智能訂票系統中的人機對話技術

王文昊

摘 要 智能化時代的序幕拉開，智能訂票系統也已走入人們的生活，其便利與智能帶來了廣闊的市場空間也顯示了其發展潛力。智能訂票系統基于人機對話，通過自然語言處理，對話管理，任務處理等領域的協同應用，來達成其運行結構。文章介紹了智能訂票系統的簡單構架和基本原理，并對其所包含的人機對話在自然語言理解上還存在的部分不足與其應用廣度進行了探討與展望。

關鍵詞 智能訂票；人機對話；對話管理；自然語言處理

中圖分類號 TP3 文獻標識碼 A 文章編號 1674-6708（2019）229-0153-03

隨著由簡單的信息時代，邁入了新的智能時代，飛速發展的技術與產品已經漸漸融入了人們日常的生活，為人們提供了更多的便利。智能訂票系統也逐漸進入了人們的視野，應用于衣食住行各個方面，如機票、酒店住宿、旅游景點門票的預定。通過更加自然且智能的對話系統來使用戶得以簡便的完成這些事情。所以，當下更應完善并提升智能訂票系統的技術與拓展應用？領域。

1 人機對話系統的發展歷程

對于計算機而言，人機對話就是一種基礎的工作方式，是計算機使者為了讓計算機完成某一任務而對其下達指令使其精準執行的一種方式，其核心領域包含自然語言理解，語音識別等多方面技術，所以相較于這些單一水平方面的技術研究，人機對話系統的研究起步尚晚，始于70年代初，既按照時間順序也是按照人機對話的不同階段所運用的不同形式，其發展歷程可劃分為3部分：數字代碼時期，視覺圖形時期和自然語言？時期。

1.1 數字代碼時期

在計算機剛剛問世到發展初期，計算機相較于現在多顯笨拙，一直使用的對話方式就是計算機操作者在計算機上進行手動操作，使用由專業的字符集組成的密碼式語言，在其體系外的人基本無法理解其語言含義，而致使當時的計算機使用操作方面只能由專業人員來進行有限的操作使用，并且具有很大的限制性。

1.2 視覺圖形時期

這個時期人機對話所采用的就是接近人類正常思維的“所見即所得”的圖形式交流方式，通過鼠標鍵盤等進行直接操作，就是指現在所普遍使用的人機對話方式，其交流內容已經很接近于人類的自然交流方式，以視覺方面的文字圖像為主，但仍舊和人類本來的自然交流方式有所區別，但現在這種交流方式簡明易學，擴大了計算機的使用人群，它的出現使計算機得到空前的發展，也象征著人機對話的巨大進步。

1.3 自然語言時期

在隨著信息技術的發展，人們開始追求更便利的交流方式，對于人類來說，最方便的交流方式莫過于人類自身相互交流的自然語言，例如語音識別，自然語言理解，利用動作或感知反饋信息。早在八九十年代就有研究機構在口語對話這方面展開了研究。

國家啟動的兩個項目：美國的ARPA？Spoken？ Language？System（SLS）program？和歐洲的？Esprit？ SUNDIAL（speech？understanding？and？dialogue）program，它們都涉及到旅行方面的數據庫操作，限定在一個特定的任務領域，但其包含的詞匯量并？不大[ 1 ]。

國內外的著名學府也相繼投入研究，如美國的MIT，中國的清華和中科院等，并且都有些許成果。現在也有許多與自然語言有關的技術出現在人們的生活中，例如醫院、銀行等許多場所能見到的一些稀少的智能機器人，能夠幫助用戶自動智能的完成某些任務。這些足以看出這項技術在未來的發展？前景。

2 智能訂票系統的原理

2.1 智能訂票系統的基本結構

智能訂票系統基于人機對話，涉及自然語言處理，對話管理，語音識別，任務處理，信息處理等多方面技術，通過對人語言信息的處理與分析來模擬正常人際交流中的對話方式來與用戶溝通，使人能夠自然友好的與計算機進行信息交流，從而實現對用戶需求的精準執行，使用戶協同計算機完成任務。智能訂票系統通過數據庫對用戶語言進行關鍵詞提取和意圖分析，并能夠通過主動提問對話來幫助用戶完善執行任務所需信息，再通過處理明確用戶的任務，借助網絡檢索信息，再將信息返還給用戶進行檢驗，確保用戶任務的正確性與用戶私密信息的安全性，再進行交易，由此為基礎為用戶執行任務并加以整合，完成用戶的？需求。

智能訂票系統主要分為售票管理模塊、人員管理模塊以及用戶端的前臺設計部分，其中售票管理模塊主要包括了車票統計和運營統計查詢功能，便于公司對于整體的車票銷售情況進行總體把握，此外該模塊中還必須要有一個票額分配平衡管理，主要是考慮到購票高峰時對各網點票額數量的平衡控制。在人員管理模塊中，主要涵蓋了系統不同角色使用人員的權限控制，人員操作監控記錄等。對于用戶端的前臺設計，出于用戶體驗的考慮，在保持實用界面簡潔實用的同時，盡量覆蓋網絡瀏覽器、手機客戶端、基于微信公眾號等多種？途徑。

2.2 人機對話的關鍵技術

2.2.1 自然語言處理

自然語言處理大體包括了自然語言理解和自然語言生成兩大部分，以語言學為基礎，為使計算機能夠理解和運用人類社會中的自然語言。而在本系統中，自然語言的生成只需要精準的提煉與整合，所以，相比較而言更重要的是如何從人類邏輯形成的語言中正確理解其含義。因此，自然語言理解的重點也在于句子結構劃分，消除歧義兩個？方面。

1）句子結構劃分。中文作為一門極其復雜的語言，在句子構成上沒有一種明顯的詞邊界符，也就是說中文只是字，句和段可以通過明顯的分界標志來劃分邊界，所以對于中文來講，確定詞的劃分是理解自然語言的第一步[2]。這也就是中文分詞技術，具體也分為基于不同方式的詞語？劃分。

2）語義理解分析。中文文本大體上看是由漢字組合而成的字符串，由字組成詞，詞組成句，句組成段，但是無論是哪一個層次，在中文理解方面都存在多重含義，其具體意思的理解需要分析其所處的語境和上下文等多個角度綜合整合。根據語言理解理論[3]，篇章理解包括句子理解與上下文理解，句子理解需要理解后的知識，上下文理解也是依靠知識的匹配理解證明過程。所以需要消除歧義，而為了實現這一目的，精準的理解文本含義，又需要大量的知識積累并進行深度的推理，將知識完整的收集并整理出來，再轉化成數據以正確的形式系統的存入計？算機。

2.2.2 對話管理

在整個對話系統中，對話管理模塊處于一個非常重要的地位。對話管理是指在進行整個對話過程時，控制對話的進程，引導對話的正確方向并確保對話高效準確的進行。計算機通過對話管理溝通數據庫發出語言來進行信息的完善，消歧，存儲，查詢及返還，構建出相應的對話模板，具體？如下：

1）信息完善。通過構建的對話模板設計出語言文本，向用戶詢問任務所需的明確信息與知識來使系統完善信息儲備并準確執行？任務。

2）信息消歧。由自然語言處理可知的文本歧義就需要對話管理來自行消歧，將系統難以確定的多義語句歸納其含義供用戶進行選擇加以？確認。

3）信息存儲。進行多次對話后，將用戶的常用信息與高頻任務整合存儲于數據庫，并將歷史信息進行分類處理與模塊聯系，使用戶任務的再次執行更加高效與便利。

4）查詢。將系統的基礎設置與功能和對話常見問題編成通用的對話模板，為用戶的使用提供說明和相應的幫助信息。

5）信息返還。在信息明確，任務準備就緒后，整合任務對話的關鍵信息并返還給用戶加以確認，還需在任務完成后，將結果精確簡潔的返還給用戶，確保任務執行的準確性與安全性。

本系統構建的對話管理的本質就是將不同情況下的對話信息進行模塊聯系和精確化，即便如此，這一部分仍是對話系統的核心與？主干。

3 智能訂票系統的短板及發展趨勢

3.1 當前存在的問題

智能訂票系統基于人機對話，而人機對話系統作為多方面技術原理綜合的一項相對新興的研究熱點，即使在20個世紀八九十年代前已經開始這個方向的技術研究，但發展到現在，仍然有許多的難題亟待研究與攻克。現階段人機對話的應用廣度還有很大的不足，現在的技術水平只能應用于單個任務領域的口語對話，并沒有涉及到多個任務領域的復雜情況，在對話系統中，還存在一系列挑戰性的問題，尤其是面向多個對話領域的知識庫？構建[5]。

為了實現多領域乃至無領域對話，需要龐大且復雜的知識儲備和推理能力，這樣才能靈活無誤的應對多種情境。而且現在的人機對話系統缺少真正意義上的語義理解，只能程序化的通過溝通數據庫建立應答模板來進行人機對話，因此計算機仍需要具備強大的學習能力。

3.2 未來的發展趨勢

在科技飛速發展的今天，人們對方便快捷越來越多的要求，會使智能訂票系統有著很大的市場需求與更大的發展空間，為了應對用戶的需求，未來智能訂票系統會向更便捷的方向發展，更具全能型，例如自然語言理解的自然化和語音識別的精準化，都將隨著技術研究的進行而變得更加完善。

相對于系統應用的人機對話技術，人機對話技術本身的應用范圍也將進一步拓展，在人工智能的多方面發展有著至關重要的地位，這也是未來科技發展的主流方向。

人機對話的具體鉆研方向就在于語言的真正理解和知識庫的構建，未來的人機對話一定能夠適用于各種環境與情況，擴大任務領域，使人機能夠友好的實現無限制的自然語言交流。人機對話將會開啟人工智能新？前景。

4 結論

文章對智能訂票系統的應用原理和其囊括的人機對話技術的發展歷程進行了概述與展望。匯總而觀，人機對話的研究與發展正大步向前，當下的信息技術領域也已經出現了許多并不十分全面且完善的人機對話應用的相關產品，其技術方面已經能夠形成完整的結構體系，但在語言理解的精確性和知識數據庫的積累方面還有很大欠缺。隨著現在科學技術工作者與研究人員對其愈發重視，研究的角度更加全面，在知識的獲取和計算機推理能力的鉆研與更加深入，如AlphaGo的不斷完善與突破也從側面象征了智能技術的不斷進步，相信智能訂票系統與其他智能產品能為人們的生活帶來更多？便利。

參考文獻

[1]俞凱，陳露，陳博，等.任務型人機對話系統中的認知技術——概念、進展及其未來[J].計算機學報，2015，38（12）：2333-2348.

[2]王功勛.人機對話識別系統在移動領域的應用實踐[D].北京：北京郵電大學，2012.

[3]黃培紅.自然語言理解的機器認知形式系統[J].計算機工程與科學，2007（6）：113-116.

[4]張珂.面向移動終端的人機對話系統[D].桂林：桂林電子科技大學，2017.

[5]王璐.電子商務平臺航空訂票系統的設計與實現[D].西安：西安電子科技大學，2018.