3　Chatbot应用场景及分类

3.1　开放域和封闭域

从应用场景的覆盖面看，Chatbot可以分为开放域（Open-domain）问题和封闭域（Closed-domain）问题两大类。

开放域问题非常接近图灵测试，实现起来也非常困难。这类问题没有太多限定的主题或明确的目标，用户和Chatbot之间可以进行各种话题的自由对话。很显然，由于话题内容和形式的不确定性，开放域Chatbot要准备的知识库和模型要复杂得多。并且，从实际应用场景看，开放域Chatbot的主要应用场景在娱乐方面，更多应用在聊天、虚拟形象、儿童玩具等泛娱乐领域，主要功能是同用户进行开放主题的对话，从而实现对用户的精神陪伴、情感慰藉和心理疏导等作用，代表性的系统如微软“小冰”、图灵机器人等。微软“小冰”和图灵机器人除了能够与用户进行开放主题的聊天，还能提供特定主题的服务，如播报天气预报、讲授生活常识等。它的特点是用户基数比较大、问题空间极大、容易传播、不需要很强的目的性、内容覆盖范围广泛。

与开放域问题不同，封闭域问题通常会限定在一定场景之下，有若干明确的目标和限定的知识范围，也就是说，Chatbot面临的输入和输出通常是有限的。虽然这个限定范围会随着问题领域的变化及对推理深度要求的变化而变化，但无论如何，与开放域问题相比，问题空间大大缩小，目标也更加清晰明确。特别是从应用场景上看，用户不会期待和一个客服Chatbot谈论历史，也不会向一个电商导购Chatbot提各种与购物无关的“刁钻古怪”的问题。并且，更加垂直和场景化的应用使得封闭域Chatbot从诞生的第一天起就肩负了商业使命，无论目标是节省人力成本还是提升人工效率，封闭域Chatbot的定义和评判标准都是清晰且明确的。不过，也正因如此，封闭域Chatbot对于对话错误的容忍度更低、对于回答质量要求更高，这就要求Chatbot能够整合更多的领域知识、用户的基本信息及对上下文语境的分析和判断。并且，针对一个垂直领域建立的模型和知识图谱，往往不能直接迁移到另外的领域。在这些因素的共同作用下，建立一个封闭域Chatbot就不仅是一个技术问题，而是融合商业、产品、运营、数据知识积累和模型调优等方方面面的权衡与综合考量的结果。

封闭域产品比较成熟的应用场景主要有在线客服、教育、个人助理和智能问答等。

（1）应用于在线客服场景下的Chatbot，主要功能是同用户进行基本沟通并自动回复用户有关产品或服务相关的问题，以达到降低企业客服运营成本、提升用户体验的目的。其应用场景通常为网站首页和手机终端。代表性的商用系统有小米的“小爱同学”、京东的JIMI客服机器人等。用户可以通过与客服Chatbot聊天，了解商品的具体信息、反馈购物中存在的问题等。客服Chatbot应具备一定的拒识能力，即知道自己不能回答用户的哪些问题，以及何时应该转向人工客服。

（2）应用于教育场景下的Chatbot，能根据不同的教育内容构建交互式的语言使用环境，帮助用户学习。在某项专业技能的学习过程中，它能指导用户逐步深入地学习并掌握该技能；在用户的特定年龄阶段，它能帮助用户进行某种知识的辅助学习等。其应用场景通常为具备人机交互功能的学习、培训类软件及智能玩具等。以科大讯飞公司的“开心熊宝”（具备移动终端应用软件和实体型玩具两种形态）智能玩具为例，它可以通过语音对话的形式辅助儿童学习唐诗、宋词，以及回答简单的常识性问题等。

（3）应用于个人助理场景下的Chatbot，主要通过语音或文字与Chatbot系统进行交互，实现个人事务的查询及代办功能，如天气查询、空气质量查询、定位、短信收发、日程提醒、智能搜索等，从而辅助用户更便捷地处理日常事务。其应用场景通常为便携式移动终端设备，代表性的商业系统有Apple Siri、Google Assistant、微软Cortana、出门问问等。其中，Apple Siri的出现引领了移动终端个人事务助理应用的商业化发展潮流，Apple Siri具备聊天和指令执行功能，可以视为移动终端应用的总入口。然而，因语音识别能力、系统本身自然语言理解能力的不足，以及用户使用语音和UI（User Interface，用户界面）操作两种形式进行人机交互时的习惯差异等限制，Siri没能真正担负起个人事务助理的重任。

（4）应用于智能问答场景下的Chatbot，主要功能包括回答用户以自然语言形式提出的事实型问题和需要计算及逻辑推理型的问题，以达到直接满足用户的信息需求及辅助用户进行决策的目的。其应用场景通常作为问答服务整合到Chatbot系统中。典型的智能问答系统除了上文提到的IBM Watson，还有Wolfram Alpha和Magi，后两者都是基于结构化知识库的问答系统，且分别仅支持英文和中文的问答。