被拉黑的浙大理工男，開發了一套系統來分析聊天為什麼會終結

浙江大學計算機科學與技術學院大四學生焦雲皓，一次出言不慎被一位同窗了16年的好友拉黑了。

作為一枚標準的理工男，他由此想到兩個問題：什麼是聊天殺手？以及，怎樣的對話才能長久？

為此，焦雲皓開發出一套名為ConverNet的AI系統，它分析一段對話後能作出判斷：聊天是否會繼續。

當計算機用自己的方式研究人類的對話獲得較高的預判準確度，這促使焦雲皓進一步思考：到底怎麼說話才不出錯，不會成為聊天殺手呢？

5個特徵殺死對話

「我們需要『繞』到人工智慧的後台，看看它『自學』之後有哪些『心得』，或許可以指導我們聊天更加持久。」焦雲皓說，通過深度學習和機器學習等一系列方法，對海量資料庫進行再次學習之後，他發現了5個與聊天是否會終結的特徵。

1）分享。當對話中出現Mr，Mrs，talked，heard，seen，care等詞語時，聊天比較容易長久，這些辭彙體現了尊重與分享的願望；而當出現YOU,THE，Christ，but，ass等詞語時，聊天終結的概率會明顯增大。

2）回合。在單聊場合，聊天的回合越多，越可能終止對話；而在群聊過程中，回合越多代表話題約熱烈，越有可能持續。

3）長短。在單聊場合，聊天的句子越長，談話越可能持續，可能雙方在進行深度的交談；而在群聊場合，簡短的句子更受歡迎，如果某人突然說了很長一大段發言，後面會出現冷場的狀況。

4）時間。如果你發起對話的時間在深夜等休息時間，容易引起對方反感，也有可能成為聊天終結者。

5）情緒。在群聊當中，負面情緒有可能會引發新一輪的共鳴與探討，但是在單聊中，負面情緒可能會傾向於終結對話。

學習10萬組對話

這些結論都來自ConverNet，這是一個深度學習神經網路系統，能不厭其煩地「自學」一組一組對話，學得越多，它就越智能。在開始研究時，遇到的問題是：讓ConverNet去哪學呢？

在合作導師美國密歇根大學計算機學院終身教授梅俏竹老師的指點下，焦雲皓找到了兩個公開的海量資料庫：Reddit-Treads 和康奈爾大學的Movie Dialogs，供ConverNet「刷題」。

「兩個人聊著聊著沒話說了是一種情況；群聊中，某人發言之後出現冷場是另一種狀況。」焦雲皓說，人工智慧對這兩種場景都進行了分析。

Reddit-Treads類似於中國的「知乎」，很多人圍繞一個話題討論並且能夠相互點評，接近於社交媒體中的群聊模式；而Movie Dialogs提供的是海量電影的對白，接近於單聊。

ConverNet一共自學了Reddit-Treads上的83097組對話和Movie Dialogs中的10萬組對話，涉及到的不同單詞分別達到29797和107354個。「通過深度學習，ConverNet自行掌握了一些聊天殺手的特徵，接下來，它就可以隨機對一組新的對話進行預判。」焦雲皓說。

雖然ConverNet起初是不懂人類語言的「小白」，但經過海量數據「自學」之後，它的預測準確率達到80%左右，各項指標也優於傳統方法。焦雲皓解釋了其中的關鍵步驟：第一步，將對話進行信息加密，形成計算機能夠理解的自然語言 ；第二步，用LSTM神經網路單元，對「消化」後的對話信息進行特徵提取；第三步，輸出聊天可能終結的概率。

未來的聊天「顧問」

「這下我知道我為什麼是『聊天終結者』了。」焦雲皓的老爸是這項研究的受益者之一，在微信的各種聊天群中，他的話都是大段大段的，在一堆短句當中，顯得特別「格格不入」，這便是人工智慧「悟」出來的聊天殺手的特徵。

焦雲皓說，老爸讀了這項研究之後，長篇大論比以前少了許多，「改發表情包，改發短句子，不像以前那麼容易冷場了。」

浙大計算機學院吳飛教授認為，焦雲皓的研究關注到之前從來沒有人關注到的有趣的現象，並嘗試用人工智慧的方式去解答，很有價值。「將這項研究發表，希望將來有人能夠進一步改進我提出的方法，也有可能這個系統給將學習到更海量的數據，變得越來越聰明。」

可以期待的是，將來的某一天，我們聊天時會有一個智能聊天助手，當你出語不妥，它會立即識別叫停，這樣，你的對話質量就能大大提升。

如果這個聊天助手早點出現，說不定，焦雲皓被同學拉黑的經歷就不會發生了。因為那次焦雲皓帶著同學玩過「王者榮耀」之後說：「你這樣的水平如果是其他人，我才不帶他玩呢。」後來，焦雲皓髮現這個同窗了16年的同學拉黑了他，再後來，他們雖然又加回了好友，但是再也沒一起玩過王者榮耀。

不過現在，他的論文《找到對話終結者：一個對終結回復的預測研究》被互聯網領域的高水平國際會議——國際萬維網大會選中。4月22日，焦雲皓將赴法國里昂向學界分享他的研究成果。

（記者 曾福泉）

會「聊天兒」是個大學問，

為愛鑽研的浙大同學點贊！

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來源：浙江新聞客戶端、浙江日報有風來

責編：侯瑋

編輯：馮晨希

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