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https://www.ibm.com/developerworks/cn/cognitive/library/cc-cognitive-chatbot-guide/index.html?lnk=hm

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  • 基于规则的模式识别：此类型的示例包括日期、电子邮件、电话号码、数量和触发文字。

这些规则通常在应用程序中实现为正则表达式。

这些规则的优势是，它们很精确，而且您可以添加和抽象化规则来确定无疑地处理新情形和解决错误。

 

  • 自然语言分类器：此 AI 服务类型用于检测和分类用户命令的意图。

例如，当用户询问 “今天热吗？”，AI 应知道用户询问的是今天的温度。这个分类器的构造方式是，使用一个应用领域的许多实际的语音表达来训练算法。

此类型的一个示例是 Watson Natural Language Classifier，这是 IBM 提供的一个可用于训练模型的 Web 服务。

完成训练之后，您可以使用 Web 服务提交新句子，该服务将返回各种分类和每种分类的置信度。

 

  • 基于规则的对话管理器：基于用户的意图和与该意图相关的数据（称为 “实体”），比如位置和时间，该服务可应用规则和生成脚本化响应。

此服务类型背后的理念是，大部分聊天机器人对话都非常简单。因此，可在脚本中捕获它们，开发人员不需要编写一个包含大量 IF-THEN 语句的状态机。

 

  • 语音识别：尽管如今许多智能电话的文本输入方法中都内置了语音识别功能，但第三方语音识别功能对许多比较便宜的移动或 PC 设备仍然非常重要。

此外，在某些情况下，存储用户的语音能够供以后分析这一点很重要（比如在客户服务中，当主管想检查用户的情绪和语气时）。

IBM Watson 提供了支持 7 种国际语言的 text-to-speech 服务和 speech-to-text 服务。

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