上一篇介绍了整个问答机器人的技术架构和特定，本篇着重说下
如何让机器人（看起来）更智能
输入联想
使用jquery.autosuggest.js实现的输入联想，在输入2个字后，在5000个问答中基于全文检索，检索10条记录，供用户选择。
猜你想问
Chatterbot中也有阈值的概念，例如匹配度低于0.2，可定义为无法回答，但可以额外增加一个阈值，如0.5
当匹配度0~0.2回复无法回答
当匹配度0.2~0.5 回复我猜您想问“XXX”
当匹配度0.5~1回复匹配问题“XXX”
上下文变化
意图规则JSON数据格式，prompts为缺失该参数是的返回值，我们可以多设置几个，再用随机数获取，这样每次与用户交互的问题都是同样含义的不同问法，也有助于消除歧义。
{
"rule": [{
"intent": "weather",
"entities": [
{"name":"city","type":"city","required":"true","prompts":["请问查询哪里的天气","想查询哪个城市的天气"]},
{"name":"date","type":"date","required":"false","prompts":[]}
]
},
{
"intent": "bookhotel",
"entities": [
{"name":"city","type":"city","required":"true","prompts":["请问预订哪里","想预订哪个城市"]},
{"name":"checkindata","type":"date","required":"true","prompts":["请问何时入住","预订酒店的时间"]},
{"name":"checkoutdata","type":"date","required":"false","prompts":[]}
]
},
{
"intent": "bookticket",
"entities": [
{"name":"fromcity","type":"city","required":"true","prompts":["请提供出发城市","从哪起飞"]},
{"name":"tocity","type":"city","required":"true","prompts":["请提供到达城市","到哪落地"]},
{"name":"date","type":"date","required":"true","prompts":["请问预订机票的时间","想预订哪天的机票"]}
]
}
]
}
如何优化机器人
1.关键字
预先定义QA与关键词的匹配关系，如果用户问题中包含关键词，则检索与此关键词匹配的QA，缩小查询范围，如果同时包含多个关键字，则unionQA列表，如果不包含关键字则从全部QA检索。
在问题、答案的基础上加入关键词列。
初始化时，使用行列转化，将关键字和问题加工成1对1的关系
这样在算法比对时，仅判断包含关键字的问题，比对数据量从5000变为了几十条速度提升非常明显，而且还能略微提高正确率
2.缓存
主要设置了2级缓存：缓存5000条问答数据，缓存用户提出的问题和引擎的答案（如果有人问过的问题，将直接从缓存回复）
3.中文处理
自定义词典，中文处理也是很重要部分，分词工具使用jieba，我们将之前标注的关键字作为自定义词典，用来提供特定业务分词的准确性。
去标点符号，标点符号在问答系统中是非常讨厌的，我在训练和用户输入处理时会移除全部的标点符号
去停用词，“是什么，什么时候，是什么意思，多少钱，有没有，更有趣，更有甚者，又为什么，有问题吗，有问题么”等等，这类词在用户提问中经常出现，却没有实际意义，分词后将这类词屏蔽。
