人工智能自然语言对话系统(AI-powered Conversational Agent)是一种能够理解和生成人类自然语言的计算机程序,使机器可以与人进行类似人类之间的交互式对话。这类系统通常包含以下关键技术:
自然语言处理(NLP, Natural Language Processing):这是对话系统的核心技术之一,包括词法分析、语法分析、语义分析以及情感分析等,用于理解用户输入的文本信息。
自然语言理解(NLU, Natural Language Understanding):对用户的输入进行解析和理解,识别出用户的真实意图和所涉及的实体,将自然语言转化为机器可处理的形式。
对话管理(DM, Dialogue Management):根据上下文和用户历史对话记录,确定合适的回复策略,并维护对话状态,确保对话流程的连贯性和一致性。
知识图谱(Knowledge Graph):存储大量结构化或半结构化的知识信息,帮助对话系统在需要时检索相关信息,提供精准答案或建议。
自然语言生成(NLG, Natural Language Generation):基于理解到的用户意图和对话管理策略生成符合语法规范且易于理解的人类语言作为回应。
深度学习与机器学习:通过训练模型如循环神经网络(RNN)、长短时记忆网络(LSTM)、Transformer等,让系统能够从大量的对话数据中学习并不断提升其对话能力。
目前广泛应用的场景包括智能客服机器人、语音助手(如Siri、Google Assistant、小爱同学等)、智能家居控制、在线购物助手、教育辅导等多种领域。