随着人工智能的发展，最近几年出现了很多人工智能机器人，在各行各业中都有人工智能的应用，而人工智能的高速发展给我们的生活带来了很大的便利，随着生活质量的提升，人们开始研究用自然语言与计算机的交流，于是智能聊天系统便得到了广大的市场。智能聊天系统通过机器学习，学习自然语言然后来与人类进行对话，它不仅可以回答人类的问题，还可以与人类进行一些简单的对话。

对话系统，也称为交互式会话对象，虚拟代理，有时是聊天机器人，用于从技术支持服务到语言学习工具和娱乐的广泛应用。对话系统可以分为目标驱动系统，如技术支持服务，以及非目标驱动系统，如语言学习工具或计算机游戏角色。而智能对话系统就是无目标驱动系统，这种无目标驱动的对话系统就是开放式领域的智能聊天系统。

其实人工智能的历史已经有了60年，机器人也存在了数十年，但是20世纪90年代以前的聊天系统与用户的谈话仅仅基于谈话技巧和程序技巧，他们都是检索式聊天系统，就是他们的对话库中放着很多对话模板和句型，在当人们问到问题时在对话库中检索匹配的答案。但是这样的聊天系统有很大的缺陷，第一就是需要一个非常大的对话库，因为它在进行对话的时候是根据问题来对话库中找相应的答案，一个需要概括所有问题的对话库是相当庞大的，非常不容易建立。第二就是这样的对话系统缺乏语义分析能力，只是单纯的对问题寻找答案，缺乏对问题的思考，无法对上下文进行思考，就无法得出富有“情商”的回答，对话质量差强人意。因此我们要追求生成式的智能聊天系统，能够根据上下文来理解问题，然后给出富有人类“情商”的回答。

人机交互对很多行业也有很重要的帮助。就像 Facebook Messenger 上的聊天机器人 NBA，它能向用户提供赛事更新、热点和顶级球员信息。但它的交互依赖于预设的指令，而不太能处理自然语言。维多利亚秘密的 VSPINK 机器人，在 Kik 上与该机器人聊天，它会询问关于您现有文胸的问题，帮您选择正确的尺寸。惠普打印机机器人，通过Facebook Messenger窗口，使用者可以通过语言指示惠普打印机器人来打印文档。还有中国建行，客户与机器的交互量能达到每日200万，通过人机交互可以每月节省4000W人民币的电话费，人机交互能够在很大程度上帮助客户能有更好、更人性化、更便捷的服务，而对于各行老板，也能节省许多人工费，是推动人类进步的一个很重要的技术。

随着科学技术的不断发展和市场需求的不断扩大，近年来，自然语音处理、深度学习、语音识别和模式识别等人工智能技术的不断发展，推动智能聊天机器人系统飞速发展。而我们目前最重要的问题就是要继续深入解决机器对上下文的理解，然后进行语义消歧，能给出更好的答复，并且能够有信息理解和知识获取能力，更好的促进人机交互的发展。推动社会向着更加人性化的方向发展。

国外在聊天机器人领域的研究起步比较早，也比较成熟，早在1950年时，著名科学家图灵就发表了《计算机器与智能》，开启了机器智能的时代，随后又不断的有科学家研究并发明新的人工智能，苹果语音助手 Siri、韩国的小黄鸡、IBM 沃森系统、谷歌的 Google Now、微软的 Cortana、亚马逊的 Alexa 等

而相比较之下，国内在这一方面的研究时间较晚，并且面对着两个难难: 第一就是中文与英文不同，在信息处理方面比较麻烦，不能直接应用国外的比较成熟的技术与研究成果，导致研究时间会比较长。第二就是缺少相对应的一些自然语言处理的基础资源，比如语料库、知识库等。

不过最近几年国内公司陆陆续续都推出了各自相应的语音助手，例如小米的小爱语音助手，腾讯的小冰机器人，还有百度的度秘，足以见得我国智能聊天系统的飞速发展。

2. 研究的基本内容与方案

本文研究内容为基于深度学习的智能语音聊天系统的设计，学会通过Google开源的编程系统Tensorflow进行深度学习，来实现一个生成式的智能聊天系统，可以获取主题信息，根据上下文给出更好的回复。

智能语音聊天系统框架分为五个模块，分别为：1、输入预处理模块，2、自然语言理解模块，3、对话管理模块，4、答案生成模块，5、输出处理模块。总流程为: 首先用户输入文字或者语音信息，然后进行预处理，转化成机器语言进行自然语言理解，然后通过上下文进行对话管理，然后对当前对话模型提取答案，最后将生成的回复文本进行合成输出给用户。系统框图如下图（见附件）