在现今这个日趋数字化的时期，愈来愈多的人们开始应用各种人工智能技术来让生活更加便捷。其中，聊天机器人的利用愈来愈广泛。但是，作为聊天机器人的引擎之一的chatgpt，它能否真正理解人类语言呢？本文将深入探讨怎么让机器人更好地领会人类语言，从而提高聊天机器人的利用价值。

简述chatgpt

在聊天机器人的利用领域，chatgpt无疑扮演了重要的角色。Chatgpt是全称为Conversational Generative Pre-Training Transformer的缩写，是一种用于生成自然语言的人工智能模型。chatgpt模型是基于transformer模型框架构建的，它主要通过处理大范围文本数据训练，以生成人类自然语言。目前，chatgpt的最新版本已进入到第三代，具有更加强大的学习能力和语言生成能力。

怎么让机器人更好地理解人类语言？

虽然chatgpt模型在处理人类语言方面已获得了不俗的进展，但它依然存在一些缺点。以下是一些当前chagpt模型在处理人类语言时出现的问题：

1. 主题上下文的不联贯性

主题上下文的不联贯性是当前许多聊天机器人的一个常见问题。当用户向机器人提出多个话题时，机器人可以准确地回答每一个话题，但它没法将这些话题链接在一起构成一个联贯的上下文。

为了解决这个问题，我们可以通过在机器人训练时，多加入一些主题上下文的语句。在输入时，机器人可以记住之前的话题上下文，并在回答时进行适当的调剂，从而更好地保持上下文的联贯性。

例如，当用户询问新冠病毒时，机器人可以回答：“新冠病毒是一种沾染病，给大家的生活带来了很多影响。”当用户在后续发问“那末现在疫情怎样样了？”时，机器人可以回答：“目前，我国的疫情情势已得到了一定的减缓。”

2. 缺少常识性知识

机器人的语言理解能力在处理常识性知识时还存在欠缺。例如，当机器人在接遭到“鲸鱼是哺乳动物”这一语句时，它可以准确回答这是一个正确的事实，但如果它接遭到“鲸鱼会飞”这一类似的毛病信息时，它可能或者会简单地告知用户“鲸鱼不会飞”而不是思考并同步传递“鲸鱼没法飞行由于它们没有翅膀”。

为了加强机器人的常识性知识，我们可以采取多种方式，例如加入常识库，让机器人可以更快速地与其它知识进行联贯，并且采取基于知识图谱-Knoweldge Graphs的表达模型，可以保证区别的实体之间关系的正确性。另外，数据的多样性也是训练机器人常识性知识必不可少的部份，加入真实世界中的场景，可以增加机器人对常识的理解。

3. 减少误解

人类语言非常灵活，具有许多的歧义性和辞汇搭配。而机器人理解人类语言时总会产生一些误判。例如，“我的车坏了，要去修车”这句话的语义就是“我需要修理我的车”，但是如果机器人不理解“修车”这一词组的含义，则有可能误解为用户要去修剪庭院里面的灌木。

为了减少误解，可让机器人在训练时更多的关注经常使用辞汇、经常使用短语和经常使用的词组。使用更多的上下文语句可以帮助机器人理解经常使用的短语和词组的真实含义。让机器人从大量的数据中学习，并让机器人在真实环境中进行测试，这可以帮助机器人更好地了解自然语言的真实使用情形。

结论

要让机器人更好地理解人类语言，我们需要针对目前chatgpt模型存在的问题进行相应的优化。这需要我们赋予机器人人类常识性知识，让机器人从多样的数据中学习，增加可信赖的数据架构，斟酌可能存在的误解，和将主题上下文打碎并联贯性到其他话题上。这样，我们才能让机器人真正地理解人类语言，并带来更多的利用价值。