54、无状态聊天机器人构建方法：TensorFlow 对比 Spacy 管道的优势

无状态聊天机器人构建方法：TensorFlow 对比 Spacy 管道的优势

1. 引言

对话机器人在商业领域正发挥着越来越重要的作用，人们每天通过各种消息应用向企业和组织发送超过十亿条消息。常见的聊天机器人构建方法是状态机方法，即创建不同的状态，并根据逻辑触发相应的动作。然而，随着状态数量的增加，需要添加大量规则和额外逻辑，导致代码难以维护。而使用 Rasa Core 的无状态方法构建聊天机器人，借助基于机器学习的对话管理，可避免复杂的状态机方法。同时，分别使用 “spacy” 和 “TensorFlow 嵌入” 这两种管道对模型进行训练，并通过交叉验证和非交叉验证对意图分类进行评估，结果表明，在有更多训练示例的情况下，TensorFlow 嵌入在意图分类方面表现出良好的准确性。

2. 相关研究综述

• 状态机方法的局限 ：以往一些基于状态机方法构建的聊天机器人存在诸多问题。如有的学生机器人项目采用有状态方法，只有线性对话路径，无法处理复杂的分支路径；有的聊天机器人包含大量规则和规则引擎来控制消息传递，这既耗时又占用大量内存；还有的项目虽然尝试通过 XML 文档消除运行时输入验证的需求，但仍需创建状态转换图，开发周期长。
• 强化学习的不足 ：强化学习可用于构建能学习复杂任务的系统，但它对数据需求大，需要大量对话才能学习简单模式，对于构建实用对话系统的开发者来说并非最佳方法。
• Rasa Core 的优势 ：Rasa Core 是一个出色的对话管理平台，它利用 Rasa NLU 进行自然语言理解，支持交互式学习