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智能人机交互在电商领域的技术实践 ——阿里小蜜

来源:网络整理 发布时间:2021-08-23 17:03 标签:阿里关系模型人机交互
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智能人机交互领域的介绍

行业分类及目前的应用状况

在全球人工智能领域不断发展的今天,包括Google、Facebook、Microsoft、Amazon、Apple等互联网公司相继推出了自己的智能私人助理和机器人平台。智能人机交互通过拟人化的交互体验逐步在智能客服、任务助理、智能家居、智能硬件、互动聊天等领域发挥巨大的作用和价值。因此,各大公司都将智能聊天机器人作为未来入口级别的应用对待。今天随着市场的进一步发展,聊天机器人按照产品和服务的类型主要可分为:客服、娱乐、助理、教育、服务等类型。

图1截取了部分聊天机器人。

图1 Chatbot汇总阿里小蜜在电商领域的状况

2015年7月,阿里推出了自己的智能私人助理——阿里小蜜,一个围绕着电子商务领域中的服务、导购以及任务助理为核心的智能人机交互产品。通过电子商务领域与智能人机交互领域的结合,带来传统服务行业模式的变化与体验的提升。在去年的双十一期间,阿里小蜜整体智能服务量达到643万,其中智能解决率达到95%,智能服务在整个服务量(总服务量=智能服务量+在线人工服务量+电话服务量)占比也达到95%,成为了双十一期间服务的绝对主力。

电商领域下阿里小蜜的技术实践

技术overview

智能人机交互系统,俗称:Chatbot系统或者bot系统,图2是人机交互的流程图。

图2 人机交互的流程

核心是NLU(自然语言理解),通过对话系统处理,最后通过自然语言生成的方式给出答案。一段语言如何理解对于计算机来说是非常有难度的,例如:“苹果”这个词就具备至少两个含义,一个是水果属性的“苹果”,还有一个是知名互联网公司属性的“苹果”。

意图与匹配分层的技术架构体系

在阿里小蜜这样的电子商务领域场景中,对接的有客服、助理、聊天几大类机器人。这些机器人,由于本身的目标不同,就导致不能用同一套技术框架来解决。因此,先采用分领域分层分场景的方式进行架构抽象,然后再根据不同的分层和分场景采用不同的机器学习方法进行技术设计。首先我们将对话系统从分成两层:

图3表示了阿里小蜜的意图和匹配分层的技术架构。

图3 阿里小蜜的意图和匹配分层的技术架构

意图识别介绍:结合用户行为Deep Learning模型的实践

通常将意图识别抽象成机器学习中的分类问题,在阿里小蜜的技术方案中除了传统的文本特征之外,考虑到本身在对话领域中存在语义意图不完整的情况,我们也加入了用实时、离线用户本身的行为及用户本身相关的特征,通过深度学习方案构建模型,对用户意图进行预测, 具体如图4。

图4 结合用户行为的深度学习意图分类

在基于深度学习的分类预测模型上,我们有两种具体的选型方案:一种是多分类模型,一种是二分类模型。多分类模型的优点是性能快,但是对于需要扩展分类领域是整个模型需要重新训练;而二分类模型的优点就是扩展领域场景时原来的模型都可以复用,可以平台进行扩展,缺点也很明显需要不断进行二分,整体性能上不如多分类好,因此在具体的场景和数据量上可以做不同的选型。

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小蜜用DL做意图分类的整体技术思路是将行为因子与文本特征分别进行Embedding处理,通过向量叠加之后再进行多分类或者二分类处理。这里的文本特征维度可以选择通过传统的bag of words的方法,也可使用Deep Learning的方法进行向量化,具体如图5。

图5 结合用户行为的深度学习意图分类的网络结构

匹配模型overview:介绍行业三大匹配模型

目前主流的智能匹配技术分为如下三种方法:

基于模板匹配(Rule-Based)

基于检索模型(Retrieval Model)

基于深度学习模型(Deep Learning)

在阿里小蜜的技术场景下,我们采用了基于模板匹配,检索模型以及深度学习模型为基础的方法原型来进行分场景(问答型、任务型、语聊型)的会话系统构建。

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