我们在网上购物时，无论多晚找客服咨询，对面均会回复一句“在呢，请问有什么可以帮助您？”，屏幕背后大部分为智能客服机器人。
机器人流程自动化（RPA）技术正在改变企业的运营方式。如今，RPA软件可以与业务系统和应用程序一起使用，以简化流程并减轻员工的管理负担。然而，尽管RPA具有革命性的潜力，但到目前为止它仅限于后台流程。这意味着它已经失去了提供最重要的客户体验的机会。
由于换工作以及家里的事，很久没有写东西了。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，总结一下rasa框架的基本内容，包括基本架构，代码级别的分析，以及使用上的一些tips。需要注意，本文不会详细描述如何简单构建一个小demo的流程，这个在rasa的doc和一些博客上都有很好的例子，我这里就不重复引用了。贴一些链接，有兴趣的同学可以去这些地方看看。
IntelliJ IDEA是Mac端最好用的Java开发工具！IntelliJ IDEA分析您的代码，在所有项目文件和语言中查找符号之间的连接。利用这些信息，它提供了深入的编码协助，快速导航，巧妙的错误分析，当然还有重构，功能强大！
在过去的20年中，互联网，把人们带入了一个全新的时代。在这个全新的时代，我们创造出了四种连接方式：一是人和物品之间的连接，二是人与人之间的连接，三是人和信息之间的连接， 四是人和设备之间的连接。连接不是目的，它只是为交互提供相应的服务。对我们每一个人来说，最友好最自然的交流方式就是采用自然语言的方式进行交互。通过自然语言的方式进行交互完成对话系统的设计与实现。
“深度学习携手大数据引领的第三次AI热潮，最大特点是人工智能技术真正突破了人类的心理阈值，达到了大多数人心目中‘可用’的标准。以此为基础，人工智能技术在语音识别、机器视觉、数据挖掘等领域走进了业界的真实应用场景，与商业模式紧密结合”。
对话式AI机器人，大家并不陌生，大到国家级会议服务，小到零售商铺都遍布它们的身影，可以说，如今的AI机器人已经服务于社会生活的各个领域。
在腾讯，全链路的智能客服强大服务能力是怎样锻造而出的？面临海量客户压力，智能客服如何通过多重设计越来越聪明？腾讯云智服的机器人是如何构思的？ 本文是智能客服产品负责人马鸣在才博客服峰会上的演讲提炼。 截止目前，腾讯客服的智能服务占比已达到83%，AI的服务解决率达到70%-90%，大量人力得以释放。好钢用在刀刃上，人工客服可以集中处理重大用户投诉，并参与到公司风控生态优化和增值服务中。而背后的大数据能力、人工智能，是腾讯客服得以转型的两大基石。 用户通过热线电话，微信公众号、小程序找到腾讯客服。最
我们可以看到，其多轮对话分为问题理解、对话管理、对话引导以及答案生成。其中答案生成其实是预先配置好的。
文 / Yue Weng,Huaixiu Zheng,Anwaya Aras,Franziska Bell
对话系统作为人机交互领域的重要研究方向，在现实生活和技术领域具有广泛的应用。它的重要性体现在以下几个方面。 首先，对话系统能够提供自然、直观的人机交互方式。传统的人机交互方式主要依靠键盘、鼠标等输入设备，但对于一些用户，使用自然语言进行对话更加便捷和直观。对话系统通过语音识别和自然语言处理技术，能够理解用户的语言输入，并以自然语言的形式回复用户，使用户能够像与人类对话一样与计算机交流。 其次，对话系统在实现智能个人助理、智能客服和虚拟人物等领域具有重要应用。智能个人助理可以帮助用户处理日常事务、提供个性化的推荐和建议，提升用户的生活品质。智能客服能够为用户提供实时的技术支持和服务，提高客户满意度。虚拟人物则能够与用户进行情感交流、提供娱乐和教育等功能。 此外，对话系统在知识获取和信息检索方面发挥着重要作用。对话系统可以与用户进行语义理解和意图识别，从海量的数据中提取有用的信息，为用户提供准确、实时的答案和解决方案。对话系统还可以通过与用户的对话交互，逐步获取并更新知识库，实现知识的持续积累和更新。 最后，对话系统的发展也推动了人工智能技术的进步。为了实现对话系统的自动化、智能化，需要运用自然语言处理、机器学习、深度学习等前沿技术。对话系统的研究和应用促进了这些技术的发展，提升了人工智能在其他领域的应用水平。
【AI100 导读】虽然聊天机器人行业目前仍然处在起步阶段，但是其发展速度却非常快，现在也变得越来越重要。假如这些聊天机器人可以为广大用户带来便利，满足他们的期望，那么聊天机器人将会不可或缺。Google、Facebook、Microsoft、 IBM 以及 Amazon 等的科技巨头已经越来越看重聊天机器人了。本篇文章是对当下已经创建了聊天机器人的各个平台的分析。 虽然聊天机器人行业目前仍然处在起步阶段，但是其发展速度却非常快。最开始聊天机器人似乎只是一个噱头或者是营销策略，但是现在却变得日益重要，成为人
原文链接 https://developer.amazon.com/designing-for-voice/ 1. Design Process设计流程 一个通过思考语音体验的设计过程 ---- Alexa 帮助人们将事情做得更快捷，更轻松，更愉快。通过将Alexa引入语音对话，用一种新的互动方式让您的客户感到满意。 在设计 Alexa 技能时，为用户和 Alexa 之间的对话dialog创建脚本script。请专注于帮助用户获取他们所需，协助事物正常工作，最后可以增加有深度的操作过程和惊喜。想
赋能是人工智能对人类最重要的事情，而智能语音（例如DuerOS）正在为人机交互的方式赋能。声音一直是人与人沟通的核心，而今也成为了人机交互的核心——智能语音交互。早在2016年，google声称其搜素请求中有20%是通过语音完成的。但是，语音交互设计并不是新兴的技术，在20多年前老码农刚刚参加工作的时候就可能已经存在多年了。
本篇主要是采集一些大模型在聊天机器人中的案例，因为目前很多企业都会考虑将LLM与业务结合，LLM超强的理解力非常适合聊天场景
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
新年刚过，身在老家的我就接到了这样一个电话。电话对方明显是一个对话机器人，我们在用时不到一分钟的时间里完成了下面这几轮对话：
JetBrains 为多款 IDE 发布了 2024 年度首个大版本更新 (2024.1)，包括 IntelliJ IDEA 、WebStorm、PhpStorm 和 PyCharm 等。
微软小冰第六代发布会上正式宣布上线全新的共感模型，同时也开始公测一种融合了文本、全双工语音与实时视觉的新感官。这项新技术可以实时预测人类即将说出的内容，实时生成回应，并控制对话节奏，从而使长程语音交互成为可能。而采用该技术的智能硬件设备不需要用户在每轮交互时都说出唤醒词，仅需一次唤醒，就可以轻松实现连续对话，使人与机器的对话更像人与人的自然交流。
电影《Her》讲述了一个宅男爱上客服机器人的故事。男主想要与客服机器人产生更多互动，就试着教它学习复杂的人类情感，希望客服机器人能爱上自己，实现真正有质量的沟通。
MMDialog，这个由北大&微软最新发布的英文数据集，包含了108万个来源于真实世界的高质量对话。
作者简介 李健，携程度假大数据开发总监。2013年底加入携程，在攻略社区及度假负责自然语言处理、图像、推荐等领域的开发管理工作。 写在前面 在人工智能时代， AI技术会以提供更精准更高效的方式在流程改进、沟通费力度下降、沟通效率提高、成本降低及收益提升等众多方面全面改变目前的商业模式、推动业务发展。携程度假的智能云客服平台在这方面做了很多有益的尝试，大大提升了携程度假客服的效率和用户体验。 一、智能云客服平台概述 在智能云客服平台上线前，在包括IM/微信、在线客服和电话客服在内的多个服务渠道的各个行为阶段都
移动互联网产品的方法论： 手机作为一种联系工具，天然决定了移动互联网的主要服务对象是人群而非个人。移动互联网产品经理的主要任务是服务人群，主要工作是研究人类群落的行为模式。用产品为人群提供服务，并且要预判人群卷入之后行为模式的变化。 从方法论的角度思考，人类群落也处于演进过程中。早期人类是村落人群模式，村落中的每个人认识每个人，人际关系以非常实际的亲戚关系和职业关系为纽带。现代人类是社会化人群模式，人群数目极大增长，人际关系依托于抽象的社会生产关系：契约、合同、雇佣关系……产品经理曾经是村落
在人工智能的快速发展中，任务型对话 Agent 正成为提升用户体验和工作效率的关键技术。这类系统通过自然语言交互，专注于高效执行特定任务，如预订酒店或查询天气。尽管市场上的开源框架如 Rasa 和 Microsoft Bot Framework 在对话理解和管理方面已经取得了不错的进展，但仍存在一定的局限性，包括对大量领域数据的依赖、对固定模板的依赖，以及在个性化服务和复杂任务处理方面的不足。大型语言模型（LLM）的兴起为任务型对话 Agent 的设计和开发带来了新机遇。LLM 强大的语言理解和生成能力，能够有效提高对话系统的准确性和用户体验。得益于这些特点，我们有机会进一步简化任务型对话 Agent 的开发流程，并显著提高开发效率。本文将重点介绍由 Gluon Meson 平台孵化的创新框架——Thought Agent，探讨如何利用大型语言模型来设计和实现任务型对话 Agent 。该框架已在一家大型银行的智能对话 Agent 项目中得到成功应用。本文旨在为读者提供新的视角，帮助快速构建以 LLM 为辅助的任务型 Agent。
研究任务型对话系统，首先得从数据集采集说起，关于数据之前文章介绍过了，这里就不详细介绍了，参考：
最近我身边的后端小哥哥心态有点崩，女朋友控诉他老加班不回微信，闹分手！我给他出一招，找个聊天机器人啊，兄弟，加班恋爱两不误，皆大欢喜啊。小哥哥一听，嘿，有谱。
本文来源「中国人工智能学会通讯」第11期，感谢作者授权转载。 作者 | 孙健，李永彬，陈海青，邱明辉 过去 20 多年，互联网及移动互联网将人类带到了一个全新的时代，如果用一个词来总结和概括这个时代的话，「连接」这个词再合适不过。这个时代主要建立了四种连接：第一，人和商品的连接；第二，人和人的连接；第三，人和信息的连接；第四，人和设备的连接。 「连接」本身不是目的，它只是为「交互」建立了通道。在人机交互（Human-Computer Interaction）中，人通过输入设备给机器输入相关信号，这些信号包括
一个好的对话平台，要能够使用有限的例句进行泛化拓展，利用算法、语料库、知识库训练有效的模型。
对话式AI是一种基于自动语音识别（Automatic Speech Recognition，ASR）、文字转语音（Text To Speech，TTS）以及自然语言理解（Natural Language Understanding，NLU）等技术的复杂人工智能系统，能够人机之间实现类似于真人的交互。对话式AI系统能够识别语音和文本、识别语言习惯，并能够以适当的自然语言做出回应。
机器之心专栏 作者：杨志明、王泳、毛金涛 本文作者是中科院 NLP 博士，深思考人工智能机器人科技 ideepwise 的首席架构师/CEO 杨志明博士，首席机器学习科学家王泳博士，NLP 算法科学家毛金涛博士。2017 年 9 月 16 日，深思考人工智能团队取得了 SMP2017-ECDT（人机对话技术评测）特定域任务型人机对话评测（特定垂直领域多轮人机交互）全国第一名。本文由深思考人工智能核心团队揭秘如何实现人机多轮交互技术的突破以及对应用的意义。 图灵测试（The Turing test）由艾伦
用户模拟器是在任务型多轮对话场景中，用于模拟用户在指定目标下多轮对话过程，可以用于生成对话数据，以及通过强化的方式训练系统决策。在具体的任务型场景需要定义有哪些用户行为、用户意图、用户可能说的槽位等，而之后用户模拟器是怎么来推进对话过程的呢？
最近工作中使用到rasa，其core部分有一个rasa自己提出的TED Policy框架组建，可用于进行对话决策。今天有空，就来研究下它~
近年来，预训练模型在自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）领域大放异彩，其中最重要的工作之一就是 Google 于 2018 年发布的 BERT 预训练模型 [1]。自被发布以来，BERT 预训练模型就在多项自然语言理解任务上取得了优异的效果，并开启了预训练-微调的 NLP 范式时代，启发了 NLP 领域后续一系列的预训练模型工作。与此同时，BERT 模型在 NLP 相关工业领域也得到了广泛应用，并取得了良好的效果。但由于工业领域相关业务的数据格式的复杂性，以及工业应用对推理性能的要求，BERT 模型往往不能简单直接地被应用于 NLP 业务之中，需要根据具体场景和数据对 BERT 模型加以调整和改造，以适应业务的现实需求。
机器之心专栏 作者：蔡泽枫、李翔宇 阿里巴巴达摩院联合中国科学院深圳先进技术研究院提出面向多轮 Text-to-SQL 语义解析的 SQL 查询语句导向型预训练模型 STAR。 目前高速发展的互联网时代中，各种类型的数据不断涌现，其中，我们较为常用的就有表格数据，表格作为一种通用的结构化数据，我们可以根据需求设计 SQL 查询语句来获得表格中的知识，但是往往需要较高的设计成本以及学习成本。此时，Text-to-SQL 解析任务显得格外重要，而根据对话场景的不同，还分为单轮 Text-to-SQL 解析和多轮
最近几年，「视频会议」在工作中的占比逐渐增加，厂商也开发了各种诸如实时字幕等技术以方便会议中不同语言的人之间交流。
非常荣幸有这么一个机会，能够代表车好多集团和大家一起探讨人工智能、数据智能在一个具体的产业里面是怎么落地的。
【新智元导读】Facebook AI “发展出人类无法理解的语言” 火了，但这实际上源自一些媒体的误读和炒作。研究计算机是否能（非监督地）独立产生自己的语言本身非常有意义，因为这是检验 AI 是否理解人类高级语义和抽象概念的好方法。但具体到这件事，Facebook 的 AI 并未发明自己的语言（Facebook 人工智能研究院也从未宣称 AI 发明了语言），这只是程序的 Bug。本文将全面回顾和分析这个事件，看一段跑崩了的对话，如何引出了这场众说纷纭的争论。 最近 Facebook 的一个 AI 项目火了，
情感分析是文本的上下文挖掘，它识别和提取源材料中的主观信息，并帮助企业了解其品牌、产品或服务的社会情感，同时监控在线对话。然而，对社交媒体流的分析通常仅限于基本的情感分析和基于指标的度量。这类似于仅仅
机器之心报道 机器之心编辑部 PRESTO–一个多语言数据集，用于解析现实的面向任务的对话。 虚拟助理正日益融入我们的日常生活。它们可以帮助我们完成很多事情：从设置闹钟到在地图导航，甚至可以帮助残疾人更容易地管理他们的家。随着我们使用这些助手，我们也越来越习惯于使用自然语言来完成那些我们曾经用手完成的任务。 构建强大虚拟助理所面临的最大挑战之一是确定用户想要什么，以及完成这些任务需要哪些信息。在自然语言处理（NLP）的相关文献中，这件事被定义为一个面向特定任务的对话解析任务，其中给定的对话需要由系统解析，以
人工智能是个高科技、宽领域、多维度、跨学科的集大成者，从立足大数据、围绕互联网的纯计算机应用，逐步衍生到人们日常生产生活的方方面面，在细微之处改善和改变着我们。目前，不少新技术、新模式已经逐步投入到现实运用，但是多数领域仍然处在推广、试验、研究阶段，如何把握推广人工智能技术的重大机遇，让更广大的老百姓像普及手机一样，用上人工智能，这是我们这一代人必须面对的时代发展“必答题”。
李杉 安妮 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 一个普通（移动）互联网公司的产品经理，也需要懂机器学习？Quora的产品设计师Abhinav Sharma说，几乎所有设计师都需要对机器学
本文是来自FOSDEM 2020 Real Time的演讲，演讲者是Johan Pascal。演讲主题是Linphone即时信息加密。演讲分为四个部分，第一个部分讲述安全要求，第二个部分讲述协议概述，第三个部分介绍多设备环境下Linphone群组的集成，第四部分是中间人攻击检测。
研究任务型对话系统，首先得从数据集采集说起，关于数据之前文章介绍过了，这里就不详细介绍了，参考：任务型多轮对话数据集和采集方法
本文探讨了智能客服聊天机器人的开发成本。根据不同的功能需求，开发人员需要考虑六个主要步骤，包括后端开发、NLP集成、自然语言理解、会话智能、集成和控制面板。成本计算包括每个步骤的详细说明和相应的工具。
一般来说，多模交互中的VGUI（VUI+GUI的简称）有三种实现方式，分别是应用级语音交互、可见即可说和系统级语音交互，真正对多模交互有用的实现方式是系统级语音交互，以下我会介绍三种实现方式的区别。
心疼你独自一人承担生活的苦难，寂寞夜里陪伴你的只剩无人倾诉的压抑和无处安放的焦虑。养个宠物，它却不能get到你的“宠言宠语”。找个伴侣，还要浪费吵架的时间和精力。回到家里，只能浸泡在“循环唠叨式“母爱的沐浴。当一个人在你身边活的恰到好处的时候，就是在成全你，做自己！这样的人已经出现，只是你还不知道而已。现在就教你构建只属于你的智能对话机器人，带你找回那个最轻松的自己。
引言 回顾一下自己参与的智能客服系统项目，从技术调研到游戏领域的对话文本数据分析和任务细分定义，再到建模调优以及最后的运营优化等整体流程的学习，收获良多。一般的智能客服系统包括三大模块，具体系统结构图如下： 对话系统整体结构图 对于多轮任务型对话，首先需要理解用户主要说了啥，怎么说的以及对话的逻辑流程，并借助于对业务的理解以及对话文本的数据分析，抽象出对用户发言的语义理解定义，也即是语义理解模块。本篇主要是讲述意图识别的技术知识。在我们的业务场景中，意图细分成了2层的层级意图结构，也即话题意图以及
语音识别及深度学习领域专家、腾讯AI Lab副主任及西雅图实验室负责人俞栋博士，在2018年腾讯全球合作伙伴大会上展示了腾讯AI正在推进的跨领域前沿研究：下一代的多模态智能人机交互。以下是有补充的演讲全文，介绍了人机交互的历史与目标、下一代智能人机交 互的优势与挑战，及腾讯AI的解决方案。
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