首先我们看一下完整的对话流程，如上图所述，共分为8个环节。
技能平台主要负责其中右边3、4、5、6 的4个环节，而其中如何做到有效的数据流转、低成本能力建设就是我们所需要解决的核心问题。当然，其中也面临着不少的挑战。
对话系统 (Dialog System) 是“让机器理解并处理人类对话的系统”，核心是模仿及抽象人与人之间沟通的方式，将对话抽象成具体的任务模块：TTS（倾听）、NLU（理解）、Policy（记忆、见人说人话）、Action（组织语言）。
为了保证对话系统主体链路的稳定性及灵活性，小布的整体思路是“轻中控，重模块化”。目前的算法工作主要围绕NLU、Policy两个模块展开，其中 Policy 目前主要以规则及产品策略为主，因此下面重点介绍语义理解部分的一些算法事件经验。
语义理解主要是将Query 映射到具体的动作空间，并且提取动作执行所能识别的标准值，具体算法建模为意图理解和槽位解析。
小布技能平台覆盖了分类、语义匹配、文本匹配等三类意图理解方式，以及若干槽位解析能力，下面将展开详解。
文本分类：通过文本分类的方式进行意图理解，能够在有限域内完成更精细化的意图理解。其准召的天花板较高，业内及小布技能平均准召在反复迭代优化后普遍能够做到90%以上。
意图理解的文本分类，其本质是一个N+1 分类的多分类任务。
N：指域内需要理解的用户意图，如音乐领域包含：点播歌手的歌曲、随机播放歌曲、查询信息、点播类型音乐等等。
1：是指的域外的other意图，所有非该领域意图的query 都需要分类模型能够拒绝，避免无论用户说什么问题都会一定分类到域内意图。
由于“other”意图近乎无穷，因此意图理解分类同时也是一个严重样本不均衡任务。
在意图分类任务中，尤其在泛娱乐等资源相关领域存在实体知识决定意图分类的例子，如：
同时为了保证嵌入特征及文本分类的效果，进一步降低模型训练成本。
围绕数据对抗做了一系列的特征及数据增强：
预训练模型蒸馏会很大程度上提升小模型的泛化能力。
但是在实际工作中发现，现有大规模预训练模型在实体相关性上存在偏差。尤其在泛娱乐相关领域对于资源实体无法很好的区分。
因此，现有做法是，通过大规模预训练语言模型进行离线数据挖掘及数据增强。通过数据蒸馏的方式引入大规模预训练语言模型的相关泛化能力。
分类的方式适用于语料充分、准召要求高的场景。但是分类算法需要掌握较多的算法及调优知识。
为了满足非算法人员无成本的研发语音相关技能，同时覆盖开发域、低数据量的部分意图理解场景，因此需要提供意图匹配相关算法能力。
业内语义匹配算法主要分为语义表征及交互匹配两种技术方案。
前者可以通过ANN等算法大量降低Query-Query 匹配的计算量及匹配次数，缺点是需要在query -> model -> embedding的过程中将不相似query 在embedding 层面进行区分，embedding learning 的难度较高。
后者则能同时捕捉交互信息，因此在准确性上会明显优于语义表征的方式，但是计算代价较高。因此往往配合方案为：语义表征（召回）+ 语义交互（精排）。
但是由于技能平台的特殊性：面向场景不定、领域数众多。无法针对每一个技能都单独训练一个交互匹配模型。因此技能平台在语义匹配方案主要以语义表征为主。
在语义表征领域，近年来以无监督预训练相关任务发展最为迅速。
在实际业务使用过程中，我们发现仅通过700w左右的数据预训练已经能达到80%左右的准召，也证实了无监督预训练任务的确能过为语义表征带来一定的收益。但是无监督预训练任务的天花板也较为明显。
上图分别列举了word2vec与PTM 两种方式的部分case 及优缺点。
为了进一步提升语义表征的效果，我们采用了metric learning 相关的做法对已有无监督模型进一步finetuning。两者叠加构建技能平台的语义表针算法能力。
常规语义匹配及分类虽然已经能够满足大部分应用场景，但是在新闻、客服等领域存在许多不含有上下文、或上下文与标准主体相差很大的匹配问题。因此，我们同样利用ES构建了基于文本主体的匹配算法。
对query 、template都分别进行分词、筛词、滤词。保留文本主体后在进行文本pattern层面的匹配。同语义表征匹配一同解决意图匹配的问题。
在槽位解析方面，技能平台共研发了标准时间解析、地点、人名等数十种通用槽位解析能力。
以及基于DAG+DP、AC双数组匹配等多种的词典匹配算法能力。
同时为了解决部分任意槽位的抽取，基于bilstm+CRF 构建了一整套模板数据生成、特征增强的算法解决方案。
通过上述解析器、模型、词典等槽位解析共同构建了整套算法槽位解析能力。同时为了针对多槽位、歧义槽位等问题，构建了槽位消解、槽位映射以及上图所示的语义槽功能。
技能平台通过抽象现有语义理解及槽位解析能力，提供了一整套的技能研发算法解决方案，使得非算法人员也能够通过有限的培训后，自主的完成技能的创建、迭代及上线。
以上就是技能平台在语义理解相关领域的算法简介。
整体采用分层架构设计，整体架构具有可伸缩性，支持通用化能力的任意组合满足多种业务需求。
并行流水线设计，支持业务水平扩展。充分利用底层组件，结合实际业务需求进行业务逻辑编排。每一条业务流水线代表一个业务单元。实现平台通用语义理解可配置化接入。新业务逻辑快速接入。
具体收益：代码复用率达到70%，新业务接入提效超过100%（原来需要二周左右开发，现在3-4天可以完成）。性能从平响20ms提升到不到10ms，整体性能提升100%。
业务单元模块化设计，将原子化组件能力加上业务逻辑组合为一个个业务单元，经过统一的编排层实现通用的dm能力。支持多重条件判断，支持多种格式的协议转换。用户可以配置化实现多种回复类型，可以通过简单的配置实现多轮对话流。
具体收益：多种dm通用能力沉淀为组件，代码服用率提高40%，实现dm能力可配置化实现。简化协议解析流程，通过简单的公式配置就可以实现协议转化，节约90%的协议转化逻辑。整体稳定性提升，半年内故障数为0。
算法模型作为语义理解核心组成部分，其生命周期的管理在技能平台完成自动化流转。模型的生命周期分为几个部分 数据准备——模型训练——模型测试——模型上线——模型下线。
在技能平台完成数据准备，触发机器学习平台部署的训练脚本完成模型训练，生成算法模型。通过发布系统将模型推送到在线模型serving服务，加载最新模型，对外提供分类服务。
技能平台将小布助手的全部基础数据进行统一管理，隔离数据源操作，保证数据的安全性。隔离离线数据和在线数据，用户在平台管理端产生离线数据，通过发布流程将数据发布到在线环境，影响在线服务。数据隔离保证在线数据的稳定性，所有在线服务加载的基础数据都是经过验证的快照数据。同时发布系统通过文件发布打通了线上线下各个环境，保证数据上线过程经过各个环境进行了严格的验证。
数据在技能平台具有一个完整的生命周期，每一个阶段都分别对应一个环境。
技能平台为技能上线提供了一套标准流程，完整流程中的各个节点都可以根据实现需要进行一定的调整。
技能上线主要分为三个步骤：
召回方案分类两类:
文本分类：需要训练算法模型，适合语料较多，高精准召回场景
文本匹配：采用通用语言模型进行句向量转换，利用检索方案进行召回。适合少语料，召回要求不高的场景
默认的other意图做拒绝使用，其他意图可以手动任意添加，每一个意图即表示一个召回节点。
槽位提取主要支持两种方式
自建词典：用户可以在词典管理界面新增和上传自建词典
通用提槽：平台提供通用的槽位提取能力
设置为纯实体的槽位，具有纯实体召回能力
平台支持三种召回语料
规则：用户可以输入正则表达式，平台的规则引擎将会加载这些规则语料实现召回。规则适用于确定场景的召回，编写正则表达式的时候需要注意对范围的限制防止对其他意图的误召回。
训练语料：用户可以新增或者导入需要召回的语料。如果训练方案选择的是文本分类，这里的语料将会用于模型训练，适用语料较多的场景。如果训练方案选择的是文本匹配，这里的语料将会用于建立向量空间，后续召回通过检索的方式实现，该方式适用于语料较少的场景。用户可以根据实际情况按需选择。
关键词增强：增加召回能力，通过关键词的添加可以增加召回的准确度
在完成召回语料的创建后，用户可以上传测试语料，用于对语义部分的测试使用。
在完成各种语料的创建之后，就可以进入到模型训练阶段。
这一阶段根据训练方案的不同将会产生不同的行为：
文本分类：触发部署在机器学习平台的训练脚本进行模型训练，训练完成后上传模型文件到指定目录，推送数据到对话测试环境，通知对话测试环境的在线模型服务更新模型。
文本匹配：推送数据到对话测试环境，通知该环境的检索服务进行向量空间的构建。
模型训练完成后，用户就可以通过批量测试验证语义理解部分，测试完成后将会生成测试报告用户下载报告进行查看。根据测试报告可以持续对语义部分进行调校。
在完成语义部分后就可以进入对话部分，首先创建新的技能。然后进入技能选择该技能需要订阅的意图。
这一步用户可以根据自己的实际需求进行回复配置，每一条回复都可以增加各类限制条件，只有当全部限制条件都满足的情况下才会出对应的回复。目前平台主要之处文字卡片和payload两种回复形式，后续平台还会支持更多的回复形式，敬请期待。
在完成了语义和对话数据的创建和测试后，就可以进入到发布阶段。首先进行发布单的创建，当前发布可以通过三种维度进行。
打包发布：以技能为主，将关联的领域数据进行打包发布
领域发布：只发布领域相关数据，包括领域，意图，槽位，词典等。
对话发布：只发布技能相关数据，包括技能，回复，映射关系等。
发布流程需要按照标准流程在每一个环境进行验证工作，只有验证通过后才能进入到下一个阶段。
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