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第1章 聊天机器人概述1

1.1 对机器人的期望2

1.2 什么是聊天机器人3

1.3 为什么是现在6

1.3.1 人工智能取得的进步6

1.3.2 作为智能对话平台的消息应用程序7

1.3.3 语音唤醒的智能助理8

1.4 创建聊天机器人的动机8

1.5 机器人的组成10

1.5.1 机器人运行库10

1.5.2 自然语言理解引擎11

1.5.3 对话引擎12

1.5.4 通道集成14

1.6 结束语15

第2章 聊天机器人与自然语言理解17

2.1 自然语言处理的基本概念18

2.2 常见的自然语言处理任务23

2.2.1 句法分析23

2.2.2 语义分析23

2.2.3 语篇分析23

2.3 机器人中常见的自然语言理解功能24

2.4 云端自然语言理解系统24

2.5 自然语言理解系统的商业产品25

2.6 结束语26

第3章 语言理解智能服务27

3.1 意图分类28

3.2 发布LUIS应用34

3.3 实体抽取37

3.3.1 Age、Dimension、Money和Temperature40

3.3.2 DatetimeV241

3.3.3 Email、Phone Number和URL46

3.3.4 Number、Percentage和Ordinal46

3.4 实体训练47

3.5 自定义实体50

3.5.1 简单实体50

3.5.2 复合实体56

3.5.3 层次实体61

3.5.4 列表实体64

3.5.5 正则表达式实体65

3.6 预建域65

3.7 短语列表67

3.8 主动学习69

3.9 仪表板概览70

3.10 LUIS应用管理与版本更新71

3.11 拼写检查73

3.12 导入／导出LUIS应用74

3.13 使用LUIS Authoring API75

3.14 解决遇到的问题75

3.15 结束语76

第4章 对话设计78

4.1 常见的使用场景78

4.1.1 面向消费者的常见使用场景78

4.1.2 面向企业的常见使用场景82

4.2 对话表达83

4.3 机器人的响应85

4.3.1 构建块85

4.3.2 机器人的身份验证和授权87

4.3.3 专用卡片88

4.4 其他功能90

4.5 对话交互设计指南91

4.5.1 专注91

4.5.2 不要把机器人设想为人91

4.5.3 不要赋予机器人性别91

4.5.4 总是提供当前最好的建议92

4.5.5 持久的个性92

4.5.6 使用丰富的内容93

4.5.7 原谅93

4.5.8 避免卡壳93

4.5.9 不要过于主动发送消息93

4.5.10 提供人工介入方法93

4.5.11 从用户对话中学习94

4.6 结束语95

第5章 微软Bot框架概述96

5.1 微软Bot Builder SDK基础96

5.2 Bot框架端到端的设置107

5.2.1 第一步：连接到Azure107

5.2.2 第二步：在Azure中创建Bot Registration109

5.2.3 第三步：为机器人设置安全认证111

5.2.4 第四步：设置远程访问112

5.2.5 第五步：连接到Facebook Messenger113

5.2.6 第六步：将机器人部署到Azure117

5.3 理解所做的操作121

5.3.1 Microsoft Azure121

5.3.2 机器人通道注册入口121

5.3.3 认证122

5.3.4 连接和ngrok122

5.3.5 部署到Facebook Messenger123

5.3.6 部署到Azure123

5.4 Bot Builder SDK重要概念123

5.4.1 会话和消息124

5.4.2 瀑布和提示127

5.4.3 对话框130

5.4.4 调用对话框133

5.4.5 识别器135

5.5 创建一个简单的日历机器人138

5.6 结束语139

第6章 深入Bot Builder SDK140

6.1 对话状态140

6.2 消息141

6.3 地址和主动消息144

6.4 富媒体内容146

6.5 按钮149

6.6 卡片152

6.7 建议动作156

6.8 通道错误158

6.9 通道数据158

6.10 群组聊天162

6.11 自定义对话框163

6.12 动作168

6.13 库173

6.14 结束语174

第7章 构建一个完整的Bot176

7.1 关于OAuth 2.0176

7.2 Google API的建立177

7.3 将身份验证与Bot Builder集成182

7.4 无缝登录流程187

7.5 与Google Calendar API集成195

7.6 实现Bot功能201

7.7 结束语205

第8章 扩展通道功能207

8.1 Slack深度集成207

8.2 连接Slack210

8.3 Slack API实验215

8.4 简单的互动消息220

8.5 多步骤体验227

8.6 结束语236

第9章 创建新的通道连接器237

9.1 Direct Line API237

9.2 自定义Web聊天界面239

9.3 语音机器人250

9.4 将机器人与Twilio整合在一起252

9.5 与SSML集成262

9.6 最后的接触265

9.7 结束语268

第10章 使聊天机器人更聪明269

10.1 拼写检查271

10.2 情感276

10.3 多语言支持277

10.4 QnA Maker282

10.5 计算机视觉286

10.6 结束语290

第11章 自适应卡片和自定义图形291

11.1 自适应卡片291

11.2 渲染自定义图形302

11.3 结束语319

第12章 人工切换320

12.1 仍离不开人320

12.2 从客服角度看聊天机器人321

12.2.1 一直在线的聊天机器人321

12.2.2 非全时在线的聊天机器人321

12.2.3 面向客服代表的聊天机器人321

12.3 典型的客户服务系统概念322

12.4 集成方法322

12.4.1 自己创建界面323

12.4.2 基于平台323

12.4.3 基于产品324

12.5 Facebook Messenger切换示例326

12.6 结束语332

第13章 聊天机器人分析333

13.1 常见数据问题333

13.1.1 通用数据334

13.1.2 人口统计资料335

13.1.3 情感335

13.1.4 用户驻留335

13.1.5 用户会话流336

13.2 分析平台337

13.3 与Dashbot和Chatbase集成340

13.4 结束语346

第14章 学以致用：Alexa技能工具包348

14.1 概述348

14.2 创建一个新的技能350

14.3 Alexa NLU和自动语音识别352

14.4 深入研究针对Node.js的Alexa技能工具包358

14.5 其他选择367

14.6 连接到Bot框架369

14.6.1 关于Bot框架和Alexa技能工具包集成的实现决策369

14.6.2 示例整合371

14.7 结束语378