在大學(xué)時(shí)代參加過(guò)一次微軟技術(shù)大會(huì)，沒(méi)記錯(cuò)的是在2015年吧，當(dāng)時(shí)演講者（原諒我不記得名字）在臺(tái)上介紹了兩款機(jī)器人，所負(fù)責(zé)日常事務(wù)的秘書(shū)小娜（Cortana）和具有情感溝通能力的小冰（XiaoIce），前者在現(xiàn)在看來(lái)更像是任務(wù)型的代表，而小冰，則更像是一個(gè)有血有肉的人，在回答中能更明顯地透露出人的氣息，這在當(dāng)時(shí)已經(jīng)是神級(jí)別的產(chǎn)品了。

19年微軟的4位大佬桌子Arxiv上對(duì)微軟小冰的整體架構(gòu)進(jìn)行了詳盡的介紹，我們來(lái)看一下：論文標(biāo)題：The design and implement of XiaoIce, an empathetic social chatbot。

按事先說(shuō)明，這篇文章沒(méi)有啥復(fù)雜的模型，而是把小冰的外部結(jié)構(gòu)講的很清楚，可以說(shuō)是智能機(jī)器人整個(gè)領(lǐng)域一個(gè)非常前沿的介紹，大家可以在這里面抽取自己所需放入自己的系統(tǒng)里面。

懶人目錄：

小冰的設(shè)計(jì)原則

小冰的架構(gòu)

對(duì)話引擎

小結(jié)

小冰的設(shè)計(jì)原則

一般系統(tǒng)級(jí)介紹的文章，開(kāi)篇intro結(jié)束后會(huì)開(kāi)始講結(jié)構(gòu)了，但是這篇論文卻加了一章專門討論全文的設(shè)計(jì)原則，這里面其實(shí)有很多有參考價(jià)值的東西，我們來(lái)看看。

IQ+EQ+Personality

文章認(rèn)為，一個(gè)完整的人，需要擁有完整智商情商和人格，小冰也是這樣拆解實(shí)現(xiàn)的。

先說(shuō)智商，文章將小冰的智商理解為知識(shí)和記憶的建模，圖像和自然語(yǔ)言的理解、推理、生成和預(yù)測(cè)。這么說(shuō)起來(lái)其實(shí)就非常明確了，一方面我們要有存儲(chǔ)，一種是長(zhǎng)期穩(wěn)定的知識(shí)，另一種是短期變化的聊天記憶；另一方面就是滿足基本的交流能力，這個(gè)和人的對(duì)話類似，理解對(duì)方說(shuō)什么、自己反應(yīng)提煉信息、產(chǎn)生自己的回復(fù)并且對(duì)對(duì)方的回答產(chǎn)生預(yù)期。

然后是情商，情商被拆解為共情能力和社交能力。顧名思義，前者是一種將心比心的能力，理解他人的能力，這里面其實(shí)涵蓋了query理解、用戶畫(huà)像、情感檢測(cè)、情緒識(shí)別、動(dòng)態(tài)追蹤情緒變化等多個(gè)能力，可能在細(xì)節(jié)上每個(gè)能力其實(shí)都已經(jīng)有一定的研究，但組合在一起還是有一定難度的；而后者，其實(shí)體現(xiàn)在交流上，用戶是有不同的文化、性格等的背景的，因此要具備迎合對(duì)方興趣的能力，盡可能避免說(shuō)一些敏感的話題。

最后是人格，中文叫做personality，讓一個(gè)人能成為人，必須有他最鮮明的標(biāo)簽，有自己的性格，因?yàn)橹挥忻鞔_性格才能讓用戶有明確的預(yù)期，知道他會(huì)和你聊什么，當(dāng)然這點(diǎn)還被做的更加差異化，不同地區(qū)、場(chǎng)景的小冰可能會(huì)有不同的形象以滿足當(dāng)?shù)赜脩舻男枨蟆?/p>

抓手：對(duì)話交互次數(shù)

要衡量一個(gè)機(jī)器人好壞，對(duì)于小冰所應(yīng)對(duì)的場(chǎng)景，文章使用了平均單次對(duì)話交互次數(shù)作為評(píng)價(jià)的抓手。文章認(rèn)為這是一個(gè)非常有效、長(zhǎng)期可靠的指標(biāo)。首先對(duì)于對(duì)話機(jī)器人，更多的對(duì)話次數(shù)意味著用戶愿意與他溝通，獲取所需信息；第二是，雖然類似“沒(méi)聽(tīng)懂”的這種問(wèn)題可能會(huì)短期帶來(lái)更高的交互次數(shù)，但是這種劣質(zhì)的交互次數(shù)多以后用戶自然就不愿意再和交流了，所以這個(gè)指標(biāo)在長(zhǎng)期來(lái)看也是比較有意義的；第三雖然一些技能的快速達(dá)成同樣會(huì)大導(dǎo)致交互次數(shù)的下降，但是高效的交互同樣會(huì)加強(qiáng)用戶和機(jī)器人的紐帶，在長(zhǎng)期同樣有意義。（作者在這里說(shuō)了很多有關(guān)交互次數(shù)的誤解，但是個(gè)人感覺(jué)這個(gè)指標(biāo)還是不能只看次數(shù)，還有一些別的指標(biāo)吧，只看一個(gè)指標(biāo)可能會(huì)比較危險(xiǎn)）

把社交聊天當(dāng)做是分層決策

這里的分層決策其實(shí)看做是將整個(gè)對(duì)話內(nèi)容決策看做兩層操作：頂層是技能決策，選擇合適的技能應(yīng)對(duì)用戶的對(duì)話，底層則考慮原始基本的話術(shù)執(zhí)行回復(fù)，兩者結(jié)合完成整體對(duì)話操作。

a top-level process manages the overall conversation and selects skills to handle different types of conversation modes (e.g., chatting casually, question answering, ticket booking), and a low- level process, controlled by the selected skill, chooses primitive actions (responses) to generate a conversation segment or complete a task.

小冰的架構(gòu)

整體架構(gòu)長(zhǎng)這樣。

整體架構(gòu)分了3層。

用戶體驗(yàn)層。不同APP下、不同的語(yǔ)音輸入場(chǎng)景下，用戶都有不同的需求。這里分了兩種，說(shuō)人話就是把語(yǔ)音模式單獨(dú)抽取出，滿足更為實(shí)時(shí)的對(duì)話場(chǎng)景，另一種則涵蓋文本、圖像、聲音、視頻的模式。這里面會(huì)涉及大量的信息預(yù)處理的工作，如文本圖像則是歸一化、聲音的去噪、判全和ASR等等。

對(duì)話引擎層?？疵志椭懒耍饕怯脕?lái)進(jìn)行對(duì)話交互的處理的，里面涵蓋了大量的功能，后面會(huì)花點(diǎn)時(shí)間展開(kāi)說(shuō)，論文也是花了整個(gè)章節(jié)來(lái)討論這塊。

數(shù)據(jù)層。我們當(dāng)然知道是需要存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的，但是存了什么與怎么用就是用戶所關(guān)心。這里主要講了有什么，有小冰畫(huà)像、用戶畫(huà)像、成對(duì)（我們有的時(shí)候叫平行）數(shù)據(jù)、非成對(duì)數(shù)據(jù)、主題索引、知識(shí)圖譜。

對(duì)話引擎

前面的章節(jié)討論了整體架構(gòu)后，這時(shí)候就把最核心的對(duì)話引擎拿出來(lái)詳細(xì)品一品了。

對(duì)話管理器

Dialogue Manager，對(duì)話管理器，可以說(shuō)是多輪對(duì)話最為靈魂的一個(gè)模塊了，這里作者把它分為了兩個(gè)子模塊，分別是全局狀態(tài)管理器和對(duì)話規(guī)則，這里其實(shí)把整個(gè)對(duì)話看成一個(gè)類似強(qiáng)化學(xué)習(xí)問(wèn)題去看了，根據(jù)這個(gè)狀態(tài)和對(duì)話規(guī)則，可以進(jìn)行一些動(dòng)作決策，即，這個(gè)動(dòng)作可以是特定技能，也可以是核心對(duì)話的一些規(guī)則。

首先聊聊對(duì)話狀態(tài)管理器，它主要維護(hù)的是對(duì)話過(guò)程中出現(xiàn)的需要記憶的信息，從而跟蹤對(duì)話的狀態(tài)，舉個(gè)例子，在對(duì)話過(guò)程匯總達(dá)成的共識(shí)就需要被記錄下來(lái)，如當(dāng)前的話題、用戶的愛(ài)好等，這種是短期、對(duì)話內(nèi)有效的記憶。

而對(duì)話規(guī)則，則如上所示采用了分層的對(duì)話策略，高級(jí)策略管技能，低級(jí)策略管話術(shù)。而在其中，高級(jí)策略管理的技能也需要記錄下來(lái)，于是有了話題管理器，它主要用于實(shí)現(xiàn)當(dāng)前話題、管理話題切換等功能，這里有很多有意思的技術(shù)，如發(fā)現(xiàn)用戶覺(jué)得無(wú)聊的時(shí)候主動(dòng)切換話題、自身知識(shí)匱乏聊不下去時(shí)的主動(dòng)切換等等。

說(shuō)到這個(gè)話題的切換，其實(shí)內(nèi)部是按照“召回-排序”的模式去搭建的，這個(gè)和推薦搜索非常類似，召回主要就是基于用戶信息和當(dāng)前對(duì)話的狀態(tài)了，而排序其實(shí)用的就是多個(gè)特征合并到一個(gè)提升樹(shù)上進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)打分排序，文章中列舉了一些排序的規(guī)則，如下：

上下文信息。

新鮮度。

用戶個(gè)性化特征。

流行度。可以理解為網(wǎng)絡(luò)的熱門程度。

接受度?？梢岳斫鉃樵谛”鶊?chǎng)景下的用戶愿意去聊的程度。

情感計(jì)算

如果說(shuō)小冰情感機(jī)器人的一個(gè)代表任務(wù)，那么情感計(jì)算模塊就是整個(gè)小冰最為特色的對(duì)話模塊了。

實(shí)質(zhì)上情感計(jì)算模塊是把上面提到的狀態(tài)給構(gòu)造處后來(lái)，這4個(gè)東西分別為上下文狀態(tài)、上下文、用戶情感向量和回復(fù)的情感向量，這個(gè)東西后續(xù)就會(huì)被放入dialog policy（對(duì)話規(guī)則）中進(jìn)行處理，最終表現(xiàn)為小冰形式的回復(fù)——一個(gè)18歲，可靠，富有同情心，深情，博學(xué)多聞，但會(huì)自欺欺人，并且幽默感極佳的妹子（心動(dòng)了沒(méi)？）。

整合整個(gè)計(jì)算模塊主要有3個(gè)任務(wù)：上下文query理解、用戶理解和用戶回復(fù)生成。

首先是上下文query理解，這個(gè)相信很多做搜索推薦的人應(yīng)該都會(huì)比較熟悉，這里面涉及到這幾個(gè)計(jì)算任務(wù)：

命名實(shí)體識(shí)別。NLU的基本操作。

共指解析。這個(gè)在多輪對(duì)話非常常見(jiàn)，要把里面你的代詞給解析出來(lái)。

句子完整性。這個(gè)在對(duì)話問(wèn)題里面很常見(jiàn)，需要判斷句子是否完整。

用戶理解實(shí)質(zhì)上就是基于上面的和，即上下文狀態(tài)和上下文，處理成用戶情感向量。這里面主要有5個(gè)核心工作：

話題檢測(cè)，檢測(cè)當(dāng)前的話題狀態(tài)，看用戶有沒(méi)有自己開(kāi)新的的話題等。這個(gè)要會(huì)和話題管理器進(jìn)行交互（topic manager）

識(shí)別對(duì)話意圖，文中一共提到了11中對(duì)話意圖，如打招呼、回復(fù)、告知等。

情感分析，分析用戶情緒，是開(kāi)心、傷心、憤怒等。

觀點(diǎn)分析，分析用戶對(duì)話題的觀點(diǎn)，樂(lè)觀悲觀等。

在用戶畫(huà)像明確的前提下引入用戶畫(huà)像，如性別興趣等。

在上面基礎(chǔ)上就可以生成了，這里作者把它叫做用戶共情向量生成，說(shuō)到生成，說(shuō)明就要把前面的信息集成起來(lái)，這樣才能有一個(gè)比較綜合性的結(jié)果，這里就包括了前面的對(duì)話內(nèi)容、用戶理解，還需要涵蓋小冰的人格特征等。

核心聊天模塊

核心聊天模塊是處理用戶輸入最終完成結(jié)果回復(fù)的重要模塊，它主要分為通用域聊天和垂直域聊天。顧名思義通用域就是管常見(jiàn)的閑聊、開(kāi)放域場(chǎng)景的聊天，對(duì)于特定領(lǐng)域、任務(wù)的聊天，就交給垂直域聊天負(fù)責(zé)，一般都會(huì)是一些比較有深度知識(shí)依賴的領(lǐng)域，例如聊電影演員八卦之類的。這樣劃分的核心主要是根據(jù)下游數(shù)據(jù)庫(kù)知識(shí)存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)有關(guān)，這個(gè)和搜索非常類似。

無(wú)論是開(kāi)放域聊天還是垂直于聊天，實(shí)質(zhì)上都是一種“召回-排序”模式的實(shí)現(xiàn)方式，召回（生成）多個(gè)可能的回答，然后排序。召回的方式文章列舉了3種：

基于成對(duì)文本的數(shù)據(jù)庫(kù)檢索。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成。文中提到了實(shí)質(zhì)上用的是seq2seq的框架，并特地提到了GRU-RNN。

非成對(duì)樣本。非成對(duì)樣本的召回來(lái)自一些講座、對(duì)話記錄等，進(jìn)行過(guò)一些類似非小冰風(fēng)格的過(guò)濾，使用，即對(duì)話上下文狀態(tài)作為索引過(guò)濾，并借助知識(shí)圖譜的方式進(jìn)行適當(dāng)?shù)耐卣?，知識(shí)圖譜的構(gòu)建原理源于“共現(xiàn)”。

然后就是排序了，排序同樣使用的是提升樹(shù)類的模型（可見(jiàn)提升樹(shù)類的機(jī)器學(xué)習(xí)模型仍有很大的使用空間，不要小看）。特征作者也列舉出來(lái)了：

局部語(yǔ)義相似度特征。保證小冰回復(fù)的內(nèi)容和上一句足夠接近，使用的是DSSM模型。

全局語(yǔ)義相似度特征。保證整個(gè)聊天會(huì)話中內(nèi)容是比較緊湊的，所以會(huì)和全局上下文進(jìn)行與上述相似的一次語(yǔ)義相似度計(jì)算。

情緒匹配度。為了保證小冰的形象及其回復(fù)足夠有共情力，需要考慮情緒上的匹配度（注意這里叫匹配度，不是相似性，用戶傷心你不見(jiàn)得要跟著她傷心，你可以嘗試用快樂(lè)感染他，大家細(xì)品，這也是為什么前兩個(gè)用戶用的是coherence，這一個(gè)用的是matching的理由）。

檢索相似性。即搜索的相似性，在特定話題下，應(yīng)該有一些特定的關(guān)鍵詞是需要被保留的，所以要有搜索上的相似性，比較突出的當(dāng)然就是BM25之類的基操了。

圖像評(píng)論

圖像評(píng)論稍微會(huì)觸及到我的知識(shí)盲區(qū)——CV，我試著講講吧。

首先看需求，回想下我們?cè)谖⑿沤o別人發(fā)圖都是為了什么，為了聊天分享對(duì)吧，哪怕是斗圖也有斗圖本身的含義，因此圖像評(píng)論功能有別于一般的圖像識(shí)別，因?yàn)檫@里除了要識(shí)別圖像內(nèi)容，還要分析出用戶的目的，然后返回針對(duì)性的內(nèi)容，例如“斗圖”，只有能分析出目的并且能給出針對(duì)性回復(fù)，斗圖才能都得起來(lái)。

整體的操作流程和文字的處理其實(shí)類似，所以作者更多是舉例子而沒(méi)有深入技術(shù)細(xì)節(jié)。

對(duì)話技能

對(duì)話技能涉及到對(duì)話內(nèi)容中需要完成的任務(wù)，這塊和上述的圖像評(píng)論和核心聊天共同組成了IQ模塊，對(duì)話技能主要分為內(nèi)容創(chuàng)建，深度參與和任務(wù)完成三種能力。

內(nèi)容創(chuàng)建的主要目標(biāo)是和人類一起完成一些創(chuàng)作任務(wù)，如畫(huà)畫(huà)、作曲等，甚至包括一些兒童讀物等。這里特別提到了RNN進(jìn)行創(chuàng)作。

深度參與旨在通過(guò)針對(duì)特定主題和設(shè)置來(lái)滿足用戶的特定情感和智力需求，從而提高用戶的長(zhǎng)期參與度，類似的一些百科檢索、求安慰之類的其實(shí)都算是深度參與的部分，他主要涵蓋兩個(gè)維度，從IQ到EQ，以及組內(nèi)的討論。上面提到的百科、求安慰其實(shí)都算是這個(gè)維度里面的，這個(gè)能覆蓋大量用戶需求。組內(nèi)討論則傾向于和用戶達(dá)成一種更加深入的關(guān)系，文中提到的“數(shù)羊”技能就是其中一個(gè)。

任務(wù)完成能力讓小冰具備了和小娜類似的私人秘書(shū)能力，而且更具“人性”，完成度和貼心度都很高，類似一些相關(guān)的問(wèn)答，小冰會(huì)考慮到用戶的知識(shí)背景給出更加通俗的解釋，例如美國(guó)人問(wèn)某個(gè)國(guó)家的面積，回復(fù)可能就是“面積是XXX，相當(dāng)于X個(gè)美國(guó)”。

小結(jié)

文章讀完，可能深度技術(shù)上沒(méi)有很明顯的提升，文中但凡說(shuō)了模型，其實(shí)都是一些非常經(jīng)典簡(jiǎn)單的模型，收獲是在于知道了這些架構(gòu)上、設(shè)計(jì)思路上的東西，回頭想來(lái)說(shuō)實(shí)話其實(shí)模型反而不是最值錢的東西，他只是一個(gè)工具，有了好的設(shè)計(jì)，出效果的風(fēng)險(xiǎn)就會(huì)更低，哪怕是各種飛機(jī)大炮模型，其實(shí)都是建立在對(duì)用戶對(duì)系統(tǒng)現(xiàn)狀足夠理解，根據(jù)這個(gè)現(xiàn)狀因地制宜建立起來(lái)的，不是誰(shuí)都適用，試錯(cuò)風(fēng)險(xiǎn)自然就高了，這也是我在本系列第一篇用這個(gè)的核心目的所在。

責(zé)任編輯：xj

原文標(biāo)題：【微軟小冰】多輪和情感機(jī)器人的先行者

文章出處：【微信公眾號(hào)：深度學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言處理】歡迎添加關(guān)注！文章轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明出處。