连载 | 2.3 对话系统话术设计注意事项
欢迎大家来学习我们第二章的第三节，对话系统话术设计的注意事项。
- 简洁明了
首先是简洁明了，我们来对比这两个话术。
如果你想要再听一遍可以说“重复”；
如果想要做出回答可以说“回答”；
如果要继续到下一个，可以说“下一个”；
这是一个对话系统里面常见的话术，完全照搬了之前GUI的的做法，每个模块都罗列上去，而正常人交流会说：你是要重复回答，还是要去到下一个。
借此，给大家介绍一个法则：格里斯法则。
- Gricean 语言准则
格里斯是一个非常有名的语言哲学家，他有四个法则：
质量准则：只说确认的真实的内容；
数量准则：所说的话必须要满足交流所需要的信息量，但不应该超出所要求的信息量。换句话说就是不多也不能少；
相关法则：只说和主题相关的内容；
态度法则：说话要清晰明了，避免模棱两可；
- Gricean 语言准则反例
给大家举一些反例：
质量法则：宣传一些你根本做不到的事，比如你明明是一个订机票的机器人，你却去问用户：“我能帮你做什么吗？”，用户自然就会说：“你能帮我点个餐吗，能帮我叫个车吗？”，机器人做不到或者是直接理解成订机票的意图就会让用户失望；
第二个是数量准则：有人经常会说：“请您注意听，因为我们的选项已经变了”，实际上这句话并没有任何的意义；
第三个是相关准则：给了用户一些当前用不到的知识，比如在用户还没下单的时候，就开始解释退货的策略，这是没有必要的。应该要追踪用户每一步，他要什么你再给，他不要就不要往上硬塞；
最后是态度准则：很多人愿意给机器人罗列很多晦涩难懂的专业术语，以为这样能显得自己高大上，实际上用户只会觉得你很傻；
- 对话语句要自然
第二个需要注意的事项是对话的语句要自然，经常会看到很多的机器人，用刻板的对话脚本教导用户，希望用户按照他们希望的台词去说话。
处理的办法很简单，大家注意以下这三点：
首先，大声朗读你写的内容，使用随机化的表达，使对话听起来更自然。只有你把你写出来的读出来，你才会发现哪里有问题；
第二，用人正常说话的方法去写对话脚本，很多人做对话机器人会很懒，直接去官网或app上把内容原封不动的复制黏贴。这样对开发者简单了，对用户反而觉得不好理解；
第三，需要给用户明确的上下文暗示，而不是一个模糊的陈述，让用户不知所措；
- 处理新手用户&老手用户
第三点要处理的是新手用户和老手用户。
这是一个医疗保健的助理，你第一次使用的时候，机器人会说：“让我们来测量血压，请确保血压计的袖带已经打开。将袖带卷到你的手臂上，并使用蓝色箭头指向你的手掌。请保持坐姿双脚平方在地上，当你准备就绪时按下按钮”。
对于一个新用户，机器人用非常详细的去跟他交流是没有问题的。但当一个用户使用一周之后，机器人依然说这么多废话，用户会逐渐变得不耐烦。所以这个时候，你只要跟他说：“到测量血压的时间了，请带上袖带并按下“继续”按钮”，就可以了。
很多时候，也不能只依靠次数来确认模式，因为一个人可能使用了多次，但一两个月只使用一次。在这种情况下，应该继续保持新手提示。要注意你的目标不是简单的训练你的用户，而是适应用户的行为，不是用已有命令让用户感到厌烦。
我们再来看第四个要注意的事项，适当的使用问候语和结束语。
- 适当使用问候语&结束语
首先，你要告诉你的用户是谁，用户要知道他在和机器人说话，还是在和真人说话，让用户有一个明确的预知，当你进行转换的时候你也要告诉他：“我刚刚是机器人，现在我转到了人工。我是人工的小芮，在这儿为你回答问题。”
第二，对话包含的信息要合适，新接触的用户和老用户需要的内容是不一样的。这是在设计对话的时候是要考虑的。
第三，是要采用合适的方式来结束对话，当用户完成目标的时候，比如用户说：“好的，谢谢”“不需要了，谢谢”，你是否知道它是完成？你是否知道它代表着什么？然后你能不能够去快速退出。还是说你会不停的在问：“还有什么需要帮助您的吗？”，或者是说：“你还是需要订机票吗？”，这样的话也会显得你的机器人非常的弱智。
- 积极确认
第五个可能会讲的稍微多一点，关于确认这一块，当用户提出一些请求，机器人必须要给用户以回应，就像人和人的交流一样，你需要给对方以回应。你说：“我知道你在说什么了”，这样对方才会继续有跟你沟通下去的欲望，确认上我们做了三个区分：
第一个叫显性确认；
第二个叫隐形确认；
第三个叫置信度综合的显性确认和隐形确认；
那这三个有什么区别，接下来会给大家详细的去讲解。
同时注意两件事：
应答用于话题更换前，表示拒绝、接受、二次确认和更正。这个就是一个确认；
第二个是对重复信息需要谨慎，不要滥用；
- 显性确认
我们来看一下这三个确认，什么情况下我们要用到显性确认。
有三种情况：
第一种情况这种场景非常难撤销，一般是在用于订单最后跟用户来确认的，你是不是要订这张机票，你是不是要交这笔钱，它是用于什么。
第二个就是对于购买者的消费协议或者法律法规。比如说我一些免责协议，要明确的确认好。
第三个系统性能不好的时候，右边就给大家展示了一个很明确的最终的订单的确认的这种话术。它会很明确的告诉你：“请您确认”，它有这个很明确的说法，是这个东西吗？它是在做明显的确认。
- 隐性确认
隐性确认，根据名字我们就可以看的出来，它是在暗示你，不是在明确的说请您确认。
给大家举两个例子，我们看第一个例子：
用户说：“今天天气怎么样”；
机器人说：“北京今天的天气晴转多云”；
其实这个就是隐性确认，它也是在偷偷的跟你确认，你是不是在问我北京的天气。如果你说不是，上海的天气怎么样？那机器人也会说：“上海的天气小雨加雪”或者类似怎么样。所以这个时候你要让用户知道，我已经识别到你的信息。
再比如说第二个再给大家举个例子 ：
- 世界上最高的山峰是什么？
如果机器人没有识别的很好的时候，那它就可以说：“世界上最高山峰珠穆朗玛峰”，说明我知道你的意思是什么，在问我世界上最高的山峰，我识别到了，那世界上最高的山峰珠穆朗玛峰，这种回答远比回答说：“珠穆朗玛峰”，要更舒服，贴切和智能。
一般隐性确认的场景，则是在对获取信息的识别度，识别准确度较高的时候，为了减少出错进行确认的。
- 置信度综合的显性确认和隐形确认
以上是给大家举的例子，是置信度综合的显性确认和隐性确认，这个是看情况而定的。
简单说是看情况而定，比如这是一个智能音响的例子，你跟机器人说再买一些纸巾，那么机器人根据对你话术的识别有一个置信度。技术里面叫confidedce，也可以理解为概率。
当它觉得你80% 的概率会再买一些纸巾，它会直接说：“好的，已经为您订购了更多纸巾”。
如果因为声音较远或者背景嘈杂，他觉得你只有45%-79% 的概率是说在买纸巾的时候，它就会去问你：“你是想再订购一些纸巾吗？”。
如果杂音更多或者它听到了其它的东西，低于45%的概率觉得你在买纸巾，它可以直接问：“对不起，我没有听清你说的话，你想要买什么？”。
当然，80，45也都是一个在现实的场景中迭代总结的数据，任何一个系统不会有一个统一的标准数据的。
- 确认策略话术对比
最后再给大家做一个对比，那么左边是我没有放任何的确认话术：
帮我日历上加个备忘
哪一天？
星期六
几点？
下午2点
什么事？
张三的生日聚会
最后说已保存，然后张三的生日聚会，星期六下午2点
这个时候用户的感知是非常硬冷的，总觉得机器人的信息不一定是准确信息。这是缺少隐性确认的话术进行引导的原因，会让用户会觉得很困扰。
以下是修改后的案例：
用户说：“帮我在日历上加个备忘录”；
“好的什么时候？”，机器人说好的就是我知道我要给你加备忘录了；
“星期六下午2点”；
“收到，我知道了，星期六下午2点，活动名称是什么？”；
“张三的生日聚会”；
这个时候你有没有觉得更踏实一点了呢。
- 随机策略
随机策略是很简单的，因为机器人是我们去设计的，我们希望机器人更加的贴近人，所以回答的时候，尽量加一些随机的策略，避免应答的单调或套路化。
比如说好的，没问题，收到，OK都可以这么说。只要用户觉得机器人好像还满聪明的，不会很刻板。
- 使用对话时标识
第七个是使用对话式标识。什么叫对话式标识？
对话式标识是让用户了解交谈进展，以及进展情况的重要方式。当系统在对话中使用了一些基本的对话礼仪以后，用户的参与度会更高，并且会以同样的方式进行回复，就像胶水一样将各个部分连接在一起。
比如说时间线：
首先；
完成一半了；
最后；
比如说我有三个问题想问你：
首先您是要买车吗？
好的，我知道了；
请问您洗车的频率是多少？
最后想问一下，你是不是接受我这家公司呀？
类似这样的一个调研问卷，远比你直接抛给他三个问题要好。
第二个是接受回应时段
谢谢；
知道了；
好的；
不好意思；
这个之前就有例子给大家介绍了。
积极反馈：
干得好；
很高兴听到这个消息；
类似这样比较适合做医疗助理，那么比如说用户已经按你的要求测量了血压等，这个时候你可以给用户一个积极的反馈，用户会更愿意按照你接下来的操作去往下进行。
这是一个医疗的例子，左边：
“你昨晚睡了几个小时？”；
“你昨天吃了几份水果？”；
“你吃药了吗？”；
“再见！”；
感觉非常生硬，冷冰冰的。
但我们看另外一种话术设计：
“我会问你几个有关你身体健康的问题，第一个问题，你昨晚睡了几个小时？”；
“然后不错，我收到你的回答了，你昨天吃了几份水果”；
“我们说四份”；
“那我了解了，最后一个问题”；
用户就知道自己走到哪一步了，他知道我跟你说吃完了，基本上我可以跟你结束对话了，所以它最后也说：“暂时就这些了，我以后再问你，再见”。
希望大家通过这种对话式标识，让你的机器人看起来更舒服。
- 异常处理
再有一个是加入异常处理，比如说可以主动询问：
- 很抱歉，我没有听懂您的意思；
第二类是增强错误提示信息，比如机器人说：
- 请告诉我您的航班号码，我来帮您查询预约信息；
用户随便说一个数字，机器人说：
- 我没有识别到，您的航班号应该是四个数字，而且是在CA之后；
机器人很快就反应过来了。
- 哦，那是这个，1807；
然后这样的话，会通过这种对话去告诉它，你应该去引导他给出一个正确答案。
最后实在没有办法了，我们可以把他转交给人工。
- 设计对话通用模块
还有一块是设计对话通用的模块，比如说主菜单。这一块是想跟大家说CUI和GUI是有一些共同的地方的。
GUI里边有的主菜单、帮助健或退出键，我们CUI中或者对话的这种交互中一定要有的，只不过它可能代表的是一种意图。你要去设计这种意图，用户说什么样的话会触发。
比如用户说：“桔小秘，你能做什么呢？”，这是一种意图触发主菜单；
“接下来我该怎么办”，这是一种意图，触发帮助；
“再见”，这也是一种意图，触发的是退出；
那么很多人会只顾着设计自己的故事线，设计自己的愉悦路径，就把这些最基本的GUI里面要注意的点忘记了。
- 设计延迟话术
再给大家最后再讲几个设计延迟的话术。
其实很多时候，查询的过程是需要一些时间的，或者说我们去买一张机票，可能需要等代理商确认以后才能出票，你都要明确告知你的用户：“请稍等，我在查询相关记录”或“请稍等，我正在订票”，让用户知道我需要等待多久，远比你等三分钟之后再跟他说：“您好，给您做好了”。用户为着三分钟等着就很焦躁，你不如先告诉他，再让他等三分钟。
- 设计歧义消除话术
还有一个就是设计歧义的消除话术，也是一个例子吧：
给Linda打一个电话；
好的手机还是座机？
用户说：“手机”；
正在拨打Linda的手机号。
这也是通过一些隐性确认的方式，去做了歧义的消除。
- 主动学习
最后再给大家举一个例子，也是希望大家能够有这个意识，人的表达会存在各种各样的情况，不管用户说什么，不要把它当场一个错误来处理，而是去寻找如何把它变成一个主动学习的机会。
那么举一个例子就是：
- 梅球王在小组赛中最后进了几个球？
其实机器人根本就不知道梅球王是谁，那你不要把它当成一个错误，你可以问他
请问梅球王是谁？是里奥内尔·梅西吗？
用户说：“是”；
那机器人就可以说：“梅西进了一个球”；
把每一种对话的交互都转变成一种提供价值的互动机会，机器像人一样在交流中学习。
这就是我们在对话系统设计话术中的一些例子和注意事项，希望大家能够有所收获，我们下期再见。