本。情感分析的任務主要有：正負面評價、按分數打分、分析目標和來源的情感類型。主要應用于影評、產品評價、用戶情感等方面。
此外還有詞云及基于多層RNN神經網絡實現的機器閑聊等模塊。
以小i為例，基于深度語義技術，能夠應用在客服機器人、智能知識庫、智能IVR、實體機器人、企業內部智能應用等方面，同時可將客服機器人部署在Web、WeChat、SMS、QQ、App等平臺。
新智造：聊天機器人目前主要有哪幾類？各細分類別中，代表性的應用都有哪些？
陳培華：從大的分類而言，主要有兩類，一類是面向垂直領域的客服機器人，另一類是通用類機器人，比如小冰、小娜、Siri等聊天機器人。
新智造：目前的客服機器人，主要是被動的接受用戶需求，有沒有主動去推薦的？
陳培華：準確來說目前客服機器人確實是被動接受用戶需求，再做出回應。分享中提到的意圖推薦模塊，就能夠根據用戶信息進行推薦。這個問題在業界也是眾說紛紜，比如機器人什么時候推薦，推薦哪些信息，很難自動去完成。
新智造：聊天機器人技術的關鍵困難在哪兒？
陳培華：在客服機器人方面，關鍵困難在于如何獲取知識，以及理解用戶問題，需要利用自然語言處理方法，來對用戶的問題進行理解，識別他的意圖。還有一個難點在于答案的生成，很多用戶的提問中包含多個知識點，如何就此回答比較困難。在通用聊天機器人方面，關鍵困難在于常識性的知識，我們很難從網上的一些數據獲取到。
新智造：人工智能最容易落地的是不是語音類的應用？
陳培華：就人機交互的發展歷程來看，目前確實是最容易落地的應用。但是隨著技術的發展，后面可能會有更多復合的人機交互的應用落地，比如語音、圖像處理相結合的技術。
新智造：距離一個真的懂得人類的聊天機器人還需要多久？
陳培華：我覺得它面臨很多問題，它必須自主學習、自我進化，現在學界和工業界都在往這個方向努力，比如提出了對抗網絡、遷移學習等。至于實現需要多久，我很難給出答案，拭目以待。
新智造：深度語義技術需要多長的時間才能成熟？距離產業又有多遠呢？
陳培華：我們不斷去研究深度語義技術，將技術落地，進行產業化應用。深度語義技術，可以從各個方面去研究，應用下去。距離產業不算遠，而且它其中包含了很多技術模塊，我們的思路是各點擊破。
新智造：剛剛畢業想學人工智能，覺得語義理解這個很有前途，不知道有什么好的建議么？
陳培華：我覺得剛剛畢業，最好不要做人云亦云的事情，要有自己的判斷。如果確實對語義理解感興趣，可以找一個相關行業，沉下心去做研究和探索。當然，我們的目標，還是通過研究和探索，并能夠應用，來提升人類的生活水平。
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