知道怎麼實作一個會 Echo 的 Bot 後
再來就要思考,開發一個 Bot 我們要提供什麼功能
(e.g., 天氣查詢, 訂票, 推薦旅遊景點)

不過這裡要討論的不是 Bot 的功能
Bot 的功能實作,跟一般網站或 App 的實作並沒有太大的差別

接下來來談如何從使用者說的話來判斷,使用者要使用的功能

如果使用者問:「今天天氣如何?」「天氣今天好嗎?」
要如何知道,他都是要詢問今天的天氣狀況
也就是使用者的「意圖」

Based on Keyword

上一篇文章,輸入關鍵字就能回傳 template message 的 bot 也是用這樣的方式實作的

if 'button' in text:
    # Send ButtonTemplate
    ......
elif 'confirm' in text:
    # Send ConfirmTemplate
    ......
elif 'carousel' in text:
    # Send CarouselTemplate
    ......
else:
    # Echo TextMessage
    ......

回歸到天氣的問題
可以試著找出「天氣」是否有出現在使用者的問句中
再來判斷「今天」, 「明天」這樣敘述時間的詞

e.g.

if '天氣' in text:
    if '今天' in text:
        return today_s_weather
    elif '明天' in text:
        return tomorrow_s_weather

Pros

  • 不需要其他的背景知識,容易實作
  • 運算量小

Cons

  • 建立規則很麻煩
  • 規則很容易就會出現例外,很難定義得完整
    • 只要使用者無法觸發到關鍵字,就無法使用功能
  • 一堆 if else 造成程式冗長,不易擴充和維護

AIML

Artificial Intelligence Modelling Language
它是一款基於 XML 的 markup language

這是最基本的 AIML

<aiml version="1.0.1" encoding="UTF-8"?>
   <category>
      <pattern> HELLO ALICE </pattern>

      <template>
         Hello User!
      </template>

   </category>
</aiml>

只要符合特定的 pattern,就回傳指定的 template
也能透過 <random> 這樣的 tag,從多種回覆隨機丟一種回傳

<random>
   <li> response1 </li>
   <li> response2 </li>
   ...
</random>

Pros

  • 比起只用 if else 更結構化,較易維護和擴充

Cons

  • 依然很難包含所有的狀況

Other NLP Service

  • Wit.ai (Facebook)
    • COSCUP 2016 的聊天機器人小啄,就是透過 Wit.ai 實作的
  • LUIS (Microsoft)
  • API.ai (Google)

這些服務能透過標記和訓練
解析出這句話的每一個片段,所具有的意義

  • e.g. 「今天西雅圖天氣如何」
    • 時間:今天
    • 地點:西雅圖
    • 意圖:天氣如何

Wit.ai

Wit.ai 跟 LUIS, API.ai 比較不同的地方是
從 Wit.ai 得到的是,我們設定的回覆
而不是一句話解析後的結果

LUIS

這裡 可以測試兩個訓練過的範例機器人,看看從 LUIS 可以得到什麼

e.g.

  • Question
how is the weather in the Taipei
  • Response
{
    "query": "how is the weather in the Taipei",
    "topScoringIntent": {
        "intent": "GetCurrentWeather",
        "score": 0.50119406,
        "actions": [
            {
                "triggered": false,
                "name": "GetCurrentWeather",
                "parameters": [
                    {
                        "name": "location",
                        "required": true,
                        "value": null
                    }
                ]
            }
        ]
    },
    "entities": [],
    "dialog": {"contextId": "80cd646a-d85d-4b40-873d-1b47fa49adc8",
        "status": "Question",
        "prompt": "Where would you like to get the current weather for?",
        "parameterName": "location"
    }
}

API.ai

  • Question
Hey Calendar, schedule lunch with
Mary Johnson at 12 pm tomorrow.
  • Response
{
    "action":"meeting.create",
    "name":"Lunch with Mary Johnson",
    "invitees":["Mary Johnson"],
    "time":"2014-08-06T12:00:00-07:00"
}

Implement Through Powerful Libraries

不過這些服務,通常會有它的限制
這時候就能用上 Python 強大的函式庫們,來實作自己的版本

  • NLTK
    • Python 經典的 NLP 函式庫
  • word2vec
    • 透過詞向量,找出相似詞
  • jieba
    • 中文斷詞
    • 判斷句子中的關鍵詞

我在NLP Libs Sample 寫了這些函式庫的基本使用範例

另外,也可以看自己动手做聊天机器人教程
它是一系列聊天機器人教學,談這些做法背後的理論和實作

Beyond NLP

不過就算做了這些分詞、判斷意圖
也不能保證使用者就會買單

有人稱 Chat Bot 為下一代的 UX Design

Issue

  • 如何讓使用者,在機器人的 Scope 內不會碰壁
  • 如何讓機器人的判斷足夠 robust,不會每次回答都是不明白
  • 如何讓使用者在最少的操作下,得到想得到的服務

更進一步是
如何設計一個有個性、有溫度的機器人
這裡就可以再去研究 NLP 的情感分析

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Line Bot Tutorial

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