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2021 iThome 鐵人賽

DAY 1
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Mobile Development

長照小幫手 - 從 0 開始建置 Chatbot 的筆記 & 走錯路的心得系列 第 1

Day 1 - [緒論] 長照小幫手的背景與動機

大家好,其實這個長照小幫手是我的論文題目,所以這系列的多文章,會有一大部分來自簡化的論文內容,再加上一些沒有收錄進論文的研究心得。

聊天機器人整套系統都是我一個人開發的,所以這系列文章應該會分為 Zenbo、爬蟲、TF-IDF、API、Android APP 幾個部分來介紹,之後會有一篇介紹整體系統架構。

背景

台灣人口老化問題越來越嚴重,預估在 2025 年將進入「超高齡社會」(國家發展委員會,2020)。試著想像全台灣每五人就有一人是老人,比例真的很高,這也造成患有慢性病或失能等長者的照顧需求跟著提升。

  • 圖片取自(中華民國人口推估(2020 至2070 年)簡報, 2020)
    人口老化

動機

政府提供了很多長照資源,但除了電視和鄰里長的宣傳,長者比較難有管道了解其他適合自己的長照資源。根據統計(財團法人台灣網路資訊中心,2019),台灣有10.8%的民眾未使用網路,且以60歲以上的年齡層居多,其中「對電腦恐懼或不熟悉」的理由就佔了27%。

  • 民眾未使用網路的原因,數據整理自 2019 台灣網路報告(財團法人台灣網路資訊中心,2019)
    未使用網路原因

再加上,內政部統計(內政部統計處,2021),民國 109 年全國不識字的人口還有大概 20 萬,其中有 93% 是 65 歲以上長者。而不識字的老年人口約占全部老年人口的 5%。

  • 不識字人口,數據來自於內政部統計處
    不識字人口

當前的問題

我們有人口老化的問題,還有長者「對 3C 產品不熟悉」和「不識字比例高」,那我們該如何讓長者有機會了解政府提供的長照服務呢?

因此我們決定選擇華碩推出的Zenbo機器人。Zenbo 可愛的外型與簡易口令的操作方式,可以降低長者對電子產品的恐懼。還有這次設計的聊天機器人特別加入語音控制功能,可以用語音輸入問句,機器人也會用語音回答。所以就算是不識字的長輩也能操作。

同時,我們也找到另一份文獻(Mary C. Gilly & Valarie A. Zeithaml, 1985),他說老人傳統上被認為是比較抗拒改變的,但是當技術滿足他們的需求,並得到有效的溝通時,老年消費者確實願意改變。

長者該如何取得長照資訊

走錯路的過程

研究的過程中難免會寫到一半發現不合用的狀況嘛,所以整理一下不同技術的優缺,和我最後使用某個技術的原因。在後續的文章中可能會有比較詳細的說明?。

語音輸入與輸出 - Zenbo SDK vs Android Library

一開始我使用的是 Zenbo SDK,為了讓 Zenbo 的語音、用字更符合台灣用法,華碩自行建立語音資料庫。但使用的過程中發現,Zenbo SDK 好像不太能處理破音字問題,加上念句子會跳字(某些字跳過沒唸)。所以我後來改用 Android 內建的 RecognizerIntent 和 TextToSpeech,雖然在句子比較複雜的時候,還是有機會唸錯破音字,但機率上好很多。

語料模型 - DDE vs DialogFlow vs TF-IDF

最一開始是使用 ASUS 提供的 DDE 工具,優點是安裝到 Zenob 比較方便,不須外另外串接 API。缺點是每個句子的 rule 都要手動建立,如果 rule 太寬鬆,input 可能會同時符合多個 rule,但是太嚴格,又可能 input 比對不到任何句子。

再來考慮 Engati、DialogFlow 這類可以串接常用通訊軟體的平台,但是發現每個句子都還是要手動建立,我有快 500 個句子,會死掉吧。但是 DialogFlow 提供模糊比對,算是解決了 DDE rule 規劃的問題。如果你的句子不多,且又有條件判斷,那 DialogFlow 還是可以推,只是它不符合我這裡的使用。

最後就剩自己建模型的路囉?,我的模型最後是選用 TF-IDF,主要程式碼是參考 MorvanZhou/NLP-Tutorials,再經過自己的修改。主要是因為研究 NLP 的時候發現主要都是關於句子生成的主題比較多,但我要的是比對句子的相似性,所以 TF-IDF 比較符合我的需求。

斷字系統 - Jieba vs CKIP

Jieba 來自中國,CKIP 來自中研院,在使用內建斷詞字典的狀況下,有一些台灣的專有名詞或簡稱,CKIP 表現的比 Jieba 比較好。

參考資料



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