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如何科学评价对话系统

1、对话系统的基本实现 ? 首先我们思考个问题:人为什么需要对话?...的确对话系统般被分为以上三大类来实现。还有些其他分类标准,把问答型也归类到任务型对话中,因为有部分底层技术比如知识图谱等在定程度上是相通的,而且对知识的查询本质上也是种任务。...,因此对对话系统的容错能力的评价是非常必要的。...,也是对话系统产品中需要考量的个重要因素。...5、 总结展望 5.1 业界对话系统的评价回顾 对于任务型对话系统的评价,实际操作中发现对话系统的成功率和对话的长度基本可以说是最重要的两个指标,后来的研究也往往将最大化成功率与最小化对话长度作为任务型对话系统评测的指标

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内部系统自己搭建还是花钱购买?这是个问题

随着内部系统的重要性日渐提升,到底是选择「自己搭建内部系统」还是「花钱购买」成了许多公司的难题。如何才能最好地分配开发人员的时间呢?...专家表示:「我们首先要明确点,自己搭建内部系统还是花钱购买其实是个假两难推理,它们不应该是互斥的,我们要视情况而定,尤其是当使用低代码平台进行内部系统开发的时候,这时自己搭建也可能会需要些平台的付费服务...总之,Halp 搭建内部系统的思路就是要建立个轻量级系统,使团队中的每个人都能进行修改。例如,如果他们只需要输入串优惠券兑换码,所涉及的只是填个文本字段。...Cummings 再三强调:「不要抱有侥幸心理,请务必逐评估内部系统开发方案」。上述建议的提出是 On Deck 结合购买解决方案和用低代码平台自己构建解决方案的利弊之后提出的。...:花钱购买低代码工具并使用它们来构建内部系统

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基于RASA的task-orient对话系统解析(

最近因为工作内容,需要做任务型对话系统的相关研究和开发。趁此机会,总结下rasa框架的基本内容,包括基本架构,代码级别的分析,以及使用上的些tips。...rasa对话系统踩坑记()www.jianshu.com ? 备注:主要聚焦于非端到端的任务型对话系统开发。...即将对话系统分为以下模块: 意图识别,槽填充,对话管理,response生成(即NLG)。...其中,意图对应task-orient对话系统中的intent。而实体信息则用于对话系统中的槽填充。...除了上述两个核心内容外,rasa当然还提供其他功能,如response生成,与其他对话系统前端平台对接的接口,以及不同类型的对话模拟接口(包括shell命令行模式,restful api调用模式等),对于从头开发对话系统来说

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解密 Redis 助力双十一背后电商秒杀系统

个好的秒杀系统,可以提高平台系统的稳定性和公平性,获得更好的用户体验,提升平台的口碑,从而提升秒杀活动的最大价值。...3、秒杀后:部分成功下单的用户不断刷新订单或者产生退单操作,大部分用户继续刷新商品详情页等待退单机会。 消费者提交订单,般做法是利用数据库的行级锁,只有抢到锁的请求可以进行库存查询和下单操作。...秒杀系统 ? 秒杀系统的流量虽然很高,但是实际有效流量是十分有限的。利用系统的层次结构,在每个阶段提前校验,拦截无效流量,可以减少大量无效的流量涌入数据库。...这样,秒杀前刷新页面导致的流量进入服务端的流量只有很小的部分。 利用读写分离 Redis 缓存拦截流量 CDN 是第级流量拦截,第二级流量拦截我们使用支持读写分离的 Redis。...使用 Redis 来优化库存查询,提前拦截秒杀失败的请求,将大大提高系统的整体吞吐量。 通过数据控制模块提前将库存存入 Redis,将每个秒杀商品在 Redis 中用个 hash 结构表示。

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基于神经网络的智能对话系统)——介绍

介绍 1 “对话系统”和“对话AI”在科学文献中经常互换使用。差异反映了不同的传统。前个术语更为笼统,因为对话系统可能纯粹基于规则,而不是基于人工智能。...开发个智能对话系统1,不仅模仿人类对话,而且回答有关电影明星的最新新闻到爱因斯坦相对论等主题的问题,并完成旅行计划等复杂任务,是目前运行时间最长的目标之。 AI。直到最近,目标直难以捉摸。...该调查的结构如下: •本章的其余部分介绍了对话任务,并提出了个统的视图,其中开放域对话被制定为最佳决策过程。...另方面,社交聊天机器人通常使用(非模块化)单系统来实现。...对话学习的目标是找到最优化的政策,以最大化预期的奖励。表1.2总结了使用RL统视图的所有对话代理。 统的分层MDP观已经应用于指导些大规模开放域对话系统的发展。

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对话系统:从原理到实践

本文将深入研究NLP在对话系统中的原理,介绍常见的技术方法,并提供个基于Python和现代NLP库的简单实例,帮助读者更好地理解和应用这领域的知识。...,我们将创建个简单的对话系统,使用Hugging Face的GPT-3模型来进行自然语言理解和自然语言生成。...conversation_history = "你好,我是个简单的对话系统。"...在实际应用中,可以考虑使用更大规模的预训练模型,如GPT-3,或者结合多个模型以提高系统性能。此外,对话系统的评估也是个重要的研究方向,以确保系统在真实场景中的效果。...结语通过使用现代的NLP库和深度学习模型,我们可以构建更为强大和智能的对话系统。这个示例展示了个简单的对话系统实现,但在实际应用中,需要更多的工程和研究工作来满足特定需求。

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如何成为对话系统工程师

作者 | 吴金龙 责编 | 何永灿 对话系统对话机器人)本质上是通过机器学习和人工智能等技术让机器理解人的语言。它包含了诸多学科方法的融合使用,是人工智能领域的个技术集中演练营。...图1给出了对话系统开发中涉及到的主要技术。 对话系统技能进阶之路 图1给出的诸多对话系统相关技术,从哪些渠道可以了解到呢?下面逐步给出说明。...图1 对话系统技能树 数学 矩阵计算主要研究单个矩阵或多个矩阵相互作用时的些性质。机器学习的各种模型都大量涉及矩阵相关性质,比如PCA其实是在计算特征向量,MF其实是在模拟SVD计算奇异值向量。...对话系统针对用户不同类型的问题,在技术上会使用不同的框架。...知识图谱型机器人 知识图谱型机器人(KG-Bot,也称为问答系统),利用知识图谱进行推理并回答些事实型问题。

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文看懂!百度对话系统PLATO家族

但是在对话系统上,由于对话语料不同于常规语料,缺少这样大规模的预训练模型。...因此PLATO系列利用了大规模的对话语料,对对话系统进行训练,从PLATO到PLATO-XL,用的数据越来越多,模型大小也越来越大。之前开放PLATO的微信体验机器人,也着实让它又火了遍。...方面用BERT进行初始化;另方面,没啥好说的,利用了大量Reddit和Twitter的数据,来做对话的文本,进行第二次的训练 对话文本理解的模式 对方的文本是完全可见的(可以用双向模型建模),要回答的文本时单向生成的...作者首先指明对话中的三要素:对话内容(dialogue context)、回应(response)和隐变量。其中隐变量建模成个K维的类别向量。...,如下图 第遍用正确的回答生成隐变量的概率(图片右下角); 第二遍随机采样个非本对话内容的回答,和第遍的比较去训练个回答比较器(RS)(图片右下角),让其发现第遍的回答优于第二遍,损失函数为基于交叉熵的损失

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对话机器人技术简介:问答系统对话系统与聊天机器人

以苹果的Siri和亚马逊的Echo为例,它实际上是套非常复杂的智能系统,而对话机器人是其中个界面。...般此类对话系统的研究都基于如何让机器人在有限步骤内完成可以完成的任务的系统,并且结果往往定位到个单实体。...此类系统个隐含假设往往是通过电话、文字、语音来进行人机交互,也就是没有什么“点击按钮”,“从多个选项选择”,之类的交互方式。当然在些类似对话系统演变的工程实践中,是有类似的实现的。...而“系统意图”是对话系统对话策略部件(dialog policy)根据各种信息判断并生成的系统行为(action)。...有别于问答系统对话系统,前两者的个期望是用户尽可能得到信息后离开,快速找到想要的回答或者快速完成任务,是尽可能在减少与用户的交流时间。

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建立个线上购物的面向任务的对话系统

摘要 该文给出了针对用于线上购物的面向任务的对话系统般的解决方案, 目标是协助用户完成多样化的购买相关任务, 比如搜索商品和回答问题, 如同正常人之间的对话....作为个创始工作, 我们会展现NLP的技术, 数据源以及可以利用的众包来建立这样个关于电子商务的面向任务的对话系统....介绍 般来说, 对话系统分为面向任务的以及非面向任务的系统, 而本文中的线上购物的对话系统既需要面向任务, 同时也需要具备普通交流的功能, 但是以前我们利用特定领域的知识来对语义槽进行设计和填充, 不过这种方法在整个系统冷启动的条件下很难进行应用...系统形式化 般地, 个面向任务的对话系统包含下几个组成部分: ? ? 为问题理解, 输入是 ? , 输出是 ? , ? 代表着用户在时间 ? 的话语, ? 代表 ?...对于每个意图, 通过众包选取短语的个集合 6. 返回购买意图集合 ?

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【IJCAI2022教程】对话推荐系统

来源:专知本文为教程介绍,建议阅读5分钟在本教程中,我们将对对话式推荐系统领域的现有研究进行多方面的调研。 个性化推荐已经成为我们在线用户体验中无处不在的部分。...今天,推荐通常被实现为从系统到用户的单向通信。然而,近年来,我们发现人们对对话式推荐系统(CRS)越来越感兴趣。...这些系统能够与用户进行交互式对话,通常使用自然语言,目标是根据用户观察到的需求和偏好提供合适的建议。虽然会话推荐不是个新的领域,但最近自然语言处理技术和深度学习的发展显著地刺激了这领域的新研究。...在本教程中,我们将对对话式推荐系统领域的现有研究进行多方面的调研。我们将首先讨论CRS的典型技术架构和可能的交互模式。...在本教程的最后部分中,我们将强调当前的方法以及在评估复杂的交互式软件解决方案(如对话式推荐系统)时面临的公开挑战。

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如何在双十一给自己送个“陪聊女友”——基于飞桨&Plato搭建多轮对话模型

【飞桨开发者说】闫冬阳,PPDE飞桨开发者技术专家,北京交通大学系统科学系在读博士。研究方向是基于复杂网络工具的文本处理方法,同时探索与复杂网络结合的深度学习方法。 ?...近年来,机器人对话应该是NLP领域最火热的领域之了。几乎每个手机操作系统都内置了对话机器人,智能音箱的最大卖点之也是智能对话。那么,这种对话是如何实现的呢?...我们可不可以自己定制,训练自己的对话机器人呢?回答当然是肯定的。今天,我们就尝试用百度开源模型Plato训练对话模型。 百度Plato-2对话模型 Plato是百度推出的个多轮对话模型。...比如生成下句话,或者进行多轮对话。 1. 对话生成 我们可以直接用Knover提供的infer.py生成下句话。...,并系统详细的介绍了如何从无到有训练个属于自己的对话模型。

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RUBER:种无监督对话系统回复质量的评价方法

对于对话系统的回复质量评价,直没有很好的方法。之前的文章写过些评价指标,例如BLEU、PPL、Distinct、ROUGE等。这些指标给出的评估结果与人工评价得出的结果相差很大,并且也不相关。...---- 回复的好坏有几个维度: (1)与问题或对话的话题相关; (2)与该问题的已有回复相似、不能有太大偏差; (3)不能有太多的通用性回复,例如“好的”、“是的”。...每个词语通过对话模型的embedding层有个向量表示,可以理解为word2vec的向量表示。设向量维度为d。因此句子S可以表示为d*N的矩阵,第i列表示句子中第i个词语对应的词向量。...从对话模型训练语料做为该度量模型的训练语料。Query与对应的Reply作为个Pair,分别使用双向GRU进行建模得到句子表达。...如果大量回复中出现通用性质的回复,还是不能很好地度量当前问答系统的好坏。但至少给定的方法能够起到定的作用,比较综合,相比较其它指标值算overlap的要好很多。

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双十一,正成就个「新电商」

因此,如果用句话来形容即将到来的这样双十一的话,笔者更多地认为,边在改变,边在失去,无疑是再合适不过的了。...由此,如果要寻找双十一的新改变的话,双十一将会彻底告别以往的简单粗暴,野蛮生长,从而可以真正进入到个精耕细作的全新时代。 从流量主导转向留量为先。...以往,我们之所以会在双十一看到那么多的补贴,那么多的玩家,那么多的广告投放,其中个很重要的原因在于,以往的双十一是流量为主导的。...这点,我们可以从些电商平台不再公布双十一相关的数据,看出些端倪。 无论是私域运营的加速,还是平台与上游产业链的深度融合,我们都可以非常明显地看出,留量开始取代流量成为双十一的新战场。...找到双十一以及电商的新变化,或许才能真正了解和把握以往的发展新红利。 双十一,正在成就个全新的电商 当双十一开始与以往的发展告别,我们完全可以有理由相信的是,个全新的自己将会出现。

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购买视觉系统:您必须询问的10个问题

为保证您快速、轻松地集成系统,很重要的点是,应从可提供全面的可兼容配件的供应商那里购买视觉系统。这将使您能够了解每个配件是否经过测试,且经证实可与视觉系统兼容。...集成光源 集成光源在视觉系统中提供极大的便利性和易用性。集成光源消除了购买、安装和供电额外光源的需要,从而简化了系统。...您所选择的供应商应当能够向您提供性能、分辨率和耐用性各异的广泛系统选择。您不可能购买到"完全通用"的机器视觉。您的应用可能需要线扫描相机,而非区域扫描系统或者彩色系统。...即使最高性能的视觉系统也仅可能与其背后的供应商样优异。无论您是从经销商、系统集成商还是直接从制造商处购买视觉系统,很重要的点是,事先了解其可向您提供的完整支持服务范围。...如果您从经销商或系统集成商处购买视觉系统,他们是否为视觉系统制造商的授权合作伙伴? 5. 视觉系统制造商是否拥有成功的安装历史以及长期支持您需求的财务稳定性? 6.

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