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对话系统

对话系统涉及的五种主要技术。 -DM 口语理解下游是对话管理,任务是针对用户输入决定系统如何回复,例如根据上下文信息请求缺失的槽位,或者确认系统理解,或者输出结果。 为了克服前三的缺点,出现了基于机器学习的对话管理系统,主要是MDP和POMDPs,其有两个主要的优点:第一,可以将不确定性表示引入到模型中,相对基于规则的系统,其对语音和语义理解的噪音有更好的鲁棒性。 在对话过程中,每一步还需要一个回报函数来体现理想中的对话系统特性。 POMDP的对话系统.pdf

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如何科学评价对话系统

1、对话系统的基本实现 ? 首先我们思考一个问题:人为什么需要对话? 要更好地评价对话系统,那么就需要对其实现逻辑有个基本的了解。对话系统本质上分为三个大的模块,首先是自然语言的理解(NLU),然后是回复的生成(NLG),最后是对话管理(DM)。 ,因此对一个对话系统的容错能力的评价是非常必要的。 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 具体的内容请参考对话系统评价方法综述,本文不再赘述。 5.2 对话系统评价的未来考量 关于对话系统评价的未来,我个人认为依然会以人工评价为主,机器评分作为辅助拟合的方案来进行。

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    简单的对话系统与审计

    我们设计了一个多式联运对话系统,用于由文本、图像或两种方式组成的对话话语。我们利用辅助未超视数据和 TExtual 数据(审计)。 我们在大型多式联运对话数据集(MMD)和 SIMMC 上显示基线的改进。 简单的对话系统与审计.pdf

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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,它实际上是一套非常复杂的智能系统,而对话机器人是其中一个界面。 一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一个单一实体。 ,欢迎下次使用(系统意图:bye()) 上文出现的“用户意图”,是对话系统的自然语言理解部件(NLU)所解析出来的用户的潜在意图。 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一种系统行为(action)。 对话系统本身也有各种的不同准确度与实现方式。

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    pytorch的开源对话框架ParlAI系统实践

    1、框架基本介绍 在facebook的github官网(https://github.com/facebookresearch/ParlAI)上对其介绍为对话系统框架。 (分享、训练和测试对话模型的统一框架)     (2) many popular datasets available all in one place, with the ability to multi-task 2、系统重构与实践 (1)display data的测试 ? ? 如图为对话系统的评测 ?

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    Android系统对话框使用详解(最详细)

    在实际应用开发中,用到系统对话框中的情况几乎是没有的。按开发流程来说,UI工程师都会给出每一个弹窗的样式,故而在实际开发中都是自定义弹窗的。 即使用到的地方不多,但是我们也是需要了解并且能熟练的运用它,下面为大家奉上各种系统对话框的实现。 目录 ? 一、系统对话框的几种类型与实现 在项目的实际开发中,用到的系统对话框几乎是没有的。 对话框的样式会根据手机系统版本的不同而变化。不能达到统一的样式。 能实现的功能过于简单。 在这里先附上下面代码中出现文本的string.xml文件。 2、普通对话框(多按钮) 在系统对话框中最多出现三个按钮,即PositiveButton(确定)、NegativeButton(取消)、NeutralButton(忽略)。 运行截图: ? 以上所述是小编给大家介绍的Android系统对话框使用详解,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对ZaLou.Cn网站的支持!

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    对话推荐系统的进展与五个关键挑战

    近年来,对话推荐系统正在逐渐解决这两个问题。在对话推荐系统中,系统能够通过自然语言和用户进行动态交互,能识别出用户的精确偏好。 (下文CRS指对话推荐系统) 该篇文章将首先介绍对话推荐系统,然后总结CRS中5个关键挑战: 1,基于问题的用户偏好识别。 2,多轮对话的策略。 3,对话理解和生成。 一个有关对话推荐系统的简单举例如下: 根据用户之前的偏好(喜欢周杰伦的歌),系统进行了推荐。当用户实时反馈后,系统能够轻松的提供新的推荐结果,来满足用户。 询问物品 传统的推荐系统直接向用户询问物品本身,在此基础上,添加与用户的自然语言交互接口,成为对话推荐系统。 基于选择的方法 让用户从待选列表中选择自己喜欢的物品。 为此,Chen等人在2019年提出将领域知识图谱融入到推荐系统中,一方面可以帮助推荐系统从知识图谱中提取信息,另一方面,可以帮助对话系统生成识别出与物品相关的词汇,生成更连续和可解释的回答。

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    基于RASA的task-orient对话系统解析(一)

    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。 rasa对话系统踩坑记(一)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),对于从头开发一个对话系统来说

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    【实践】HMM模型在贝壳对话系统中的应用

    对话系统是一个庞大的系统,涉及的问题很多,本文主要讲解隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)在对话管理(Dialog Management,DM)中的应用。 DM在对话系统中的作用是维护对话状态并根据当前对话状态选择下一步合适的动作。 在贝壳找房APP中,客户和经纪人的对话过程可以看作是一个时间序列。 1.问题背景 1.1 何为对话管理 对话管理是对话系统中的一个关键环节,它在整个对话系统中的位置如下图所示: ? 在上图中的对话系统流程中,首先是语音识别,产生语音识别结果;语言理解模块将语音识别结果映射成用户的意图、情感等信息;基于语言理解结果,对话管理模块决策需要执行的系统动作;基于对话管理模块的决策结果,语言生成模块生成适当的自然语言 由上述内容可知,对话管理模块是对话系统中的关键一环,它决定着后续内容的方向,因此,在对话系统中需要不断的优化对话管理模块的效果。

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    AI对话系统3.0:社交聊天机器人

    如果说Eliza代表了对话系统的1.0版对话机器人,那么以Siri、Cortana和Google Now为代表的语音助手就代表了对话系统的2.0版,也就是智能个人助理。 自2015年起,Facebook开展了大量针对对话系统的研究。 Facebook的一个研究方向是通过端到端的方式自行训练对话系统的可能性。诸如语音助手之类的传统对话系统都是目标导向的,即对话的目的是在有限的轮次内解决某些问题。 但这样的对话系统不仅需要大量的人为训练,而且只适用于特定问题,难以推广到其他应用场景之下:不同任务定义的特征量是不同的,预订餐厅的对话系统显然不能实现推荐电影的功能。 这种方式由于无须人为干预,因此训练出来的对话系统也具备更强的通用性。端到端对话系统采用的模型是记忆网络。

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    基于神经网络的智能对话系统(一)——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。前一个术语更为笼统,因为对话系统可能纯粹基于规则,而不是基于人工智能。 然而,目前的工作确实涵盖了许多口语对话系统 - 例如Young等。 (2013) - 但不关注与言语相关的组成部分。 近年来,有关深度学习和对话系统的小型教学和调查论文的兴起。 Yih等。 (2015b,2016); Gao(2017)回顾了针对各种IR和NLP任务的深度学习方法,包括对话。陈等人。 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统一视图的所有对话代理。 统一的分层MDP观已经应用于指导一些大规模开放域对话系统的发展。 两个系统都使用分级对话管理器:管理整个会话过程的主人(顶级),以及处理不同类型的会话段(子任务)的技能(低级)。

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    AI时代Chatbots对话式交互系统的技术与挑战

    本次演讲将介绍常用的对话交互技术框架,并通过实践来分享chatbots系统平台的技术和挑战。 ? Chatbots简史 ? 三个火枪手:三个Bot框架 IR-Bot:智能检索机器人 ? 语言理解的结果会输出到对话理解模块,对话理解模块里包含了对话状态追踪和策略优化两个模块。 因为任务型的这套框架主要是做多人对话,所以多人对话的时候我们需要记住用户在前几轮说的话或者系统前几轮给的回答,对话状态追踪做的就是把用户和系统历史上的交互相关信息记录下来。 策略优化是根据当前所处的状态去给出系统应该怎样回答用户最近一次提问的方法。策略优化的输出就是一个结构化的表示。对话状态应该包含持续对话所需要的各种信息,依据系统最新的系统和用户动作,更新对话状态。 合作方只需提供原始数据,我们会建立对应的知识库和问答语料,再把它放入EinBot算法的后台框架里,最后生成对应的系统API,合作方只要调用我们的API就可以了。

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    深度学习对话系统实战篇 -- 简单 chatbot 代码实现

    前面几篇文章我们已经介绍了 seq2seq 模型的理论知识,并且从 tensorflow 源码层面解析了其实现原理,本篇文章我们会聚焦于如何调用 tf 提供的 seq2seq 的 API,实现一个简单的 chatbot 对话系统 或者互相探讨一下) 最后我也是采用的这种方案,综合了别人的代码实现了一个 embedding+attention+beam_search 等多种功能的 seq2seq 模型,训练一个基础版本的 chatbot 对话机器人 数据处理 这里我们借用 [DeepQA](https://github.com/Conchylicultor/DeepQA#chatbot) 里面数据处理部分的代码,省去从原始本文文件构造对话的过程直接使用其生成的

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    如何成为一名对话系统工程师

    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,是人工智能领域的一个技术集中演练营。 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。 ? 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。 DST维护对话状态,它依据最新的系统和用户行为,把旧对话状态更新为新对话状态。其中对话状态应该包含持续对话所需要的各种信息。 闲聊型机器人 真实应用中,用户与系统交互的过程中不免会涉及到闲聊成分。闲聊功能可以让对话机器人更有情感和温度。

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    人机对话系统回复质量的自动化评估

    对话系统 人机对话系统分为任务型对话和非任务型对话系统。对于任务型对话系统的评价,一般采用任务完成的程度来进行评估,例如“导购”机器人,主要看用户是否点击“推荐商品”等来评估。 非任务型对话系统,一般是闲聊系统,若是多轮对话,一般使用用户与机器之间进行对话的轮数来评估系统优劣。但是若是单轮对话呢,如何评价机器给出回复的好坏? 而目前并没有什么公认的评价指标可以更好地对对话系统的回复进行评价。很多论文给出的评价都包含一轮“人工评价”。 下面将介绍几种虽然不是很好的指标,但却是用的最多的评价指标。 这里也可以用于评价人机对话回复的评价。BLEU值的计算公式如下: ? 其中pn表示n-gram的准确度。具体计算公式如下: ? 现在做对话,大家一般使用PPL、BLEU、Distinct做自动化评价,外加一些人工评价。

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    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,也着实让它又火了一遍。 一方面用BERT进行初始化;另一方面,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。其中隐变量建模成一个K维的类别向量。 这三要素之间是什么关系呢,下面这张图做了说明: 对话内容和回应能够反映隐变量,对话内容和隐变量能够决定生成的回应。

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