一图简看智能聊天机器人的设计

（早前的一个智能聊天机器人设计，实际使用中已经改了很多了。）

简述

主要分三块：
* SuperRobot 框架主体。
* 自然语言理解系统。
* 词向量Trainer。

SuperRobot

• AliceBot负责闲聊，采用AIML Engine，属于rulebased。
• 闲聊语句通过后台输入到DB。
• ServiceBot负责业务QA，Matcher负责匹配工作。
• 自定义QA对通过后台输入到DB。
• AbilityBot负责与第三方系统交互，通过REST请求自然语言理解系统返回意图及实体。
• 后台能定义交互的服务接口。
• 用Java开发。

自然语言理解系统

• 主要负责的工作时意图预测和实体识别。
• 需要标注业务数据样本的实体和意图。
• 实体提取器通过序列标注训练模型并实现实体提取。
• 意图分类器通过SVM训练模型并实现意图预测。
• 麻省理工NLP工具MITIE。
• 用Python、C++ 开发。

词向量Trainer

• 主要负责词向量训练。
• 普通语料包括维基百科百度百科。
• 业务语料包括业务系统数据。
• 用DLib机器学习库。
• 用C++开发。
• 训练的模型供前面使用。
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