會話式人工智慧公司mindmeld發布了《會話式人工智慧手冊》，該手冊概述了開發會話式應用程式所面臨的挑戰和步驟。
\\ mindmeld公司提供了乙個平台，開發人員可以在該平台上建立基於深度領域會話式人工智慧的應用。他們寫了一本手冊，按步驟指導那些有興趣開發這類應用程式的人。這本指南涵蓋了他們在這一領域多年來制定的一些原則和最佳實踐經驗。
\\ mindmeld公司概述了一些開發會話式應用程式的可行方法：
\\規則引擎。使用這種方法，開發人員需要建立大量的規則，以便為每個問題選擇適當的答案。它是速度最快但又最有侷限性的解決方案：
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\\\由於基於規則的框架並不提供人工智慧功能來解析或分類輸入資訊，開發人員必須手動編寫所有必要的資訊處理和互動邏輯。通常情況下即使是簡單的應用程式也需要數百條規則來處理典型會話介面中的不同對話狀態。
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該指南列出了botkit和microsoft bot framework等會話式應用程式的規則引擎。
\\nlp服務。另一種方法是使用基於雲計算的自然語言處理（nlp）服務。 提供自然語言解釋服務是開發會話式應用程式必不可少的乙個步驟，同時，mindmeld公司也認為這項服務還有乙個額外目的：
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\\\這些服務通常由大型消費者網際網路公司提供，以吸引開發者上傳他們的訓練資料，從而幫助服務提供者改進自己的會話式人工智慧。
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這方面的產品有amazon lex、facebook wit.ai、google api.ai、ibm watson conversation、microsoft luis以及samsung viv。
\\會話式人工智慧平台。這是基於機器學習的平台，但是針對會話式應用程式進行了優化。裡面包括了一些用於「意圖分類、實體識別、實體解析、問答和對話管理」的工具。
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\\\與基於雲計算的nlp服務不同，會話式人工智慧平台不要求將培訓資料上傳到共享的雲基礎設施上。相反，它們提供了乙個靈活和通用的平台，確保可以在本地管理資料集和訓練模型，並始終保持應用程式開發人員的智財權。
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對於這種方法，mindmeld公司只以他們自己的解決方案為例。當被問及mindmeld公司的平台與其它解決方案的不同之處時，他們回答說：
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\\\像wit.ai，api.ai和luis這樣的工具可以幫助沒有資料科學背景的工程師構建簡單的nlp模型。但是mindmeld是更先進的機器學習平台，能夠幫助資料科學家建立更高階的會話介面。例如，mindmeld使我們的客戶能夠建立自定義知識圖譜，從而深入了解他們的產品內容或目錄。mindmeld還可用於構建先進的、經過數千或數百萬次訓練的nlp模型。mindmeld還提供了乙個最先進的問答系統，適用於任何知識領域。目前沒有乙個基於網路的nlp服務（比如wit.ai、api.ai或luis）能夠提供這樣的功能。
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這本手冊還有乙個使用mindmeld的平台編寫會話式應用程式的10步實施指南。其中一些步驟也適用於其他解決方案。下面簡要總結一下這10個步驟：
\\ \ 選擇正確的用例。並非所有的用例都適合於會話式應用程式。選擇用例時要考慮到它是否類似於真實世界的人類互動，是否節省使用者的時間並且是否方便使用者使用。
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\ 編寫理想的對話互動。考慮使用者如何使用該應用程式，可能的對話是什麼，這些對話需要包含哪些邊界情況，例如提問超出了應用程式範圍。
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\ 定義域、意圖、實體和角色層次結構。確定需要解釋的自然語言的基本要素。
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\ 定義對話狀態處理程式。確定所要進行的對話步驟，從互動開始到互動結束，並提供必要的細節。
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\ 建立問題解答器知識庫。這是理解和解答問題所需的資訊庫。
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\ 生成代表性訓練資料。建立機器學習演算法所需的資料集，以更好地了解該領域和可能進行的對話。
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\ 訓練自然語言處理分類器。這涉及訓練nlp引擎以識別域、意圖、使用者提及的實體以及這些實體所起的作用。
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\ 使用語言解析器。此步驟涉及配置語言解析器以正確地標識實體之間的關係從而建立解析樹。
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\ 優化問題解答效能。除錯問題解答器以尋求最佳解答。
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\ 將訓練模型應用到生產環境。先測試應用程式，然後將其應用到實際生產。
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感謝薛命燈對本文的審校。
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