我來回答這個問題。

智慧語音系統工作原理的核心就是語義分析。

智慧語音系統的人機對話過程是這樣的:

2.文字語句透過語義分析系統進行分析（把句子各個字詞意思解析），然後從對應的庫裡查詢出對應的回覆語句。

3.把回覆句子播出完成一個對話，或者執行一個對應的操作。

語義分析原理是透過對句子分詞建立語言邏輯模型並提出核心詞（很複雜的演算法），類似在海量資料中查詢對應回答核心片語成句子。

什麼是聊天機器人？

聊天機器人以類似於即時訊息傳遞的格式進行互動。透過在機器學習中人為複製人類互動模式，計算機可以自己學習，而無需編寫自然語言處理程式。

機器人是計算機能夠理解人類語音或文字（聊天機器人的縮寫）的能力。聊天機器人僅僅是從根本上模擬人類對話的計算機程式。它允許人與機器之間的一種互動形式，即透過訊息或語音命令進行的通訊。

聊天機器人被程式設計為獨立於人工操作。它可以用自然語言回答提出的問題，並像真實的人一樣做出迴應。它基於預定義指令碼和機器學習應用程式的組合提供響應。

當被問到一個問題時，聊天機器人將根據當時可用的知識資料庫做出響應。如果對話引入了一個未被程式設計理解的概念，它將使對話偏離或可能將通訊傳遞給操作員。無論哪種方式，它都會從該互動以及將來的互動中學習。因此，聊天機器人的範圍將逐漸擴大並獲得相關性。

例如，如果您問過亞馬遜的Alexa，Apple Siri或微軟的Cortana，“天氣怎麼樣？”，它將根據它可以訪問的最新天氣報告做出響應。聊天機器人的複雜性取決於其底層軟體的複雜程度及其可以訪問的資料。

每個企業都擴充套件了IT基礎架構。從不同的領域（從內部部署到雲計算），具有不同供應商的公司都可以在許多不同的，內部構建的，具有特定特徵的應用程式以及ERP上執行。CRM和客戶門戶等其他核心應用程式也是ERP的基礎。

當前，許多電子商務公司正在尋找各種使用聊天機器人來改善其客戶體驗的方法。無論是購物，訂票還是僅用於客戶服務。下次當您聽到聊天機器人的訊息時，尤其是在商務和旅行中，請記住不要再幻想了。並詢問它如何真正為您的旅行計劃增加價值。

聊天機器人如何處理人類語言？

聊天機器人就像一個普通的應用程式。有一個應用程式層，一個數據庫和用於呼叫其他外部管理的API。使用者可以輕鬆地訪問聊天機器人，這增加了應用程式處理的複雜性。

但是，有一個普遍的問題必須解決。它無法理解客戶的計劃。目前，機器人是根據過去可用的資訊進行培訓的。因此，大多陣列織都有一個聊天機器人來維護討論日誌。開發人員利用這些日誌來分析客戶想要詢問的內容。透過混合使用機器學習工具和模型，開發人員可以協調客戶的查詢並以最合適的答案進行答覆。例如，如果任何客戶詢問付款和收據，例如“我的產品付款收據在哪裡？” 和“我還沒有收到付款收據？”，兩個句子的含義相同。

如果沒有可用的全面資料，則可以使用不同的API來訓練聊天機器人。

如何訓練聊天機器人？

培訓聊天機器人的過程比人類的教育要快得多，規模也更大。向普通的客戶服務代表提供了必須遵循的手動指導，而客戶支援聊天機器人則被大量的對話日誌所滋養，並且從這些日誌中，聊天機器人可以理解需要什麼樣的問題，什麼樣的答案。

聊天機器人的體系結構和工作方法。

聊天機器人基於三種分類方法工作：

1. 模式匹配：機器人利用模式匹配對文字進行分組，並從客戶端產生適當的響應。“ 人工智慧標記語言（AIML），是這些模式的標準結構化模型。

模式匹配的一個簡單示例是；

然後，機器將提供以下輸出：

人員：誰發明了電子郵件？

機器人：據Google稱，雷·湯姆林森（Ray Tomlinson）發明了電子郵件。

聊天機器人知道適當的答案，因為她或他的名字在相關模式中。同樣，聊天機器人會對與關聯模式相關的任何事物做出反應。但這不能超越相關模式。為了使之逐步發展，演算法可以提供幫助。

對於每一種問題，必須在資料庫中訪問一個顯著的模式才能給出合理的答案。透過許多模式組合，它構成了一個層次結構。我們利用演算法來減少分類器併產生更合理的結構。

2.自然語言理解（NLU）

此NLU具有3個特定的概念，如下所示：

實體：這本質上代表了聊天機器人的想法。例如，它可能是您的電子商務聊天機器人中的付款系統。

上下文：當自然語言理解演算法檢查句子時，它沒有使用者文字對話的歷史背景。這意味著，如果它收到了最近提出的問題的答覆，它將不記得該詢問。因此，聊天對話期間的階段將分別儲存。它可以是“訂購比薩餅”之類的橫幅。或者可以包含其他引數，例如“ Domino"s：Restaurant”。透過上下文，您可以輕鬆地將期望與理解最後一個問題的必要性聯絡起來。

期望：當客戶說傳送查詢時，這就是聊天機器人必須完成的工作。對於不同的查詢，可以相同。例如，目標觸發了“我要購買一雙白鞋”和“您有白鞋嗎？我要購買”或“給我看一雙白鞋”是一樣的：出售白鞋的商店清單。因此，所有使用者鍵入的文字都顯示一個命令，該命令是標識標籤。白色的鞋。

3.自然語言處理（NLP）

（NLP）自然語言處理Chatbots找到了一種將使用者的語音或文字轉換為結構化資料的方法。然後用於選擇相關答案。自然語言處理包括以下步驟；

令牌化： NLP將一系列單詞分成具有語言代表性的令牌或片段，在應用程式中具有不同的值。情感分析：它將學習和學習使用者的體驗，並在必要時將查詢傳遞給人類規範化：此程式模型處理文字以找出可能會改變使用者請求的預期含義的印刷錯誤和常見拼寫錯誤。命名實體識別： chatbot的程式模型查詢不同類別的單詞，類似於特定產品的名稱，使用者的地址或名稱，無論所需的資訊是什麼。依賴性解析： Chatbot在使用者文字中搜索主題，動詞，賓語，常用短語和名詞，以發現使用者想要傳達的相關短語。

結論

對於許多應用程式，聊天機器人已連線到資料庫。該資料庫用於維持聊天機器人並向每個使用者提供適當的響應。NLP可以將人類語言轉換為具有文字和模式混合的資料資訊，這對於發現適用的響應非常有用。有用於開發聊天機器人的NLP應用程式，程式設計介面和服務。並使其適用於各種企業–中小型或大型行業。這裡的主要要點是，智慧機器人可以透過增強客戶支援服務來幫助增加客戶群，從而幫助增加銷量。