智能客服系統(tǒng)的逐漸演變與進(jìn)步，成為了很多公司發(fā)展的根本保障，對于很多有客服部門的公司而言，都想了解清楚AI智能問答機(jī)器人實現(xiàn)原理是什么，通過這樣的系統(tǒng)完善自己的服務(wù)，提高了自身的接待能力，獲得更多客源保障。

AI智能問答機(jī)器人實現(xiàn)流程

流程主要是按照語音識別、自然語言理解、對話管理、自然語言生成、語音合成這5個步驟，通過這樣的步驟就可以將語言進(jìn)行轉(zhuǎn)換，轉(zhuǎn)換成計算機(jī)能夠理解的表征，同時根據(jù)當(dāng)前對話管理判斷應(yīng)該采取的策略等，這也就是具體的實現(xiàn)流程。

語音識別以及語音合成

在以對話而不是文本作為交流方式的對話機(jī)器人當(dāng)中，主要需要用到的技術(shù)包含了語音轉(zhuǎn)文字，以及文字轉(zhuǎn)語音這兩點，這樣能夠在客戶通過語音溝通的時候，想對話機(jī)器人的設(shè)備進(jìn)行輸入，通過系統(tǒng)對聲音進(jìn)行處理的方式，獲得語義的修正，從而進(jìn)行溝通。

自然語言理解分為幾點

問答機(jī)器人需要具有自然語言理解的能力，一般情況下主要包含實體識別、意圖識別、情感識別、指代識別以及省略識別、拒絕判斷等。

自然語言生成

自然語言生成方面主要分為兩個架構(gòu)，一個是流線型pipline自然語言生成系統(tǒng)，系統(tǒng)主要由幾個不同的模塊組成，模塊之間互不影響，一般包括文本規(guī)劃、句子規(guī)劃、句子實現(xiàn)等。

另一個則是一體型integrated自然語言生成系統(tǒng)，該系統(tǒng)模塊之間相互左右，后續(xù)模塊可以參與前面模塊的決策，這樣的系統(tǒng)顯然更符合人腦思維，但實現(xiàn)起來還是較為困難的。

對話管理

對話管理方面的主要任務(wù)就是維護(hù)并且更新對話狀態(tài)，動作選擇等，對話狀態(tài)識別需要考慮到上下文以及對話行為之間的相關(guān)信息，在某一個時刻的對話行為序列，這樣就代表著某個時刻的對話狀態(tài)。

AI智能機(jī)器人如今已經(jīng)被全國各地的各個公司企業(yè)所選擇，所以在了解了其根本原理之后，就可以放心地選擇試用，相信在試用之后，就會有很多公司接入到系統(tǒng)當(dāng)中，打造出屬于自己的健全溝通渠道。