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虛擬參考資訊服務革新—對話服務平台之比較研究

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Academic year: 2021

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(1)國立臺灣師範大學圖書資訊學研究所 碩士學位論文. 指導教授:曾元顯 老師. 虛擬參考資訊服務革新—對話服務平台之比較 研究 Innovation in Virtual Referencing Information Service: A Comparison of Dialogue Systems. 研究生 :許芳瑀撰. 中 華 民 國 一○九年一月.

(2) 謝誌 謝謝老師的教導和許多的意見指正,對於資質駑鈍的我,給予許多協助。 謝謝家人給予最寶貴的後盾支援,明明非常困擾著但最後還是由我任性。 謝謝朋友安定我的心神和和在最需要協助的時候出來幫忙我,包含超急件的 各種翻譯和各種校稿。 這一路上總是跌跌撞撞的,甚至懷疑起各種所做的決定,也曾經想過要放棄, 幸好走來還是堅持住,沒有放棄,要說的話,也算是不愧對這幾年的所經歷的事 了。 也許曾經會後悔,但是總算是為了一件事拚了命的也要完成。. 2020.1.20 於台北. i.

(3) 摘要 參考服務一直是圖書館提供的服務中相當重要的一環,而虛擬參考服務強調 的是以即時回應讀者正確的解答為主要目的。隨著通訊軟體的興起,大數據的盛 行,相關服務平台應用也應運而生,聊天機器人便是一例。如何將之導入圖書館 中,又如何在不同的平台中找到兼顧館方以及讀者的需求,在有限功能中明確的 解決讀者問題。 本研究利用台北市立圖書館常見問題集,在 line 和 messenger 兩種不同通 訊軟體中,利用 chatfuel、botbonnie 和自行建置等三種不同的服務平台,分別 製作出兩種不同操作模式的聊天機器人,一為檢索式,另一為選單式。並透過實 際製作了解其服務平台差異性,並將建置好的聊天機器人請位於台北地區大一新 生實際操作使用並評估其滿意度。 使用者評估的標準包含資訊品質、系統品質、服務品質與系統比較,藉此了 解到使用者的滿意度和對聊天機器人的價值認定,並透過以上幾點來了解使用者 的使用意圖。. 關鍵字:聊天機器人、虛擬參考服務、問答系統、對話式服務、探索性研究. ii.

(4) Abstract Referencing has always been an important part of the library services, and virtual referencing service emphasises on the immediate and correct response to the readers. As the communication software and big data have been developing prosperously nowadays, relevant applications ,such as chatbot, bocome common. When applying chatbot onto library services, it is important to meet both the. readers' and the. librarians' needs by providing various resources and solve readers' problem efficiently within limited functions.. This study adopts a innovatively programmed chatbot and two programmed by chatfuel and. botbonnie. These chatbots are categotised by search type and pulldown-. menu type. This study applies the chatbots onto two communication softwares --- Line and Messenger, and bases its data on the FAQs of the Taipei Public Library. This study implements a user satisfaction survey regarding these chatbots among the first-year university students in Taipei. This study assesses the chatbots with the qualities of informations, systems, and services. In addition, this study does a comparison among the three chatbots. Through these assessments and the comparison, this study analyses the user satisfaction and the user's experiences with the chatbots. Also, this study analyses the user's expectation toward chatbots in library services.. Keywords : Chatbots, Virtual Reference Service, Question Answering, Conversation Service, Exploratory Research. iii.

(5) 目次 第一章. 緒論 .............................................................................................. 1. 第一節. 研究背景與動機 .......................................................................... 1. 第二節. 研究目的與問題 .......................................................................... 5. 第三節. 研究範圍與限制 .......................................................................... 5. 第四節. 預期貢獻 ..................................................................................... 5. 第二章. 文獻探討....................................................................................... 6. 第一節. 虛擬參考服務發展現況 .............................................................. 6. 第二節. 聊天機器人發展現況 ................................................................. 11. 第三章. 研究方法......................................................................................16. 第一節 研究流程 .....................................................................................16 第二節. 研究方法 ....................................................................................22. 第三節. 研究對象和研究工具 .................................................................27. 第四節. 研究假說和實驗步驟 .................................................................32. 第四章. 研究分析結果與討論 ..................................................................35. 第一節 各個對話服務平台的使用介紹 ....................................................35 第二節. 對話服務系統比較 .....................................................................45. 第三節. 後臺記錄檔比較 .........................................................................56. 第四節. 使用者問卷分析結果 .................................................................59. 第五節. 探索性因素分析 .........................................................................62. 第六節. 結果與討論 ................................................................................76. 第五章. 結論與建議 ..................................................................................78. 第一節 研究結論 .....................................................................................78 第二節. 研究貢獻 ....................................................................................80. 第三節. 研究限制和未來方向 .................................................................81. 參考文獻. .....................................................................................................83. 附件一:問卷…………………………………………………………………. 88 iv.

(6) 表次 表 3-1 臺北市立問題集分類 .............................................................................17 表 3-2 圖書館開放時間 .....................................................................................17 表 3-3 悠遊卡借閱問題 .....................................................................................17 表 3-4 辦證相關問題 ........................................................................................18 表 3-5 圖書資料借閱與歸還 .............................................................................19 表 3-6 圖書預約 ................................................................................................19 表 3-7 終身學習問題 .........................................................................................20 表 3-8 館際合作問題 .........................................................................................20 表 3-9 電腦使用問題 ........................................................................................20 表 3-10 館藏查詢系統及圖書預約問題 ............................................................21 表 3-11 其他 ................................................................................................ 21. 表 3-12 衡量問項 .......................................................................................... 28. 表 4-1 聊天機器人比較表 ................................................................................45 表 4-2 人口統計變相現況摘要表 .....................................................................61 表 4-3 各變相常態性檢定分析 .........................................................................62 表 4-4 對話服務平台之組成信度分析表 ..........................................................64 表 4-5 收斂效度檢驗結果 .................................................................................66 表 4-6 系統品質多元回歸分析結果 ..................................................................70 表 4-7 資訊品質多元回歸分析結果 ..................................................................71 表 4-8 服務品質多元回歸分析結果 ..................................................................72 表 4-9 系統比較多元回歸分析結果 ..................................................................73 表 4-10 使用者滿意度多元回歸分析結果 ........................................................73 表 4-11 系統價值多元回歸分析結果 ................................................................74 表 4-12 假設驗證結果 .......................................................................................74. v.

(7) 圖次 圖 3-1 研究流程 ..........................................................................................................16 圖 3-2 系統開發流程 ...................................................................................................22 圖 3-3 系統概念性框架 ...............................................................................................23 圖 3-4 雛型系統初步架構圖 ........................................................................................23 圖 3-5:雛型系統細部架構與流程圖.............................................................................24 圖 3-6 DeLone and McLean(2003)修正版資訊系統成功模型 ......................................25 圖 3-7 Sheth, Newman & Gross (1991)消費者價值理論模型 ....................................26 圖 3-8 檢索式聊天機器人運作原理............................................................................31 圖 3-9 研究架構圖 ......................................................................................................32 圖 3-10「我的工具人」粉絲專頁................................................................................33 圖 3-11 Line 檢索式聊天機器人首頁...........................................................................34 圖 4-1 我所建立的粉絲專頁 .......................................................................................35 圖 4-2 CHATFUEL 的主要的製作操作介面 ...................................................................36 圖 4-3 每個 BLOCK 點進去可以讓 CHATBOT 有以下幾種對話模式來回應.................37 圖 4-4 Inbox. ..............................................................................................................37. 圖 4-5 SET UP TO AI .......................................................................................................38 圖 4-6 PEOPLE ............................................................................................................38 圖 4-7 BROADCAST .......................................................................................................39 圖 4-8 ANALYZE ...........................................................................................................39 圖 4-9 BOTBONNIE 整體介面.........................................................................................40 圖 4-10 BOTBONNIE 對話界面.......................................................................................40 圖 4-11 botbonnie 對話製作介面..................................................................................41 圖 4-12 botbonnie 智能模組 .........................................................................................41 圖 4-13 botbonnie 設定 .................................................................................................41 圖 4-14 BOTBONNIE 推送通知.......................................................................................42 圖 4-15 BOTBONNIE 流量成長工具 ...............................................................................42 vi.

(8) 圖 4-16 BOTBONNIE 整體報告.......................................................................................43 圖 4-17 botbonnie 用戶管理 .........................................................................................43 圖 4-18 LINE 使用者實際使用操作畫面 .....................................................................45 圖 4-19 Chatfuel 對話中自然語彙的媒合 ...................................................................46 圖 4-20 botbonnie 對話中自然語彙的媒合 .................................................................47 圖 4-21 BOTBONNIE 編輯標籤 ......................................................................................47 圖 4-22 Chatfuel 可提供連結平台 ................................................................................48 圖 4-23 botbonnie 可提供連結平台.............................................................................48 圖 4-24 Chatfuel 後台製作方式 ....................................................................................49 圖 4-25 botbonnie 後台製作方式 .................................................................................50 圖 4-26 CHATFUEL DEFAULT ANSWER ............................................................................50 圖 4-27 BOTBONNIE 自動回復.......................................................................................51 圖 4-28 BOTBONNIE 子腳本 ..........................................................................................51 圖 4-29 BOTBONNIE 回應訊息 ......................................................................................52 圖 4-30 Chatfuel 可連接電話........................................................................................52 圖 4-31 BOTBONNIE 外連部分 ......................................................................................53 圖 4-32 CHATFUEL 回復選擇........................................................................................53 圖 4-33 BOTBONNIE 回復選擇 ......................................................................................54 圖 4-34 CHATFUEL 後台觀看 ........................................................................................54 圖 4-35 CHATFUEL 機器人測試 ....................................................................................55 圖 4-36 BOTBONNIE 後台觀看.......................................................................................55 圖 4-37 CHATFUEL 付費連接........................................................................................56 圖 4-38 選單式對話服務系統後台觀看紀錄(完成任務) .............................................57 圖 4-39 選單式對話服務系統後台觀看紀錄(未完成任務) .........................................57 圖 4-40 選單式對話服務系統後台觀看紀錄...............................................................58 圖 4-41 選單式使用者路徑圖 .................................................................................... 58 圖 4-42 對話式使用者路徑圖 ......................................................................................59 圖 4-43 對話服務平台相關模式路徑配適圖 ...............................................................65 vii.

(9) 第一章 緒論 第一節. 研究背景與動機. 當今科技日新月異,有不少人認為現在已是邁入 web3.0 的時代,我們如何 在這新時代的潮流中掌握社會變遷的方向,延續舊有圖書館傳統價值,並找到未 來可發展的新方向,就如同印度學者阮甘納桑提出的圖書館五律所表示的——圖 書館是一個成長的有機體。 2005 年 Bille.Gaizi 在公司的會議中闡述了互聯網的戰略,並賦予名詞為 「Web3.0」自此之後,便有人認為現在已是進入 Web3.0 的年代。當時認為 Web3.0 的特點在於不同網站的訊息整合、精確的智慧搜索、多個終端機的兼容並蓄和個 性化的設計。當時認為圖書館主要發展方向是慢慢地往跨平台的檢所和手機的方 向前進,讓使用者在手機介面的操作上也能和電腦一樣便利。(李碩,2009). 目前科技被認為已發展到 Web3.0 的情況下,線上圖書館也正慢慢從 Lib2.0 中邁向 Lib3.0。而與 Lib2.0 相比,Lib3.0 的著重特點在於展現了資訊的高度整 合和應用智慧化,對於使用者的體驗,和提升搜尋效率和改善服務針對性方面優 勢明顯。(朱純琳,2011). 但是在被認為已進入 Web3.0 的情況下,圖書館面臨了以下的挑戰,在書籍 方面,即便書目資料已經可以資源共享,但是由於目前編篡仍是需要大量的人力, 這在歸檔上是無可避免且是人工智能也無法幫忙的,另外,由於書籍的分類仍舊 是靠著各個館員的自由心證,這也在人工智能的辨識上有不小的困擾,這都是我 們必須克服的困難,將書目資料規格化、並有統一的標準在。在資料蒐集上,目 前搜尋引擎已經將搜索功能發揮到淋漓盡致,但是在資料的判讀上,仍是需要大 量的人力來判斷之,如何訓練人工智能從茫茫資料海中找尋最適當的資料類型和 1.

(10) 內容符合所需也是我們應當思考的。在虛擬參考服務方面,目前館員已經習慣性 運用各種線上管道來為讀者解答,但是要如何訓練人工智能可以獨立思考並判讀 可以自立的回答讀者問題,目前還是個難題。在資源共享上,本來就時常會因為 讀者和館員的用語不同而造成某種資訊落差,讀者認為圖書館無法滿足他的需求, 但是其實不然,我們該要如何弭平這樣的差距也是該要思考的。(趙素蓮,2010). 關於 Web3.0 圖書館未來發展方向的建議,大致分為以下幾項: 1. 將圖書館的資源跨平台整合,圖書館所收藏的館藏目前並不局限於實體, 更多的是往電子方面發展,但是並無統一的搜尋介面可以一鍵搜尋全部, 因此希望未來能夠建構出類似圖書館的整個搜尋系統,並不需要一個一 個系統緩慢的查找資料,利用人工智能搜尋並判讀使用者所需的資料。 2. 資源可在任一終端使用介面上獲取,手機的快速發展使的使用者查找資 料並不局限於電腦,如何設計出適合手機使用者也能方便查找並易於操 作的介面,是目前需要深思的。 3. 建構個人化圖書館,將使用者有興趣的訊息集合起來,提供給使用者參 考,讓他們不必再去搜尋系統中搜索並各別判讀之,因為已經將相關內 容都統整完畢。 4. 讀者和館員或讀者與讀者間交流更便利,並不局限於單一管道,而是多 個不同的互動管道讓彼此交流更加緊密而不是僅存於館員單向和讀者互 動或是讀者和文獻之間無法交流。. (劉彩娥、賀利婧,2011) (趙素蓮,. 2010). 我們目前希望是將上述所提到的發展方向希望圖書館和使用者之間交流更 緊密的願景中,能夠將聊天機器人再次導入圖書館之中。Chatbot 聊天機器人曾 經在 2010 前後紅極一時,當時面臨圖書館的經費縮減,因此不得不精簡某些業 2.

(11) 務,在此之間,正巧是 Chatbot 聊天機器人慢慢興起之際,當時認為這個新科技 帶來的技術能拓展圖書館的業務,並提高使用者的滿意度,但是卻在一兩年之後 便慢慢的銷聲匿跡,而藉由即時通訊軟體的盛行,我們希望能夠再次的於圖書館 使用中,並提高圖書館的使用度和與讀者更加緊密的拉近距離。. Chatbot 聊天機器人,又稱為對話代理人,在近幾年慢慢崛起,在 app 下載 量漸漸減少的情況下,和既有的即時通訊服務 app 結合提升並企業服務品質,在 某些仍必須仰賴真人及時對答回應的相關服務,不少企業都會將之交付於聊天機 器人來代替真人達成此項工作,以茲省下人事支出和提高服務效率。以 Facebook Messenger 為例,平台上已經擁有大約 10 萬個活耀的 Chatbot,2000 萬個企業希 望透過建置 Chatbot 增加品牌能見度,並觸及到更多潛在客戶。超過六成的的使 用者表示曾經使用過 Chatbot、更多的也願意在未來嘗試使用 Chatbot,商家透過 Chatbot 與顧客聊天內容更能得知顧客喜好,並改善營運方針,64%的顧客以及 80%的企業主,期待即時回覆以及互動性,Chatbot 能提供「人味感」十足的解決 方案,抓住顧客注意力之餘,順便提升顧客的忠誠度。 (高敬原,2017) 根據 businessinsider 研究顯示,截至 2016 年為止,前四大即時通訊軟體的每 個月總人數,已經超越社群應用程式,突破 29 萬人次,而目前人數仍持續增加 中。代表使用者的偏好逐漸改變,從以往公開、開放的互動模式,轉變為較為私 密、不易被搜尋到的模式。 有關商業人士如何操作 Chatbots 在業務範疇上, Martin, James 在 7 things marketing pros need to know about Chatbots 提到以下有關 Chatbots 的七件事情: 1.聊天機器人分為兩種類型,據 ChatbotsMagazine.com 所表示「聊天機器人 是一種服務,背後必須有一訂規則和人工智能提供技術,並通過聊天界面進行對 答」。 一種類型是企業用於客服目的的,另一種為個人的線上虛擬助手。 3.

(12) 2.目前已經運用於商務的電子機器人,包含 Uber 等運用線上聊天工具提供 企業服務。 3.聊天機器人其實早已被廣泛使用中,像是用戶致電客服的前導語音訊息等。 4.對話 app 促進聊天機器人的興起,即便大部分的公司有開發該公司專屬的 app,但是使用者已經厭倦不斷下載 app。 5.聊天機器人還處於起步階段,因為還需仰賴大量的對話腳本和一定的規則 引導,病無法自行運作 6.機器人仍舊是無法取代人類,目前大多還是企業宣傳的噱頭。 7.營銷人員需要和跟聊天機器人合作,因為聊天機器人畢竟還是需要加密以 及保護措施,以保障用戶資料。. 關於使用者的研究表示,使用者對於網路運作的忍受度不足,關於網頁下載 的部分,若無在 8 秒內完成;滑鼠若點擊三下查詢不到所需的資料,便會喪失耐 心。在多數人的心理,網路早已不再是專業的科技名詞,而是生活所需之務。美 國南加州大學(University of Southern California)自 2000 年起,每年皆會針對 2 千個家庭進行網路使用調查,根據 2004 年公布的「數位未來報告」(The Digital Future Report),2000 至 2004 年間,網路人口每週平均上網的時數從 9.4 小時增 加為 12.5 小時。(吳凱琳,2011) 目前台灣方面,圖書館發展與機器人相關的服務較偏向以實體在館內服務的 機器人為主,像是 2015 年國家圖書館獲贈的自動掃描書機器人以及國立公共資 訊圖書館和逢甲大學共同研發的 NAO,皆是運用新興科技提供便民服務,然而 對於線上對答機器人相關研究和建置則較少,因此本研究希望能夠藉此發展出並 不僅限於實體的服務,更是在遠距、使用行動載具便能享受到圖書館所提供的便 民服務。. 4.

(13) 第二節. 研究目的與問題. 面對手機的使用者逐漸的增長,我們如何在手機與電腦等不同的終端機提供 相同的服務給使用者,本研究希望透過比較現行的對話服務平台,透過展示它們 的特點和差異,並利用台北市立圖書館線上問題集,所設計出簡易的圖書館線上 問答代理人 Chatbot,研究問題包含以下幾項: 一、使用者在使用對話服務系統有哪些需求情形和尋求行為? 二、使用者對於對話服務系統的認知情況? 三、對話服務系統滿足使用者需求之程度如何? 四、使用者在使用對話服務系統遇到哪些問題? 五、不同的對話服務系統提供的那些不同的服務面向?. 第三節. 研究範圍及限制. 一、 本研究中所提及的對話代理人, 主要是限定在於即時通訊軟體上 所建置的聊天機器人。 二、 研究中所提及的「對話代理人」的檢索方式,並無涉及語音轉換 文字等相關操作。 三、 本研究基於台北市立圖書館服務的對象,並無限定受測使用者。. 第四節 預期貢獻 期望能夠再度將聊天機器人相關技術以及概念導入至圖書館,比較現行商業 公司所能提供的服務,在其中找到較為適合圖書館使用的工具,並將虛擬參考服 務的相關技術再往前邁進一步,能藉此跟上世界的潮流。並在這波人工智慧熱中 拓展更多元的服務管道。. 5.

(14) 第二章 文獻探討 第一節 虛擬參考服務發展現況 參考服務為讀者服務中重要的一環,簡單的說,就是協助讀者查尋資料的一 種服務。而虛擬參考服務為因應新科技的興起而衍生出來的新興服務。 虛擬參考服務(Virtual Reference Service)相關名詞包含數位參考服務(Digital Reference Service)、網路參考服務(Web-based Reference Service)與電子參考服務 (Electronic Reference Service)等。而其對於傳統的參考服務帶來多項新的改變, 包含增加使用者館外資源的取得、圖書館服務不再受限於地域以及可藉由網路的 便利,提供使用者新型態的參考服務(胡兆述、王梅玲;2003) ALA RUSA(Reference & User Services Association)在 2013 對於虛擬參考服務 的定義廣泛,在虛擬環境中進行的互動服務均視為虛擬參考服務,包含電話、電 子郵件、線上同步以及非同步語音/文字訊息等,皆為虛擬參考服務的範圍。. 由於網路改變目前現行的參考服務的方式,而當時推廣困難是因為網路不普 及和使用者不擅長使用電子資源的緣故,但是這是未來的趨勢。而電子資源並非 是取代傳統的管道,而是拓展服務的方式。 但當時遇到的問題有,館員可能需要多次確認使用者的問題避免誤會、可能 因為單純文字上的詢問而無法真正確認使用者的需求、提問者並不一定是圖書館 使用者、需要花時間來回覆問題、可能需要多個館員來回答問題造成分工困難。 (涂曉晴,民 89). 而現在使用者接觸到和學習的環境不同,因此我們必須配合著使用者的需求, 因應改變,但是當時畢竟是剛提出相關的議題,因此他建議虛擬參考服務的方向 應該往客製化和小眾化的方向發展,然而在這其中,館員要如何建置和工具的選 6.

(15) 擇以及品質的問題,都是我們仍需要深思的地方。畢竟當時需要建置需要建置虛 擬參考服務並達到讀者的期望,是非常困難的,在經費和人力有限的情況下,我 們要如何達成雙贏的局面,以及館員是否能夠負擔新型態的轉變,也是我們不能 忽略的一部份。當時是建議可以利用 Msn、Blog、參考員的 Facebook 來達成多 元的服務方式。(吳美美,2008). 當時鑑於虛擬參考服務問題集並不普及,雖然已有建置圖書館相關 FAQ,但 是不易於圖書館首頁中看到,也並無過去的問答紀錄,因此建立了同步的虛擬服 務參考平台。(龐于珺、吳美美,2010) 讀者參考服務一直是圖書館所提供的服務中很重要的一環,從過去的讀者需 要實際到館詢問館員尋求協助,到目前因應時代的變化和科技的發展,慢慢地從 實體延伸到虛擬網上服務,但是當時的問答紀錄僅是收集出版成冊,並無線上資 源,直到 2010 年後,才將過往收集的讀者詢問的問題放置網上供人觀看。. 關於虛擬參考服務的服務範圍和形式實例,蘇小鳳(2013)將其分為四種: 一、及時通訊參考服務 圖書館利用 IM(Instant Messaging)平台建置使用者服務帳號,以利服務不 同平台的使用者,包含 Yahoo、Google Talk 等,為了方便館員整合多個使用平台 帳號,他們使用了相關的整合工具,此一工具可讓使用者無須加入好友便可以使 用,對於不常使用數位參考服務的使用者而言,提高方便性和隱私性。然而 IM 卻缺乏客製化的 chat 軟體所能提供的統計和分析等行政功能。 二、社群網站參考服務 圖書館在 Facebook 和 Plurk 上創立帳號,大多用於相關公告和提供最新訊 息,但也有回答簡易查詢問題。圖書館可藉由此利用社群網站的特色拉近和使用 者的距離和提升圖書館參考服務的能見度。 7.

(16) 三、3-D 虛擬世界 科技逐漸模糊化現實和虛擬之間的界線,2003 年發行的第二人生(Second Life,SL)軟體,不少圖書資訊相關機構在此建置「島」 ,館員成為「在地」的資 訊提供者,以期可以減輕使用者對於現實世界中提問的尷尬,然而保守者認為在 參考服務人力不足的情況下,提供 SL 參考服務是種浪費的行為。 四、行動文字簡訊 儘管 IM 是如此的便利,然而網路並非十分的普及,因此藉由簡訊文字來推 廣圖書館相關業務是種便利的選擇。. 自 2000 年開始,圖書館變慢慢開發屬於圖書館的聊天機器人,當時希望藉 此能減緩經費減少所帶來的衝擊,因此慢慢地將一些圖書館所提供的服務,改變 其服務型態,像是自助借書、參考諮詢服務等。Michele L. McNeal 和 David Newyear 在 Streamlining Information Services Using Chatbots(Michele L. McNeal&David Newyear,2013)同時簡要概述在圖書館中運作的相關聊天機器人 們。 歐洲方面,幾個德國圖書館在 2000 年代中期開始開發聊天機器人。Anne Christensen 在 A Trend from Germany 論文中介紹了這些聊天機器人的歷史和其技 術細節。 Stella (www.sub.uni-hamburg.de/bibliotheken/projekte/Chatbot-stella.html):由 漢堡圖書館大學於 2004 年開發,營運到 2016 年為止,主要解決使用者查詢方面 的問題,並且可以透過和使用者的對話,回應 10 種不同的表情。 Askademicus(https://www.ub.tu-dortmund.de/chatterbot):同樣也是在 2004 年, 由多特蒙德工業大學(TechnischeUniversitätDortmund)所開發,2014 年館方修改 其知識內容,並將之系統升級,但目前並無繼續在圖書館網站上為用戶提供幫助。. 8.

(17) INA(https://www.buecherhallen.de/ca/x/bws):自 2006 年起在漢堡是公共圖書 館(BücherhallenHamburg)為民眾服務,是圖書館和軟體公司共同研發的產品。從 2006 年一月起至 2009 年,每天從能回答 50-100 個問題成長到 200 個問題;並能 通話長達 3-5 分鐘。曾經和另一名虛擬助手 Franzi 一同完成任務。 INA 一共有 12 個表情動作,其功能不斷增強,可以同時和 10 個人進行交 談。開始時回答問題的準確率只有 45%,2011 年上升為 85%,2010 年回答的問 題有 10 萬多個。(柯平、劉莉,2012) Kornelia(http://www.kornhausbibliotheken.ch/Service/):在 2009 年為伯爾尼公 共圖書館(Kornhaus Bibliotheken)和日內瓦應用科技大學(Genfer Fachhochschule) 一起共同研發出來的聊天機器人,可透過和使用者的對話,回應 5 種不同的表 情。但目前也無繼續為圖書館服務。. 關於美國方面,美國圖書館的聊天機器人包含以下: 莉蓮(Lillian):OCLC 在 2006 年和 Daden 一起研發。當時並無法確定 Lillian 是否可供大眾使用。 Emma the Catbot:Emma 是一個透過 AIML 程式語言所撰寫出來的產品,於 2009 年至 2012 年在俄亥俄州 Mentor 公共圖書館使用。她受到圖書館人員和民 眾的好評,還因此獲得了公共圖書館協會 2011 年 Polaris 創新技術 John Iliff 獎。 Emma 不僅回答了一般性問題,還將搜索結果傳遞到圖書館目錄以及其他資料庫 和網站,並且還可以在線與她聊天並下載她的 AIML 文件的副本。 Pixel(http://pixel.unl.edu):Pixel 是 2010 年在內布拉斯加大學林肯分校圖書 館所製作的 AIML 聊天機器人。Pixel 回答使用者有關圖書館的常見問題,並幫 助使用者在圖書館網站上查找信息。Pixel 中回應較多是採簡單的問答,當使用 者詢問問題,機器人從語料庫中找到答案並回應。但是,在需要上下文意判斷問 題的情況下,例如「廁所在哪裡?」,機器人會無法判斷而答覆其他回應,在這 9.

(18) 個例子中,會先詢問「你在哪個圖書館?」,然後再問「哪個樓層?」。 因為其並不是被設計要來回答複雜的問題,所以需要複雜判斷的相關問題會 交由參考館員來負責。而 Pixel 會根據使用者的問題來進行學習,當時希望即使 使用者對於 Pixel 的第一次體驗可能沒有辦法給他們所需的答案時,也能夠讓人 們有興趣一次又一次的和他對話。同時也希望機器人的「個性」方面會吸引聊天 者在機器人「學習」時訓練它。但是本來期望是能夠減輕參考館員的負擔,只是 很可惜,時至今日,它失敗了。(Allison,2012) 然而,這些應用在圖書館上的聊天機器人,或又稱虛擬助手,大部分都停止 提供服務,僅有 Pixel 目前仍能繼續使用,但也早在 2013 年便停止更新。. 目前,還有繼續運作且還持續更新的便是北京清華大學圖書館所開發的 「小圖」。 小圖是 2010 年清華大學開發的,著重在自然語言的處理,利用網路流行語 希望能夠改善圖書館嚴肅的形象,其優點為可以支援語音輸入、操作方便、人性 化;但是開發的困難點在於其編碼問題、交互設計方面和技術穩定性,當時開發 背景是基於國外有圖書館專用系統(QuestionPoint)和商用及時通訊的普及下應運 而生的。其迴響並不只是因為可以解答圖書館相關問題,更因為具有學習的功能 和可以因應使用者的問題回答問題而受到歡迎。其製作的困難點在於,因為是基 於 ALICE 所製作而成的,因此有語言的阻隔且語料庫的部分,建置上有困難, 個人能力無法獨立建置。(姚飛、張成昱、陳武,2014). 圖書館在讀者服務方面一直都有接觸現在科技的新技術,試圖擴大圖書館的 服務範圍,和讀者拉近距離,期望能夠符合讀者的需求。但是儘管有了解並建設 相關線上參考服務,但大多最終都沒有持續進行到現在,僅有中國清華大學所開 發的小圖,到目前為止還有繼續進行服務。 10.

(19) 第二節 聊天機器人發展現況 壹、聊天機器人簡介 聊天機器人 Chatbot 簡稱 Bot,是指透過人工智慧(Artificial Intelligence; AI) 的方式,由機器學習程式模擬與使用者互動的對話,目的是幫民眾解決日常生活 中的細節問題。(賴森堂,2018). 智慧機器人最早是由 Turing 的論文 Computing Machinery and Intelligence 中 所提出,在論文中他提出了最有名的 Turing test 作為判斷機器是否具備智能的標 準,而若是受測者無法判斷對話的對象是否為真人,則該機器具有智能。 1966 年,Joseph Weizenbaum 受到啟發製作了 ELIZA,ELIZA 被設計為透過 談話,幫助病人心理復原的心理治療師,然這個機器人最終並沒有通過 Turing test, 但不少人將之視為是人們第一次實現聊天機器人的嘗試。而直到現在,仍然有聊 天機器人持續的以此為基礎在研發。(陳彥谷,2018)(李開復,2017). 目前聊天機器人分為兩種類別,一類是任務式(Task-Oriented)的 Chatbot, 另一種則是純聊天(Chit-Chat)的 Chatbot。第一種類別偏向是個人助理,幫助使 用者完成任務,是來和後者作為區分。幾乎大多數 Chatbot 應用,都是利用了自 然語言理解技術,拆解使用者所說的話,找到執行任務的條件,便能產生指令, 完成符合這些條件的查詢動作。(王宏仁,2017). 然而 Kobielus, James 在 2016 年 Advancing the art of the cognitive Chatbot 提 到若是透過現有的平台再建構出來的聊天機器人會有其侷限性,包含它無法進行 相關的聊天平台服務,例如使用者身份驗證、個人化、訊息加密、保有個人隱私 和進行監控。無法提供和建議相關解決方案(例如像是無法在對話途中提供像是 11.

(20) 推薦引擎方案中所推薦的「下一個最佳操作」等用使用者建議,主動找尋使用者 需求)。它沒有解決在聊天機器人中實現的節點級服務模型(例如物聯網端點中 的傳感器,求解器和執行器)。它並不具備主動判斷對話情境的功能,必須由開 發人員來為其推論和使用者的意圖和表達含意,並在對話中找尋最佳回應(如自 然語言處理,情感分析,語音識別,人臉識別,手勢識別和資訊流分析)。. 聊天機器人 其實算是被包含在人工智慧中的一小部分,其運用廣泛, Srivastava 在 ARTIFICIAL INTELLIGENCE: WAY FORWARD FOR INDIA 提到說 其在法律、電子商務上、金融方面皆有運用,但最為廣泛的仍是屬於客戶服務類。 在英美,只要有正當的理由,便可以透過 DoNotPay 所提供的法律層面的服務取 得免費的諮詢服務。電子商務方面像是星巴克訂購咖啡。顧客可以使用描述咖啡 類型的口語自然語言訂購咖啡,並將訂單發送到最近的星巴克單位。使用預先註 冊的信用卡或借記卡(Sarah Perez,2018)自動付款。 運用最久且最廣泛的莫過於包含多個部門的客戶服務。系統使用自然語言與 客戶進行對談。儘管已經被用於客戶服務很長一段時間,但它通過更好的自然語 言處理和語音識別變得更加有用。如果客戶仍然不滿意,則將其移交給人力管理 人員。為了降低成本,公司使用 IVRS 處理簡單案例,但客戶發現他們必須經過 一系列問題才能獲得信息。另一方面,聊天機器人以自然語言接收用戶的輸入, 並僅詢問解決該問題的相關問題。在對話期間,聊天機器人將上下文考慮在內。 如果討論涉及特定產品或服務,則它使用並識別用於該特定產品或服務的代詞。 同時,Chatbot 也需考慮了用戶的情緒。來自 IPSoft 的客戶服務代理 Amelia 使用情緒分析來了解客戶的情緒以相應地調整其響應,例如,當它面對憤怒的客 戶時,它會使用單詞或短語來回應,降低客戶的煩躁感。但是顯然,這比不能快 速從數據庫中檢索相關會話的人員更有優勢,所以如果聊天機器人仍然無法解決 問題,則呼叫將轉移給人力管理人員(Amelia,2018)。 12.

(21) 在稅務方面,則有開發出像 AskMyUncleSam。由於美國稅法很複雜,有系 統性的扣減等,納稅人通常會準備納稅申報表準備。該聊天機器人能指導在此過 程中納稅人,會查看收到的付款數據,投資損失和經紀賬戶收益等數據,並查找 所有可能的扣減和負債。它使用稅務代碼,訴訟案件等知識庫來回答用戶的詢問 (Ogunsanya,1998)。(Srivastava,2018). 教育領域也有人開發相關的聊天機器人,Telegram,將聊天機器人導入於教 學之中,旨在輔助教學。透過 AIML 語法所開發,將聊天平台整合到教師和學生 之間的溝通中,以幫助他們保持專注和積極性。目標是希望能夠自動調整個性化 課程的複雜性,以適應每個學生自己的理解水平。利用聊天機器人跨平台的特性, 使得在問題的瞭解上不會因為不同的終端機而造成資訊落差,同時,簡單的單點 擊設計操作,也讓學生並不需要去適應複雜的操作介面,讓它們分散注意力和困 惑。(Fernoagă, Vlad& Stelea, George-Alex& Gavrilă, Cristinel& Sandu, Florin.,2018). 2016 年 4 月, Facebook 推出了 Facebook Messenger 應用程序機器人的互 動和自動化程序,可以為用戶提供不同的功能,從購物協助,新聞閱讀到獲取天 氣信息到客製化的天氣預報等。而除了 Facebook 之外,還有其他一些公司的相 關機器人,例如 Kik、Telegram,甚至微軟都在他們的 Build 2016 會議上宣布了 Skype 和其他微軟服務。很明顯,機器人將成為未來消息傳遞的下一個重要因素, 它們的目標將呈指數級增長。到了 2016 年 9 月發布的新型付款方式,機器人很 有可能替換在線購物或類似的現有應用服務。機器人有個和金融部門相關的目的, 就是銀行可以使用機器人輕鬆開發有關新貸款機會等的通知服務。(Dijana R. Vukovic ; Igor M. Dujlovic,2016). 聊天機器人是屬於人工智慧的一環,從 1966 年開發到現在,運用非常的廣 13.

(22) 泛,法律、電子商務上、金融和教育領域方面皆有運用,大多運用在有一套標準 回答和標準流程的應用上,像是客戶服務等,其模式分為兩種,任務是以及純聊 天式的服務,而 Facebook 所推出的應用程序機器人的互動和自動化程序則是將 其 Messenger 所能提供的服務,推行到一個高峰。. 但是在聊天機器人的應答之中,有研究顯示,每個人都有一個公眾的自我認 知,即所謂的面孔,而這個面孔需要被塑造得積極。個人對歸屬和支持的需求會 影響積極的面子,對自治和行動自由的需求會影響消極面子。但就算和是對話代 理人的機器人進行對話,也是需要注意禮貌應答方面的問題,因為最終主體和服 務對象依舊是人,用戶並不會因為對話的對象是機器人而對應答方面的態度有所 讓步。了解這些對話原則並在不同的通信環境中因地制宜的發揮作用。(Jucks, Regina; Linnemann, Gesa A; Brummernhenrich, Benjamin.,2018). 貳、現行聊天機器人簡介 在使用任一種對話服務平台製作 Facebook Messenger 的相關 Chatbot,必須 先擁有臉書的粉絲團,才可以使用任一家公司所提供的服務。. 而若是要利用對話服務平台製作 Line Chatbot,則是必須要先行設置 Line 官 方帳號並取得 api 才可製作。. Dijana 和 Igor M.介紹了以下幾個提供線上客製化聊天機器人服務的公司, Botsify、Chatfuel、Flowxo、Converse.ai 和 API.ai 等。 Botsify:其服務並不只侷限在 Facebook Messenger 上,另外可以幫忙客戶在 其個人網站上打造專屬可即時回應的 Chatbot,同時聊天紀錄可以導出,在掌握 對話上更具有靈活度,但是缺點在於其使用上不夠直觀也不夠靈活,但是優點是 14.

(23) 可以和可以和自動化工具串接。 Chatisfy:整體而言,偏向整個粉絲專頁管理,可以追蹤訂閱戶和粉絲專頁 的整體成長,其中,即時回應的聊天機器人相關建置和 Chatfuel 相似,另設有有 金流設定、一鍵式上架商品等,並能設定粉絲團依照關鍵字回應。 Chatfuel:是在 2015 年創立的 Chatfuel 所研發出來的一種線上聊天機器人, 主要是希望任何人都能夠不需要特別的技術背景知識便能夠打造專屬於自己的 機器人,大部分的功能都是免費的,少部分涉及金流和客製化部份的技術,便需 要收費,主要是建置在 Facebook. Messenge 上,目前已經佔 46%Facebook. messenge 的機器人,有不少企業地都是使用 Chatfuel 來建置線上機器人。 Flowxo:是一款主打可以快速創建聊天機器人且可以和各種不同的通訊軟體 串接。 Converse.ai:需要先行為聊天機器人賦予一個主要的目的,再創建聊天機器 人。 API.ai:以可提供付款為主。 Chatisfy:整體建置偏向整個粉絲專頁管理,可以追蹤訂閱戶和粉專的整體 成長,有即時回應和 Chatfuel 相似,有金流設定,可依照關鍵字回應。 Botbonnie:其用途強調直覺性的設計,易用性、實踐性、可修改性,可連接 電話. 本研究依照網上較多人和企業選用的 Chatfuel、Botbonnie 再進行研究比較 和介紹。. 15.

(24) 第三章. 研究方法. 本研究根據研究動機、研究目的、相關文獻探討之結果,設計本研究之研究 方法,以期達到研究目的。. 第一節. 研究流程. 本研究研究流程如下: 圖 3-1 研究流程 文獻探討. 收集圖書館常見問題集. 將問題進行關鍵字分析和分類. 製作相關聊天機器人. 分析比較不同工具. 尋找使用者進行測試. 資料彙整. 結果探討. 壹、. 文獻探討. 本研究參照過去的文獻並統整之,為研究奠下基礎。 16.

(25) 貳、. 收集圖書館常見問題集. 本研究使用台北市立圖書館問題集的市圖百問,將多達 87 題常見問題集下 載下來並加上不在問題集內,但也是不少人詢問並另立頁面或另行回答的問題包 含,義工相關問題以及圖書捐贈相關問題。將其下載並參照台北市立圖書館的分 類進行分類,如下表: 表 3-1 臺北市立問題集分類 類別. 內容敘述. 題數. 圖書館開放時間. 台北市立圖書館各閱覽單位開放時間. 2. 悠遊卡借閱問題. 悠遊卡借閱證等相關內容解答. 7. 辦證相關問題. 一般閱覽證等等相關內容解答. 22. 圖書資料借閱與歸還. 圖書資料借閱與歸還等相關內容解答. 19. 圖書預約. 館藏預約等相關內容解答. 9. 終身學習問題. 終身學習部分等相關內容解答. 9. 館際合作問題. 館際合作相關內容解答. 7. 電腦使用問題. 電腦使用上問題解答. 3. 館藏查詢系統及圖書預約問題. 館藏相關內容解答. 4. 其他. 無法分類的問題解答. 5. 參、. 將問題進行關鍵字分析和分類. 本研究再將每一類別的問題進行關鍵字的分類,如下表:. 表 3-2 圖書館開放時間 分類. 問題敘述. 圖書館開放時間. 兒童室的開放時間為何?. 兒童室開放時間. 圖書館的開放時間為何?. 表 3-3 悠遊卡借閱問題 分類. 問題敘述 17.

(26) 辦證地點. 申辦悠遊卡借閱證的地點有哪些?. 所需證件. 辦理悠遊卡借閱證需要帶哪些證件?. 辦證限制. 悠遊卡受理的類型有限制嗎?. 個資問題. 悠遊卡借閱證中晶片之資料是否會造成讀者資料外洩?. 借閱問題. 換了悠遊卡借閱證是否可進入智慧圖書館及在各分館借書?. 所需費用. 辦理悠遊卡借閱證需要費用嗎?. 身分限制. 辦理悠遊卡借閱證有身分限制嗎?. 表 3-4 辦證相關問題 分類. 問題敘述. 資料變更問 題. 辦理一證通用後,如果我的個人資料有異動,可以跨縣市辦理 資料異動嗎?. 借閱證種類. 圖書館借閱證有分那幾類?. 一證通. 辦理一證通用後,如果我的個人資料有異動,可以跨縣市辦理 資料異動嗎?. 一證通. 辦理一證通用後,如果在某一館借閱圖書逾期會影會另一館的 權益嗎?逾期違約金可以跨縣市繳納嗎?. 一證通. 辦理一證通用後,我可借閱的圖書冊數、借閱天數等權益有沒 有調整?. 一證通. 請問辦理一證通用後,可以申請跨縣市圖書預約取書嗎?或是 跨縣市還書嗎?. 一證通. 家庭借閱證或團體借閱證可以辦理一證通用嗎?. 一證通. 外籍人士可以申請一證通用服務嗎? 我還沒有臺北、新北或基隆市圖書館的借閱證,是否可以申辦. 一證通. 一證通用嗎?. 一證通. 我已經有新北市或基隆市的借閱證,該如何申請一證通用服 務? 我已經有臺北市立圖書館的借閱證,該如何申請一證通用服. 一證通. 務?. 一證通. 什麼是北北基一證通用服務?. 資料變更問 題. 我搬家了或改電話(地址或電話資料變更...),該如何更改資 料?. 辦證問題. 辦理借閱證時間?. 使用相關. 借閱證使用期限到期,該如何處理?. 代辦相關. 借閱證可以請人代辦?. 家庭圖書證. 何謂家庭圖書證?如何申請? 18.

(27) 辦證相關. 辦理借閱證需要帶什麼證件?. 辦證相關. 辦理借閱證需要費用嗎?. 使用相關. 到圖書館看書需要申辦借閱證嗎?. 辦證相關. 申辦借閱證需要帶照片?. 代辦相關. 小朋友沒有身分證,要辦理借閱證時要帶什麼證件?. 表 3-5 圖書資料借閱與歸還 分類. 問題敘述. 超取服務方面. 超商借書的服務地點範圍為何?使用超商還書有什麼限制 嗎?. 超取服務方面. 超商借/還書需要付費嗎?. 超取服務方面. 什麼是超商還書?如何使用超商還書?. 超取服務方面. 選擇超商借書之後,書多久會到?. 超取服務方面. 如何使用超商借書服務?. 超取服務方面. 什麼是超商借書?如何申請超商借書服務?. 預約書相關. 如何知道自己借了那些書,何時到期?是否有逾期?. 預約書相關. 到圖書館借書或領預約書時,忘記帶借閱證該怎麼辦?. 行動借閱證. 什麼是行動借閱證?如何使用行動借閱證?. 借閱逾期. 圖書資料借閱逾期時,會如何處罰?. 借閱相關. 如果想借其他分館的書,一定要到那個分館借嗎?. 歸還相關. 圖書一定要在原借書館歸還嗎?. 借閱相關. 請問借閱證的借閱冊數及借期?. 借閱相關. 書到期前,可以續借嗎?. 圖書毀損. 圖書資料遺失或毀損,該如何賠償?. 借閱相關. 借閱證可以請人代借嗎?. 期刊問題. 期刊(雜誌)可以外借嗎?. 期刊問題. 圖書館是否保存過期報紙?. 表 3-6 圖書預約 分類. 問題敘述. 領取問題. 預約後,發現有段期間可能會出國無法領取預約書該怎麼辦?. 領取問題. 預約書到館後,無法於取書期限前領取該怎麼辦?. 取書期限. 預約取書期限是多久?. 辦理預約. 如何辦理圖書預約? 19.

(28) 罰則. 預約未取相關罰則?. 預約通知. 預約書如何通知?. 新書預約. 圖書狀態顯示在「新到圖書區」的圖書可以預約嗎?. 預約修改. 線上預約申請可以取消或修改取書館嗎?. 證號與密碼. 借閱證證號和密碼為何?. 表 3-7 終身學習問題 分類. 問題敘述. 得知訊息. 如何知道各項認證課程或活動之訊息?. 新得護照. 「臺北市終身學習護照」學習紀錄頁用完後該如何取得?. 如何申請. 如何申請「臺北市終身學習證書」或「臺北市終身學習楷模證 書」? 終身學習護照協辦單位之各項課程活動是否可提供「公務人員. 提供認證. 終身學習護照」認證?. 補發護照. 如何申請補發「臺北市終身學習護照」?. 補算時數. 認證章及認證時數是否可以補算?. 協辦申請. 如何成為「臺北市終身學習護照」協辦單位?. 核算時數. 認證時數如何核算?. 申請護照. 如何申請「臺北市終身學習護照」?. 表 3-8 館際合作問題 分類. 問題敘述. 服務項目. 館際合作的服務項目有哪些?. 他館借書. 可否代為向他館借書?. 領取館合. 申請件如何領取?. 申請費用. 館際合作的申請費用如何計算?. 回復時間. 館際合作回覆時間多久?. 申請方式. 館際合作的申請方式?. 他館複印. 本館沒有收藏的期刊文獻,是否可提出館際複印,申請他館期刊 文獻複印服務?. 表 3-9 電腦使用問題 分類. 問題敘述. 無線上網. 請問圖書館是否有提供無線上網服務? 20.

(29) 登記時間. 請問圖書館提供的電腦之登記使用時間?. 安裝軟體. 請問可以安裝自行攜帶的軟體於圖書館的電腦上使用嗎?. 表 3-10 館藏查詢系統及圖書預約問題 分類. 問題敘述 為何有收到「預約逾期未取取消通知」,卻沒有收到「預約書到. 通知未到. 館通知」?. 通知未到. 為何未收到「預約書到館通知」電子郵件?館方有否確保「預約 書到館通知」電子郵件寄送成功之機制?如沒有寄送成功時,將 會如何處理?. 查詢預約. 如何查詢圖書資料的預約狀態?. 系統有誤. 為什麼「館藏查詢系統」會出現「Session has timed out. Please click OK to start a new OPAC session」訊息?. 表 3-11 其他 分類. 問題敘述. 換書活動. 圖書館是否有舉辦換書活動?. 冷氣相關. 為何圖書館的冷氣要彈性開放?當室溫達到多少才可開放?. 捐贈相關. 該如何捐舊書?. 志工相關. 志工申請?. 新書相關. 關於新書?. 肆、製作相關聊天機器人 在製作 Chatbot 方面,本研究將每個 Chatbot 設計內容都將以此表格內容為 主,以避免因內容不同而造成有所誤差。並將對話設計和 Chatbot 對話互動方便 將設計以選單為主,關鍵字為輔,是以為避免使用者設想和系統設定不符造成使 用上有不良的體驗,也是為了提高回現率的考量。. 伍、分析比較不同工具 從< Facebook messenger bots and their application for business>中所提到的 21.

(30) Chatful 和網路篩選中選擇 Botbonnie 這兩家不同平台在 Facebook Messenger Chatbot 進行後台比較並再和 LINE Chatbot 進行使用者的前台測試。. 陸、 尋找使用者進行測試 本研究實際到北部重點大學中找出不同的受測者,設計簡易任務要求受測者 分別使用兩個 Chatbot 並進行問卷式使用者滿意度調查。最後彙整所有資料,進 行結果探討。任務設計包含查詢圖書館線上服務和圖書館本體相關問題等。. 柒、 資料彙整 將上述取得資料匯整並進行分析。. 捌、 結果探討 將上述取得資料分析並得知結論。. 第二節 研究方法 本研究參考 Nunamaker、Chen 和 Purdin(1990)所提出的系統發展研究方 法(Systems Development in Information Dystems Research) ,做為本研究系統的發 展步驟。研究流程包含了下列五個主要步驟:. 圖 3-2 系統開發流程. 資料來源:Nunamaker et al.(1990). 22.

(31) 本研究依據圖 3-2 之步驟和流程,依據研究動機和目的後,照所收集到的 資料,建構出雛形系統,在雛型系統建立完成後,最後再對系統進行評估結果作 歸納納整理討論。. 本研究系統發展研究流程如下: 1.構建概念框架:本步驟先擬定聊天機器人的發展用途,並收集相關資料支 援其語料庫,以做為本研究概念性框架之建構。 (1)收集相關資料:依據研究目的,收集網上公開可使用的圖書館問題集, 將台北市立圖書館問題集中市圖百問,自網站上下載下來。 (2)歸納並分類:藉由其關鍵字判斷分於何大項,再進行細分項小類,將 每個問題細分為一個問題為一類。 (3)製作聊天機器人:了解各個服務平台的製作方法,再進行製作。. 圖 3-3 系統概念性框架. 收集台北市立圖書 館問題集相關問題. 歸納並分類. 製作聊天機器人. 2.發展系統架構:由圖 3 系統概念性框架,發展出雛型系統初步架構,如圖 3-4 所示。. 圖 3-4 雛型系統初步架構圖 問答式聊天 機器人 需求判斷. 23. 回應.

(32) (1) 需求判斷:事先篩選出使用者詢問頻率較高的問題,再進行問題需求分 類。 (2)回應:將對話內容以適宜的方式,回復使用者。. 3.分析和設計系統:本研究使用現行對話服務平台所提供的參考模組,自行 創建相關聊天機器人。. 4.建構原型系統:如圖 3-5 所示。. 圖 3-5:雛型系統細部架構與流程圖. 收集台 北市圖 書館常 見問答 集. 進行問 題分類. 選擇對 話服務 平台. 將問題 與解答 分群. 製作適 宜的回 覆內容. 模式應 用. 5.觀察並評估系統:採用兩個方向,分為系統製作層面和使用者操作方面, 如以下所述: 1.系統製作面分為兩種: (1)藉由使用說明書、教學文章和教學影片來評估不同平台上的聊天機器人 的製作是否易用 (2)藉由實際應用並實作出來,評估其製作的過程當中,比較其差異性和了解 其易用性 對話服務平台篩選標準為人氣指向,篩選出較多人使用的對話服務平台,再 進行其製作和功能性的比較。 24.

(33) 各個不同的聊天機器人設置後台的比較標準:對話中自然語彙的媒合、可提 供連結平台、製作後台整體呈現方式、遇到無法回應的話題、多種聊天機器人腳 本、回應區塊外連部分回應、可提供回復訊息、後台觀看與用戶互動、測試、付 費功能。. 2. 使用者評估方面會先讓使用者進行兩種操作模式,一為任務性,二為隨機 性,最後再採用資訊系統成功模型和自定義構面以及加入記錄檔進行評估。 任務式為選定一個主題並要求使用者去找尋答案,並評估其運行速度和使用者 的感受。 任務一:詢問有關一證通辦證問題。 任務二:詢問有關借閱逾期問題。 隨機性為使用者隨機點選欲得到之解答,並評估其運行速度和使用者的感受。. 問卷構面的部份,本研究參照 DeLone and McLean(2003)所提出的資訊系統 成功模型作為問卷構面主要的依據參考。. 圖 3-6 DeLone and McLean(2003)修正版資訊系統成功模型. 25.

(34) 1.系統品質(Systems Quality):在網際網路環境下,資訊系統本身處理能力的 衡量。 2.資訊品質(Information Quality):測量資訊系統輸出內容的衡量。 3.服務品質(Service Quality):資訊系統由系統端提供全面的支援。 4.使用者滿意度 ( User Satisfaction ):使用者在操作電子系統所產生的反映。 5.使用意圖(Intention to Use):使用者操作資訊系統的意願。 6.使用(Use):從使用者使用資訊系統行為。 7.淨收益(Net Benefits):建立資訊系統的背景和目標。. 因為將這兩個對話服務系統看作是兩個不同的產品,所以另加入 Sheth, Newman & Gross (1991)所提出的消費者價值理論當作系統價值構面。. 圖 3-7 Sheth, Newman & Gross (1991)消費者價值理論模型. 1.功能價值(Functional Value) :透過產品本身的功能性或是實用性,能夠滿 足消費者使用產品的目的。 26.

(35) 2.條件價值(Conditional Value):消費者因為所處的條件和氛圍下所產生的 選擇。 3.社會價值(Social Value) :消費者的選擇考量到產品能造成和其他社群產生 聯結性,並非實際探求該產品的其他特性。 4.情感價值(Emotional Value) :消費者因為選擇產品而改變了消費者的情感 或情緒。 5.探知價值(Epistemic Value) :消費者選擇產品係因為是否有滿足其好奇心、 新鮮感和追求新知。. 關於兩個系統比較的部分則是參考了 Jakob Nielsen(1993)所提出的使用者介 面評估的部分做為比較參考的要點:. 1.有效性 (effectiveness):系統能否做到應做的事? 2.迅速性 (efficiency):使用者能經過最少的步驟完成工作。 3.安全性 (safety):系統是否能夠保障使用者的隱私? 4.功能性 (utility):系統是否提供了正確的功能類型? 5.易學性 (learnability):是否能讓使用者快速上手? 6.易記性 (memorability):讓使用者再次使用時不需耗費時間再次學習。 (Jakob Nielsen,1993). 第三節 研究對象和研究工具 壹、. 研究對象. 研究對象主要以年輕族群為主,並抽樣選擇台北重點大學大一新生作為研究 對象。 27.

(36) 貳、. 抽樣方式. 係因本研究需要進行當場解說,較能完全理解實驗內容,因此抽樣人數較少, 本研究預試問卷於 108 年 3 月 27 日至 108 年 4 月 9 日實際和受測者面對面溝 通,並請他們上網填寫問卷,實際回收 119 份問卷,扣除無效問卷,有效問卷為 44 份進行分析,有效回收率達 37%。. 參、. 問卷編制. 使用者按照 7 點李克特量表對每個項目進行評分。答案從-3(完全不同意) 到+3(完全同意)。一半的項目以正向的一詞開頭其他負面詞(按隨機順序)。. 表 3-12 衡量問項 變數. 參考構念. 衡量問項. 系統品. 依我使用之經驗,該聊天機器人是容易使. 質. 用的。 依我使用之經驗,該聊天機器人是可靠. 易用性(Usability) 可靠性(Reliability). 的。 當我使用此聊天機器人時,系統都是正常. 適應性(Adaptability). 運作的。 聊天機器人回復的速度皆在我可以接受的. 回應時間(Response. 範圍內。. time). 當我使用該聊天機器人時,我能快速找到. 可用性(Availability). 我想要的解答. 資訊品 質. 該聊天機器人可以回答我所需要的資訊。. 相關性(Relevance). 該聊天機器人可以回答我準確的資訊。. 正確的(Accuracy). 該聊天機器人可以回答我有用的資訊。. 有用性(Usefulness). 我認為該聊天機器人提供的資訊內容是易. 易懂性(Ease of. 於了解的。. understanding). 對我而言,該聊天機器人提供的資訊是清. 易懂. 28.

(37) 服務品 質. 楚易懂的。. (Understandability). 該聊天機器人能提供專業的服務。. 有形性(Tangible). 該聊天機器人的服務符合我需求。. 可靠性(Reliability). 該聊天機器人能迅速地回應我的需求。. 回應性. 我認為該機器人的功能是有用的。. (Responsiveness) 可靠性(Reliability). 我認為該聊天機器人提供的是有用的服. 保證性(Assurance). 務。 我能透過該聊天機器人得到協助。. 回應性. 使用者. 使用該聊天機器人的經驗,讓我感到滿. (Responsiveness) 整體滿意度(Overall. 滿意度. 意。. satisfaction). 該聊天機器人的實用性,讓我感到滿意。. 多項評估(Multi-item. 該聊天機器人的系統品質,讓我感到滿. measure) 單一評估(Single-item. 意。. measure). 該聊天機器人的資訊品質,讓我感到滿. 單一評估(Single-item. 意。 該聊天機器人的解答回應,讓我感到滿 意。. measure). 聊天機 器人價 值. 詳細滿意度 (Satisfaction with. 節省時間的。. specifics 功能價值(Functional Value). 我認為聊天機器人可以提供我有用的服. 功能價值(Functional. 務。. Value). 我認為該聊天機器人可以提供多樣性的服 務選擇。. 功能價值(Functional Value). 我認為該聊天機器人是有趣的。. 情感價值(Emotional. 我認為透過該聊天機器人詢問問題時,是. 我認為該聊天機器人是具有隱私性的。 我認為該聊天機器人的對話設計是流暢 的。 我認為透過該聊天機器人詢問問題,互動 是良好的。 29. Value) 功能價值(Functional Value) 功能價值(Functional Value) 探知價值(Epistemic Value).

(38) 使用意 圖. 我有很高的意願透過該聊天機器人詢問問 題。 我願意將該聊天機器人推薦給我的親友 們。 當我有類似問題需求時,我傾向與真人對 話,而非使用該聊天機器人。 我會願意繼續透過該聊天機器人獲得相關 解答。. 不同對 話系統 的比較. 我認為選單式對話系統相較於檢索式對話. 易學性 (learnability). 系統更容易使用。 我認為選單式對話系統相較於檢索式聊對. 易學性 (learnability). 話系統更容易學習。 我認為選單式對話系統相較於檢索式對話. 安全性 (safety):. 系統更能保障隱私。 我認為選單式對話系統相較於檢索式對話. 迅速性 (efficiency). 系統更能迅速獲得解答。 我認為選單式對話系統功能較為完善。. 有效性 (effectiveness). 我會比較傾向使用檢索式對話系統。. 肆、. 研究工具. 本研究採用台北市立圖書館的線上問題集,因為此圖書館乃是公共圖書館, 因此並無限制受測者的年齡和範圍,但偏向在台北市居住的使用者和網路使用者 為主,會在網上找尋有易受測的受測者。 Facebook Massenger 上研究的對話服務平台公司選擇國內外較多人使用的 Chatfuel 以及 Botbonnie。 而關於 Line 檢索式聊天機器人的部分,則是運用的是匯入文件和查詢詞彙 運用斷詞,在將文件向量化,並用向量 COS 相似度計算,設定相似度在 0.5 門 檻以上的,那些使用者的查詢詞和文件進行相似度的比對,在 0.5 以上的便會隨 機將文件中的字句回應給使用者。. 30.

(39) 圖 3-8 檢索式聊天機器人運作原理 Line App. User A. Line App. User B. LINE platform. Line bot API Line developer console. HTTP S. ngrok server HTTP S HTTP S. HTTP. Your computer Web server. Chatbot program. browser. database. Line 平台必須透過 HTTPS 跟你的設備聯繫,而非是透過 HTTP,除非是你 的設備中架設了具備有 HTTPS 通訊能力的 Web Server,不然便無法接上 Line 平 台。解決的方案可透過 ngrok server,安裝之後便可讓你的電腦同時具備 HTTP 的 Web Server 的能力,便可讓你的電腦,也能夠以 HTTPS 跟外界溝通。 不必安裝功能強大的 Web Server(如 Apache),安裝輕量級的 Flask 即可, 然後在 Flask 環境底下寫 Chatbot 程式。但由於 HTTP 的溝通協定稍微繁瑣,Line 提供了 API 以及範例程式(包含 Flask)讓我們可以用更簡易的語法,跟 Line 平 台溝通。(曾元顯,2018). 31.

(40) 第四節 研究假說和實驗步驟 壹、 研究假說 圖 3-9 研究架構圖. 基於本研究欲探討使用者對於對話服務平台的知覺感受程度。並參考相關文獻之 定義與衡量方式,本研究將以結構方程式進行分析,驗證其模式配適度,提出研 究假設如下: 假設一(H1) :使用者對對話服務平台的系統品質之使用者滿意度有正面的影響。 假設二(H2):使用者對對話服務平台的系統品質之系統價值有正面的影響。 假設三(H3) :使用者對對話服務平台的資訊品質之使用者滿意度有正面的影響。 假設四(H4):使用者對對話服務平台的資訊品質之使用價值有正面的影響。 假設五(H5):對話服務平台服務品質對使用者滿意度有正面的影響。 假設六(H6):對話服務平台服務品質對使用意圖有正面的影響。 假設七(H7) :使用者對選單式對話系統比檢索易用對話式系統的滿意度有正面 的影響。 假設八(H8):使用者對選單式對話系統之系統價值有正面的影響 假設九(H9):使用者滿意度對使用者使用意圖有正面的影響 假設十(H10):系統價值對使用者使用意圖有正面影響. 32.

(41) 貳、 實驗步驟 1. 確認手機能進行上網,連上 Facebook,搜尋「我的工具人」粉絲專頁。 圖 3-10「我的工具人」粉絲專頁。. 2. 點進貼文中問卷結。 3. 按照問卷中實驗說明操作後再填寫問卷。. 33.

(42) 圖 3-11 Line 檢索式聊天機器人首頁. 4.. 34.

(43) 第四章 研究分析結果與討論 第一節 各個對話服務平台的使用介紹 以下是各個對話服務平台的使用說明,本研究先以 Chatfuel 和 botbonnie 進 行設置和比較。. 壹、Chatfuel 以 Chatfuel 為例,先有粉絲專頁才能夠連結設立,以免費版而言,每人能 夠建立 3 個不同粉絲專頁的 Chatbot,非粉絲專頁管理人也能夠透過分享 api 取 得 Chatbot 的編輯權. 圖 4-1 我所建立的粉絲專頁. 已經連結上並可提供製作的 Chatbot。. 35.

(44) 圖 4-2 Chatfuel 的主要的製作操作介面,大致分為三個區塊. Automate: Chatbot 的編輯區 Inbox:從後台觀看使用者與 Chatbot 互動 Set Up AI: 簡單 AI 設置,像是常見問題關鍵字「客服」,可以直接設置 default 回答。 People: 用戶管理(需付費) Broadcast: 推播資訊予用戶 Configure: 設置、設定 Grow: Chatbot 成長工具 Analyze: 分析圖表、數據 Upgrade :留言自動回覆 Welcome message 為 Chatbot 互動一開始的歡迎資訊 Default answer:若是使用者提出超出預料之外的默認回答 Block 為 chatboot 的製作區塊. 36.

(45) 圖 4-3 每個 block 點進去可以讓 Chatbot 有以下幾種對話模式來回應. Text:純文字框,新增純文字區塊內容。 Typing:輸入中,類似IG輸入文字會出現的「 … 」。 Quick Reply:快速回覆,長條橢圓型狀的對話框,可以設定常用問題。 Image:圖片,新增圖片。 Gallery:多張圖文,新增多張圖片和文字。 Go to Block:前進區塊新增塞選條件,符合條件才看的到對話。 To Sequence:前進序列,新增塞選條件. 圖 4-4 Inbox. 37.

(46) 從後台觀看和使用者對話的部分. 圖 4-5 set up to ai. 可以進行自然語彙的比對,讓使用者可直接打字便跳至所對應的回應區塊。. 圖 4-6 People. 管理使用者的功能(需要付費). 38.

(47) 圖 4-7 Broadcast. Chatbot 推播功能可以利用此將欲推廣的資料,推播給使用者知道,可以選擇及 時推播、依使用者類型、分群分眾、選定時間推播你想推播的資訊. 圖 4-8 Analyze. 從後台了解 Chatbot 的使用頻率和使用時間. 39.

(48) 壹、. botbonnie. 圖 4-9 botbonnie 整體介面. 左邊是整個功能服務區,右邊是機器人主體,有清楚的資訊流可以知道對話的 流向。. 圖 4-10 botbonnie 對話界面. 40.

(49) 圖 4-11 botbonnie 對話製作介面. 可以選擇不同的操作動作. 圖 4-12 botbonnie 智能模組. 可以在此設定自然語彙連結. 圖 4-13 botbonnie 設定. 41.

(50) 可以在此設定連結的頁面. 圖 4-14 botbonnie 推送通知. 可以將欲發送消息推播給用戶. 圖 4-15 botbonnie 流量成長工具. 可以在這設定工具並提升整體流量. 42.

(51) 圖 4-16 botbonnie 整體報告. 可以在此觀看聊天機器人的使用量. 圖 4-17 botbonnie 用戶管理. 可以在此管理用戶並進行分類. 貳、. Line 檢索式對話服務系統. LINE CHATBOT 安裝方式 使用 Line 查詢式對話代理人時,首先具備的程序 一、先擁有個人的 Line 帳號,連上 https://developers.line.me/,建立並申請 Line @帳號,取得帳號的 API 管道 43.

(52) 二、下載並安裝 Python 和 Anaconda 和 ngrok 軟體,並執行環境 Anaconda,以 便使用 Flask. 三、下載與安裝 ngrok 以便讓筆電、桌機擁有 https 支援能力:因 ngrok 原先設 定時效性僅有 8 小時,須先取得 ngrok 帳戶,已便獲得永久時效網址. 四、將台北市立圖書館常見問題集匯進語料庫中 五、開啟命令提示自原,到機器人檔案放置位置的磁碟中安裝執行機器人所需的 程式,安裝 flask、gensim、 jieba 等程式。 六、確認檔案位置後並執行機器人程式。 七、另開啟命令提示字元,執行 ngrok,取得 http://localhost:5000/位址 八、回 到 Linedevelopers 中 , 並 到. Webhook URL 瀏 覽 器 網 址 列 輸 入. http://localhost:5000/,便可將聊天機器人連接到 Line @帳號中. 圖 4-18 LINE 使用者實際使用操作畫面. 44.

(53) 參、兩者設置比較 這三個系統中,由於 Chatfuel 和 Botbonnie 兩者是背後有公司在支撐,所以 建 置 上已經去除掉許多阻礙, 例如軟硬體等較為繁瑣的問題,但是 LINE CHATBOT 必須要考慮到許多因素,像是可能會遇到網路的問題或是剛好硬體設 備故障等不可違抗的因素,因此在設置上常會遇到許多挫折,像是建置過程不斷 的遇到電腦的故障,在重新建置又需要花費一番心力,全部都要重新安裝並且確 保連線無虞,相較於 Chatfuel 和 Botbonnie 可在任一電腦設備上皆可建置,僅要 能連上網便可,LINE CHATBOT 就只能限定為一一台電腦,考量的方向需要面 面俱到,才能確保其運行順暢無虞。而不僅是設備上遇到問題,有時連撰寫的程 式碼也會需要找出其無法順利進行的原因,這也是耗費了一大工程在。. 第二節 對話服務系統比較 表 4-1 聊天機器人比較表 對話中自然語彙的媒合. botbonnie 自行設置. Chatfuel 自行設置 45.

(54) 可提供連結平台. Line、messenger. 製做後台整體呈現方式. 有資訊流流向. messenger 以區塊呈現. 遇到無法回應的話題. 需自行設定. 有既定的回應方式. 多種聊天機器人腳本. 有. 無. 回應區塊. 最多五則訊息. 多達 15 則. 外連部分. 兩者差不多. 兩者差不多. 回應可提供回復訊息. 文字、圖像、輪播、列. 文字、訊息延遲、快速. 表、快速回復、音訊、 影像、訊息延遲、JSON 訊息. 回覆、圖片、輪播、前 進區塊、前進序列. 後台觀看與用戶互動. 無法. 可以. 測試. 可以. 可以. 付費功能. 無. 有. 可擁有的機器人數量. 2. 3. 壹、 對話中自然語彙的媒合 圖 4-19 Chatfuel 對話中自然語彙的媒合. 46.

(55) 圖 4-20 botbonnie 對話中自然語彙的媒合. 圖 4-21 botbonnie 編輯標籤. 自然語彙的媒合一直是聊天機器人中相當重要的一部分,但兩者皆須要使用人工 47.

(56) 新增的方式來處理,而 botbonnie 多了可提供給使用者新增標籤的功能。. 貳、 可提供連結平台 圖 4-22 Chatfuel 可提供連結平台. 圖 4-23 botbonnie 可提供連結平台. 48.

(57) botbonnie 可以在設置完後再進行連接,一開始預設的是 messenger 的部分, 關於 Line 官方的部分需要另行收費,但是可以同步設置。但是 Chatfuel 一開始 便要選擇連接平台,而且僅有 messenger。. 參、 製作後台整體呈現方式 圖 4-24 Chatfuel 後台製作方式. 圖 4-25 botbonnie 後台製作方式. 49.

(58) botbonnie 有完整的連接線可以很明顯地知道哪個連道哪個,甚至連哪個裡 面區塊中包含哪些訊息都可得知,Chatfuel 並沒有這些視覺化的設置,但卻可以 將每個回應放在同個區塊好可以同一群放一起。. 肆、 遇到無法回應的話題時 圖 4-26 Chatfuel Default answer. 50.

(59) 圖 4-27 botbonnie 自動回復. botbonnie 需要自己另外設定連接到哪個區塊,但是 Chatfuel 已經預設好了。. 伍、 多種聊天機器人腳本的部分 圖 4-28 botbonnie 子腳本. botbonnie 可以設定多種回應的機器人腳本,但是 Chatfuel 僅有一種。. 陸、 回應區塊的部分. 51.

(60) 圖 4-29 botbonnie 回應訊息. botbonnie 最多可以接受五種回應訊息在裡面,但是 Chatfuel 卻可以包含多達 15 種的訊息。. 柒、 外連部分 圖 4-30 Chatfuel 可連接電話. 52.

(61) 圖 4-31 botbonnie 外連部分. 兩者都可以外連到外面網址和電話播打和外連到 facebook,但 Chatfuel 則可以連 接他國電話聯絡。. 捌、 回應可提供回復訊息 圖 4-32 Chatfuel 回復選擇. 53.

(62) 圖 4-33 botbonnie 回復選擇. 兩者大多大同小異,但是 botbonnie 多了音訊和、影像、純 URL(JSON 訊息)。. 玖、 後台觀看與用戶互動方面 圖 4-34 Chatfuel 後台觀看. botbonnie 無法從他的平台上後台觀看,但是 Chatfuel 卻可以。. 壹拾、 機器人測試 54.

參考文獻

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