《自然语言处理实践：聊天机器人技术原理与应用》是一本系统地介绍聊天机器人发展历史和技术体系的书籍，可作为学者和相关企业工程师随时翻阅的案头参考书。知识图谱是聊天机器人从感知到认知突破的关键技术，本书不仅有对其基础构建和应用的解读，还有基于知识图谱的问答方面的技术分析。本书内容基本涵盖了聊天机器人的各方面研究和前沿工程进展。我力荐本书给想从事这个领域工作的年轻人阅读。

——李涓子（清华大学计算机系教授，中文信息处理学会语言认知与知识计算专委会主任）

聊天机器人，包含了自然语言处理、知识图谱、机器学习等各方面技术，是多种技术的集大成者。在本书中，作者对聊天机器人涉及的技术做了详细介绍，还对深度学习的前沿研究有所涉及。在聊天机器人发展得如火如荼的，本书是入门者不可多得的技术参考书。

——张民（苏州大学特聘教授，国家杰出青年科学基金获得者）

本书作者用深入浅出的文字，介绍了聊天机器人的发展和技术，通过对不同类型聊天机器人的详细阐述，让读者能够深入技术细节、尝试具体实践。举例来说，作者通过大量篇幅，介绍了一种非常重要的聊天机器人类型——对话系统，着重阐述了如何在多轮复杂场景下提升对话的性能和效果。虽然聊天机器人远未达到与人自然交流的程度，但我力荐本书给更多的学者和工程师，希望他们能进一步推动技术的突破，打磨出经典的产品。

——刘挺（哈尔滨工业大学人工智能研究院副院长、教授，国家“万人计划”科技创新领军人才）

聊天机器人有很多落地的场景，除了智能客服，还包括个人助理、智能问答及在金融、电商、教育和娱乐等垂直领域的应用。从工业界的角度看，我们更关注技术在落地时能否满足用户需求，是否有较好的用户体验，以及是否有较通用的工程实现。本书内容兼顾理论阐述和技术实践，可以使工程师在尝试技术实现时事半功倍。

——何晓冬（京dong人工智能研究院常务副院长、华盛顿大学ECE系兼职教授、IEEE Fellow）

序

聊天机器人是社会关系网络、自动客服、语音助手、智能音箱、游戏等的重要支撑技术，它综合应用了自然语言处理技术。自然语言处理是体现语言智能非常关键的技术，它分析、理解和生成自然语言，实现人与机器的自然交流。同时，机器翻译、自动文摘、自动写作、邮件或者短消息的自动回复也有助于人与人之间的交流。如果语言智能可以实现突破，跟它同属认知智能的知识图谱与常识推理等技术也会得到长足的发展，并推动整个人工智能体系的进步，使更多的场景落地。自然语言处理被视为人工智能“皇冠上的明珠”。要做好这项技术，达到和人一样自然的交互是非常具有挑战性的一项课题。许多积极投身于自然语言处理研究和开发的同仁，迫切需要掌握自然语言处理的基础技术，了解技术前沿。

我很高兴看到本书的出版。它系统地介绍了聊天机器人的技术体系和自然语言处理在聊天机器人中的应用，辅以案例，理论和实践结合良好。本书深入浅出的风格对不同层次的读者都有帮助。

本书由王昊奋博士和邵浩博士主导，他们二位都是从学术界跨越到工业界的年轻人，并致力于将技术应用到产品实践中。我和王昊奋在中国计算机学会术语工作委员会和自然语言专委会等组织中有紧密的合作。我认为，他不仅在学术上积极进取，还特别希望尝试把各种新技术应用到产品中。他将理论和实践相结合，多年来积累了丰富的研发经验，走出了一条独到的创新之路。本书由多位相关企业的技术研发人员参与撰写。因此我相信本书一定会激发大家对聊天机器人的兴趣和更深入的思考。

从本书的内容上看，除了对聊天机器人的历史发展和技术体系的阐述，重点介绍了聊天机器人的3 种典型表现形式：闲聊、对话和问答。以闲聊型聊天机器人为例，虽然基于检索的方法是目前主流的产品实现方式，但随着自然语言处理端到端技术的发展，生成式对话越来越受重视，有很多研究者尝试用生成方法解决个性化、多轮对话和安全回复等问题。同时，本书介绍了知识图谱的重要作用，因为基于知识图谱的问答也是问答型聊天机器人的重要组成部分。本书尽可能完整地展现了聊天机器人相关技术的新进展，有兴趣的读者可通过此书了解聊天机器人。

聊天机器人已经在智能客服、知识问答等场景里有了较好的应用，未来会在大数据、深度学习和重要场景的推动下进一步提升智能水平。我们可以畅想，在未来的某个时刻，会出现一个基于人工智能技术的虚拟生命，它能够真正理解人类的语言，有自己的记忆和情感，并可以和人进行自然真实的对话。尽管我们离这个目标尚远，但是我们可以逐步靠近。这里孕育着无穷的研究、开发机会和乐趣。我期待本书能激励更多的年轻人投身其中，做出更多成就！

微软亚洲研究院副院长、国际计算语言学会

周明

细节图

王昊奋

上海乐言信息科技有限公司CTO，中文知识图谱zhishi.me创始人、OpenKG发起人之一、CCF理事、CCF术语审定工委主任、CCF TF执委、中文信息学会语言与知识计算委员会副秘书长，共发表80余篇高水平论文，在知识图谱、问答系统和聊天机器人等诸多领域有丰富的研发经验，其带队构建的语义搜索系统在Billion Triple Challenge中荣获全球第2名；在的本体匹配竞赛OAEI的实体匹配任务中斩获全球名。曾主持并参与多项国家自然科学基金、“863”重大专项和国家科技支撑项目，以学术负责人身份参与PayPal、Google、Intel、IBM、百度等企业的合作项目。

邵 浩

博士，上海瓦歌智能科技有限公司总经理，深圳狗尾草智能科技有限公司人工智能研究院院长，上海市静安区首届人才，带领团队打造了AI虚拟生命产品“琥珀·虚颜”的交互引擎。任中国中文信息学会青年工作委员会委员、中国计算机学会YOCSEF上海学术委员会委员，研究方向为机器学习，共发表论文40余篇，主持多项及省部级项目，曾在联合国、世界贸易组织、亚利桑那州立大学、香港城市大学等机构任访问学者。

李方圆

狗尾草智能科技有限公司工程师，苏州大学硕士，主要研究方向为自然语言处理、问答系统和知识图谱，具有多年实战经验，目前为自然语言处理团队总负责人，主导开发公司全线产品的对话交互功能。

张 凯

狗尾草智能科技有限公司工程师，主要从事自然语言处理、对话系统、知识图谱等领域的研究工作。在狗尾草智能科技有限公司主导认知对话引擎的设计开发，以及通用领域知识图谱的建设工作，参与编写发布了《知识图谱白皮书》及《知识图谱评测标准》。

宋亚楠

中山大学计算机科学硕士，就学期间专攻图像处理与识别方向。在智能硬件及人工智能行业历任软件工程师、产品经理、战略技术规划经理等职位，产品多次获CES创新奖，先后公开几十项国内及PCT发明。