寫一隻聊天機器人(chatbot)，然後呢？

有沒有發現最近越來越多聊天機器人的 API 開放了？包括 Messenger、Slack、Telegram、LINE 各自都有自己的 API；除了 Microsoft 有個 Bot Framework 以外，Google 也推出了 Cloud Natural Language API 來幫助 Chatbot 理解使用者說的話。

於是，我也心血來潮的寫了一隻 bot，接上了 LINE、Telegram 的 API。

不過寫完以後，不禁讓我思考，聊天機器人到底還可以幹嘛？

最近的 Bot 都在幹什麼？

於是我去網路上找了一些 bot 來看，常見的一些 bot 功能大多是新聞、天氣、語言學習，或是一些簡單的遊戲。然而大部分的 bot 都只能輸入特殊的指令才會回應，不知道要幹嘛的時候就輸入 /help，就會跳出所有的指令列表；有些雖然不用打指令，但是還是只能依循特定的模式：輸入你的名字、輸入你的城市、要不要每天九點傳個訊息給你一次之類的。

早期還蠻潮的，像是 Smooch 這個服務第一次登入的時候，就是照著建立好的模式：SmoochBot 會詢問你一些基本資料，名字、想啟用的 API 之類的。

但是仔細想想，這些東西其實只是把原本的 App 畫面，用特定的模式來和你對話而已。甚至原本一字排開的按鈕現在改成讓你打一句話，聊天機器人真的有比 App 還方便嗎？

要怎麼做才能跳脫特定的模式？

如果要讓聊天機器人像 Ok Google、Siri 一樣聽得懂人話，還能夠回答特定的問題，就需要語意分析的技術。除了抓到一句話的重點以外，還要了解這句話是否有意義、是正面還是負面，甚至需不需要讓聊天機器人記住上一次對話的內容，也是讓 bot 更像人類的方式。

此外，要是把 bot 每次和人對話的內容都記錄下來，加以分析，那就更能夠讓 bot 學習不同的說話方式。不過這樣也不容易，除了技術問題，像之前微軟那隻被訓練到會種族歧視的機器人 Tay 也是一個失敗的案例。

扯遠了。

回到語意分析來說，比起英文，中文的語意分析算是比較困難的。第一個會碰到的問題就是斷詞，什麼叫斷詞？斷詞就是把「我現在真的非常想睡覺」分成「我 / 現在 / 真的 / 非常 / 想 / 睡覺」，而在英文根本不需要煩惱這個問題，畢竟英文只要把「I really want to sleep now」斷成「I / really / want / to / sleep / now」就好了。

於是網路上有了一些斷詞用的服務，例如中研院提供的中文斷詞系統(CKIP)，或是現在已經開源的結巴(jieba)，各有優缺點，不過的確能夠在語意分析上幫上一些忙。

更進一步的語意分析的話，Google 不久前發表的自然語言分析平台  Cloud Natural Language API，可惜他居然只有英文、日文和西班牙文，真是可惜啊。

結論

現在已經有超過一萬隻 Messenger Bot 在 Facebook 上，究竟這些聊天機器人會逐漸取代部分 App 進入我們的生活，還是只是曇花一現的工具呢？我想，等到我們搞懂自然語言處理的那一天，bot 才會好玩吧。