在线旅游业如何利用自然语言搜索和语音界面？

　　我会给大家介绍一下我们的旅行者在旅行的时候要做哪些事情，首先给大家介绍一下我们公司，我们是成立于2009年的一家专注于旅游行业的语言分析和处理的专业公司。我们有一些重要的客户，我相信大家每天都做很多次的搜索，用户在搜索栏当中输入相应的内容并点击回车，在做旅行计划安排的时候，他们面临不同的情况，过程更加的冗长。用户要填写各种各样的信息，在不同的在线旅行预订网站，除了他们公司的Logo不同，其他方面几乎没有任何的区别。有一些关于出发地和目的地的输入框，假设有一个用户说我希望全家在海滨城市进行为期一天的旅行，而且我们的预算是小于2,000美金，那么对于我们OTA来说，他们需要去理解很多用户的出发点就是这么简单，但是没有任何一家OTA网站可以支持自然语言的输入，大部分的公司都需要我们的用户去确认和填写太多的内容项，总的来说预订的过程非常冗长。

　　解决方案是什么？我们可以给大家介绍一下假设你在英国的一家度假网站的搜索栏当中输入“我希望和我的小孩以及和我的夫人一起去度假”，那么在你点击搜索之后，你就可以得到相应的一些信息。，我再给大家举一个例子，就是邮轮，假设有一个用户说希望能够乘坐邮轮从西雅图到达阿拉斯加，那么他点击搜索就可以得到相应的搜索结果。事实上在线预订网站已经做了这样一项工作，他们有非常长的搜索栏，比如你可以再加一些内容，你可以说我希望能够在邮轮上度过7夜的时间，或者我希望是选择一家挪威的邮轮公司，这样我们点击搜索之后，内容会做相应的调整。

　　这是相当于谷歌搜索的一种非常简单的搜索流程，它的设计也非常简单。在这样的一个案例当中，你可以说我要从墨西哥飞到北京，你点击搜索就会有相应的搜索结果，我在这边给大家用英文展示，在中文的环境当中也可以实现，这是中文的访问，周一从墨西哥到北京的航班，这个怎么实现的？背后的技术来自于我们公司的一项叫做自然语言分析的技术，这些语言是非结构化的语言，或者说文字的信息，很多时候这是我们传统的旅行社的工作方式，你打一个电话给旅行社，他们记下来你要求当中的关键词，我给大家展示一下我们这项技术的工作原理是什么？我给大家介绍一下在我们网站链接当中为客户做的产品展示的网页，你在这样的框当中填写旅行的需求，你可以看到我们系统怎么样理解这样的自然语言，星期一从迈阿密飞到上海，我的三个小孩和妻子去，希望入住家庭式的房间，总共住四晚。你提交之后可以看到系统自动理解迈阿密和上海是两个不同的方位，总共入住四天，人员是我，我的妻子，还有我的三个小孩，非结构化的自然语言，通过我们的分析变成了语言，通过这个案例我给大家介绍了这项工作的原理，他们要从迈阿密飞到上海，系统自动计算出来了出行的最佳时间和回来的最佳时间，事实上我们有点过于理想主义了，很多时候我们的用户并不会写得这么的详细。有的时候，有一些用户写的东西不符合语法或者拼写有一些错误，我们也做了这样的案例，有一些词没有使用空格，上海和迈阿密城市拼写错误，我们可以再去试一下，看一下我们的系统能不能正确理解客户所提交请求的信息是什么？我们一旦改完之后，点击提交你可以看到，在我们右边这一块旅行需求分析结果，跟之前是一模一样，我们的系统对于语言的理解不是最为重要的，最为重要的要对于旅客旅行计划有深入的理解。

　　我给大家举一个例子，你在10月1号从纽约飞到洛杉矶，我想在10月5号回到纽约，所以你其实是希望预订来回的航班，点击提交之后，我们系统可以正确理解旅行的需求，我们来去改一下，比如说我们把第一部分改成在洛杉矶租一辆车，也就是说我们仅仅对于这句话第一部分做的一个更改。事实上我们改了之后，你来看一下我们系统有没有正确的理解，事实上它也做到了正确的理解。现在每个人都在讲移动设备、移动网站，我给大家看一下移动设备的情况，事实上我们在移动设备的应用跟传统网站完全不一样，我给大家举一个航空公司网站的案例。首先你选择出发的机场和到达的机场，你要明确究竟是单程还是往返的飞机票，还要确定日期，总的来说跟我们订酒店的流程非常相似。我们看一下你在Booking.com预订酒店，你填几个人入住，这是另外一家酒店的应用程序，这样的预订流程跟我们之前在传统网站预订流程一样，非常的冗长，我们能不能利用到技术去做出一些改变呢？，非常幸运的是，苹果的SIri和谷歌的语音识别已经处在领先的地位，以后我们会有这样的应用，当中有一个语音的按纽，你点击完之后，可以跟他进行对话，我希望能够在20号这天从洛杉矶飞到巴黎，24号回来，系统自动回答你，我们在2013年9月20号的航班信息，这项技术非常的简单。很多时候我们的一些消费者，他不会说的这么清楚，说我需要从某地到某地，我需要订一个酒店，很多时候消费者他期待的是一种对话的形式，所以我们的系统必须要能跟我们的用户进行对话，跟他进行语言的对话，能够得到用户具体需求的信息。给大家举一个例子，“我想找一个巴黎的酒店。”“您什么时候到达法国巴黎？”“星期一。”“您想待几晚？”“7个晚上。”我跟您确认一下，您要在9月22号入住巴黎酒店，待7个晚上。”通过这个案例，我给大家分析的是通过语音做一些过滤，比如只给我显示有带游泳池的酒店，还有以巴黎埃菲尔铁塔五公里为中心的酒店。

　　接下来我给大家展示我们的界面，左边是用户所见到的信息，右边是EVA分析的结果，我们这样的对话窗口事实上是一个像传统的旅行社一样的对话框，“我希望在洛杉矶租一辆车。”“您想什么时候在利福尼亚州取车？”“我希望星期五取车，星期三还车。”由此可见，系统已经成功理解了客户租车的请求，而且把我们的取车和还车的地点自动生成好了，这是我们所期待的正确分析的结果。

　　接下来我给大家举另外一个例子，第一次回答当中，事实上系统没有完全理解客户的需求，这个时候可以进行一个对话，“在Arlington的酒店住五个晚上。”“您说的是哪个Arlington？”“德州的Arlington。”通过语音反反复复的对话，系统可以更加了解你的目的所在，这很有意思。

　　我跟大家的分享案例可以用中文来进行操作。总的来说，我们应该考虑怎么更好地服务我们的用户，并思考怎么样更好地增加客户的转化率。我们鼓励各位用不同的方式想一下怎么使用语音系统，以求更好地受益于此。