没有NLP技术背景,如何造一款AI产品?

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这两年AI最火的非智能音箱莫属,为抢占入口,市场上语音产品层出不穷,现已是一片红海,智能音箱已经成大厂们的标配产品或是战略中的一部分。那问题来了,没有大厂技术基因,没有NLP (Natural Language Processing) 技术背景的小公司,应该怎么做“AI”智能语音产品呢?

一、选择第三方NLP开放平台

NLP技术沉淀周期过长,投入会很大,选择第三方开放平台想必是小公司最好的选择,推荐三个AI语音开放平台:

  • 科大讯飞开放平台;
  • 百度AI开放平;
  • 搜狗云知音。

二、明确技术分工

上图是引入单个NLP的对接方案,通过任务分解,可以很清楚知道,哪些是第三方平台做的,哪些是我们要做的。

NLP底层识别交给第三方开放平台:

  • ASR (Automatic Speech Recognition,自动语音识别):作用是将语音输入转化为文本文字
  • NLU后台 (Natural Language Understanding,自然语言理解):开放给使用者的一套自定义语义系统
  • TTS (Text To Speech,文本转语音):用于文本转语音
  • 唤醒模型:预置唤醒词,当用户发出该语音指令时,设备便从休眠状态中被唤醒,并作出指定响应,唤醒词需要反复训练提升唤醒率,降低误唤醒。
  • OS(Operating System): OS在执行层面发挥的巨大作用,比如:正在执行播放音乐,你想关闭、切换歌曲,这时候OS就显示出他的作用了
  • 系统垂类:开放平台所带的系统技能

NLU补充、执行干预、运营系统是我们需要做的。

三、谈谈我们要做的内容

底层工作交给开放平台之后,我们需要搭建自己的运营管理系统,开发自己想要的技能。

技能

相当于垂类,简单的说就是某个应用程序,语音作为入口打开应用,像音乐、新闻、天气、笑话等都属于技能,比如:讲个笑话,语音产品执行打开了“笑话”应用,给你返回一条笑话内容。

技能决定了产品内容的广度,技能可以是自制,比如:闹钟,也可以从第三方合作引进,像“抖音”、“微信”这样自带流量的第三方估计想必都想接入吧,对于一个智能产品来说,技能自然多多益善。至于需要多少,看公司的产品定位、业务、成本等因素综合考虑。

自定义NLU

给你的技能配置语义,基于开放平台下建立自己产品的自定义NLU语义内容,NLU主要由三个方面构成,语义文本、意图、参数。

语义文本(Text)

语义文本设计目的是为了能听得懂用户声音,同一个请求,每个用户说法都不一样。举个简单的例子,比如:帮我放首周杰伦的歌,来点周杰伦音乐,周杰伦的音乐有没有。设计语义文本时,既要使用正规的主谓宾结构,又要考虑到特殊的说法,语义要尽量覆盖全。

意图(Intent)

意图指用户的具体请求或目的,一个意图可以包含多个语义文本。举例:明天早上8点叫我起床,定明天早上8点钟的闹钟,都属于新增闹钟意图。通常意图依赖于技能,举例的意图就属于闹钟技能。

详细参数(Detail)

读懂用户说什么后,需要根据用户的意图作出相应的反馈,参数设计就显得特别重要了。NLP平台做法是当语义文本输入命中意图后,通过接口将自定义NLU的参数传达给后台。参数存在的目的是要告诉后台,接下来你要做什么。

还是用歌曲的例子来说明:

语义告诉后台,命中MUSIC意图,执行音乐技能,播放作者为“周杰伦”的歌曲。

产品交互规则

拿到了NLP传达的参数指令,接下来系统要做的是给用户反馈结果。

命中到NLP系统自带的技能,如果你不做干预的话,系统可以直接给出结果。

命中不是系统技能意图或干预系统自带技能,需要根据参数开发相应的功能。

最后

没有语音识别技术同样可以打造一款智能语音产品,它可以成为你的产品体系里的一部分。因为出身决定了它的造价成本会很高,如果脱离产品体系,将该语音产品单独为投入市场,至少在价格上缺乏竞争力。

 

本文由 @ ivan 原创发布于人人都是产品经理。未经许可,禁止转载

题图来自Unsplash,基于CC0协议

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评论
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  1. 哇,这文章不错

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  2. 作为同行,我想说,作者仅仅只是把用户看到的输入和输出做了功能性的推导,其实可以将文本或者语音的样本数据人工标注,简单的算法处理,模型训练,过拟合等说一遍,大家应该都听得懂;再深入的ML、DL,模板就可以不用说了

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