编者按：聊天机器人能够很好地帮助企业进行客服或者销售，这其中意图识别是一个相当重要的功能点。那么聊天机器人的意图识别到底是怎么一回事，它又是如何具体给聊天机器人带来功能上的提升的呢？今天企业服务汇就为您详细解答这几个与聊天机器人意图识别的问题。

所谓用户意图识别，也就是指当用户与聊天机器人进行沟通时，机器人能够根据用户提出的直接或者间接的信息来快速判断用户的真实意图。举例来说：现在有些聊天机器人能够在用户的问题中识别出用户的出行消费意图——比如订机票和酒店等。这是以前的弱人工智能机器人很难做到的，而精准识别出用户的这些消费相关的意图对于企业来说有巨大的商业价值。

 

➤  语音聊天机器人的一般结构

在深入介绍聊天机器人的意图识别功能前，我们首先需要了解一下聊天机器人系统的一般组成结构是怎样的：

目前市面上常见的聊天机器人系统框架分为五个部分：1、语音识别负责将用户的语音转成文字；2、自然语言理解负责将用户的语句进行拆分和抽取关键字词并加权；3、对话管理模块的作用是协调各个模块的调用；4、自然语言处理负责把机器人生成的结果（即回答）加工成可以被人理解的话；5、语音合成是将文字转化成语音输出。以上五步形成了一个完整的语音聊天机器人工作闭环。

 

➤  聊天机器人用户意图识别说明

我们今天要说的用户意图识别就是上面提到自然语言理解（NLU）中的重要一环，用户意图又可以分为“显式意图”和“隐式意图”，它们两者间的差异十分明显：

（一）显式意图

所谓显式意图，也就是在用户的话语中明确出现了表达意图的一类词汇，比如：“希望”、“想要”、“需要”等等。对于聊天机器人来说这种显示意图的判断难度较低，只需要识别出这些固定的意图词汇，再与句子中的其他成分作联系即可——比如用户输入“我想预定到北京的机票”，机器人可以识别出“我想”和“北京的机票”，然后在自己的知识图谱中进行相关匹配处理。目前市面上绝大多数的聊天机器人都是以处理显式意图为主。

（二）隐式意图

隐式意图与显式意图相反，用户的话语没有出现直接反映意图的词汇，需要聊天机器人根据上下文推理来判断用户意图。对于聊天机器人来说隐式意图比较难以判断，目前用得比较多的一种方法是先把隐式意图转化成显式意图再处理——比如用户在表达“我饿了”这种隐式意图时，先转化成对应的“我想吃东西”这种显式意图形式，然后再让聊天机器人按照显式意图进行处理。

随着深度神经网络技术等技术的发展，现在的人工智能厂商也开始更加关注隐式意图的识别工作，现在发展方向是为机器人构建大型神经网络集群，尽量好地模拟出人类思维过程，从而达到高精度的智能意图识别效果。

 

➤  小结

聊天机器人的用户意图识别可以分为显式意图识别和隐式意图识别两种：其中前者比较简单，也是目前最常见的一种方式；隐式意图识别则是聊天机器人在未来主要的一种发展方向。

对企业来说聊天机器人能够实现用户意图识别的好处有很多：在精准判断出用户的意图和需求后，企业不仅能通过减少聊天机器人答非所问的次数来明显提升客户服务的满意度，同时也能够让机器人在不借助人工辅助的情况下对用户进行精准营销和销售转化，这是以前只能一问一答的机器人做不到的。