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    Chatbot成2017年企业热门应用
    科技大厂纷纷投入开发Chatbot技术和应用,Amazon Echo在市场上广受欢迎,终于在今年4月正式释出数位助理Alexa背后Chatbot引擎Lex。图片来源/AWS
      去年通讯平台脸书、Line、Skype,以及企业协作平台Slack都相继推出Chatbot开发平台,提供企业开发自家Chatbot,Chatbo从2016年开始爆红,带动企业开发Chatbot的风潮。
      市调机构Gartner今年初的一项研究报告中预估,到了2020年,30%的网页浏览工作,将不再需要透过荧幕就能完成,80%的人使用App的数量将会减至现在的一半,消费者与企业之间的互动模式将会由虚拟个人语音助理(Virtual Personal Assistant,VPA)为中心,串联APP、API、ChatBot等应用,像是Amazon推出的语音个人助理Alexa、Google Assistant等,就不再需要透过荧幕,能够直接让使用者透过语音指令与Chatbot互动。
      从Chatbot的通路端来看,脸书去年4月释出Messenger API,才经过3个月就已经有超过1.1万的Bot,而到了今年4月,每个月在Messenger平台上的活跃Bot竟然暴增到了10万个以上,脸书甚至更进一步,在Messenger的智慧搜寻Discover中,开始支援搜寻Bot的功能,让使用者可以在Messenger上依照类别浏览和搜寻企业自家开发的Bot。
      另一个在台湾广受欢迎的Chatbot通路则是Line,在台拥有1,800万用户,像是玉山银行的理财机器人和台湾房屋的地产机器人都选择在Line的通路上,瞄准对话式商务的机会,开创Chatbot与消费者互动。
      Line也追随脸书的脚步,不只作为Chatbot通路,在今年的世界通讯大展(MWC)上宣布,推出自家语音助理Clova(Cloud Virtual Assistant),Clova结合了Line的聊天技术,以及韩国最大入口网站Naver的搜寻与内容技术,首波将提供新闻讯息、天气资讯、播放音乐等功能。
      除此之外,Line也计划释出支援Clova语音助理的智慧喇叭Wave,类似Amazon Echo、Google Home等设备,并将与第三方厂商合作,共同开发Clova硬体的相关服务。
      从Chatbot的开发平台端来看,目前较为成熟的为Amazon的Lex、IBM Watson Conversation服务和微软的Bot Framework,Lex和Conversation服务都已经是正式版,微软的Bot Framework目前还是预览版。
      AWS挟Alexa气势正式推出Lex
      AWS今年4月将Alexa核心引擎正式释出,推出了企业级Chatbot引擎Lex正式版本,Lex能介接到对话介面的通讯平台,并提供开发人员深度学习的技术,像是自然语言理解技术和自动语音辨识等功能,开发人员使用Lex的服务建立Chatbot的过程中,不需要自行建立机器学习的模型,可直接使用Lex自动产生的机器学习模型。
      Lex与Lambda无伺服器运算服务整合,开发人员将程式码上传后,AWS即自动调派AWSEC2运算服务,建立Lambda程式执行环境,开发人员能将Chatbot部署到通讯平台、行动用户端和IoT装置。
      若开发人员想将Chatbot部署到行动装置上,Lex也提供开发人员可用iOS和Android的SDK介接。
      若是要部署到通讯平台,Lex整合了Facebook Messenger、Slack和Twilio SMS这3项对话通道,可以在Lex的介面上选择要部署的通道,在提供Token之后,Lex会给予CallbackURL,开发人员即可将Chatbot发布到对话通道上执行。
      Lex的介面也提供了监控介面(Monitoring Dashboard),Lex可以显示遗漏讯息、回应延迟时间和使用流量等相关资讯,也能检视未被辨识语句。
      Lex将Chatbot语意分析分为意图(Intent)、例句(Utterance)和Slot,与微软和IBM不一样的是,Lex将例句设定为意图的平行项目,也就是,Lex的例句能够用在不同意图中,省去在不同意图下建立一样例句的步骤。
      Slot则是要满足执行意图的条件所输入的参数,与微软和IBM的Entity不同,Slot能够记录此参数触发程式的状态(Statement),Lex遇到类似的意图,像是订饭店或是订机票,就会保留Slot的资讯,供不同意图使用。
      其中,Slot又可以依照对应的意图,分为不同的条件词汇类别(SlotType),像是订机票意图的条件词汇又可分为出发地、目的地、时间、班机编号等类别,此外,还提供了一些基本的意图,像是查询天气、电影时刻表等。
      开发人员建立完语意分析的资料后,就可以开始建置讯息管理,Lex讯息的管理上,采用提示(Prompt)来获得足够的Slot资讯,例如,开发人员可以设定在接收到订机票的意图后,建立「请问您要到哪里?」的提示语句。Lex也有提供对话管理的机制,Lex采用的是Session Timeout与Cross-intentInformation Sharing的机制来管理对话。
      Session Timeout提供开发人员设定一段时间,让Lex保留对话的资讯,让使用者在有效的时间内,可延续对话,不需要每次都重新输入资讯,若使用者提供了相关的条件词汇资讯,但尚未完成订购,Lex会预设将使用者提供的资讯记录保留5分钟,若使用者在时效内回到对话,即可继续订购的对话,开发人员可以自由设定时效的时间。
      Cross-intentInformation Sharing则是让Chatbot在执行不同的意图时,可以同时使用对话内容的资讯,例如,在订购机票的Chatbot中,若使用者已完成订购机票的意图,想转移到查询订购状况的意图,Lex透过询问订购编号和日期,将两项不同意图资讯串在一起,订购资讯就可以同时被不同意图使用,不需要再重新询问一次使用者,订购的相关资讯。
      Lex还提供意图链(Intent Chain)机制来管理上下文,根据使用者表达的语句,动态地转移意图,能够让开发人员将对话分成多个元件,这项机制简化了复杂的对话过程。
      另外,Lex还提供2个版本管理的功能,分别是Versioning和Alias,Versioning是在开发人员第一次发布Chatbot后,Lex会自动记录并产生一个版本,之后每次发布都会产生新版本。
      Alias则是提供开发人员指定特定版本的Chatbot,每个开发和执行阶段都可以指定不同版本的Chatbot,甚至,开发人员可以在使用者使用Chatbot时更新版本。除此之外,Lex的服务还能提供企业的开发人员一同参与设计Chatbot的过程,能允许多个开发人员在Lex服务中开发、测试。
      IBM Chatbot开发平台Watson Conversation服务
      IBM的WatsonConversation服务是另一个已推出正式版本的Chatbot平台。IBM在Watson Developer Cloud平台上,提供开发人员许多API和工具,透过简单的视觉化设计介面,让开发人员可以不需要撰写程式,就能打造出企业自家功能型的Chatbot。
      Watson Conversation服务设计了Workspace的工作区来存放同一个Chatbot所有的参数设定和资料,必须包含意图、实体概念、对话(Dialog),此外,开发人员若更新Workspace中的资料,并不需要手动训练资料,系统将会自动更新内部的参数和资料。
      Watson Conversation服务在语意分析上,采用3层式向下包含的语意结构,将每个Entity细分为多个特值(Value),每个Value又可以再细分出许多广义的同义词(Synonym),以行事历机器人为例,Entity若是星期,Value则是Monday、Tuesday、Friday等,而Friday又可以衍生出许多同义词,像是F、Fri,这样3层式的语意结构机制可以让机器人接收到错字、不完整的表达或是缩写时,也能正确地辨认词汇。
      在对话管理方面,则是提供开发人员视觉化介面设计对话流程,运用节点树的概念,让设计对话的流程更为弹性,开发人员可自由地在原有的对话流程中,增加与根节点(Root Conversation Node)同层的对话节点,也可以加入不同层的子节点(ChildNode),来创造分支对话。
      微软Chatbot开发引擎LUIS和开发框架Bot Framework
      微软早在2015年5月就推出自然语言理解服务LUIS(Language Understanding Intelligence Service),去年3月Build大会释出Chatbot开发框架Bot Framework,提供企业透过LUIS分析语意,再用Bot Framework部署Chatbot,不过目前这两项服务都还没推出正式版。
      微软今年Build大会上,更新了Bot Framework多项功能,不但新增了3个能部署Chatbot的对话通道,还提供开发人员打造任何对话场景都适用的通用卡(Adaptive Cards),能够用单一的架构套用在不同的平台,另外,LUIS服务也有不少更新。
      微软增加了3个部署Chatbot的对话通道,提供Chatbot开发人员透过Bot Framework,将Chatbot部署到语音助理Cortana、搜寻引擎Bing和商用Skype。微软为了能创造Cortana的生态圈,还推出Cortana Skills Kit让开发人员可以为Cortana增加新技能。
      微软提供开发人员打造任何对话场景都适用的通用卡(Adaptive Cards),能够让开发人员用JSON的格式设计介面模组、与使用者的互动模式等,透过单一架构就能套用在不同平台上,例如Microsoft Teams、Skype、Android、iOS等平台。除此之外,微软还新增了支付请求(PaymentRequest)API,让开发人员可以将自家Chatbot,加上购物付款的功能。
      因应许多开发人员要求,LUIS的意图上限终于从20个变为80个,Entity则是从原本10个增加到30个,支援的语言也新增韩文、荷兰文和法文、西班牙文语系,并改善内建支援西班牙文、英文和中文的日期和数字Entity,甚至还将这两个内建Entity开源,让更多的开发人员可以使用和贡献功能。
      语意的部分,微软则是新增了一系列的语言特性(Language Features)功能,例如,清单、混合的Entity、语意建议(Semantic Suggestions)和拼字检查(Spell Checking)等功能。
      除此之外,微软也在LUIS的系统开发生命周期工具上着墨,像是版本管理(Versioning)、阶段Slots(Production/Stagingslots)、批次测试(Batch Testing)和程式共享(Application sharing)等功能,其中,程式共享功能改变了以往LUIS不利团队开发的劣势,让开发团队可以一起开发同一个Chatbot。
      另外,LUIS还新增语音辨识功能,Chatbot开发人员可以不用再呼叫外部的语音转文字API,能够直接在LUIS内建立语音的语意理解模型,进而提升语音辨识效果,甚至还提供语音辨识自动除错的功能,使用者现在不只可以透过点选、打字的方式与Chatbot互动,还多了直接用讲的对话模式。微软也藉由Azure Application Insights提供Chatbot开发人员一系列的数据分析服务。
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