最早的對話系統 Eliza

Eliza 是人工智慧領域很有名並很出色的對話程式，模擬心理醫生與人對話。對話的例子像這樣(http://tadhg.com/wp/1997/12/31/a-dialogue-with-eliza/)或那樣(http://osiris.sunderland.ac.uk/cbowww/AI/AI/eliza.html)。Eliza 被一般自然語言處理的教科書當做最基本的例子，因為它沒有建立完整的句子結構、也沒有資料庫更新、更沒有機器學習，卻能夠處理與人對話的工作。它怎麼做到呢？

Natural Language Understanding (見1.) 1.3 節 (第7頁) 指出，Eliza 內建關鍵詞資料庫，每一筆記錄以 keyword, rank, pattern, outputs 等欄位分別表示：輸入句中存在哪個關鍵詞，順序等級，句子符合的樣式，以及應該輸出的對話。例如： (alike, 10, ?X, In what way?), (alike, 10, ?X, What resemblance do you see?), (are, 3, ?X are you ?Y, Would you prefer it if I weren't ?Y?), (are, 3, ?X are ?Y, What if they were not ?Y) ...... 問號開頭的符號 ?X 和 ?Y 是變數。

對話處理方式是先比較輸入的句子符合資料庫哪些筆記錄的樣式，找到相對的關鍵詞。如果關鍵詞很多，就挑選一個順序等級最大的。以挑選的記錄，使用它指定的輸出句子當做回答句。接著，處理下一輸入句。

Eliza 系統成功的意義，或許是，電腦系統可以不懂人輸入的句子是什麼意思、也可以不關心人輸入句子表達的重點，卻只要在人輸入句子時即時運用自己現有的對話知識，用另一個句子回答人。而回答的句子恰好能引發人的對話思考。人類也像 Eliza 一樣，自己懂得什麼，才能夠答什麼。Eliza 系統的優點是很容易實作，人們不必充份懂語言學，就能建立一套聰明的對話系統。

1. James Allen, Natural Language Understanding, The Benjamin/Cummings, 1995.