王海良老師 本文根據(jù)Chatopera聯(lián)合創(chuàng)始人&CEO王海良老師在DataFunTalk人工智能技術(shù)沙龍“自然語(yǔ)言處理技術(shù)應(yīng)用實(shí)踐”中分享的《多輪對(duì)話提升自動(dòng)化流程服務(wù)》編輯整理而成，在未改變?cè)�意的基礎(chǔ)上稍做修改。
多輪對(duì)話提供自動(dòng)化流程服務(wù) 今天主要分享兩部分，一部分是技術(shù)分享，第二部分是介紹一下Chatopera提供的企業(yè)聊天機(jī)器人應(yīng)用解決方案。目前開(kāi)發(fā)企業(yè)聊天機(jī)器人很麻煩，需要用大量的數(shù)據(jù)，依賴機(jī)器學(xué)習(xí)和熟悉自然語(yǔ)言處理的專家，成本比較高，我們能提供快速落地、穩(wěn)定的、低成本實(shí)現(xiàn)聊天機(jī)器人的方案，下圖是我們的解決方案。 Chatopera面向企業(yè)業(yè)務(wù)人員發(fā)布了多輪對(duì)話設(shè)計(jì)器，用于設(shè)計(jì)滿足企業(yè)需求的聊天機(jī)器人，從多輪對(duì)話設(shè)計(jì)器中可以導(dǎo)出對(duì)話應(yīng)用。對(duì)話應(yīng)用可以導(dǎo)入到智能問(wèn)答引擎中，智能問(wèn)答引擎是面向企業(yè)IT人員的，它可以管理聊天機(jī)器人，包括多輪對(duì)話、知識(shí)庫(kù)、意圖識(shí)別和監(jiān)控接口使用情況。智能問(wèn)答引擎暴露接口對(duì)外集成，也包含基于Web的管理控制臺(tái)，這套方案可以支持將企業(yè)內(nèi)部流程和在客服、營(yíng)銷過(guò)程中的話術(shù)轉(zhuǎn)化為聊天服務(wù)，接入到企業(yè)微信、微信公眾號(hào)等，從而提供企業(yè)的智能化和自動(dòng)化。閑話不多說(shuō)了，下面開(kāi)始分享一些自然語(yǔ)言處理的知識(shí)。 語(yǔ)言模型是計(jì)算一個(gè)句子出現(xiàn)的可能性，比如我問(wèn)機(jī)器人一個(gè)問(wèn)題，那么它的不同回答出現(xiàn)的可能性是什么樣的。自然語(yǔ)言處理經(jīng)歷過(guò)很多階段，不同發(fā)展時(shí)期有不同的特點(diǎn)，經(jīng)歷過(guò)經(jīng)驗(yàn)主義主導(dǎo)和理性主義主導(dǎo)的時(shí)期，前者主要是語(yǔ)言學(xué)家推出的一些方法，后者則大量使用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法。自然語(yǔ)言處理又應(yīng)用于很多任務(wù)中，比如機(jī)器翻譯、信息檢索和閱讀理解，近年來(lái)取得重大突破的主要是基于統(tǒng)計(jì)學(xué)方法的。用大量的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)出語(yǔ)言的特征，從中找到規(guī)律，從而對(duì)給定輸入預(yù)測(cè)出結(jié)果。第一位提出用數(shù)學(xué)解決語(yǔ)言問(wèn)題的是香儂，他是信息論的開(kāi)創(chuàng)者，也是人工智能之父�，F(xiàn)在很多用于人工智能的方法更多的是來(lái)源于通信領(lǐng)域，比如最大熵、最大似然都來(lái)自于信息論。 檢驗(yàn)一個(gè)語(yǔ)言模型的好壞是通過(guò)“困惑度”來(lái)衡量，就是你說(shuō)了一個(gè)字，下一個(gè)字有幾種可能，可能數(shù)越少說(shuō)明語(yǔ)言模型越準(zhǔn)確。描述一個(gè)語(yǔ)言模型的格式常用ARPA，很多工具都支持這種格式，用很大的語(yǔ)料訓(xùn)練形成一個(gè)文件，文件帶有N-Grams的token列表，第一列是token，第二列是它出現(xiàn)的概率，通常是以Log10函數(shù)換算后的結(jié)果，第三列是backoff加權(quán)，主要用來(lái)平滑。計(jì)算一句話出現(xiàn)的可能性用途有很多，比如糾錯(cuò)中看那個(gè)字是錯(cuò)誤的。公式7就是具體計(jì)算一句話可能性的，它將目標(biāo)分成兩個(gè)部分，然后分別求，右半部分是對(duì)應(yīng)的backoff權(quán)值，如果它不存在，就使用1.0作為默認(rèn)值，左半部分如果在語(yǔ)言模型中也不存在，就迭代計(jì)算。 如果解決一個(gè)翻譯任務(wù)，就可以用歷史數(shù)據(jù)去訓(xùn)練模型，我們的目的是得到一個(gè)函數(shù)，通過(guò)它預(yù)測(cè)未來(lái)輸入的句子的翻譯結(jié)果。我們不能知道完整的特征空間，但是基于大數(shù)定理，我們認(rèn)為在訓(xùn)練數(shù)據(jù)很大的情況下，訓(xùn)練后的模型與完整特征空間是一致的，這就是用已知數(shù)據(jù)去擬合完整的特征空間，利用數(shù)學(xué)原理，我們能得到的解不一定是最優(yōu)解，但可以保證是局部的最優(yōu)。最大熵原理是指導(dǎo)這個(gè)求解過(guò)程的重要思想，它的核心就是對(duì)未出現(xiàn)的事件，認(rèn)為是等可能的，這樣保證熵最大。因?yàn)殪卦龆�律認(rèn)為系統(tǒng)總是朝著最無(wú)序，最混亂的方向發(fā)展，那么保證熵最大，可以最接近真實(shí)情況。上圖可以用來(lái)描述最大熵模型，首先定義計(jì)算熵的公式，然后目標(biāo)是最小化它的對(duì)偶問(wèn)題（公式8），然后描述它的限制條件，限制條件為若干特征函數(shù)，特征函數(shù)的構(gòu)造一般是輸出值為0或1的函數(shù)，再一個(gè)條件就是對(duì)于一個(gè)輸入x，各種輸出的概率和是1。然后將目標(biāo)函數(shù)和限制條件通過(guò)拉格朗日乘子法建立方程組，對(duì)每個(gè)方程求偏導(dǎo)，進(jìn)行求解。這是一個(gè)凸優(yōu)化問(wèn)題。 中文分詞、詞性標(biāo)注、命名實(shí)體識(shí)別是自然語(yǔ)言處理中的“三姐妹”，是其它任務(wù)的基礎(chǔ)。中文分詞這些年來(lái)出現(xiàn)了很多方法，在九幾年的時(shí)候主要通過(guò)字典和人為指定的規(guī)則完成，比如MMSEG算法，提出語(yǔ)素自由度概念，前向或后向的算各種分詞情況下的分?jǐn)?shù)，然后確定最優(yōu)解。2000年以后，多用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，準(zhǔn)確率也大幅提升，解決了識(shí)別新詞等困難，有些分詞器準(zhǔn)確率能達(dá)到96%以上。隱馬爾可夫模型是很經(jīng)典的模型，也很簡(jiǎn)單，很多分詞器基于它實(shí)現(xiàn)。使用隱馬爾可夫模型可以解決三類問(wèn)題：

1. 概率計(jì)算問(wèn)題：計(jì)算可觀測(cè)序列出現(xiàn)的概率；
2. 預(yù)測(cè)問(wèn)題：根據(jù)可觀測(cè)序列找到最有可能的隱藏狀態(tài)序列；
3. 學(xué)習(xí)問(wèn)題：估計(jì)隱馬爾可夫模型的參數(shù)。

隱馬爾可夫模型包含五個(gè)參數(shù)：不可觀測(cè)的狀態(tài)，可觀測(cè)的觀測(cè)序列，初始狀態(tài)概率向量，觀測(cè)概率矩陣和狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣。在中文分詞中，由字構(gòu)詞法就是將狀態(tài)分為（B,M,E,S），它們分別代表一個(gè)字出現(xiàn)在詞匯的開(kāi)始、中間、結(jié)尾或獨(dú)立成詞。近年來(lái)，基于條件隨機(jī)場(chǎng)的分詞效果超過(guò)了隱馬爾可夫，主要是因?yàn)闂l件隨機(jī)場(chǎng)能更充分的利用一個(gè)字的上下文關(guān)系，能更好的描述序列化任務(wù)，因?yàn)殡[馬設(shè)定了比較強(qiáng)的依賴，只是利用了前一個(gè)字。 在很多自然語(yǔ)言處理任務(wù)中，比如搜索、摘要和關(guān)鍵詞提取都與相似度計(jì)算關(guān)系很大，尤其是兩個(gè)句子和兩個(gè)詞之間的相似度。目前基于詞向量的相似度計(jì)算用的比較多的是Word2vec，它的網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)是很簡(jiǎn)單的，比如C-BOW模型，就是利用前后詞去預(yù)測(cè)當(dāng)前詞。Synonyms是一個(gè)開(kāi)源的可以用于計(jì)算相似度的庫(kù)，它融合了語(yǔ)義上的距離以及匹配，利用開(kāi)源的算法和開(kāi)放的wikidata數(shù)據(jù)制作的。
https://github.com/huyingxi/Synonyms
在最近受到了一些關(guān)注，在Github上，star數(shù)量在穩(wěn)定增長(zhǎng)，我是這個(gè)項(xiàng)目的作者之一，歡迎大家使用和提Issue。
Synonyms star 趨勢(shì) 常見(jiàn)的信息檢索系統(tǒng)就是基于倒排索引，在2011年以后，召回后進(jìn)行排序時(shí)，又多用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，比如Pointwise, Pairwise等方法。 倒排索引是一個(gè)詞可能出現(xiàn)在很多文章中，那么就將詞建一個(gè)列表，然后出現(xiàn)它的文章都建一個(gè)id，然后這些文章按照遞增的順序關(guān)聯(lián)到這個(gè)詞上。在查詢時(shí)，根據(jù)不同條件得到文章集合，使用歸并算法輸出。 Apache Lucene是幫助實(shí)現(xiàn)信息檢索系統(tǒng)的開(kāi)源項(xiàng)目，它的query語(yǔ)法很豐富，性能也很出眾。Lucene的查詢語(yǔ)法也給Chatopera團(tuán)隊(duì)實(shí)現(xiàn)聊天機(jī)器人的對(duì)話引擎很大的啟發(fā)。另外在搜索時(shí)，Lucene也支持使用近義詞，通過(guò)簡(jiǎn)單擴(kuò)展、簡(jiǎn)單收縮、簡(jiǎn)單映射和姻親擴(kuò)展讓檢索更智能。 另外一個(gè)知名開(kāi)源項(xiàng)目 - Elasticsearch也是面向企業(yè)快速搭建信息檢索系統(tǒng)的，是實(shí)現(xiàn)搜索引擎的非常棒的項(xiàng)目，它的文檔相關(guān)度計(jì)算如上圖，它不但使用了TF-IDF、也支持對(duì)一個(gè)詞進(jìn)行加權(quán)，還根據(jù)文檔長(zhǎng)度進(jìn)行規(guī)范化。 搜索引擎的評(píng)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)有很多指標(biāo)，比如MAP、MPP，基于混淆矩陣的準(zhǔn)確率和召回率是經(jīng)典的方法。準(zhǔn)確率和召回率是矛盾的，所以，常使用二者結(jié)合起來(lái)計(jì)算的F1值評(píng)價(jià)，F(xiàn)1值越高，效果越好。 在自然語(yǔ)言處理中，另一個(gè)比較難的點(diǎn)就是分析詞與詞之間關(guān)系，在分詞后，一個(gè)詞在句子中充當(dāng)什么成分。依存關(guān)系分析依賴于分詞的結(jié)果，也依賴于詞性標(biāo)注的結(jié)果。標(biāo)注依存關(guān)系數(shù)據(jù)集也是很難的任務(wù)，詞之間的關(guān)系會(huì)有幾十種。我個(gè)人認(rèn)為，從近幾年學(xué)術(shù)上的成果看，依存分析分析已經(jīng)處于從學(xué)術(shù)向?qū)嶋H應(yīng)用過(guò)渡的節(jié)點(diǎn)了，2017年在依存關(guān)系分析任務(wù)上，就出現(xiàn)了準(zhǔn)確率95%的論文。 目前，用于依存關(guān)系分析的流行算法有基于Transition-based和Graph-based兩種。Transition-based parser基本理念就是將待分析的句子放入buffer中，然后順序進(jìn)入parser，oracle是一個(gè)分類器，它會(huì)給出針對(duì)這個(gè)詞作出哪種行為，比如SHIFT, 右附加關(guān)系，左附加關(guān)系。下面是有關(guān)依存關(guān)系分析的兩個(gè)開(kāi)源項(xiàng)目：
https://github.com/Samurais/text-dependency-parser # 經(jīng)典的transition-based parser
https://github.com/elikip/bist-parser # 使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)Oracle的Parser
以上內(nèi)容是自然語(yǔ)言處理的部分，但是本次分享的主題是“多輪對(duì)話提升自動(dòng)化流程服務(wù)”，目前信息檢索服務(wù)不斷向更智能的方向發(fā)展，搜索引擎公司越來(lái)越了解我們，但是在企業(yè)里，隨著業(yè)務(wù)的發(fā)展，它更需要的是通過(guò)多輪對(duì)話完成流程服務(wù)，一問(wèn)一答的服務(wù)解決不了太多問(wèn)題。企業(yè)里對(duì)業(yè)務(wù)流程引擎有著極大的熱情，業(yè)務(wù)流程引擎也在幾十年的發(fā)展中，不斷標(biāo)準(zhǔn)化，完善化。比如當(dāng)前的標(biāo)準(zhǔn)BPMN2.0用50多個(gè)元素去幫助業(yè)務(wù)人員建模，編排流程服務(wù)。結(jié)合對(duì)業(yè)務(wù)流程引擎和自然語(yǔ)言處理的理解，Chatopera開(kāi)發(fā)了對(duì)話引擎，并基于它開(kāi)發(fā)了多輪對(duì)話設(shè)計(jì)器和智能問(wèn)答引擎。 對(duì)話引擎是以自然語(yǔ)言為輸入的，描述對(duì)話的，它根據(jù)這些腳本，梳理規(guī)則，形成機(jī)器人的思維邏輯導(dǎo)圖。對(duì)話引擎也有自己的一套強(qiáng)大的語(yǔ)法規(guī)則，能讓機(jī)器人更加智能。 上圖是多輪對(duì)話設(shè)計(jì)器的對(duì)話編輯窗口，左側(cè)寫(xiě)腳本，右腳上是實(shí)時(shí)渲染的機(jī)器人思維邏輯導(dǎo)圖，右下角是測(cè)試窗口。多輪對(duì)話設(shè)計(jì)器通過(guò)函數(shù)完成系統(tǒng)集成，比如在對(duì)話中依賴CRM或訂單管理數(shù)據(jù)等，函數(shù)和腳本可以相互調(diào)用，這樣能滿足企業(yè)的各種業(yè)務(wù)需求，并且靈活調(diào)整。下面的鏈接提供一個(gè)具體的例子，怎么通過(guò)多輪對(duì)話設(shè)計(jì)器實(shí)現(xiàn)一個(gè)查詢天氣的機(jī)器人。
https://github.com/chatopera/conversation-sampleapp
在Chatopera，自然語(yǔ)言處理和機(jī)器學(xué)習(xí)主要應(yīng)用于幫助業(yè)務(wù)人員快速實(shí)現(xiàn)聊天機(jī)器人，比如客服人員輸入“訂單下單后怎么查看物流狀態(tài)”，那么這就話有哪些不同的說(shuō)法，基于對(duì)話引擎，它的規(guī)則是什么樣的，它的回復(fù)有幾種可能。也就是，Chatopera利用先進(jìn)的技術(shù)幫助業(yè)務(wù)人員寫(xiě)機(jī)器人的對(duì)話腳本。在Chatopera看來(lái)，這是企業(yè)實(shí)現(xiàn)聊天機(jī)器人過(guò)程中，一個(gè)重要的環(huán)節(jié)。那么，怎么做呢？一方面，要熟悉業(yè)務(wù)流程引擎的設(shè)計(jì)理念，比如流程狀態(tài)機(jī)、流程的編排、企業(yè)業(yè)務(wù)人員的工作習(xí)慣等，另外一方面，要對(duì)信息檢索、分詞、近義詞挖掘、依存關(guān)系和機(jī)器閱讀理解等自然語(yǔ)言處理任務(wù)不斷研究，持續(xù)創(chuàng)新。
今天分享的內(nèi)容包括一些經(jīng)典的、成熟的，同時(shí)，這些方法也能啟發(fā)大家創(chuàng)新，比如分詞的技術(shù)應(yīng)用于機(jī)器閱讀理解、Lucene的查詢語(yǔ)法應(yīng)用于多輪對(duì)話技術(shù)等。期待于大家進(jìn)行更深度的交流，我今天的分享就到這里，想要進(jìn)一步了解Chatopera的產(chǎn)品請(qǐng)?jiān)L問(wèn)：
https://docs.chatopera.com/