我们希望聊天机器人在提问和回答正确答案时表现得像人一样。人与人之间的正常对话与许多话语＆＃34;这意味着在对话中可能会有一些废话，情绪和停顿。当人们与聊天机器人交谈时，他/她可以在期待Watson回复之前输入（提交）单词/半句子，因为他/她希望继续输入，直到完成且有意义的问题可以从沃森;他/她可以暂停多次以关闭问题...当Watson对话/对话正在接受培训时，设计中可能有哪些最佳做法来解决这些问题？
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没有一个简单的答案。关于如何最好地接近这个称为Conversation Analysis（CA）的研究有一整个领域。
人类通过许多“话语”进行的正常对话，这意味着在对话中可能存在一些无意义，情绪和停顿。
一些方法：
查看与实际客户的真实世界对话。假设这是增加实时对话。通常，员工将优化会话流程。你可以看到人们可能会在哪些地方，以及在什么点上。
对于废话/关闭主题，您承认主题不他们所说的内容（如果可能）。但是你也将它们推回到对话的实际当前部分。如果它们继续，你应该在一点之后停止试图容纳它们。
检测情绪对于如何将后续消息塑造给最终用户至关重要。您可以使用音调分析器捕获它。
暂停可能发生。如果它在一个会话流程中，那么您可以让应用程序响应以查看它们是否仍在那里，或者提供他们可以要求进展的建议。否则只是假设这个人不在那里等待他们。
除此之外，不要以为人们会在谈话中做任何事情。构建Conversation应用程序后，将其放在最终用户面前，看看他们的反应。
确保它是系统的实际最终用户。也尽量不要偏见测试。告诉他们对话有什么帮助，只有那个。不要告诉他们他们可以输入任何东西，或者他们会。
一旦您有最终用户测试，请查看他们的对话。你会发现它们对现实世界的对话反应略有不同，所以你要塑造你的流程。只能使用常见的模式，而不是一个问题。