在一些特殊行业，如果可以在特定场景下进行智能搜索和联想的改造，那将能提高工作的效率。那么应该怎么搭建对话机器人，重点输入智能联想功能呢？

人机交互无非文字、语音、图像。现如今对话机器人越来越普及，各类智能音箱也如雨后春笋般上市，图像识别最多的还是处于手势指令阶段。最超前的猜想是机器人能够和人心有灵犀，识别人的思维想法，能够想我所想，这样人就可以随心所欲了。

当然这个实现过程还很长，但是如果能够实现提前预知人的想法那就会更智能一些。

看如下药品名称：诺氟沙星、甲氧氯普胺、氢氧化铝、多潘立酮、硫酸沙丁胺醇、喷托维林，字虽然不难写，但是用拼音打字要一个个打。这对于医生来说，每天要打上数百遍，就比较浪费时间了。

今年5月9日下午，搜狗输入法正式推出医生版。这款输入法专为广大医务工作者打造，就是为了帮助广大医生群体实现高效输入而生，拥有海量医疗词库，与医疗场景进行精准匹配，很大程度的提高了医生的输入效率。

如下图所示：

搜狗输入法医生版具有强大的超级联想功能，可以提供多个医疗专用名词，无论是专业医生还是护士、药剂师等医务工作人员，再复杂的专业词汇都能通过搜狗输入法一气呵成。

比如：输入“zuoyang”后，候选词汇中就会出现“左氧氟沙星”、“左氧氟沙星注射液”等词，然后一键选择快速输入，节省很多选字时间。

同理，在一些特殊行业完全可以在特定场景下进行智能搜索和联想的改造。

例如：以下保险产品名称，对于在人机对话型智能保险机器人中出现的频率是比较多的。

• 国寿福禄宝宝两全保险（分红型）；
• 国寿康宁定期健康保障计划；
• 康健一生（多倍保）终身重大疾病保险；
• 同方全球“康健一生”终身重大疾病保险；
• 史带“众悦人生”白领健康保障计划；
• 泰康e顺女性疾病保险；
• 安联“致青春”重疾保险计划。

那么应该怎么搭建对话机器人重点输入智能联想功能呢？

其实对话型机器人，就是一个现代型的智能搜索引擎，要想变得更智能，必须建立更好的建模搜索结果的语义相关性和更直接地给用户答案。

我们先说语义相关性，就是不论查询词是否包含在相应文档中，只要查询词与文档拥有语义相关性，就能将其找到。就是用户在搜索框里只是输入单个汉字、单词、拼音简写、拼音以及一段文字时系统自动给出用户更加准确的关键词，让用户可以快速的知道自己要搜索的主题。

为了让用户更快速的输入自己想要了解的保险产品的相关问题，可以基于solrcloud实现保险产品智能搜索联想模块。可以用一种基于solr前缀匹配，查询关键字智能提示（Suggestion）实现。

所以解决以上问题，我们可以用以下解决方案来实现：

需求分析

（1）支持前缀匹配原则

在搜索框中输入“国寿”，搜索框下面会以同方为前缀，展示“国寿祥泰终身寿险”、“国寿鸿宇两全保险(分红型)”、“国寿鸿友B款保障计划”等等搜索词；输入“太平”，会提示“太平福运金生B款年金保险”、“太平福盈一生终身年金保险”、“太平康爱卫士老年防癌疾病保险”等搜索词。

（2）同时支持汉字、拼音输入

由于中文的特点，如果搜索自动提示可以支持拼音的话，会给用户带来更大的方便，免得切换输入法。比如：输入“renshou”提示的关键字和输入“人寿”提示的一样，输入“太平”与输入“太平”提示的关键字一样。

（3）支持大小写输入提示

比如：输入“e生保”或者“E生保”都能提示出“平安“e生保”2017版”。

（4）支持拼音缩写输入

对于较长关键字，为了提高输入效率，有必要提供拼音缩写输入。比如：输入“rs”应该能提示出“人寿”相似的关键字，输入“tp”也一样能提示出“太平”关键字。

（5）基于用户的历史搜索行为，按照关键字热度进行排序

为了提供suggest关键字的准确度，最终查询结果，根据用户查询关键字的频率进行排序，如：输入[太平,taiping,tp,] —> [“太平福运金生B款年金保险“(f1)”太平福盈一生终身年金保险“(f2)”太平康爱卫士老年防癌疾病保险”(f3)…]，查询频率f1 > f2 > f3。

解决方案

（1）关键字收集

当用户输入一个前缀时，碰到提示的候选词很多的时候，如何取舍，哪些展示在前面，哪些展示在后面？

这就是一个搜索热度的问题。用户在使用对话框询问问题时，会输入大量的关键字，每一次输入就是对关键字的一次投票，那么关键字被输入的次数越多，它对应的查询就比较热门，所以需要把查询的关键字记录下来，并且统计出每个关键字的频率，方便提示结果按照频率排序。

搜索引擎会通过日志文件，把用户每次检索使用的所有检索串，都记录下来，每个查询串的长度为1-255字节。

（2）汉字转拼音

用户输入的关键字可能是汉字、数字、英文、拼音、特殊字符等等，由于需要实现拼音提示，我们需要把汉字转换成拼音，java中考虑使用pinyin4j组件实现转换。

（3）拼音缩写提取

考虑到需要支持拼音缩写，汉字转换拼音的过程中，顺便提取出拼音缩写，如：“taiping”—>”tp”。

（4）技术方案： Trie树 + TopK算法

Trie树即字典树，又称单词查找树或键树，是一种树形结构，是一种哈希树的变种。典型应用是用于统计和排序大量的字符串（但不仅限于字符串），所以经常被搜索引擎系统用于文本词频统计。

它有3个基本性质：

1. 根节点不包含字符，除根节点外每一个节点都只包含一个字符；
2. 从根节点到某一节点，路径上经过的字符连接起来，为该节点对应的字符串；
3. 每个节点的所有子节点包含的字符都不相同。

它的优点是：最大限度地减少无谓的字符串比较，查询效率比哈希表高。Trie是一颗存储多个字符串的树，相邻节点间的边代表一个字符，这样树的每条分支代表一则子串，而树的叶节点则代表完整的字符串。和普通树不同的地方是，相同的字符串前缀共享同一条分支。

例如：给出一组单词inn，int，at，age，adv，ant，我们可以得到下面的Trie：

从上图可知，当用户输入前缀i的时候，搜索框可能会展示以i为前缀的“in”，“inn”，“int”等关键词，再当用户输入前缀a的时候，搜索框里面可能会提示以a为前缀的“ate”等关键词。如此，实现搜索引擎智能提示suggestion的第一个步骤便清晰了，即用trie树存储大量字符串，当前缀固定时，存储相对来说比较热的后缀。

TopK算法用于解决统计热词的问题。解决TopK问题主要有两种策略：hashMap统计+排序、堆排序。

hashmap统计：先对这批海量数据预处理。

具体方法是：维护一个Key为Query字串，Value为该Query出现次数的HashTable，即hash_map（Query，Value），每次读取一个Query，如果该字串不在Table中，那么加入该字串，并且将Value值设为1；如果该字串在Table中，那么将该字串的计数加一即可，最终在O(N)的时间复杂度内用Hash表完成了统计。

我们也可以为关键字建立一个索引collection，利用solr前缀查询实现。solr中的copyField能很好解决我们同时索引多个字段（汉字、pinyin、abbre）的需求，且field的multiValued属性设置为true时能解决同一个关键字的多音字组合问题。

效果如下图所示：

作者：老张，宜信集团保险事业部智能保险产品负责人，运营军师联盟创始人之一，《运营实战手册》作者之一。

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