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| 編輯推薦： |
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首著问世|集一线AI工程师十余载之功力|揭聊天机器人技术之面纱|深入探讨对话、问答、闲聊系统|产学界大咖力荐！
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| 內容簡介： |
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本书全面系统地介绍了聊天机器人的背景、典型应用场景，以及核心技术模块。并围绕问答系统、任务对话系统和闲聊系统三种聊天机器人的具体展现，从技术原理和实践两个方面进行阐述，适合对自然语言处理有一定基础又想进入聊天机器人应用研发的一线研发人员学习。
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| 關於作者： |
王昊奋
上海乐言信息科技有限公司CTO，中文知识图谱zhishi.me创始人、OpenKG发起人之一、CCF理事、CCF术语审定工委主任、CCF TF执委、中文信息学会语言与知识计算委员会副秘书长，共发表80余篇高水平论文，在知识图谱、问答系统和聊天机器人等诸多领域有丰富的研发经验，其带队构建的语义搜索系统在Billion Triple Challenge中荣获全球第2名；在著名的本体匹配竞赛OAEI的实体匹配任务中斩获全球第1名。曾主持并参与多项国家自然科学基金、863重大专项和国家科技支撑项目，以学术负责人身份参与PayPal、Google、Intel、IBM、百度等企业的合作项目。
邵浩
博士，上海瓦歌智能科技有限公司总经理，深圳狗尾草智能科技有限公司人工智能研究院院长，上海市静安区首届优秀人才，带领团队打造了AI虚拟生命产品琥珀虚颜的交互引擎。任中国中文信息学会青年工作委员会委员、中国计算机学会YOCSEF上海学术委员会委员，研究方向为机器学习，共发表论文40余篇，主持多项国家级及省部级项目，曾在联合国、世界贸易组织、亚利桑那州立大学、香港城市大学等机构任访问学者。王昊奋
上海乐言信息科技有限公司CTO，中文知识图谱zhishi.me创始人、OpenKG发起人之一、CCF理事、CCF术语审定工委主任、CCF TF执委、中文信息学会语言与知识计算委员会副秘书长，共发表80余篇高水平论文，在知识图谱、问答系统和聊天机器人等诸多领域有丰富的研发经验，其带队构建的语义搜索系统在Billion Triple Challenge中荣获全球第2名；在著名的本体匹配竞赛OAEI的实体匹配任务中斩获全球第1名。曾主持并参与多项国家自然科学基金、863重大专项和国家科技支撑项目，以学术负责人身份参与PayPal、Google、Intel、IBM、百度等企业的合作项目。
邵浩
博士，上海瓦歌智能科技有限公司总经理，深圳狗尾草智能科技有限公司人工智能研究院院长，上海市静安区首届优秀人才，带领团队打造了AI虚拟生命产品琥珀虚颜的交互引擎。任中国中文信息学会青年工作委员会委员、中国计算机学会YOCSEF上海学术委员会委员，研究方向为机器学习，共发表论文40余篇，主持多项国家级及省部级项目，曾在联合国、世界贸易组织、亚利桑那州立大学、香港城市大学等机构任访问学者。
李方圆
狗尾草智能科技有限公司高级工程师，苏州大学硕士，主要研究方向为自然语言处理、问答系统和知识图谱，具有多年实战经验，目前为自然语言处理团队总负责人，主导开发公司全线产品的对话交互功能。
张凯
狗尾草智能科技有限公司高级工程师，主要从事自然语言处理、对话系统、知识图谱等领域的研究工作。在狗尾草智能科技有限公司主导认知对话引擎的设计开发，以及通用领域知识图谱的建设工作，参与编写发布了《知识图谱白皮书》及《知识图谱评测标准》。
宋亚楠
中山大学计算机科学硕士，就学期间专攻图像处理与识别方向。在智能硬件及人工智能行业历任软件工程师、产品经理、战略技术规划经理等职位，产品多次获CES创新奖，先后公开几十项国内及PCT发明专利。
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| 目錄：
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目 录
1 聊天机器人概述 1
1.1 聊天机器人的发展历史 1
1.2 聊天机器人的分类与应用场景 6
1.3 聊天机器人生态介绍 9
1.3.1 典型聊天机器人框架介绍 11
1.3.2 聊天机器人平台介绍 13
1.3.3 典型的聊天机器人产品介绍 13
1.4 参考文献 19
2 聊天机器人技术原理 20
2.1 自然语言理解 21
2.1.1 自然语言理解概览 23
2.1.2 自然语言理解基本技术 26
2.1.3 自然语言表示和基于深度学习的自然语言理解 36
2.1.4 基于知识图谱的自然语言理解 46
2.2 自然语言生成 56
2.2.1 自然语言生成综述 56
2.2.2 基于检索的自然语言生成 58
2.2.3 基于模板的自然语言生成 59
2.2.4 基于深度学习的自然语言生成 60
2.3 对话管理 61
2.4 参考文献 65
3 问答系统 67
3.1 问答系统概述 67
3.2 KBQA 系统 71
3.2.1 KBQA 系统简介 71
3.2.2 主流的 KBQA 方法 79
3.3 KBQA 系统实现 96
3.3.1 系统简介 96
3.3.2 模块设计 97
3.4 参考文献 105
4 对话系统 109
4.1 对话系统概述 109
4.2 对话系统技术原理 113
4.2.1 NLU 模块 115
4.2.2 DST 模块 120
4.2.3 DPL 模块 121
4.2.4 NLG 模块 126
4.3 基于聊天机器人平台搭建对话系统 126
4.3.1 NLU 模块实现 129
4.3.2 DST 与 DPL 模块实现 130
4.3.3 NLG 模块实现 131
4.4 面向任务的对话系统实现 132
4.5 参考文献 137
5 闲聊系统 139
5.1 闲聊系统概述 139
5.2 基于对话库检索的闲聊系统 140
5.2.1 基于对话库检索的闲聊系统介绍140
5.2.2 对话库的建立 143
5.2.3 基于检索的闲聊系统实现145
5.3 基于生成的闲聊系统 150
5.3.1 基于生成的闲聊系统介绍 150
5.3.2 生成式闲聊系统的新发展 152
5.3.3 基于生成的闲聊系统实现 155
5.4 参考文献 157
6 聊天机器人系统评测 159
6.1 问答系统评测 159
6.1.1 问答系统评测会议 160
6.1.2 问答系统评测数据集 171
6.1.3 问答系统评测标准 173
6.2 对话系统评测 174
6.2.1 对话系统评测会议 176
6.2.2 对话系统评测数据集 177
6.2.3 对话系统评测标准 178
6.3 闲聊系统评测 179
6.3.1 闲聊系统评测介绍 179
6.3.2 闲聊系统评测标准 180
6.4 参考文献 183
7 聊天机器人挑战与展望 185
7.1 开放式挑战 185
7.2 技术与应用展望 187
7.3 从聊天机器人到虚拟生命190
7.4 参考文献 193
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| 內容試閱：
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缘起
写作本书的初衷，是作者在聊天机器人相关的技术公司工作时，在做产品的过程中，深深感受到理论和实践的差别。举例来说，学术界一直追捧的seq2seq技术，并没有很好地应用在聊天机器人的产品中。而且，对于刚入职的工程师，也没有一本系统性的书籍来帮助他们快速理解和掌握聊天机器人的技术脉络。因此，我提议：我们为什么不写一本全面的技术读本，将我们在实践中遇到的问题和解决方案都放到这本书里，让更多的读者了解聊天机器人的知识体系，避免踩我们在工作中踩过的很多坑呢？于是我们开始了本书的撰写。希望这本书能尽可能全面地梳理聊天机器人技术，使读者更深入地理解其背后的理论知识。
本书特色
本书应该是国内第一本聊天机器人参考书，书中不仅介绍了聊天机器人的发展历史，还深入介绍了不同类型聊天机器人的技术实现。无论是拥有实体的聊天机器人还是聊天机器人软件，其功能都跳不出闲聊、问答、对话和主动交互4
种。不同类型的聊天机器人的侧重点不同，但终极目标都是拥有自我感知能力，并能像人一样进行情感交互。本书涵盖的范围比较广泛，但受限于时间和精力，对某些特定的技术点，我们仅仅给出了简要介绍（例如语音识别和语音合成技术），而将主要精力放在了在文字层面聊天机器人如何进行交互上。对于工业界的朋友，希望本书能够在您寻找特定技术的时候提供一定帮助；对于学术界的专家，本书给出的很多难题也期待着您在理论上加以研究并寻求突破。
本书分7 章。第1 章简要介绍了聊天机器人的发展和分类，第2 章给出了聊天机器人的技术体系介绍，第3 章到第5 章分别介绍了3
种不同类型的聊天机器人的技术实现（问答、对话和闲聊），第6 章给出了聊天机器人系统评测的相关信息，第7
章提出了聊天机器人进一步发展所面临的技术挑战和展望。
下面简要介绍每章的具体内容：
第1 章聊天机器人概述 在本章中，我们追溯了聊天机器人的发展历史，并阐述了聊天机器人的分类和应用场景，从技术层面给出了一个典型的聊天机器人应该包含的技术框架，同时着重介绍了最具代表性的聊天机器人产品。
第2 章聊天机器人技术原理
在本章中，我们从技术的角度，详细介绍了一个文字型交互聊天机器人涉及的技术，包括自然语言理解、对话管理和自然语言生成。我们不仅介绍了传统的自然语言处理技术，也给出了深度学习在解决同类问题上的研究进展。同时，引出了跨越认知智能的关键技术之一知识图谱，通过不同的例子，阐述了从构建到应用知识图谱的过程。
第3 章问答系统
在本章中，我们介绍了聊天机器人的一种形式问答。对于某一问题，问答系统旨在获取其精准答案。我们重点介绍了基于知识库的问答系统，阐述了构建知识库所需的技术，并给出了IBM
Watson 问答系统的详细说明。同时，我们介绍了4
种主流的问答方法，包括模板匹配、语义解析、图遍历和深度学习。最后，给出了一个问答系统的具体实践案例。
第4 章对话系统
在本章中，我们主要介绍面向任务的对话系统。与问答系统不同，面向任务的对话系统旨在完成用户指定的一项特定任务。从技术的层面，我们分别介绍了自然语言理解、对话状态跟踪、对话策略学习及自然语言生成，同时穿插了具体的案例，让读者可以有更直观的理解。
第5 章闲聊系统 在本章中，我们分别介绍了闲聊系统的两种实现方式，一种基于对话库检索，另一种基于生成模型。我们不仅介绍了技术的最新进展，还给出了具体的实现案例。
第6 章聊天机器人系统评测 在本章中，我们梳理了目前国内外聊天机器人评测的公开会议、数据集和进展，并分别针对问答系统和对话系统给出了详细的评测介绍。
第7 章聊天机器人挑战与展望 在本章中，我们给出了聊天机器人发展到现阶段所面临的挑战，并对未来不同场景的应用进行了展望。同时，对聊天机器人发展的下一代范式虚拟生命，给出了我们的见解和期望。
本书是集体智慧的结晶，写作成员包括王昊奋、邵浩、李方圆、张凯、宋亚楠。同时，感谢很多同事和朋友在写作过程中给予的协助。在写作过程中，我们从实际出发，考虑搭建一个聊天机器人所需要的技术应该是什么样的，同时，关注国内外关于聊天机器人、自然语言处理、知识图谱、机器学习的最新进展，并思考如何将这些技术真正应用于构建聊天机器人中。需要说明的是，在写作过程中，我们参阅了很多领域专家的资料，并尽可能地将所有参考资料都列出了。如果您发现某些内容有争议，请联系我们。
尤其要感谢郑柳洁编辑，没有她的督促和协助，本书不可能有这样的完成度。
拥抱人工智能时代
最近几年，技术的飞速发展让我们每个人都无比兴奋。我们也很激动地看到AI
巨头不断地开源最新、最快的模型，例如谷歌开源了语言模型BERT，已经在所有benchmark
数据集上取得了突破。工欲善其事，必先利其器，这些强大的算法和工具，让人工智能领域从业者可以创造出更多、更好的产品。在人工智能的发展过程中，我们希望贡献自己的微薄之力。如果读者能够在阅读的过程中获得一点灵感，也将让我们无比欣慰。
愿意创造下一代聊天机器人范式的朋友，我们非常诚挚地邀请您们，一起创造出让人惊艳的、跨越感知智能和认知智能的产品！
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