- 研究背景及意义
1.课题背景
近几年，随着科学技术的日益进步，越来越多的人开始用起了智能移动设备，互联网的迅速发展让这种生活方式逐渐瓦解了以前PC市场形成的严密体系，从此移动端应运而生且极速前进。在多个终端形成的互联网大背景下，特别是进入Web2.0时代以后，信息大爆炸，网络上的内容大量涌现。人们在博客、论坛、百科上面留下了大量的信息，比如贴吧、知乎、豆瓣、微博等等。日常交流、专业回答、结构化信息等内容都包含其中，而这些内容都可以作为机器人的知识。 对于搜狗、百度、知乎这类问答平台上的内容，我们可以抽取出“问题-答案”对，从而显示出来解答用户的问答需求。对于豆瓣、贴吧、微博等论坛类的平台，根据它们的内容可能是一段一段话的特性，我们可以抽取对话的上下文，提交给聊天机器人构建基于上下文的对话知识。对于百度百科和维基百科这类平台，我们可以提取它们的结构化信息作为知识图谱，从而发觉本体关系或者解释本体(Ontology)概念。通过提取网上既存的只是，我们能够加快构建聊天机器人的知识库，扩大和改进生成模型的语料库。互联网的及时更新可以聊天机器人持续地满足最终用户的需求。因此，学会如何处理并管理好这海量的数据引领着互联网各个企业的技术方向，而如何通过搜索引擎让用户更好地寻找并发现想要的信息也一直是信息检索领域的一个研究热点。
在信息检索领域，学术界早已获得了十分丰富的研究成果，而紧跟其后的工业界将多项相关的技术移植到实际的网络应用中，且获得了不凡的成绩。如Google和常用的百度搜索就会根据用户输入的査询内容关键词返回一个相关结果的链接列表，每条链接只给出一部分信息，用户通过浏览这个列表显示的部分信息，逐个判断是否满足自己的査询期望[1]。而这种逐条信息先浏览再判断的方式在面对着海量的网络信息时，根本没有办法满足人们迅速获得最有效信息的需求，而传统搜索引擎的缺点也在于此，此时自动问答系统应运而生。
智能聊天机器人中备受关注的核心一直以来都是自然语言处理中的问答系统。而更加繁琐的中文语言处理机制使得整项工程需要更高的技术水平。在自动问答系统中，系统和用户之间采用一问一答的形式，问题无需拆解成关键字，用户只需把整个问题直接全部输入，通过自然语言系统就可以理解，从而获知问题的导向，或者自动合成自然语言描述，或者通过模式匹配得到对应答案，继而反馈给用户，这是自动问答系统与信息检索系统最大的不同之处[2]。自动问答系统分为两类：一类是基于垂直限定域的问答系统，它只能解决一些特定领域中的问题。例如讲故事、预定餐厅或路况播报等领域相关的问题；而另一类是基于水平开放域的问答系统，它主要依赖于问题中的本体等信息来处理人们日常生活动作等各方面问题，并不局限于特定领域。 科大讯飞信息科技股份有限公司在语音识别开发取得了较高的突破，实现了较高精准度的语音输入以及语音控制，在一定程度上推动了聊天机器人的发展；哈尔滨工业大学研制了相关自然语言处理应用，包括适用于汉语的分词、句法、语法分析等功能；台湾国防大学开发了中文回答系统CQAS，主要研究方向为命名实体和关系处理，用特征因子表示中文文字，以串联方式最终进行搜索、反馈，交流、应答。
人工智能(Artificial Intelligence, AI)—直是科研领域的焦点，这些年来在机器学习、自然语言处理等方面科学界和工业界做出了重大贡献[3,4]，研究并设计一个以交友陪伴的方式与人类交流的智能聊天机器人具有一定的科研和实用价值。与此同时，随着智能手机在国人手中越来越普及，人与人之间的口头交流开始被人与机器的交互替代，智能聊天机器人通过在移动终端上与用户进行个性化交谈，使得人们的内心不过于敏感和封闭，对用户的心理健康也起到一定的促进作用。
此项目主要基于微信小程序，核心技术包括调用了图灵机器人API，实现了人机聊天的功能。先后需进行需求调研，功能设计，界面设计，代码编写，软件测试等环节。
2.研究目的和意义
新的人机交互方式在我们学习、工作、娱乐等生活方式中会带来革命性的变革，而通过自然语言交互的聊天机器人可以被视为未来的人机交互方式。这是因为聊天机器人具有更自然的交互方式。在人与人之间的交流沟通方式中，自然语言占据了绝对的主导地位，因而其他交互方式也会因为基于自然语言的人化交互给人们带来无法比拟的交互体验。与当前占据主要地位的鼠标、键盘、触屏等人机交互方式相比，聊天机器人以更人性化的方式让人们通过自然语言获取信息和使用各种服务。
与此同时，越来越多的国人都人手一部智能手机，人与人面对面的交流逐渐被人与机器的接触而代替。智能聊天机器人通过与人类进行个性化交谈，使得用户的内心不过于敏感和封闭，一定程度上也促进了用户的心理健康。
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