1、目前來看人機對話主要分為兩種，一種是，一種是。

2、與書面對話相比，語音對話的實現(xiàn)難度更大，也更復(fù)雜，因為它涉及到語音識別和音頻轉(zhuǎn)換。大致可以分為以下幾個步驟：

(相關(guān)資料圖)

3、讓我們詳細看一下每個步驟。

4、I .文本或語言輸入

5、顧名思義，就是獲取用戶輸入的文本信息或者語言信息。在這個環(huán)節(jié)中，比較難的地方是如何準確識別語音，或者說如何引導(dǎo)用戶準確發(fā)音。被識別的信息機器將被自動存儲在數(shù)據(jù)庫中用于進一步處理。

6、第二，自然語言理解

7、自然語言理解(Natural Language Understanding，NLU)模塊，總的來說就是將用戶輸入的文本信息或語音信息轉(zhuǎn)換成計算機能夠理解的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。在這一部分，我們還需要判斷用戶的情感色彩、言語意圖等等。

8、第三，對話管理，信息提取

9、人機對話不是一兩句話就結(jié)束的，往往有很多輪對話。因此，有必要對談話進行管理。機器會根據(jù)用戶給出的信息，對近忌給出回復(fù)策略，引導(dǎo)用戶進入下一輪對話，請求新的數(shù)據(jù)服務(wù)。

10、第四，自然語言生成

11、自然語言生成(NLG)模塊是利用語言知識庫或邏輯模塊等各種機器描述系統(tǒng)生成自然語言。也可以理解為將概念數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為自然描述的翻譯系統(tǒng)。

12、5.語言合成或文本輸出。

13、該模塊的作用是將機器生成的自然語言以文字或聲音的形式反饋給用戶，從而完成與用戶的對話。

14、以上步驟是實現(xiàn)的關(guān)鍵人機對話。目前很多公司和機構(gòu)都在研究人機對話，實際上已經(jīng)應(yīng)用到生活中，比如蘋果的Siri，微軟的蕭冰，騰訊的小Q機器人等等。

以上就是人機對話這篇文章的一些介紹，希望對大家有所幫助。