为了推动 AI 技术的应用创新，促进人工智能领域的学术交流、人才培养，打造人工智能的人才交流平台与产业生态圈，中国人工智能学会联合杭州市余杭区人民政府联合发起了首届全球人工智能技术创新大赛，并得到了阿里云、OPPO 等头部科技企业的积极参与和支持。阿里云天池平台为本次大赛提供平台和算力支撑。 AI青年说是大赛主办方为提升青年开发者对 AI 的认识而主办的系列活动，该活动邀请知名青年学者，探讨理论研究与应用实践中的热点话题。4月26日，AI青年说将迎来第二期直播活动，主题为「如何摘取 AI 皇冠上的 NL
Dialogue System是一个分支式的统一会话系统。它不需要任何脚本，但它是设计为易于由程序员扩展。
写诗、作词、绘画，AIGC大包大揽，给你送上新年祝福。 作者 | 董子博 编辑 | 岑峰 农历新春将近，新一届“拜年文学大赛”又要开始了。 一到此时，各路拜年祝福就争奇斗艳，层出不穷。想要文义优美、辞藻生动，本就让不少人想破脑袋；如果再想配上一幅优美的图片，原创且有新意，更是成了每一年的大难题。 往年“卷”得不行的拜年消息，在今天只需输入简单几句话，就能轻松搞定。而这背后，自然是AIGC技术的重大赋能。 这张由智谱AI生成的贺年卡，不仅不花什么功夫，还包含了一段年味十足的祝福语，和一张精美
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。
如果说自然语言处理可被誉为“人工智能皇冠上的明珠”，那么对话系统就是“自然语言处理皇冠上的明珠”。其中以苹果SIRI、Google Assistant为代表的任务型对话系统尤为学术界和产业界所关注。然而，构建一个任务型对话系统依赖于大规模的标注数据，这为系统如何快速迁移到新的领域、新的语言和新的任务都带来了极大的挑战。
导语：读博六年，两次换博士导师、差点交不上学费，还能顺利毕业、成为所在领域的青年佼佼者之一，俞舟不简单。
“ 精英人才培养计划是一项校企联合人才培养项目，入选学生将受到业界顶尖技术团队与高校导师的联合指导及培养。培养期间，学生将获得3个月以上到访腾讯开展科研访问的机会，基于真实产业问题及海量数据，验证学术理论、加速成果应用转化、开阔研究视野。同时项目组将引进沟通技巧、商业分析、创新思维等定制课程，定期举办线上线下交流活动，全面提升学生综合素质。入选学生还将获得线上实名社群平台“十分精英圈”的在线访问权限，结识志同道合的科研伙伴，获取业界信息及资源。 ” 今年共有10大方向 81个子课题供大家选择 总有一
新意图发现(NID)又叫做新意图挖掘，其旨在从用户对话中发现新的意图类别，以扩展对话系统支持的意图类。这是发展和增强实用对话系统的关键任务。虽然说它对对话系统建设非常重要，但这个问题并没有在学术研究中进行充分探讨。为此今天给大家分享得这篇文章，针对新意图发现中语义话语表征、话语聚类这两大问题。给出了新得解决方案。实验结果表明：本文方法在无监督和半监督场景下都大大优于最先进的方法。
导读：本次分享的主题为人机对话技术研究进展与思考。主要梳理了我们团队近两年的工作，渴望可以通过这样的介绍，能给大家一个关于人机对话 ( 包括它的科学问题和应用技术 ) 方面的启示，帮助我们进行更深入的研究和讨论。主要包括：
近日，谷歌软件工程师Abhinav Rastogi和工程主管Pranav Khaitan称在谷歌虚拟助手中，已经引入了新的方法，更好地支持新服务。
机器之心报道 编辑：杨德泽 在对谈中，俞舟不像其他创业者那样大谈 ChatGPT 对于行业的巨大影响力，她更加关注产品、更加关注使用产品的人，她不相信 AI 可以替代人类，而是帮助人类提升技能。 在俞舟开始她的对话系统创业的时候，大模型的热潮还没有到来，她只是认准了要做一个好产品。在公众都对于大模型的能力惊叹不已的时候，俞舟认为，关键是产品和客户服务。 俞舟本科毕业于浙江大学竺可桢学院，在拿下了计算机和语言学双学位后赴美攻读 PhD，俞舟认为社交语言在人的日常交往中占了极大的比例，如果要打造一台能够与人进行
自动驾驶、元宇宙与人工智能三体合一。 作者 | 王玥 编辑 | 陈彩娴 “我很庆幸能陪在你身边，通过你的目光看世界（I'm so happy I get to be next to you and look at the world through your eyes.）。" 这是影片《Her》中的一句台词，由AI语音助手Samantha对男主角说出。这句话对于迷失在钢铁森林中，感到失落而无力的男主角来说是莫大的安慰。 Samantha是一款几乎万能的自我学习型操作系统。她能帮助男主角筛选出最优秀的信件，发
近年来，大语言模型（LLM）取得令人难以置信的进展，尤其是 OpenAI 推出的对话模型 ChatGPT，短短几个月席卷社会各个领域。没过多久，OpenAI 又发布大型多模态模型 GPT-4，其支持图像和文本输入，即便是手绘草图，GPT-4 也能将其转变成可运行的网站。 不仅如此，为了在对话系统中理解和生成图片，微软亚研曾提出一个名为 Visual ChatGPT 的系统，他们将 ChatGPT 和多个 SOTA 视觉基础模型连接，实现在对话系统中理解和生成图像。 最近一段时间，我们也见识到图像领域的快速
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。
作者：蒙 康 编辑：王抒伟 笔者在最近的研究中发现了一篇非常好的有关对话系统的论文，《A Survey on Dialogue Systems:Recent Advances and New Frontiers》，论文来自于京东数据团队，论文引用了近124篇论文，是一篇综合全面的介绍对话系统的文章，可谓是诚意满满，今天我们将其重点进行解读，以飨读者。 前言 1 拥有一个虚拟助理或一个拥有足够智能的聊天伙伴系统似乎是虚幻的，而且可能只在科幻电影中存在很长一段时间。近年来，人机对话因其潜在的潜力和诱人的商业
自然语言处理（NLP）在对话系统领域的应用越来越广泛，为人机交互提供了更智能、更自然的体验。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，并提供一个基于Python和现代NLP库的简单实例，帮助读者更好地理解和应用这一领域的知识。
对话系统是一种流行的自然语言处理（NLP）任务，因为它在现实应用中很有前途。这也是一项复杂的任务，因为许多NLP任务值得研究涉及。因此，就这一任务开展了大量的创作。由于他们出色的表现，他们中的大多数都是基于深度学习的。在本次调查中，主要关注基于深度学习的对话系统。
对话系统是自然语言处理的一个热门话题，而自然语言理解则是对话系统的关键组成部分，现有的很多自然语言理解工具往往以服务的方式获取（Google 的 API.ai, Facebook 的 Wit.ai 等），使用这些服务往往需要向服务提供商提供自己的数据，并且根据自己业务调试模型很不方便。本文为大家介绍了一种新方法，即如何基于 rasa 搭建一个中文对话系统。 在近期 AI 研习社举办的线上免费公开课上，来自北京邮电大学网络技术研究院的张庆恒分享了基于 rasa nlu 构建自己的自然语言理解工具，并结合 r
导语 为加强创新人才生态环境建设并积极推动国家人才教育改革，⾃2006年起，腾讯与北京大学、西安交通大学、上海交通大学、中山大学、电子科技大学、哈尔滨工业大学等20余所高校合作成立“腾讯高校创新俱乐部（简称TIC）”，俱乐部以“互联网技术和产品”为核心定位，提倡自由、开放、分享的文化氛围，通过举办各类赛事等活动，为学⽣提供学习先进技术、体验开放文化及个人实践成长的平台。 2019年腾讯高校创新俱乐部主要开展包括腾讯犀牛鸟云开发校园工坊、腾讯网络安全T-Star高校挑战赛、犀牛鸟精英研学营、腾讯WE大会校园
最近，人工智能领域的后起之秀Facebook着实火了一把。根据2017 年6 月17 日美国《大西洋月刊》的报道，Facebook人工智能实验室设计的两个聊天机器人在谈判的训练中，发展出了一种全新的、只有它们自己能够理解的语言。这一爆炸性的消息一时间引得各路媒体蜂拥而至，煞有介事地讨论着人工智能如何颠覆人类对语言的理解，进而联想到人工智能会不会进化为热映新片《异形：契约》中戴维的角色，人类的命运仿佛又被推上了风口浪尖。
AI 科技评论按：如今，已渗透到人类生活方方面面的对话 AI ，成为了连接人类与 AI 技术最紧密的一根纽带。然而，自然语言对话技术目前存在的难以克服的挑战，也常让对话 AI 在与人类的交互过程中发生一些令人啼笑皆非的故事。目前距离类人智能还差上那么一截的对话 AI，到底该如何寻求发展与突破？
作者：李航、吕正东、尚利锋 前言 我们在日常生活中经常使用自然语言对话系统，比如苹果Siri。现在的对话系统多数只能做单轮对话，可以帮助用户完成一些简单的任务，如问天气，查股票（如果做多轮对话，也是在单轮对话的基础上加一些简单处理）。实现这些自然语言对话系统的基本技术可以分为两大类，基于规则的和基于数据的。你也许想知道对话系统的基本原理是怎样的？特别是如何用数据驱动的方式构建一个对话系统？ 最近基于数据的自然语言对话技术取得了突破性的进展。我们发现，利用深度学习和大数据，可以很容易地构建一个单
选自sigirdawnet 作者：Wenjie Wang等 机器之心编译 参与：Panda 目前大多数基于生成的对话系统都会有很多回答让人觉得呆板无趣，无法进行有意思的长时间聊天。近日，山东大学和清华大学的研究者联合提出了一种使用深度模型来对话题进行延展和深入的方法 DAWnet。该方法能有效地让多轮对话系统给出的答复更加生动有趣，从而有助于实现人与机器的长时间聊天对话。机器之心对该研究论文进行了摘要编译。此外，研究者还公布了他们在本论文中所构建的数据集以及相关代码和参数设置。 论文、数据和代码地址：htt
导读：来自微软研究院的高剑锋， Michel Galley ，以及来自 Google的李力鸿， 在今年的7月8日的SIGIR 2018， 以及7月15日的 ACL2018上，做出关于神经网络方法在对话系统中的应用的报告。
AI 科技评论按：以微软小冰为代表的聊天机器人已经渗透到我们的日常生活中，虽然小冰会卖萌懂幽默，但距离真正的共情、理解人类的情绪还是有一定的距离。清华大学计算机系朱小燕、黄民烈老师团队今年的一项研究工
在日常工作中，Excel 表格随处可见；在 APP 或网页中，表格是清晰友好的信息传递方式；在企业中，关系型数据库无所不在。由于表格数据结构清晰、易于维护，并且对人类理解和机器理解都比较友好，表格 / 关系型数据库是各行各业应用最普遍的结构化知识存储形式。 但在表格知识的查询交互中，门槛却不低：对话系统或搜索引擎并不能很好地将表格知识作为答案查询出来，而关系型数据库的查询更需要专业技术人员撰写查询语句（如 SQL 语句）来完成，对大多数用户来讲门槛更高。在这种背景下，表格问答技术（TableQA）通过将自然
作者丨宋佳 最近，“谷歌研究院称AI已具备人格”登上热搜，谷歌程序员Blake Lemoine和他测试的对话AI系统LaMDA聊了很久，对其能力感到十分惊讶。在公开的聊天记录中，LaMDA竟然说出了“我希望每个人都明白，我是一个人”的言论，令人吃惊。于是，Blake Lemoine下了个结论：LaMDA 可能已经具备人格了。 谷歌、谷歌的批评者、AI业界对待这件事的看法形成了空前一致：这人是不是有病？谷歌公司和报道此事的《华盛顿邮报》，都委婉地表示Blake Lemoine的脑子可能真的有点乱。谷歌已经
随着对话系统的不断发展和成熟，如何评价对话系统的回复质量，成为了一个新的研究方向。
原载：Paperweekly 作者：黄民烈，清华大学老师 关注自然语言处理、人机对话情感分析等方向 aihuang@tsinghua.edu.cn 当你悲伤的时候，机器人可以安慰你；当你高兴的时候，机器人为你高兴。悲你所悲，喜你所喜，真正的情感抚慰和陪伴，就需要这种情绪化的聊天技巧。 清华大学计算机系朱小燕、黄民烈老师团队研发的 ECM（Emotional Chatting Machine：情绪化聊天机器人）开始具备这样的能力。 近年来，随着深度学习的发展，应用于开放领域的对话系统正在受到越来越多的关注。与
选自Facebook 作者：Alexandre Lebrun等 参与：李泽南、微胖 深度学习盛会 ICLR 2017 正在法国的土伦举行，Facebook 在大会前夕对人工智能实验室 FAIR 近期在
情感分析是一种自然语言处理技术，旨在识别和理解文本中表达的情感、情绪和情感倾向。它利用计算机算法和模型来分析文本中的情感表达，以确定文本的情感状态，例如正面、负面或中性。情感分析可以帮助我们理解人们在文本中表达的情感态度，从而揭示用户对产品、服务、事件或主题的情感倾向和观点。 情感分析在自然语言处理领域具有重要性和广泛应用。首先，情感分析可以帮助企业了解用户对其产品和服务的情感反馈。通过分析用户在社交媒体、在线评论和调查问卷中的情感表达，企业可以了解用户对其产品的喜好、满意度和不满意度，从而进行改进和优化。 其次，情感分析在舆情监测和品牌管理中发挥关键作用。通过分析公众对特定事件、品牌或产品的情感反馈，可以及时了解公众对品牌形象的看法，从而进行舆情应对和品牌形象的管理。此外，情感分析在社交媒体挖掘、市场调研和消费者洞察方面也具有广泛的应用。通过分析用户在社交媒体平台上的情感表达，可以了解用户对不同产品、话题和事件的看法和情感态度，为市场调研和推广活动提供有价值的信息。 本文旨在介绍情感分析的概念和定义，强调情感分析在自然语言处理领域的重要性和应用广泛性。同时，我们将探讨情感分析的方法和技术，分析其在不同领域的应用，并讨论情感分析面临的挑战和未来发展方向。
机器之心原创 作者：彭君韬（Tony） 在网络视频对话里，一个有些腼腆的男生正面对着摄像头做一场网络工作面试的培训，摄像头的另一端则是一个模拟系统。这个系统观察着男生的举止、面部表情和声音变化，并对他
机器之心转载 公众号：Trio 如何评测语义领域相关技术是大家共同关注的。三角兽公司基于多年理论和相关技术实践的经验，针对语义领域的 4个方向技术，将会发表一系列解读文章。本篇文章由三角兽 CEO Z
近日，在第八届对话系统技术挑战赛（DSTC8）中，“端到端的问答预测任务”、 “基于Schema的对话状态追踪”以及“面向多领域端到端对话系统”等三项赛事的第一桂冠，均被同一家公司夺走。
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 自然语言理解模块是对话系统中最重要的模块，对于用户输入的语句信息，首先需要通过自然语言理解模块进行处理，该模块主要的功能在于解析并“理解”用户输入的信息，将其转变成计算机可以理解的形式。该过程也可以看作一个信息结构化的过程，用户的输入信息一般表示为如下格式： 如图1所示即为一个用户输入语句经过结构化后的示例，该示例中的意图是希望用户提供手机号码信息，因此“act”为“request”，且当前询问的“slot”为电话信息“phone”，同时“slot”为
日本大阪大学（Osaka University）的一组研究人员开发了用于对话系统的新方法。这种新方法通过隐式确认的方式习得词汇，计算机通过在对话流中确认它的预测是否正确以获得多个对话中某个未知单词的类别。 近年来出现了很多对话机器人、聊天机器人和语音助手应用程序；然而，在这些系统中，计算机基本上是根据预先编制的内容来回答问题。还有另一种方法，即让计算机通过询问简单的重复性问题向人类学习；但是，如果电脑为了获取知识只提“xyz是什么？”之类的问题，用户将失去与电脑交谈的兴趣。 该研究团队开发了一种隐式确认的方
任务型对话模型包括两种方法：Pipeline和End2End，前面介绍了问题定义和建模（任务型对话系统公式建模&&实例说明）、Pipeline方法中的SLU（总结|对话系统中的口语理解技术(SLU)（一）、总结|对话系统中的口语理解技术(SLU)（二）、总结|对话系统中的口语理解技术(SLU)（三））、DST（一文看懂任务型对话系统中的状态追踪（DST））、DPL（一文看懂任务型对话中的对话策略学习（DPL））、NLG（总结|对话系统中的自然语言生成技术（NLG））。今天简单介绍下部分End2End的方法（End2End的方法也有多种，比如：有的方法虽然是End2End的方法，但是还是单独设计模型的部件，不同部件解决Pipeline方法中的某个或多个模块；有的方法则是完全忽略Pipeline方法划分的多个模块，完全的End2End），后续抽时间会继续介绍。
在构建基于浏览器的实时对话系统时，开发者通常会选择使用WebSocket作为实现实时通信的协议。然而，有些场景下，使用EventSource作为替代方案也是一个值得考虑的选择。本文将深入探讨为什么ChatGPT对话系统选择使用EventSource而非WebSocket，并通过代码示例和详细解释，帮助读者理解这一决策的原因。
我跟几位BAT老哥聊了下NLP全路径学习的事情，总结出以下内容，包含： 学习NLP需要具备哪些基础 NLP全路径各任务学习的项目 01 学习NLP需要具备的基础 01 机器学习 熟悉简单的机器学习模型。例如：逻辑回归、决策树、朴素贝叶斯、隐马尔科夫模型、K-Means、正则化方法等；有部分高级机器学习基础更好。例如：集成学习（随机森林、GBDT、XGB、Stacking等）、条件随机场CRF、贝叶斯网络、支持向量机、主题模型等。 02 深度学习 熟悉简单的神经网络基础。例如：神经元模型、多层感知机、反向传播
12月15日，由腾讯云主办的首届“腾讯云+社区开发者大会”在北京举行。本届大会以“新趋势•新技术•新应用”为主题，汇聚了超40位技术专家，共同探索人工智能、大数据、物联网、小程序、运维开发等热门技术的最新发展成果，吸引超过1000名开发者的参与。以下是大数据AI分会场的演讲内容，稍作整理，分享给大家。
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？对于给定一句话的回复，不同的人可以给出不同的答案，只要自圆其说即可，如此开放的回复空间，评价回复的好坏实属困难。 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
本文是对发表于自然语言处理领域顶级会议ACL 2021的论文“Towards Quantifiable Dialogue Coherence Evaluation（面向可量化的对话连贯性评估）”的解读。
AI科技评论按：在 ICLR 2017 举办之际，FAIR实验室撰文展示了团队在理解对话所做的研究和贡献，AI科技评论进行编译，未经许可不得转载。 建立一个有效的对话系统 在 Facebook 的人工智能研究中心（FAIR），理解对话一直被认为是一个宏大和长期的 AI 研究目标。 一个真正有效的对话系统应该是一项辅助性的技术，这个系统很可能包括一个可以用自然语言与人类交流的与聊天机器人类似的系统。它可以帮助人们更好地理解周围的世界，更有效地和周围的人进行交流，消除沟通上的障碍。随着数字化内容的不断增多，
可能每天大家都会使用各种自然语言对话系统，今天我想跟大家分享一下对对话技术的一些观点。
编者按：邓力博士原为加拿大滑铁卢大学教授，1999 年加入微软，2016 年起担任微软首席人工智能科学家，负责微软深度学习技术中心应用趋向的深度学习研究。 在上周的 AI Frontiers 会议上，邓力博士为参会嘉宾做了口语对话系统的专题演讲。AI 科技评论与会记者将现场演讲记录下来，结合 PPT 为大家整理出这份演讲实录。此次邓老师介绍了口语对话系统的分类，三代演变史，以及三大研究前沿领域，可谓干货满满。NLP 领域的童鞋们不可错过。 邓力： 今天，我想讲一讲口语对话系统（Spoken Dialog
精英人才培养计划是一项校企联合人才培养项目，入选学生将受到业界顶尖技术团队与高校导师的联合指导及培养。培养期间，学生将获得3个月以上到访腾讯开展科研访问的机会，基于真实产业问题及海量数据，验证学术理论、加速成果应用转化、开阔研究视野。同时项目组将为学生搭建线上和线下学习、交流平台，帮助学生挖掘更多潜能。学生通过“十分精英圈”线上平台，随时获取前沿技术资讯、沉淀科研收获与心得；通过“智学研讨会”及“智享交流会”等线下平台，积极参与海内外顶级学术会议及学术专家交流活动；通过“精英研学营”进阶平台，对话产业
本文大部分来自ConvLab: Multi-Domain End-to-End Dialog System Platform，2019年4月18号才挂到arxiv，我是19号简单扫一遍。这种类型的文章比较简单，大多是阐述性质的，今天也没细看（局部细看了，没有整体细看），捡着关键内容加上我之前关于对话方面的了解简单写下。如果有问题，欢迎交流。
AI科技评论按：本月 18 日，由美中技术与创新协会（Association of Technology and Innovation，ATI）主办的第一届“AI NEXT”大会在西雅图召开。本次会议的主要嘉宾包括：微软首席 AI 科学家邓力，微软院士黄学东，Uber 深度学习负责人 Luming Wang 等。华人之外，还有亚马逊 Alexa 首席科学家 Nikko Strom，微软小娜架构师 Savas Parastatidis 等业内知名专家。 大会主题是“探索 AI 的潜力，把 AI 技术应用于实用
前不久，微信智言团队夺得第七届对话系统技术挑战赛（DSTC7）Track 2 赛道的冠军。
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