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关键词

数据与数据挖掘 - 03

一 数据与自然语言处理我们在处理很多数据任务时,不可避免地涉及到与文本内容相关的知识,这是属于文本挖掘(text mining)的内容,显然是NLP技术的范畴,基于这样的考虑我们先来自然语言处理有一个基本的认识 二 自然语言处理 如果一台计算机够欺骗人类,让人相信它是人类,那么该计算机就应当被认为是的。(阿兰.图灵) 机器像我们人类一样理解文本吗?这是大家人工最初的幻想。 ,于NLP有一个基本的了解和简单的实践,我会带领大家写一个问答系统,也就是聊天机器人。 文章描述了这个叫作Eliza的程序如何使人与计算机在一定程度上进行自然语言成为可。Eliza通过关键词匹配规则输入进行解,而后根据解规则所应的重组规则来生成回复。 词就是把词开,在英文中,I love you,这三个词组成的一句原本就是用空格开的,而中文里面的一句,比如“我爱北京天安门”,应该怎么样用空格开呢?

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| 使用 Java实现 机器人 -- 附源码

人工目前人工与深度学习顺应了互联网时代潮流,人机已经成为目前人工领域中非常热门的处理技术。 其中基于深度学习的人机交换系统(机器人)是人工最有潜力的领域,甚至被称作人工的皇冠。相于传统的页面简单交互,人机系统更读懂你的内心世界与想法。 《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实现机器人需求:使用Java实现机器人 技术点 & 开发工具: Myeclipse、JDK1.8、HTTPS、JSON 4:导入解json格式的jar包 org.json json 20180130 5:添加如下测试代码:public class TalkUtil { 机器人应的APIkey--图灵平台获取 public ----> + util.getMessage(scanner.nextLine())); } } }6:控制台测试结果,进行聊天:?

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    | 不与人类直接硬件都是“伪”

    整理 | Donna编辑 | 鸽子不直接与人语音硬件都是耍流氓!随和、直爽,是海知创始人兼CEO谢殿侠给人的第一印象。 这位曾创立北大古典音乐社团的江湖才子“谢大侠”直言不讳地称“不与人类直接语音的所谓硬件是“伪”。 第一个是2B业务,主要用于大型企业的客服上。再一个,是我们推出的水晶球员,这个在去年下半年开始落地,今年就已经有结果了。 音箱来说,首先质量要达到同类蓝牙音箱的水准。其次,音箱得听得懂人说的,不听十句错六句。最后,我想听的歌曲,曲库里面大部都在。这三个要求是乘法关系。 不过,我们还是只提供有限的服务。我们自己会定义一些领域,然后在场景下优选服务象。这些象必须是我们有力充打磨的。比如说面向家庭的家居,然后用户是小孩和白领。

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    实现web机器人

    sendMessage, function (res) { var mine = res.mine; socket.send(JSON.stringify({ type: chatMessage 随便定义,用于在服务端区消息类型 friend , content: res.data , cid: 0 , mine: false , fromid: 1 }); }; });我这里后台是直接将图灵机器人的回复发送到前台,就是这边就是只要解一下就行

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    机器人开发实战案例剖(3)

    一、前言本文是《机器人开发实战案例剖》系列的第3篇:机器人典型案例,旨在系统的进行一个系统性的介绍。相关内容已同步录制成视频课程,发布在CSDN学院。 二、正文2.1 国内外主要音箱产品?2.2 音箱典型案例:小米小爱1-设备控制?2.3 音箱典型案例:小米小爱2-服务?三、未完待续

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    机器人开发实战案例剖(2)

    一、前言本文是《机器人开发实战案例剖》系列的第2篇:机器人类标准,旨在系统的进行一个系统性的介绍。相关内容已同步录制成视频课程,发布在网易云课堂。 二、正文2.1 类标准?2.2 闲聊型问答机器人??2.3 问答型机器人??2.4 任务型机器人??三、未完待续下期预告《机器人典型案例》,未完待续

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    平台首次开通说明

    结合前一篇文章说到的30钟开发一个AI小程序,第一版的时候只添加了3个视觉类的接口,第二版加上了平台。由于平台有些特殊的开通操作,所以单独写一篇文章进行介绍。 首次开通,请先进入到平台的控制台,https:console.cloud.tencent.comtbp? 如果不开启闲聊,在没有配置情况下,机器人跟他说什么都会说不知道。QQ浏览器截图20200108103601.png第四步:点击发布管理,再点击右边的“发布上线”。 QQ浏览器截图20200108105233.png机器人的关键场景是帮助大家更容易配置自动回复信息,在客服场景是必备的工具,未来加上语义理解将会产生更广泛的应用。

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    强化学习在上的应用

    强化学习强化学习系统由体(Agent)、状态(state)、奖赏(reward)、动作(action)和环境(Environment)五部组成,如下图所示。 ? 实际上可以把强化学习简单理解成是一种循环,具体的工作方式如下:体从环境中获取一个状态St;体根据状态St采取一个动作at;受到at的影响,环境发生变化,转换到新的状态St+1;环境反馈给体一个奖励 经验回放经验池的功主要是解决相关性及非静态布问题。 这个部意图识别可作为类任务或者检索任务,而槽提取一般可用作为NER问题。 DST:状态跟踪,根据历史管理每一轮的输入,并且预测当前的状态。 Goal和Simulator还是一种比较“僵硬”的做法,需要在实际线上的使用过程中不断训练,这样可以使得决策更更符合用户预期。

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    强化学习在上的应用

    TEG数据平台部联合AiLab、Ai平台部,结合语音合成、语音识别、机器人问答、大数据力等前沿性、高复用性的功模块构建腾讯小知机器人产品,支持问答、业务办理、营销推广、回访调研、通知提醒等应用场景 强化学习强化学习系统由体(Agent)、状态(state)、奖赏(reward)、动作(action)和环境(Environment)五部组成,如下图所示。? 实际上可以把强化学习简单理解成是一种循环,具体的工作方式如下:体从环境中获取一个状态St;体根据状态St采取一个动作at;受到at的影响,环境发生变化,转换到新的状态St+1;环境反馈给体一个奖励 这个部意图识别可作为类任务或者检索任务,而槽提取一般可用作为NER问题。 DST:状态跟踪,根据历史管理每一轮的输入,并且预测当前的状态。 Goal和Simulator还是一种比较“僵硬”的做法,需要在实际线上的使用过程中不断训练,这样可以使得决策更更符合用户预期。

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    IDC发布式人工白皮书

    据IDC预测,到2020年,式人工家居、随身设备、车载三个关键领域的渗透率别达到27%,68%,51%。 随着式人工众多应用的不断落地以及用户使用门槛的不断降低,式人工在未来将大有可为。 ?    在细领域内,式人工已在家居、随身设备和车载三大领域落地。其中,式人工家居的带动下,有望发生革命性的变化。 构建生态至关重要 DuerOS可提供全面的解决方案   《白皮书》中,IDC指出生态的构建在式人工的发展中至关重要。在全产业链中,式人工平台将扮演赋者的角色。 DuerOS平台建立在百度语音识别、图像识别、自然语言处理、用户画像等技术之上,打造细场景下的技,提供多种设备和场景从软件到硬件的一体化方案,最终为用户提供“听清、听懂、满足”的式人工服务。

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    阿里交互实践与创新

    首先简要介绍交互框架和主要任务;接下来详细介绍自然语言理解、问答、聊天和管理等核心技术;然后介绍阿里巴巴的交互产品;最后是总结和思考。 在图 2 所示的交互核心功模块中,自然语言理解和管理之外,问答用来完成问答类任务,聊天用来完成闲聊类任务。 图1 交互框架交互核心技术交互中的核心功模块如图 2 所示,本部详细介绍交互中除输出层外的自然语言理解、问答、聊天和管理四个核心模块。 图2 交互中的核心功模块自然语言理解自然语言理解是人工的 AI-Hard 问题 ,也是目前交互的核心难题。 描述语言带来的好处是它够让引擎和业务逻辑实现离,离之后业务方可以开发脚本语言,不需要修改背后的引擎。

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    人工

    文黄成甲于这门复杂的学科,接下来我就三个重点,来讲讲人工的主要内容。 在AI不是魔法:人工与不那篇文章里,我们讲过AI并不是魔法,它只是数学、统计学、以及使用大数据来进行模式识别,是环境和物体的识别和相关性。 卷积神经网络可以用来做图片识别,它图片的方法和我们无尺度网络一样,都是抓住枢纽节点。 如果按照随机网络的方法,你是抓不出主次来的,可着白色的像素了半天却一无所获。而如果按照无尺度网络的方法,就会非常清楚。 但是应用循环网络的翻译就不会出现这样的错误,它会把一整句看成表达完整意思的网络,进行整体

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    深度学习:机器人适用场景与技术解

    内容来源:2017 年 9 月 24 日,爱因互动技术合伙人吴金龙在“ArchData技术峰会北京站”进行《深度学习与机器人》演讲享。 阅读字数:2390 | 6钟阅读摘要本次主题将介绍深度学习与机器人的结合,通过不同的机器人技术,来解机器人的发展趋势以及适用场景。 目前虽然是聊天机器人的早期阶段,但是整个产业已经相当完善,语音处理、文字处理、个人助理这些人工领域都有公司在涉及。机器人未来趋势个人信息助理,帮助用户管理日程、会议安排、辅助写作。 多轮识别相比较复杂,不仅要识别用户当前说的,还要当前语言环境。此我们有一个专用的多轮识别引擎,它的基础模块还是RNNCNN,用来处理单个语句表达,而上面则多了一层RNN进行信息的汇总。 的商业原则- 用户价值:通过高效解决问题 - 稀缺性:成为细领域的关键业务环节 - 技术成熟度:选择合适的技术商用场景- 清晰的知识结构和边界- 非标准化服务,信息不称 - 够通过数据积累提升服务质量

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    机器人实战开发(1)- 体系结构和

    尤其是Google Assistant 语音助手近期的卓越表现,如何开发机器人系统,成为一个新的热点。本文是系列文章的第一部,旨在较少系统的进行一个全面和具体的介绍。 相关内容已同步录制成视频课程,发布网易云课堂,CSDN学院,《机器人实战开发案例剖》。二、正文2.1 问答机器人的体系结构? 机器人的体系结构可以为四大部,如上图所示:语音(语音识别+语音合成)、自然语言处理(语义理解+语言生成)、状态管理、问答语料库。2.2 机器人的类体系? 基于机器人的交互特点、功特点和关键技术,我们把机器人划为上图中的几个类别,这里面需要注意一个问题,就是类标准,再不同的类标准下,会有不同的类结果,同一个标准下,各类别之间必须不可有交集 三、未完待续本文内容只是就机器人的体系结构和类型做了初步的介绍,更多内容后续持续享。

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    机器人客服 让“恰到好处”

    度小满金融机器人相关负责人介绍说,“ 1个机器人约等于3个人工客服。我们线上一共部署了近2000个机器人,可以充满足客服业务需求。”机器人不仅替代人工客服的工作,还具备了人的热情和温度。 未来,如何为整个金融机构的诸多业务提供帮助成为了行业内机器人客服的最新期待。 用户画像通过机器学习模型实现,包括用户问题预测模型、用户需求响应模型、用户还款风险预测模型等等,这些模型使机器人够更充的了解用户,从而在人机过程中更好地满足用户需求和体验。”上述负责人表示。 难得的是,机器人具备了人类的温度和个性,却不会带有人类的负面情绪,拨出的每一通电都带着真诚和热情,保证通过程中的质量,同时,也降低了高额的人力成本。? *以上图片来源于网络完论(微信id:aixdlun):深挖人工这口井,评出咸淡,讲出黑白,道出vb深浅。

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    人工可在流中学习单词

    日本大阪大学(Osaka University)的一组研究人员开发了用于系统的新方法。 这种新方法通过隐式确认的方式习得词汇,计算机通过在流中确认它的预测是否正确以获得多个中某个未知单词的类别。 该研究团队开发了一种隐式确认的方法,让计算机够在与人交谈时确认未知单词的类别。该方法的目的是让系统在会中预测用户输入的未知单词的类别,向用户做出隐式确认请求,并促使用户响应这些请求。 而且,通过考虑与用户所获得的类结果改善了该系统的决策性。市场上的聊天机器人与所有人交谈的方式都一样。然而,随着未来系统的普及,计算机要根据具体情况向伙伴学习。 这个小组的研究成果提出了实现系统的一种新方法。在这种系统中,计算机可以通过与人的交谈而变得更加,推动系统的改进,提高计算机根据用户的情况作出个性化响应的力。

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    2018年式人工的四大预测

    导读:上一期学习了语音营销的相关介绍,今天我们来了解一下关于2018年式人工的相关趋势(文末更多往期译文推荐)随着营销人员2018年的调查,他们发现式人工环境已经为消费者的更多采用做好了准备 事实上,在最近的一项调查中,十之九的人表示他们更喜欢直接与品牌沟通。今年,苹果、Facebook、Google和亚马逊都倾向于消息传递和。 2018年,四大巨头将把式人工作为与客户沟通的主要通道。?消费者和品牌营销人员将在以下领域看到增长:超越基本的机器人像“聊天机器人”、“人工”和“机器学习”这样的词现在肯定是趋势。 正如福雷斯特最近的一份报告所指出的,“企业庆祝人工( AI)技术治愈一切的短暂和谐的时期已经结束。 聊天机器人设计用于在整个中细和吸引客户,这将比没有做到这一点的机器人驱动更高的指标。

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    微信小程序语音聊天(demo)

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    人工的交互式教学(CS CL)

    目前的式人工系统的旨在理解一组预先设计的请求并执行相关动作,这限制了它们根据人类互动自然进化和适应。 本文受儿童如何与成人互动学习第一语言的启发,描述了一个新的可教的人工系统,它够通过现场互动教学直接从最终用户那里学习新的语言概念。 此设置使用三种模式:a) 在实时互动期间自动识别理解方面的差距,b) 从与用户的实时互动中了解这些未知概念的各自解释, c) 管理专为互动教学会定制的课堂子。 Prashanth Rajagopal, Gokhan Tur, Dilek Hakkani-Tur, Prem Nataraja原文地址: https:arxiv.orgabs2012.00958 人工的交互式教学

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    视频技术让安防更加慧【人工-视频

    本文从技术角度,说明视频技术与“大数据”如何结合及相关公司案例落地情况,尽量将理论结合到实际。 计算机视觉技术,属于人工领域。 基本层次的元数据(基本属性信息)无需经过视觉算法的输出即可得到,如录像时间、地点信息、摄像机的参数等;描述场景内容的信息元数据(场景内容信息)来自于场景视频进行实时的结果,按照其描述的范围类 ,主要有局部场景内的元数据(来自于前端设备的输出)和全局场景内的元数据(由布式视频监控中心的上下文感知算法产生)。 3、与识别:于大量非结构化的数据,需要接近甚至超越人类力的与识别技术,将采集到的非结构化数据转换为计算机处理的半结构化和结构化数据。 如前所述,视频算法将消耗大量的计算资源,计算机的性瓶颈将严重制约,而如果检索象是海量视频数据经过算法后输出的元数据(Meta Data),检索及后期挖掘速度将大大提高,视频元数据的产生如图所示

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