各種問答機器人平臺調研

市場上的機器人平臺

國外 wit.ai

Web

支持Story模式來設置對話，所謂一個Story就是一個一句話無法完成的，可能多條對話組成的一個“故事”。例如，買電影票：

Q：我要買電影票？

A：好的，你要買哪部電影？

Q：南方公園

A：好的，您希望在哪個電影院？

這樣多條對話可能才能完成一個Story，而不是簡單的QA pair。

wit.ai有豐富的實體抽取類型，應該也可以根據抽取類型進行語義匹配。

國外 Pandorabots (chatbots.io)

web

支持多種語言，號稱AIaaS，支持包括給Java，Node.js，Python，Ruby，PHP，Go等語言。

支持AIML的解析，上傳，提供平臺服務，根據機器人的訪問次數和數量計費。

使用AIML 2.0作爲語言，這東西竟然是2014年才發佈的一份規範！
這個時間竟然有人還在用XML！
然後這羣人竟然希望用戶去自己寫XML！
簡直太可怕了！！！
(☉д⊙)！
(☉д⊙)！
(☉д⊙)！

如果要對AIML有一個基本瞭解可以看這裏

Chatfuel.com

簡單的語義匹配機器人，主要面向FaceBook，功能相對較弱。

Smooch

Web

機器人平臺，可以整合其他機器人服務商資源，例如Motion AI，init.ai，Meya，converse.ai，Dialog Analytic Gupshup。

界面好看。

Motion.ai

Web

機器人平臺，功能比較齊全，裏面是有module的概念，類似wit.ai的story。功能相對比較強大，有各種抽取實體的module。

api.ai

Web

這裏麪包括定義實體，定義intent，測試等幾個步驟

定義實體就是可以抽取的實體，例如一個披薩，披薩的類型，大小，配料，這些都可以定義爲單獨可抽取的實體。

intent的意圖識別分爲模板和機器學習兩類，或者兩類綜合，可以自己設置threshold。不同的intents之間可以設置優先級。

機器人設置可以導入導出，甚至導入導出完整的一個機器人（它稱作agents）的所有內容。然後可以鏈接其他應用，包括Facebook，微軟Cortana等。

整體來說實體編輯，句子模板的部分有點類似wit.ai，號稱的機器學習部分不知道用什麼實現的，真的有train過程。

##　yige.ai

世紀佳緣做的哈哈哈

恩，抄襲的api.ai，抄襲的好像好像，好像好像好像，好像好像和你在一起哦哦～～

細節裏面還是有點不一樣的～～

調試的時候會給出一些額外信息。
從結果上看，他們至少做了：

• 分詞（segmentation）
• 意圖識別（閒聊）（intent prediction）
• 情感分析(sentiment analysis)

當用戶進入一個場景之後，會一定程度上根據上下文來判斷用戶意圖，應該相當於降低了問題閾值。例如：

• Q 我想要吃飯
• A 飯配紅燒肉嗎
• Q 我不想買鞋
• A 好的，您是什麼腳型呢？（這是機器人放棄治療了是嗎？）
• Q 我想要吃飯
• A 您可以通過這個圖來確認你的腳型哦。[圖片鏈接]

不過api.ai還有一個機器學習識別模式，似乎還沒抄襲出來

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