优必选服务机器人自然语言处理技术

本文从自然语言处理技术的研究出发，对优必选的自然语言处理在机器人中的应用，如场景交互中的多轮对话问题，以及AI写作创作等方面进行全面解析，并对优必选自然语言处理在机器人上的应用案例进行解析。内容分为以下5个部分：

1、服务机器人语音交互技术概述
2、自然语言处理技术概述与发展
3、优必选自然语言处理技术的研究与开发
4、优必选自然语言处理技术在服务机器人上的应用
5、优必选自然语言处理技术未来研究方向

服务机器人语音交互技术概述

如上图所示，人的语音通过ASR(语音识别)把音频变成文本，文本经过NLU(语义理解)、DM(对话管理)以及NLG(语言生成)，生成的语言在通过TTS(语音合成)，最后机器人完成对话。

自然语言处理技术概述与发展

首先来几个段子，相信大家在网上经常看到类似的段子，比如“货拉拉拉不拉拉布拉多”，这个是一个典型的中文分词问题，生活中给大家带来不少的麻烦。另外我相信大家都在拼音输入法上翻过车，“答辩”打成“大便”，这是一个典型的语言模型问题，后面会介绍语言相关的模型。还有在前段时间比较火的满分作文生成器，可以用它来生成类似的满分作文，后边也有文本生成的算法介绍。

自然语言处理技术可以分为基础技术和核心应用。其中，基础技术包括自动分词、词性标注、命名实体识别以及句法分析。

自动分词是自然语言处理领域最基础的工作，以前主要基于规则和概率统计，现在已经发展到基于深度学习。比如“武汉市长 江大桥”还是“武汉市 长江大桥”等都是通过统计模型可以把词分配好。

词性标注就是在分完词后，利用算法把每个词的词性标注上。通常词性标注的粒度可以很细，比如可以标注动词、副动词、趋向动词、不及物动词等。

命名体识别是指识别具有特定意义的实体，比如人名、地名、机构名、专有名词等。

句法分析主要是指分析句中的主谓宾、定状补的句法关系。它的应用非常广泛，情感、信息、问答、机器翻译、自动文摘、阅读理解以及文本分类等。

上图是自然语言处理的四个阶段，第一阶段：在2000年之前，主要是基于规则和基于概率统计的方法。在50年代提出了图灵测试的概念来判断机器是否会思考，到目前为止，还没有出现大家一致认可的对话系统通过图灵测试。第二阶段：在2013年，随着神经网络的兴起，极大的提升了NLP的各项能力。第三阶段：基于seq2seq模型的NLP和注意力机制，在文本生成和机器翻译方面获得了比较大的进展。第四阶段是2018年以来，大型预训练模型的发展，也是我们现在所处的阶段。

优必选自然语言处理技术的研究与开发

目前，优必选的研究方向分为以下几种：

1、任务型对话，主要是把意图词槽以及上下文的一些