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阿里智能对话交互实践及范式思考

导读:传统互联网时代体现出来的更多的是“连接”,现如今,随着智能设备的增加,人和设备逐渐走向“交互”,那么,交互时代,人机之间如何有效通过自然语言实现智能对话交互已经成为开发者面对的直接问题,本文阿里巴巴iDST 自然语言理解和人机对话负责人孙健将带来他们在这个领域的探索和实践分享。 互联网正在从“连接时代”走向“交互时代” 纵观传统互联网时代,如果用一个词来总结和概括的话,“连接”这词再合适不过了,传统互联网时代主要建立了三种连接:第一,人和信息的连接;第二,人和人的连接;第三,人与商品服务的连接。第一种

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    如何系统学习知识图谱-胖子哥的实践经验分享

    一、 前言 这是之前一次线上活动的待分享内容,因为一些原因,没有成行。在此开放出来,算是对之前关心和关注朋友的一次补偿。这部分内容同时也是系列课程《知识图谱实战开发案例剖析》的学习导论。相关课程已经开放在网易云课堂,关注的朋友可以前往查看。 1.1 概述 任何一项新技术的学习,都需要学习者基于自身的情况,结合被学习内容的特点进行展开,其过程既具有特殊性,同时也具有一般性,知识图谱的学习同样如此。基于胖子哥自身的切身实践,总结出了一套系统的学习知识图谱的方法,在此分享给大家。其要点可以用简单的用两句话来概况: 1. 横向覆盖:了解知识图谱所涉及的内容有哪些,并具备初步的认知能力,实现这一步,就可以对知识图谱的全局有一个系统的把握。 2. 纵向深耕:基于特定技术点进行深度学习,重点攻关、学深、学透。 以上两个点其实也是学习的两个过程,可以交叉进行,反复迭代。 1.2 人工智能的系统架构 知识图谱是人工智能进步的阶梯,开始知识图谱的学习之前,我们需要先了解一下人工智能相关的知识。人工智能从业务视角可以分为感知能力、认知能力和服务能力三个层次,其中认知能力以语义理解和语言生成为核心。如下图所示:

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    AI Talk | 思必驰首席科学家俞凯:深度绑定底层研究和产业问题

    机器之心原创 作者:高琳 这个世界上的研究,总会有一些人去坐冷板凳,而坐冷板凳的人,他今天去坐明天不一定去坐。就像深度学习现在这么热,之前也有过很冷的阶段。 创业的这个过程中能够义无反顾,这是思必驰团队非常有特色的一个点。当然不是傻的义无反顾,如果说大家都没有学习能力,只是撞南墙是肯定不行的。但是如果没有这种义无反顾的决心,遇到困难就放弃,我不认为是一个合格的创业者。 对于创业者来讲,如果说他在很多事情上,不能够拿自己底层的东西去拼的话,这个创业,恐怕一遇到困难就会垮掉。 从研究到创业,这是俞凯在机器之心

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    智能语音扩展数字化服务

    广义上来讲智能语音技术有各种各样的定义,以上是常见的一些热门的场景。语音识别,刚才罗老师也分享了部分内容。语音合成是文字变成语音,这部分我们后面会详细展开。再往后看,声纹识别,在智能车里面有很多的功能需要人的发音媒介来控制命令的时候声纹就很重要。开一个车门,车上有一个小孩,突然哭闹,下一个不合适的指令,你区别不出来这个人,对语音控制来说不合适的。或者有一些不当的操作,可以通过声纹来做,通过声音来做对人的识别和认证的过程。声纹识别其实在未来的应用场景比较热门,实际应用当中遇到大的挑战点是什么?很多其他的生物识别靠人脸或指纹这类比较稳定的特征,可是声纹不稳定,人高兴的时候,第一天晚上唱了卡拉OK,第二天声音哑了,怎么能够在变化比较明显的生物特征上做识别是一个很大的挑战。

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    倪捷:智能语音扩展数字化服务

    广义上来讲智能语音技术有各种各样的定义,以上是常见的一些热门的场景。语音识别,刚才罗老师也分享了部分内容。语音合成是文字变成语音,这部分我们后面会详细展开。再往后看,声纹识别,在智能车里面有很多的功能需要人的发音媒介来控制命令的时候声纹就很重要。开一个车门,车上有一个小孩,突然哭闹,下一个不合适的指令,你区别不出来这个人,对语音控制来说不合适的。或者有一些不当的操作,可以通过声纹来做,通过声音来做对人的识别和认证的过程。声纹识别其实在未来的应用场景比较热门,实际应用当中遇到大的挑战点是什么?很多其他的生物识别靠人脸或指纹这类比较稳定的特征,可是声纹不稳定,人高兴的时候,第一天晚上唱了卡拉OK,第二天声音哑了,怎么能够在变化比较明显的生物特征上做识别是一个很大的挑战。

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    “特能聊的 ChatGPT”是智能对话技术的下半场吗?| Q推荐

    随着智能化产品深入生产生活,智能对话应用需求爆发,像小布、小度、小爱、天猫精灵等智能语音助手、智能家居、智能机器人等产品备受终端用户欢迎;像智能客服等产品则是当下企业必选的营销工具。如今企业和用户的多样化需求,也对智能对话技术提出了许多挑战,比如开放域多轮、多模态融合、拟人化情感等等。 于是近几年,工业界陆续提出了“对话即服务”、“对话即平台”等概念,越来越多的国内外厂商开始深度投入到智能对话技术的探索与研发中。包括最近爆火的 ChatGPT,更是离不开智能对话技术。 然而,智能对话是一个对技术水平要求较高

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    专访小 i 机器人CEO朱频频:聊天机器人进入深耕应用场景的时候,什么才是真正的杀手锏?

    AI科技评论按:今年的墨尔本IJCAI 2017上, 一众中国公司参会并出现在其白金赞助商名单上,其中的小i机器人是8家赞助商名单中比较特别的一家,或许它的AI造势不如BAT们来得那么声势浩大,但它的聊天机器人在垂直领域的深耕或许你早有耳闻,通信、金融、电子政务、电子商务、智能硬件这些在同行眼中比较难啃的传统领域和新兴领域它们都一一涉足,竞争对手形态则从单纯的聊天机器人,客服机器人上升到深度语义平台,云服务平台等。如此,在单个领域,百度DuerOS、腾讯小微、思必驰、三角兽这样级别的公司都可以算作它的“对手

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    强化学习在黄页商家智能聊天助手中的探索实践

    本地服务(黄页)微聊代运营模式是指人工客服代替58平台上的商家与C端用户IM沟通聊天以获取商机(如用户联系方式、细粒度需求信息等),再将商机转交给商家,促进商家成单。我们基于58AI Lab自研的灵犀智能语音语义平台构建了智能客服商家版,将其应用在微聊代运营场景下,通过人机协作模式提高商机获取效率,打造了黄页商家智能聊天助手。这里的人机协作模式先后经历了三个阶段:在早期机器人效果较一般时,机器人和人工客服分时工作,即人工客服不上班时才由机器人接待用户咨询。在经过优化机器人效果较优时,先机器人再人工,即当用户来咨询商家时,白天先由机器人接待,若机器人能够聊出商机则结束会话,若不能再转接人工客服,晚上使用纯机器人接待。在机器人效果和人工很接近甚至超过人工时,使用纯机器人接待,人工客服去从事其他更复杂的工作。2021年年初,黄页商家智能聊天助手被商业化,以“微聊管家”命名随会员套餐一起打包售卖给商家,全年共计服务了数万个商家,为公司创造收入超过五千万元。当前,机器人的商机转化率(聊出商机的会话数/总会话数)已达到了人工客服的98%水平,我们实现了纯机器人接待,节省了数十名客服人力。

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