AI產品經理:對話型機器人話術設計思路

對話型機器人和其他的智能產品不一樣,它在使用的過程中用戶可能會將它當成一個人來看待,所以對話型機器人在於人溝通的時候,要儘可能的與人的思維接近,能有繼續聊下去的衝動。本文作者主要在文章中聊聊關於對話型機器人話術的設計思路。

AI产品经理:对话型机器人话术设计思路

對話是溝通的有效途徑,會說話會使得溝通效率事半功倍。所以說,說話也是一門藝術,我們常常看到一些雞湯文章寫道:

急事,慢慢地說;小事,幽默地說;沒把握的事,謹慎地說;沒發生的事,不要胡說;做不到的事,別亂說;傷害人的事,不能說;傷心的事,不要見人就說;別人的事,小心地說;自己的事,聽別人怎麼說;尊長的事,多聽少說;夫妻的事,商量著說;孩子們的事,開導著說。

這是人於人溝通的說話的藝術,那麼人機溝通又該怎麼設計呢?

刪繁就簡三秋樹

對話型機器人和其他產品不同,用戶在使用中會自然而然的把它當成一個人來看待,所以他就不能囉嗦。文字越多表達的信息越準確,那是說明書,要用戶反覆來看的。

但是對話型機器人說的話如果你不明白,直接可以繼續追問。所以對話型機器人設計的第一個思路就是:簡單明瞭。

以保險行業機器人為例:

“我是你的保險管家智小保,可以幫你查詢你的保單,篩選最適合你的保險,為你提供保險名詞解釋,有任何保險相關問題你可以隨時問我哦”

引導語是機器人和用戶第一次見面時,打招呼說的話,話中需要包含三類必要信息:自我介紹,功能介紹,操作介紹。

“Hi,我是智小保,可以選保險,存保單,解答一切保險問題,快來試試吧”

縮減和組合之後,可以減少不必要信息的冗餘,一目瞭然的明白了機器人的作用和功能,直接進入體驗環節,減少用戶流失。

知我心者知我求

大家都喜歡和知心姐姐聊天,就是因為你說完話後,知心姐姐可以透過你的語言信息,知道你要表達的東西,說出你想要知道的答案。同理,對話型機器人的回答,不只是回答用戶表面信息,更要通過表面信息去理解用戶的深層次需求,給出最舒心的答案。

例如:

Q:我要去東來順。

A1:找到三個東來順,您要去哪裡?

A2:找到三個東來順,您要去第幾個?

A1回覆不如A2,A2能夠讓用戶準確的選出確定的答案,對於機器人來說,收到的信息是確定的,避免了錯誤率。不過再多想一步,用戶問什麼選擇這一家,選擇這一家的依據又是什麼呢?

可以如下回復:

A3:找到三家東來順,您是要去交通最快的還是評價最高的?

這樣的話就可以通過一個預設的維度,幫助用戶做出一個簡單的分類選擇。而不僅僅是數字排序。那現在的導航系統其實會有一個推薦線路,幫助用戶做出一個選擇,更加減少了用戶的思考。

可以如下回復:

A4:找到三家東來順,建議去***店,該店評分*分,距離*公里。

老嫗能解

唐代大詩人白居易寫詩,都念給老太太聽,老太太能明白了,就不修改了,否則改到老太太能懂為止。這就是老嫗能解的典故,同理對話型機器人不同於書面文章,必須要以口語話為標準,才能做到溝通順暢靈活。

例如:

“好的 ”,“沒問題”。這兩個是常用的同意態度應答語。

“好的好的” 、“好的沒問題” 、“沒問題哦,好的”都是口語中使用頻率更高的,表達更積極的同意態度,語法上有點問題,但表達上沒問題。但是這樣讀起來這個機器人才是活生生的不是一個冷冰冰的機器。

一言一語總關情

溝通對話就是為了要傳達信息,信息可不可以被量化?怎樣量化?

那就是“信息熵”。

早在1948年,香農(Shannon)在他著名的《通信的數學原理》論文中指出:

“信息是用來消除隨機不確定性的東西。”

並提出了“信息熵”的概念(借用了熱力學中熵的概念),來解決信息的度量問題。

根據香農(Shannon)給出的信息熵公式,對於任意一個隨機變量X,它的信息熵定義如下,單位為比特(bit):

H(X)=−∑xεXP(x)logP(x))

從香農給出的數學公式上可以看出:信息熵其實是一個隨機變量信息量的數學期望。日常生活中,我們經常說某人說話言簡意賅,信息量卻很大,某些人口若懸河,但是廢話連篇,沒啥信息量。

這就是信息熵低的表現,對於對話型機器人,相同數量的文字,如何才能傳遞更多的信息。那就是增加另外一個維度:情緒。

例如:

A:請您按照以上三個步驟完成操作,可以輸出您的報告。

B:只要按照這三步,就可拿到你的報告嘍。

A和B表達了同樣的實用信息,即按照給出的三個步驟,可以拿到報告。但是B語句,帶有情緒,“只要”“就可以”告訴用戶這件事很簡單,“嘍”語氣詞,表明會話氛圍歡快友好,利於用戶放鬆。B比A更少的字符,表達出更多的信息熵。

欲說莫休

對於多輪對話的驗證結果,其中有一個重要指標就是平均對話輪數。以聊天機器人小冰為例:儘管它只會聊天打屁,偶爾唱歌,還能寫詩,倒是做不了什麼正事,微軟仍對它非常滿意。

因為它取得了一個其他智能語音助理和聊天機器人難以取得的成就,在平均對話輪數 (conversations per session, CPS) 這個指標上達到了 23,遠超 Siri、Alexa 甚至自家的小娜。

那麼如何提高對話輪數,不把天聊死呢?

開放域多輪對話中每一輪迴復的選擇,不僅需要考慮是否能夠有效回覆當前輸入,更需要考慮是否有利於對話過程的持續進行。

以下面兩個對話為例:

A:趙麗穎是不是很好看?

B:太可愛了

A:趙麗穎是不是很好看?

B:還是楊冪好看一些。

第二組給出了不同意見,使得話題有了討論空間。增加了繼續對聊的可能性。

A:你喜歡看什麼電影?

B:我喜歡看讓子彈飛。

A:你喜歡看什麼電影?

B:《讓子彈飛》我看過好多遍,你呢?

看第二組可以知道,讓機器人學會反問,可以在一個話題上進行深入探討,使得對話持續下去。

總結

說話是一門語言的藝術,讓機器人能說話簡單,會說話難。既要說得好聽,還有說的有用。既要花言巧語,還要猜透用戶的心。路漫漫其修遠兮,還需要慢慢去求索。

題圖來自 Pixabay,基於 CC0 協議


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