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关键词

快速,就用这一招!

本文涉及的主要是在检索型、面向特定领域的问答系统,通常称之为——智能客服。在过去,客服通常需要将相关领域的知识(Domain Knowledge),转化为一系列的规则和知识图谱。 构过程中重度依赖“工”智能,换个场景,换个用户都需要大量的重复劳动。随着深度学习在自然语言处理(NLP)中的应用,阅读可以直接自动从文档中找到匹配问题的答案。 本文借助Google开源的Bert模型结合Milvus开源向量搜索引擎,快速基于语义理解的。 结合这组数据,我们可以快速一个xx银行智能客服。2.生成特征向量本系统使用了Bert已预训练好的一个模型。 | 系统演示系统初始界面如下:在框中输入你的问题,将会收到应的答案。如图:| 总结上述的问答系统是不是很简单?有Bert模型的加持,你根本不需要预先语料进行分类整理、标签化等工作。

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从零开始一个语音

从零开始一个语音目录01-初心缘由01-准备工作02-语音思路03-语音生成音频文件04-音频文件转文字STT05-与图灵06-文字转语音07-语音的完整代码 GitHub上的开源项目N条街,然后在CSDN浏览各位博主的博客时发现,用百度语音识别的API和图灵的API可以做一个实时语音,感觉特别兴奋,从而决定一个自己的语音。 目前,我已经实现了我的语音,因此特意来分享一下整个的实现过程和遇到的坑,让大家可以快速的构你们的语音。好啦,我们开始吧! 03-语音思路1、首先明确我们要实现的目标,是要实现纯语音聊天,不需要输入文字交流。我们实时说,实时回复,真正实现语音交互。 3、语音的构具体流程图,就是各种掉API,千万不要觉得头晕哦,思路清晰才能走下去。?

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    语音

    resp except Exception,e: print “e:”,e return “识别失败”.encode(“utf-8”) 代码图示根据图改缩进 识别完成之后呢 我们就要开始第三步了 我们要和 那么它一定得回复我们,吧。 为了能够智能点,我们就用到了图灵得接口图灵真的非常好用能够 查天气语音**讲故事**讲笑 下面附上第三步的代码 3、“图灵回复 (1)去图灵官网注册创一个微信 在这里插入图片描述 (2) 创图灵文件输入代码 sudo nano Turling.py (3) 写入代码,在红色处写自己申请的API KEY # coding: utf-8 import requests import yuyinhecheng.yuyinhecheng_api(tok,tex) os.system(mpg123 %s%url) time.sleep(0.5) 根据图改缩进 img 7、运行 最后就可以运行

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    ChatBot综述

    github.comConchylicultorDeepQA web seq2seq https:github.comfarizrahman4useq2seq 封装seq2seq、attention API 整理图灵网址 可以使用翻译为中文,供中文使用小黄鸡 据传这就是小黄鸡的语料:xiaohuangji50w_fenciA.conv.zip (已分词) 和 xiaohuangji50w_nofenci.conv.zip 数据为短文本,字数平均长度在10以内极少数的是其它语言,eg:英语、日语、韩语等数据已去重 定价单轮定价:100w组510元多轮每百万组定价(平均轮数为4.40±):(4.4-1)*510=1734 自己动手做聊天教程https:github.comwarmheartliChatBotCourse 直接获取语料数据 如果你不想经历上面这么痛苦的过程,可以直接获取我设好的三千万(实际是33042896 真心,我都想谢谢你了!赵德汉可怜巴巴问:侯处长,那……那能算我坦白立功吧?京东多轮http:jddc.jd.com==汉语教材==?

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    技术简介:问答系统、系统与聊天

    技术简介自从iPhone 4S开始内置Siri,到现在各种智能音箱,或者扎克伯格说自己做的智能管家, 我认为都算是的一类。 以苹果的Siri和亚马逊的Echo为例,它实际上是一套非常复杂的智能系统,而是其中一个界面。 本文会探讨各种简单的技术,而这些技术,每个往往只能完成一个及其特定的功能。岔开题的,在科学上,“怎么实现一个”,是一个太宽泛的问题,往往此类问题都会被分解为若干个小问题。 最开始的希望通过图灵测试的系统都有类似闲聊的特征,例如Eliza(1964),或者Alicebot(1995)。 它们主要通过模板特征实现,也就是工定义模板,产生类似智能的效果。 这样的模板其实可以很多,例如Alicebot有超过一万条AIML模板,并且实际上可以完成足够多闲聊。AIML,即工智能标记语言,是用来通过定义模板实现(闲聊)的一种方法。

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    微信 AI

    腾讯云提供了开发者实验室帮助用户微信 AI ,教程内容如下,用户可以点击开发者实验室快速上完成实验。 后台服务任务时间:10min ~ 15min安装 NodeJS首先执行以下命令sudo su下载最新的稳定版 v6.10.3 到本地wget https:nodejs.orgdistv6.10.3node-v6.10.3 主部分必须是公网 IP 或者可解析到公网 IP 的域名。的实现任务时间:10min ~ 15min实现功能首先在图灵官网注册和申请一个。 申请之后,我们来调用 API 实现的功能。 在微信公众号平台可以公众号信息进行管理。更复杂的逻辑可以参考微信公众号平台开发者文档和图灵开发文档。大功告成

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    实现web智能

    看到Django和layim实现websocketde资料很少,自己就琢磨了下,顺便出来了。自己要去找闲心大神授权呀。 想去体验的朋友可以用电脑打开http:180.76.55.160 体验哦 必须电脑 ,手有问题的先来看图 ?这是初次的,今天一天就搞定。我自己接入了。 用于在服务端区分消息类型 , data: res })); }); socket.onmessage = function (res) { layim.getMessage({ username: 图灵 , id: 1 , type: friend , content: res.data , cid: 0 , mine: false , fromid: 1 }); }; });我这里后台是直接将图灵的回复发送到前台

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    视频教程【第八期】 | 如何一个自生成的聊天

    编译 | AI科技大本营(rgznai100)聊天在过去的几年经历了飞速的发展,从简单的脚本化答案到现在的智能客服,未来的趋势是聊天会逐渐取代笨拙的用户界面的需求。 阿兰·图灵曾经提出了一个用于检测是否有类类智慧的测试,即让第三方观察者与进行,如果他无法分辨出这到底是还是,那么就算通过了测试。目前还没有聊天通过了这个所谓的图灵测试。 传统的聊天使用检索模型,在模型中,程序员编写一组预设的回复和某种激活方法,可根据输入和上下文选择适当的回复。 最近们开始使用更加复杂的启发式方法,今天Siraj Raval会介绍如何使用自生成或检索模型构一个限定聊天范围的聊天的方法。 一年以来,他通过制作AI教程类短视频的方式在Youtube上积累了大量的粉丝,视频内容包含:如何神经网络、聊天、AI游戏、AI作曲家、递归神经网络、无驾驶汽车等在内的大量实用的案例,更加令钦佩的是

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    的浪潮:语音助手、聊天伴侣

    聊天第一轮技术实用化的冲击波在震荡下行,几乎落幕,第二波随即登场,2014年5月,微软发布聊天“小冰”,此后“小度”(百度)诞生了,”小微“(腾讯)还没有出世,但江湖中已经有他的传说 因此,聊天需要当前语境模,用户模,自身模,只靠聊天记录,尤其是单轮的聊天记录,只能不断制造令啼笑皆非的笑出来。 我猜测这一轮会进一步地培养用户,摸清的沟沟坎坎,把技术提升到一个新的高度,但因为仍然令广大用户失望,而再次被抛弃,成为新产品的铺路石。那么,未来的产品会是什么样儿呢? 以尽可能延续为目标(聊天模式)于聊天而言,不管用户问题的回答是否正确,只要用户愿意跟一直聊下去,每次聊很多轮,即构成多轮,又能长期聊下去,就得到了用户的认可,认可具备了一定的性 要实现这个理想,需要太多的条件,语言的深度理解,用户情绪的准确感知,语境分析,个性模,尤其是强大的推理能力。在商业上,伴侣,注定是入口的入口,是总入口,是互联网大企业的必争之地。

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    【译】云端:与Ken Goldberg 的

    大数据文摘翻译翻译:于丽君校:chenlu如需转载,请后台联系我们,未经授权,禁止转载Ken Goldberg的深入思考已经长达三十载。 他的工作涉猎广泛,从超过170篇的算法和社会信息过滤等的同行评审论文,到与互动相关的艺术项目。作为在加州大学伯克利分校的一位教授,他正在立一个研发中心,开发医疗协助手术。 这是他认为将是我们这个时代的伟大技术突破的最新进展:技术和云计算的融合。在这个经过编辑提炼的中他谈论了这个题。Q. 什么是云?A.云是思考的新途径。 当然,它不是与汽车有关的;我有些学生分别在和自动驾驶车团队,他们不允许互相交谈。他们可能正在试图立一个的核心操作系统,但是这只是一个猜测。他们已经网罗了一批在该领域最优秀的才。 另一件事是微软的Kinect传感,其可在三维空间中感知到物体并且模。它的费用约100美元,并且越来越便宜。

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    的几种实现方式

    闲聊实现 模板实现早期闲聊主要是通过模板实现,也就是规则,比较有代表性的语言是AIML,即工智能标记语言,是一种基于XML的方言。 本质上是学习一个函数,针上下文,寻找已有数据库中最匹配当前上下文的回复,当前也有一些基于检索的研究应用了最新的深度学习模型,如BERT等。 总结谁简单用谁,尽量不考虑基于知识库的问答任务结构我们其实可以把任务简单分成两部分:语言理解,管理。 管理,可以认为是根据我们这一句的理解,上一句的理解,上上句的理解,其他上下文信息等等,共同决策应当回复什么。 也就说大部分可以认为是如下公式:(意图i, 关键实体i) = 语言理解(用户输入i)回复 = 管理(意图0, 关键实体0,意图1, 关键实体1,…,意图n, 关键实体n,其他上下文)意图:一句的具体含义的抽象

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    智能 | 使用 Java实现 智能 -- 附源码

    其中基于深度学习的交换系统(智能)是工智能最有潜力的领域,甚至被称作工智能的皇冠。相于传统的页面简单交互,系统更能读懂你的内心世界与想法。 系统主要涉及深度学习、学习、特征过程、自然语言处理等核心知识。技术领域在此,先推荐一下学习的主要技术领域: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一些性质。 《统计自然语言处理基础》、王斌老师翻译的中文版《信息检索导论》使用Java实现智能需求:使用Java实现智能 技术点 & 开发工具: Myeclipse、JDK1.8、HTTPS、JSON 、jsp、图灵开发步骤:1:首先注册图灵开发者账号,并创,如下图 ?? 2:创之后,获取APIKEY值 ?3:新一个maven project,如下图:?

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    Huan: 介绍(Chatbot)与式用户交互界面(CUI)

    ,打造更加优秀的 Conversational AI 。 设计的目标是让与计算之间的协作变得简单。区别于使用传统的计算语言,能够让用户通过与计算进行像与其他一样的“交谈”来完成任务。 可以降低员成本,提升客户服务质量。和工坐席相比,它最大的优势是可以永远实时回复,并且可以同时回复很多。开发者可以 Chatbot 开发公司现有员工岗位的能力。 为式用户交互界面提供的 AI 能力,就是 Conversational AI (CAI)。工智能的发展是近些年来能够越来越强大的基础原动力。 换言之,你需要确保你的用户在不同的设备和平台上访问你的时,能够得到一致的体验。目前,最流行的平台包括:微信、Whatsapp、Slack、钉钉、飞书等。

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    AI系统3.0:社交聊天

    在Facebook看来,系统中为干预的作用是纠正所犯的错误,并让不会被同一块石头绊倒两次。 在与伙伴的实时互动中,内容的反馈被纳入深度学习的整体框架中:是在问答任务的背景下进行的,必须以简短的故事或一组事实来回答伙伴的一系列问题。 的提问可以细化为三个场景:当不能理解伙伴的表述时,需要进行问题澄清;当已有知识库的推理中遇到麻烦时,需要进行知识运用;当的已有知识库不完整时,则需要进行知识获取。 不同场景下提问的方式也不相同:在问题澄清中,会要求同伴确认问题或重新表述问题;在知识运用中,会请求相关的知识或询问问题是否与某个特定的知识有关;在知识获取中,则会直接要求同伴给出答案 因此,何时提问和提问什么要有一定的判断力,而这种判断力可以通过强化学习来模和训练。

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    使聊天更有营养

    模型效果模型模块细节----今天的论文是 《Topic Aware Neural Response Generation》https:arxiv.orgpdf1606.08340.pdf这篇论文的目的是让聊天的回复更有营养 ,例如下面这种场景,要尽量避免‘我也是’‘明白了’‘不知道’这种没有信息量的回复,而是可以给出一些议和方案等:? TA-Seq2Seq 立于 sequence-to-sequence 基础上,再加上一个联合注意力制。 主题向量 k 也被线性组合为 oi,每个 kj 应的系数为:? 其中 hT 是输入句子的最终隐藏层状态,η0 是一个多层感知,这么做可以削弱与主题无关的词的影响,加强相关词的影响度,即 oi 与输入的内容更相关,减少了很多噪音。

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    在Telegram一个订阅

    使用Telegram来推送rss,方便每天浏览文章 项目地址 https:github.comiovxwrssbot环境Ubuntu 14开始前先运行 sudo apt-get updateapt-get install pkg-config libssl-dev 下载编译安装RssBot下载源码1下载地址:https:github.comiovxwrssbotreleases上传到服务解压1tar sh -s -- --channel=nightly进入目录编译cd homeubunturssbot-1.4.3-limited #进入目录cargo build --release #编译安装创获得 Token如何创自行搜索这里我刚刚创了个@PushRss_Bot 获取到了Token 进入这个目录 cd homeubunturssbot-1.4.3-limitedtargetrelease.rssbot DATAFILE TELEGRAM-BOT-TOKENDATAFILE 为数据库保存路径(其实就是一个 json 文件, 不需要手动创),TELEGRAM-BOT-TOKEN就是你创的Token

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    一文看懂

    一、概述(Human-Machine Conversation)是指让理解和运用自然语言实现通信的技术,如图1所示。 通过交互,用户可以查询信息,如示例中的第一轮,用户查询天气信息;用户也可以和进行聊天,如示例中的第二轮;用户还可以获取特定服务,如示例中的最后两轮,用户获取电影票预定服务。 ? 图2 论文在NLP会议上的增长趋势二、技术技术的研究最早可以追溯到上世纪六十年代,自阿兰·图灵提出通过图灵测试来检验是否具有类智能的设想以来,研究员就开始致力于系统的研究 1990年Hemphill等设了旅行信息系统(ATIS)数据集,用于票预订系统的研究;2001年Walker等设旅行规划数据集,用于旅行规划系统Communicator的研究;2013年微软设了公交时刻表查询数据集用于状态跟踪 五、2019 语言与智能技术竞赛为了推进技术的进步,百度提出了知识驱动的任务,根据知识信息构的图谱主动和用户进行聊天,让具备模拟类使用自然语言进行信息传递的能力。

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    开发可以这么快?|Techo动手实验室

    比如在文旅行业,可以帮助客户查询酒店信息、订票;在电商行业,可以减少顾客咨询等待时间、快速回答顾客提问,提升商家运营效率、减少工成本;在金融行业,通过银行业务数据的挖掘、训练与开发 ROI较低,腾讯为满足业界诉求,全面开放内部系统核心技术,为大型企业客户,开发者和生态合作伙伴,提供开发平台,实现企业开发者和业务员便捷、低成本构交互体验。 腾讯智能平台团队结合智能应用的使用场景,将底层系统技术抽象和封装出多种开发类型(如常用的任务型和问答型),以满足不同开发中需求,在不同类型的种,开发中可通过意图管理、 除语义模型构外,平台还为开发者提供服务连接与部署、网页模拟测试、版本控制与发布、线上数据洞察与运营等开发全流程工具。 1.jpg开发者学以致用在栎倩老师的讲解与指导下,现场开发者深入了解了腾讯智能平台的使用方法,以及任务型和问答型的开发方法。现场开发者最后都顺利完成智能的实操开发。

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    会说

    工智能领域,们一直以来“说”更有兴趣。当我们称时,它往往具备了和你的功能。尤其是在各种智能产品大行其道的今天。手、电脑等智能设备上都有智能功能。 为什么有的,听起来略显生硬,有的则智好玩?那么多,究竟哪些是“真智能”,哪些是“伪智能”?今天,我们一起来聊聊这个题。让开口“说”自然语言处理,这是工智能的一个子领域。 这项技术的最终目的是,让理解和运用的语言,实现。 1、语音技术,总共分四步来说,与,总共分四步:第一步:语种识别通过语种识别技术,你的口语进行处理,确定口语所属语言种类,比如方言、语种等。 通过以上四步,我们就可以完成与智能。2、知识库,让变身“学霸”语言交流,可以让我们了解一个的学识。智流畅不小白,也需要一个提供学识的知识库。

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    用Jetson TX1和扫地一个

    网络上有用Jetson TX1和一台iRobert扫地做了一个!?让我们看看他是怎么做到的吧?第一步:拆解、打孔?在拆掉了顶盖、底盖、行走轮、电池、防撞减震、主板之后,大概就是这样。 我发现这个TX1主板比扫地的圆形外壳要大,所以我决定把这个集尘盒切开给主板腾点地方出来。这个盒子上的红线就是要动刀的地方。第八步:准备好电源和重置按钮? 因为(主板上的)电源和重置按钮都在扫地的里面,所以我把按钮焊上了接线,然后装到了集尘盒上。我应该找两个不同颜色的按钮来区分电源和重置... 0_o第九步:把所有东西都组装好? (小编注:原作者竟然忘了最关键的一步,迷之TX1的安装……)第十步:给底部加装一个防尘挡板第十一步:写一个简单的脸部识别程序给它装上,它会追着脸最大的那个跑 LOL点击阅读原文,查看更丰富的图片让我们看看最后的成品是神马样子吧

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      云小微对话机器人基于完全自研的AI全链路能力,对用户输入的文本或语音识别的文本做语义理解、识别用户真实意图,记忆上下文和联想分析,面向用户提供快速、精准的信息问询体验。同时还为客户提供运营工具,通过对线上用户日志的挖掘,以及腾讯海量线上数据挖掘,提炼出各种问法,最终提高用户服务体验的满意度,减轻人工服务压力。

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