隨著語音識別與自然語言理解等技術的發(fā)展成熟，智能對話系統(tǒng)在各種場景中的應用越來越多。從應用的角度，對話系統(tǒng)可以分為任務型、問答型和閑聊型對話系統(tǒng)。不同于任務型對話系統(tǒng)以完成任務為目標（比如訂餐，訂票等），或者問答型對話系統(tǒng)以回答特定問題為目標，閑聊型對話系統(tǒng)更多是與用戶進行開放式對話，安撫用戶情緒或僅是隨意地聊天、娛樂等。

現(xiàn)階段集成閑聊功能的產品越來越多，閑聊也從一開始作為聊天“兜底”的存在慢慢演變?yōu)槔脩艟嚯x、建立用戶對產品信任的工具。但不同場景的產品對閑聊的需求存在著較大的差異，同時當前 NLP 技術在閑聊開放域上還存在諸多需要長期攻克的技術難題，難免會出現(xiàn)各種『有損商業(yè)目標、答非所問、不合場景』等各種問題。

UNIT 平臺為了讓開發(fā)者能夠靈活高效解決這些問題，為平臺預置的閑聊技能設計研發(fā)了個性化干預能力，幫助廣大開發(fā)者在自己的產品中根據(jù)使用的場景、業(yè)務對閑聊技能的需求定位，進行不同維度和不同程度的個性化干預。不僅能夠降低開發(fā)者的研發(fā)門檻，還能夠改善用戶的對話體驗。

閑聊技能的干預能力大大改善對話體驗

在機器人閑聊中，我們通常會碰到那些有損商業(yè)目標、答非所問或者不合場景的對話。UNIT 閑聊技能的干預能力可以支持開發(fā)者進行多維度干預選擇，比如根據(jù)閑聊中用戶問題或閑聊答復的文本、情感、情緒進行單條件或多條件組合判斷。當用戶在閑聊過程中觸發(fā)了干預規(guī)則，則可以對用戶輸出固定答復、替換答復中的關鍵詞、生成滿足特定條件的答復，還可以在答復內容前加上特定的前后綴?？梢葬槍﹂_發(fā)者使用場景的敏感內容進行靈活高效地干預。

閑聊技能的干預能力大大降低開發(fā)門檻

開發(fā)者如果想要實現(xiàn)對閑聊內容一定程度的干預控制，通常情況下需要自己配置一個干預的問答技能和通用的閑聊技能配合使用，但這樣的方式不能實時生效?；蛘呤峭ㄟ^編寫代碼的方式實現(xiàn)對閑聊內容的干預控制。而UNIT 推出的閑聊個性化干預能力，無需編程，全程圖形化配置干預規(guī)則，提交后經(jīng)過快速訓練就能實時在線上用戶端生效，快速提升閑聊效果。

編輯

▲ 個性化干預配置，全程圖形化操作，無需編程

如何快速實現(xiàn)閑聊個性化干預

以一個實際場景演示如何實現(xiàn)閑聊的個性化干預，以開發(fā)者為某客戶代言人進行負面信息的干預控制為例，僅需三步操作即可實現(xiàn)閑聊的個性化干預。

第一步：獲取閑聊技能

在進入 UNIT 配置平臺后，在『我的技能』-『預置技能』列表中選擇『閑聊』技能，在對話窗口點擊『獲取該技能』按鈕，即可獲取閑聊技能并測試。

第二步：配置個性化干預規(guī)則

例如開發(fā)者客戶的代言人叫小明，網(wǎng)上有些關于他『整容』的負面消息。在對話測試窗口輸入『小明整容后怎么樣？』，通用的閑聊技能可能會給出負面或不合適的答復內容。這種情況下就需要對『小明』、『整容』這樣的 query 進行干預了。

關鍵詞詞典配置

進入閑聊技能配置后臺，在個性化干預模塊，選擇『關鍵詞詞典』，先建一個代言人名稱的詞典，這個詞典里可以設置客戶公司多個品牌產品的代言人姓名、藝名等。再創(chuàng)建一個『負面』詞匯的詞典，把客戶公司代言人相關的所有負面關鍵詞匯都列入這個詞典中。

新建干預規(guī)則

進入『個性化干預列表』，新建干預規(guī)則，在干預條件中選擇干預對象『用戶問題』，屬性『文本』，關系『包含』，值選擇剛剛創(chuàng)建的代言人名稱詞典，如果在一個條件項里設多個詞典，那多個詞典的直接關系是『或』的關系，即只要用戶閑聊問題的文本中包含任一詞典里的關鍵詞就都滿足干預條件。把兩個關鍵詞設置在兩個條件里，讓他們形成『并』的關系，即用戶問題中同時包含兩個詞典中的關鍵詞時才算滿足干預條件。

設置答復內容

完成干預條件的設定后，可以給滿足干預條件的用戶問題設定答復內容，可以按『輸出固定答復』、『替換答復中的關鍵詞』、『生成滿足下述條件的答復』、『在答復上增加前后綴』等多種方式進行答復。當前可選擇『輸出固定答復』，寫入答復的內容“不知道哦，都是謠言吧?！?，這里可以設定多個答復內容，系統(tǒng)會隨機選擇一個答復給用戶，避免重復回復讓用戶覺得乏味。

第三步：訓練并測試生效

完成干預配置后，可以進入『技能訓練』模塊，點擊『訓練并生效新模型』，進行訓練，整個訓練過程只需1、2秒時間，干預的效果就可以生效了，當再次詢問小明整容相關問題，機器人就會回答“不知道哦，都是謠言吧”。

此外，開發(fā)者在面向不同的客戶，不同場景的產品時，對閑聊能力的要求都會不一樣。例如在面向二次元、年輕人群體的一些閑聊產品可能需要呆萌、Fashion 或有活力的風格，而在法律、政務相關的應用中閑聊的答復內容和風格可能就需要體現(xiàn)嚴肅性。

這時開發(fā)者就可以使用個性化干預模塊對用戶問題、答復內容的『對話行為、情緒』進行更豐富的干預規(guī)則配置。還可以對需要人工設計的開場、離場、正向引導、負向疏導的有趣話術，通過干預配置訓練生效到閑聊技能中進行應用。

未來，百度大腦 UNIT 平臺還會根據(jù)廣大開發(fā)者的使用反饋，持續(xù)優(yōu)化閑聊個性化干預能力，并提供閑聊系統(tǒng)畫像能力，讓你的對話機器人風格更加多元化、智能化。

編輯：hfy