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想要从闲聊的角度抓住用户,那一定是要满足情感的需求

2019-05-18

潜在价值

闲聊无用论现在是大家的共识,这也是除小冰外,很少见大公司把这个当作核心来做。其实这主要因为没有明确的商业模式,而且技术瓶颈明显,但是市场规模还是很大的。因为聊天对话是人类的天性,每个人都需要一个可以说心里话的人,目前技术是主要瓶颈,无法支撑开放域的自由对话,让人感觉没有人会和机器人聊天。

想要从闲聊的角度抓住用户,那一定是要满足情感的需求。

技术解决角度

面对开放域闲聊各种各样的问题,也有各种各样的解决方法,我按照自己的理解,大致分为三种方式算法、正则、兜底。

1. 算法

随着深度学习的发展,算法这个词逐渐进入人们眼中,给人一种高深莫测的感觉,但是在自然语言处理中,所能起到的作用还是很有限的。按照回复方式,现在算法主要分为:匹配算法(计算两个句子的是否匹配)、解析算法(先给输入进行分类,再按照预设类别回复)和生成算法(直接生成回复)

匹配算法:这应该是闲聊最重要的算法了,主要是从海量聊天库中找到相似的句子,和搜索用到的算法较一致。

解析算法:目前很多公司都用到了,主要就是通过模型对输入进行分类,也是目前算法的主流用法。

生成算法:很少有公司用这类算法,主要还是回复结果并不可控,据说中文版的小冰有10%的回复使用该算法。

2. 正则

正则指得就是正则表达式,这是比较传统的方式,虽然简单,但是效果立竿见影。这种方式在技能上比较常见,我觉得正则即可以准确到完全匹配,也可以泛化到关键词回复。

3. 随机

所谓随机就是不做任何解析,随机回复我们预设好的回复。这往往用来解决超过机器人能力范围时,给用户的一个反馈。在明知无法满足用户需求的情况下,回复的话术就会很重要,不同产品需要不同的设计思路。

语言的本质

之前在一篇文章当中看到一个对语言本质的理解,说“语言时思维的映射”。也就是说如果你不会思考,那么你的语言终究是假的,是存在于表面的。而现在的深度学习,也只是在利用大量的数据进行特征提取,并没有因果关系的推理,所以当前的深度学习在NLP领域,能力有限。而想要实现真正像人一样的闲聊,还是需要一定的时间,短时间内无法速成。

未来展望

理解了闲聊的现状,想象一下闲聊的未来,目前闲聊在对话系统中的位置可能如下:

1. 随着人机对话的普及,会有越来越多的产品搭载对话系统,闲聊将长时间会作为一个”兜底“的存在,用来解决技能以外的输入。当技能识别率和技能资源趋于一致的情况下,对话系统中的闲聊将会成为一个加分项的。

2. 闲聊如果可以收集到用户画像,那么基于闲聊的推荐系统将会发挥很大的作用,这个需要根据不同的产品进行设计。如果做推荐,想到最好的入手点还是前面说到的情感,情感一方面可以造成用户粘性,另一方面可以获得用户的信任。

我按照对语言本质的猜测,将闲聊未来的发展分成两部分,分割线就是技术是否可以让技术实现思考:

1. 闲聊短时间内还是需要产品驱动,而产品即需要了解当前技术瓶颈,也需要了解用户需求,甚至需求背后的人性,还有闲聊在整个产品中的定位,才有机会提升闲聊的用户体验。

2. 闲聊长时间的未来可能是技术驱动,而产品只是一个辅助的角色。先进的技术可以让机器人思考,调整相关的参数,就可以改变机器思考的方式,这个时候产品的作用就不再那么重要。