AI对话机器人实现原理

文主要参考2019年3月出版的《自然语言处理实践-聊天机器人技术原理与应用》一书，结合个人理解对原理进行阐述，若有不当之处，请联系本文作者。另在此感谢此书作者王昊奋、邵浩、李方圆、张凯、宋亚楠（排名不分先后）。

目录

一、聊天机器人分类

1.1基于应用场景分类

1.2基于实现方式分类

1.3基于功能分类

二、对话机器人技术原理

2.1  AI对话机器人实现流程

2.2 语音识别&语音合成

2.3 自然语言理解(NLP)

2.4 自然语言生成

2.5 对话管理

一、聊天机器人分类

以下这段描述出自CSDN人工智能专栏：

对话系统（对话机器人）本质上是通过机器学习和人工智能等技术让机器理解人的语言。它包含了诸多学科方法的融合使用，是人工智能领域的一个技术集中演练营。

 在这段话中，以最简要的词语总结了市面上大部分AI聊天机器人的主要功能，那就是“让机器理解人的语言”，此后机器人会根据自身功能定位，以不同的行为模式对人类做出回复，例如生活中常见的个人助理型对话机器人（如：siri，小度等），就能够在任何语境下对用户的提问做出相对合理的反应，而一些任务问答型的对话机器人则只能对固定的提问模式和领域中解答用户提问（如：淘宝客服机器人等），根据机器人服务场景以及实现技术的不同，我们首先对此类AI对话机器人进行大致的分类。

1.1基于应用场景分类

1.2基于实现方式分类