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国内首部聊天机器人著作问世,揭秘人工智能技术杀手级应用

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博文视点Broadview
发布2020-06-10 15:44:27
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发布2020-06-10 15:44:27
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在硅谷,几乎每一家值得一提的科技公司都有一个语音助手:苹果的Siri、亚马逊的Alexa、微软的Cortana、谷歌的Google Assistant……在国内,智能音箱市场如火如荼,越来越多的AI巨头将此视为“必争之地”推出新的落地产品……

蓬勃的发展环境下,聊天机器人作为人工智能技术杀手级应用起到了重要支撑作用。

无论是拥有实体的聊天机器人还是聊天机器人软件,其吸引人之处不仅在于它的语言智能,更在于它可以和使用者建立起情感联系。能够拥有自我感知能力,并能像人一样进行情感交互是每一个聊天机器人的终极目标。

自然语言处理便是体现语言智能非常关键的技术,它分析、理解和生成自然语言,实现人与机器的自然交流。如果语言智能可以实现突破,跟它同属认知智能的知识图谱与常识推理等技术也会得到长足的发展,并推动整个人工智能体系的进步,使更多的场景落地。

但要做好这项技术,达到和人一样自然的交互是非常具有挑战性的一项课题。许多积极投身于自然语言处理研究和开发的同仁,迫切需要掌握自然语言处理的基础技术,了解技术前沿。同样,对于刚入职的工程师,也急需一本系统性的书籍来帮助他们快速理解和掌握聊天机器人的技术脉络。

国内第一本聊天机器人参考书《自然语言处理实践:聊天机器人技术原理与应用》问世!

本书由OpenKG创始人之一王昊奋博士和人工智能专家邵浩博士主导,二人都是从学术界跨越到工业界,致力于将技术应用到产品实践中。

本书阐述了聊天机器人的分类和关键技术,不仅给出了实际案例,还展望了聊天机器人在通往更智能化、更人性化、更趣味化的道路上所面临的挑战。同时,针对聊天机器人在从感知智能到认知智能的跨越中所面临的难题,书中着重讨论了知识图谱和深度学习技术在自然语言处理、问答、推理、服务融合等方面的应用,有兴趣的读者可通过此书全面了解聊天机器人。

  • 阅读本书你会学到什么?
  • 聊天机器人发展历史
  • 问答系统丨对话系统丨闲聊系统的原理、构建及实现
  • 知识图谱丨深度学习在聊天机器人的应用
  • 聊天机器人系统的测评方法
  • 我不做聊天机器人开发,这本书对我还有用吗?

聊天机器人时自然语言处理技术的综合应用,学习相关技术引发的技术思考,亦可以前移到其他工作领域。

本书适合自然语言处理领域的爱好者、学生,帮助了解具体应用。也适合刚入职的工程师快速且系统的了解聊天机器人的技术脉络

  • 名家力荐
  • 周明 / 微软亚洲研究院副院长、国际计算语言学会主席
  • 李涓子 / 清华大学计算机系教授,中文信息处理学会语言认知与知识计算专委会主任
  • 张民 / 苏州大学特聘教授,国家杰出青年科学基金获得者
  • 刘挺 / 哈尔滨工业大学人工智能研究院副院长、教授,国家“万人计划”科技创新领军人才
  • 何晓冬 / 京东人工智能研究院常务副院长,华盛顿大学ECE系兼职教授,IEEE Fellow
  • 本书内容结构

第1 章 “聊天机器人概述”

我们追溯了聊天机器人的发展历史,并阐述了聊天机器人的分类和应用场景,从技术层面给出了一个典型的聊天机器人应该包含的技术框架,同时着重介绍了最具代表性的聊天机器人产品。

第2 章 “聊天机器人技术原理”

我们从技术的角度,详细介绍了一个文字型交互聊天机器人涉及的技术,包括自然语言理解、对话管理和自然语言生成。我们不仅介绍了传统的自然语言处理技术,也给出了深度学习在解决同类问题上的研究进展。同时,引出了跨越认知智能的关键技术之一——知识图谱,通过不同的例子,阐述了从构建到应用知识图谱的过程。

第3 章 “问答系统”

我们介绍了聊天机器人的一种形式——问答。对于某一问题,问答系统旨在获取其精准答案。我们重点介绍了基于知识库的问答系统,阐述了构建知识库所需的技术,并给出了IBM Watson 问答系统的详细说明。同时,我们介绍了4 种主流的问答方法,包括模板匹配、语义解析、图遍历和深度学习。最后,给出了一个问答系统的具体实践案例。

第4 章 “对话系统”

我们主要介绍面向任务的对话系统。与问答系统不同,面向任务的对话系统旨在完成用户指定的一项特定任务。从技术的层面,我们分别介绍了自然语言理解、对话状态跟踪、对话策略学习及自然语言生成,同时穿插了具体的案例,让读者可以有更直观的理解。

第5 章 “闲聊系统”

我们分别介绍了闲聊系统的两种实现方式,一种基于对话库检索,另一种基于生成模型。我们不仅介绍了技术的最新进展,还给出了具体的实现案例。

第6 章 “聊天机器人系统评测”

我们梳理了目前国内外聊天机器人评测的公开会议、数据集和进展,并分别针对问答系统和对话系统给出了详细的评测介绍。

第7 章 “聊天机器人挑战与展望”

我们给出了聊天机器人发展到现阶段所面临的挑战,并对未来不同场景的应用进行了展望。同时,对聊天机器人发展的下一代范式——虚拟生命,给出了我们的见解和期望。

聊天机器人已经在智能客服、知识问答等场景里有了较好的应用,未来会在大数据、深度学习和重要场景的推动下进一步提升智能水平。我们可以畅想,在未来的某个时刻,会出现一个基于人工智能技术的虚拟生命,它能够真正理解人类的语言,有自己的记忆和情感,并可以和人进行自然真实的对话。尽管我们离这个目标尚远,但是我们可以逐步靠近。这里孕育着无穷的研究、开发机会和乐趣。我期待本书能激励更多优秀的年轻人投身其中,做出更多成就!

—— 微软亚洲研究院副院长、国际计算语言学会主席 周明

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自微信公众号。
原始发表:2019-02-28,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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