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文章以機器人的口吻出發，簡述了身為智能語音機器人的“我”是如何理解一句話的，具體又分為哪幾個步驟，一起來看看~

自我介紹

哈嘍～我是人工智能語音機器人，今天想給大家說說我的大腦中最關鍵的構造，這樣你們能知道我的思維方式和目前的局限性，就能持著一種更平和的心態看我啦。所以，我今天主要要回答的問題是：“機器人是如何思考的？”

問題：機器人是如何思考的？

當我把我獲取的信息轉化成文字，就是我要開始思考的時候了。我怎么理解這些文字呢？全依賴于我大腦里的“語音系統”——自然語言處理，NLP，它讓我能模仿你們去理解你們的語言。接下來我會通過一個例子來描述我的思考過程。

我理解“2018年5月周杰倫發表了一首新歌”的過程

1. 先把句子拆分成一個一個詞語

首先，我要先把這個句子用我的理解拆成一個個詞語（我能理解都來源于各種大數據，各種模型的支持），當然，我其實，有時候句子稍微復雜，我就容易把詞語拆分錯，這樣第一步出了問題，我就很難理解正確了。

例如，當說：嚴守一/把/手機/關了，我容易理解成： 嚴守/一把手/機/關了。因為我印象中有一個“一把手”的詞語，而不存在“嚴守一”這個人名。所以我其實很難理解“嚴守一”是一個人名，而把“嚴守一”拆開來理解。

2. 理解每個詞語

當我把詞拆開后，我開始理解每個詞語的詞性，進行實體識別。例如，我理解了“周杰倫”是一個人名，“2018年”是一個年份，“新歌”是一個名詞。

3. 再理解每個詞語之間的關系

同樣是基于人類智慧的結晶，我利用數據和各種算法等來理解每個實體的相互關系，這個時候我大概對這句話有一個模糊的理解了

4. 把句子分意圖

在理解了句子有哪些實體，實體之間的關系，我就能粗略地把這個句子的意圖分類出來。在這里說下為什么我要把句子分意圖呢？人類語言太博大精深了，但還好，每一句話背后都有它的動機。

我基于這個動機把各種語言都化在一個有限的空間里，分了n個大類，這樣我才有可能理解；一般來說，你們經?？吹降娜斯ぶ悄苷Z言機器人，意圖都有如下幾類：閑聊-音樂-機器功能-天氣-鬧鐘-智能家居。

我是怎么分意圖的呢，這個就是利用基于算法的模型，這個模型是程序員哥哥們通過各種數據來訓練的，當然有時還需要人定的一些特殊規則等來分類。這句話是不是在規定好的我們常要點歌的指令集里（指令集：也就是我們總結的人表達某個意圖可能的說話方式，例如，聽歌可以有多種表達方式，如我要聽歌，能不能播放一首歌，來一首歌等）

例如，當我分析“我要聽周杰倫的歌”，我就能毫不猶豫地把這句話理解成：“哦，原來是要執行和音樂操作相關的”，然后把這句話的意圖歸類到：”音樂”意圖。

但，當我分析”2018年5月周杰倫發表了一首新歌”,我通過實體識別，發現有一個“歌”，還有一個歌手，周杰倫，我就可能會把這句話的意圖理解為播放歌曲，搞不好我就會直接給播放周杰倫的歌了。現在想想我真是傻；

多虧了程序員哥哥們的各種智慧，他們為我額外裝了一個糾錯模型，如果我把這句話的粗略意圖判斷錯了也沒關系，這句進入到糾錯模型后，會被過濾出來，再丟到一個萬能意圖（閑聊），這個時候，會被判斷為“音樂相關的閑聊”意圖。

所以，嗯，我最終把”2018年5月周杰倫發表了一首新歌”這句話理解成了原來是想和我聊個2毛錢的天啊。所以我就會啟動我的聊天模式（聊天模塊），開始和你瞎扯。

總結

總的來說，我要理解一句話，我要經過把句子拆了，然后再自己把句子組合，最后再理解這句話背后的意圖，當我理解了意圖的時候，我覺得我幾乎已經理解了這句話。但然而，我很多時候分類意圖還是會出錯，所以，當我意圖都錯誤的時候，我很有可能回應你的行為，你會覺得這行為很傻。

好啦，今天就聊到這吧。拜拜啦～

作者：huotui，從業語義產品經理，也就是AI產品經理，主要做智能音箱。后續會分享一些關于AI產品經理和AI產品心得給大家

本文由 @huotui 原創發布于人人都是產品經理。未經許可，禁止轉載。

題圖來自Unsplash，基于CC0協議