主要观点：

• 基于人工智能的工具出现后，聊天机器人在用户交互中不可或缺，但大多提供通用回复，缺乏个性化，影响用户体验和组织转化用户的机会。
• 用户与聊天机器人的首次交互是抓住其注意力的唯一机会，错过会影响客户获取和用户生活改善。
• 解决此问题可通过提供更个性化体验提高用户转化，需用大量查询-响应数据集训练机器学习模型。
• 聊天机器人相关问题属于语言建模问题，可利用 n-gram 级语言模型和双向长短期记忆（LSTM）预测自然语言响应，进行数据预处理和序列填充等操作。
• 开发此类系统面临缺乏标注数据等挑战，添加情感等需额外模型开发和训练。可参考 MISC 编码数据获取标注数据以提升系统。

关键信息：

• 聊天机器人缺乏个性化，影响用户体验和组织转化用户。
• 首次交互重要，错过影响大。
• 需用大量数据集训练模型以提供个性化体验。
• 利用特定模型和技术处理语言问题。
• 开发系统面临数据和情感添加等挑战。

重要细节：

• 以用户询问“如何应对抑郁情绪？”为例说明生成个性化响应的过程。
• 介绍典型训练数据集包含问题和响应及数据预处理操作。
• 简单模型架构包括双向 LSTM 等层及损失函数等。
• 开发系统面临缺乏标注数据等具体挑战及解决办法。