1、目前來看人機(jī)對(duì)話主要分為兩種，一種是，一種是。

2、與書面對(duì)話相比，語音對(duì)話的實(shí)現(xiàn)難度更大，也更復(fù)雜，因?yàn)樗婕暗秸Z音識(shí)別和音頻轉(zhuǎn)換。大致可以分為以下幾個(gè)步驟：

(相關(guān)資料圖)

3、讓我們?cè)敿?xì)看一下每個(gè)步驟。

4、I .文本或語言輸入

5、顧名思義，就是獲取用戶輸入的文本信息或者語言信息。在這個(gè)環(huán)節(jié)中，比較難的地方是如何準(zhǔn)確識(shí)別語音，或者說如何引導(dǎo)用戶準(zhǔn)確發(fā)音。被識(shí)別的信息機(jī)器將被自動(dòng)存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫中用于進(jìn)一步處理。

6、第二，自然語言理解

7、自然語言理解(Natural Language Understanding，NLU)模塊，總的來說就是將用戶輸入的文本信息或語音信息轉(zhuǎn)換成計(jì)算機(jī)能夠理解的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。在這一部分，我們還需要判斷用戶的情感色彩、言語意圖等等。

8、第三，對(duì)話管理，信息提取

9、人機(jī)對(duì)話不是一兩句話就結(jié)束的，往往有很多輪對(duì)話。因此，有必要對(duì)談話進(jìn)行管理。機(jī)器會(huì)根據(jù)用戶給出的信息，對(duì)近忌給出回復(fù)策略，引導(dǎo)用戶進(jìn)入下一輪對(duì)話，請(qǐng)求新的數(shù)據(jù)服務(wù)。

10、第四，自然語言生成

11、自然語言生成(NLG)模塊是利用語言知識(shí)庫或邏輯模塊等各種機(jī)器描述系統(tǒng)生成自然語言。也可以理解為將概念數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為自然描述的翻譯系統(tǒng)。

12、5.語言合成或文本輸出。

13、該模塊的作用是將機(jī)器生成的自然語言以文字或聲音的形式反饋給用戶，從而完成與用戶的對(duì)話。

14、以上步驟是實(shí)現(xiàn)的關(guān)鍵人機(jī)對(duì)話。目前很多公司和機(jī)構(gòu)都在研究人機(jī)對(duì)話，實(shí)際上已經(jīng)應(yīng)用到生活中，比如蘋果的Siri，微軟的蕭冰，騰訊的小Q機(jī)器人等等。

以上就是人機(jī)對(duì)話這篇文章的一些介紹，希望對(duì)大家有所幫助。