自然语言生成(NLG)——为用户制定合理的话术回应***近，大部分注意力都集中在***部分，但其中还存在很多课题，不适合这些机器学习
的理由是谈话的响应生成不仅仅是收集和分析大量的数据。 今后几年，这种持续状态的对话课题需要更多地关注NLG和对话管理部分的问题。让我们看看电s话机器人是如何实现对话的。(1)用户(语音)-大于语音识别：机器不能识别语音，***步骤是将用户发出的语音转换为字符，该步骤需要依赖于语音识别技术。仅仅是语音
识别，是一种复杂且需要持续投入的技术，因此电s话智能机器人的制造商很多，使用这些大制造商的语音识别技术。（2）语音识别–（文本）–>自然语言理解：此时，用户说的话已经通过语音识别转换成了文字，而机器拿到文字后，需要利用自然语言理解，来识别用户的意图，通俗的来说就是理解用户在讲什么。（3）语言识别–（意
图）–>对话管理：这时候，机器已经识别了用户的意图，下面机器就需要决定改如何回复用户的问题了。比如说是继续按照正常对话流程往下走，还是需要先回答用户的疑问？抑或者需要重新把刚才说的话再说一遍？（4）对话管理–（触发）–>预置话术：此时的机器已经知道该回复用户的具体内容了，这时候就该组织回复的语言了。
而一般来说，这些话术都是预先设置好的，等需要用到这块内容的时候，从这块内容对应的话术中抽取一条出来回复就好。在回答同一个话题时，话术不重复，给用户更好的体验。(5)事先讲话-(调用) -大于人工录音：当然，如果知道机器需要回答哪个讲话，就必须调用与这个讲话对应的录音。结果，我们在打电s话。此时，
为了使营销效果更好，大多数客户都选择播放真人录音。 结果，这个效果更真实。 正因为如此，人工录音的效果，很大程度上左右着前端用户接电s话时的体验。与传统的电s话营销相比
