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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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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。 开发一个智能对话系统1,不仅模仿人类对话,而且回答有关电影明星的最新新闻到爱因斯坦相对论等主题的问题,并完成旅行计划等复杂任务,是目前运行时间最长的目标之一。 AI。直到最近,目标一直难以捉摸。 例如,SIGIR 2018创建了人工智能,语义学和对话的新轨道,以桥接AI和IR的研究,特别是针对问答(QA),深度语义和与智能代理的对话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。

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    对话 | 不能与人类直接对话智能硬件都是“伪”智能

    整理 | Donna 编辑 | 鸽子 不能直接与人语音对话智能硬件都是耍流氓! 随和、直爽,是海知智能创始人兼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“不能与人类直接语音对话的所谓智能硬件是“伪”智能。 当时有人认为直接做智能硬件能更快赚到钱,很多人都去做了,但我们忍住了坚持有所为有所不为。 尤其那时不少智能硬件都算是伪智能硬件,因为不是说连上智能手机就称之为智能硬件。什么是真正的智能硬件? 泡沫普遍存在于三个方面:一是很多给自己贴人工智能标签的公司和行为。这些公司本质上还是做的大数据的应用或者是传统的信息化系统。 另一种泡沫是在资本层面。 智能音箱也一样。虽然现在大家会认为智能音箱的功能,手机连音箱也可以实现。但是,当用户用过一个人机交互的智能音箱,就不会愿意使用原来的音箱了。

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    智能对话 | 使用 Java实现 智能对话机器人 -- 附源码

    人工智能 目前人工智能与深度学习顺应了互联网时代潮流,人机对话已经成为目前人工智能领域中非常热门的处理技术。 其中基于深度学习的人机对话交换系统智能机器人)是人工智能最有潜力的领域,甚至被称作人工智能的皇冠。相对于传统的页面简单交互,人机对话系统更能读懂你的内心世界与想法。 机器人人机对话系统主要涉及深度学习、机器学习、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实现智能对话机器人 需求:使用Java实现智能对话机器人 技术点 & 开发工具: Myeclipse、JDK1.8 System.err.println("Ta 对你说 ----> " + util.getMessage(scanner.nextLine())); } } } 6:控制台测试结果,进行智能聊天对话

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    如何使用ERP系统制作报价单?

    我们就可以通过系统操作直接给小马发送一份报价单。   在传统企业中报价流程是:客户询价→搜集产品信息→图纸审核→工艺审核→汇总信息→报价审批→客户确认→制作销售订单→结束。 ?    仓管云报价流程:客户询价→查找系统有无报价单→搜集信息→汇总信息→报价审核→客户确认→转换销售订单→结束。 ?    从流程图中,我们不难看出两者在报价中的细微差别,因为传统报价是通过书面或者电子表格的形式来创建,有些步骤是无法省略的。 在仓管云系统中如何创建一个报价单?    通过登录系统后台找到报价单,创建一个新的报价单并录入所需要给小马同学提供的信息,并点击保存,即完成报价单的创建。点击通过邮件发送,就可以直接发送给客户(如图所示)。 ?    传统企业与仓管云系统报价流程点有很多不一样的地方,仓管云更注重细节的把控,如:检索,数据安全,操作记录等。传统报价一般使用文档形式。

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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? 那我们怎样衡量一个智能助手“有个性”呢? 首先是个人的信息必须保持一致,比如设定为女性角色,然后在聊天中又说自己只是个小机器人,这就有些不符合个性设定。 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。 6、参考文献 北京大讲堂-AI大咖季:文本中的智能对话系统方向) 对话系统评价方法综述 Machine Learning Yearning PARADISE: A framework for evaluating

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    实现web智能机器人对话

    看到Django和layim实现websocketde资料很少,自己就琢磨了下,顺便搭建出来了。自己要去找闲心大神授权呀。

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    基于神经网络的智能对话系统(二)——机器学习背景知识

    深度学习(DL)涉及训练神经网络,其原始形式由单层(即感知器)组成(Rosenblatt,1957)。感知器甚至无法学习逻辑异或等简单函数,因此后续工作探索了“...

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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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    智能对话平台首次开通说明

    结合前一篇文章说到的30分钟开发一个AI小程序,第一版的时候只添加了3个视觉类的接口,第二版加上了智能对话平台。由于智能对话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,请先进入到智能对话平台的控制台,https://console.cloud.tencent.com/tbp? 如果不开启闲聊,在没有配置情况下,对话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 对话机器人的关键场景是帮助大家更容易配置自动回复信息,在智能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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    阿里智能对话交互实践与创新

    本文将对阿里巴巴在智能对话交互技术上的实践和创新进行系统的介绍。 首先简要介绍智能对话交互框架和主要任务;接下来详细介绍自然语言理解、智能问答、智能聊天和对话管理等核心技术;然后介绍阿里巴巴的智能对话交互产品;最后是总结和思考。 智能对话交互框架 典型的智能对话交互框架如图 1 所示。其中,语音识别模块和文本转语音模块为可选模块,比如在某些场景下用户用文本输入,系统也用文本回复。 图1 智能对话交互框架 智能对话交互核心技术 智能对话交互中的核心功能模块如图 2 所示,本部分详细介绍智能对话交互中除输出层外的自然语言理解、智能问答、智能聊天和对话管理四个核心模块。 ? 为了解决这个问题,在系统中我们设计了意图排序模块,其流程如图 10 所示。

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    柏拉图对话系统:一个灵活的人工智能会话研究平台(cs AI)

    随着语音对话系统和会话人工智能领域的发展,对工具和环境的需求也在增长,这些工具和环境可以抽象出实现细节,从而加快开发过程,降低进入该领域的门槛,并为新思想提供一个共同的试验台。

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    一文彻底读懂智能对话系统!当前研究综述和未来趋势

    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价值而受到越来越多研究者的关注。 具体来说,对话系统大致可分为两种: (1)任务导向型(task-oriented)对话系统和 (2)非任务导向型(non-task-oriented)对话系统(也称为聊天机器人)。 任务导向型系统 2 面向任务的对话系统对话系统的一个重要分支。在这部分中,作者总结了面向任务的对话系统的管道方法和端到端方法。 1. 上图的模型是一种基于网络的端到端可训练任务导向型对话系统,将对话系统的学习作为学习从对话历史到系统回复的映射问题,并应用encoder-decoder模型来训练。 近年来,端到端的框架不仅在非面向任务的聊天对话系统中流行,而且在面向任务的对话系统中逐步流行起来。 深度学习能够利用大量的数据,从而模糊了任务导向型对话系统和非任务导向型对话系统之间的界限。

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    如何为智能投顾打造对话系统?这有一份指南可供参考

    8月2日(上周三),量子位邀请到灵智优诺的CTO许可,他以“怎样为智能投顾打造一个对话系统”为题,分享了NLP在保险智能投顾中的应用和相关技术问题。 欢迎参与量子位和灵智优诺共同举办的线上分享活动,今天分享的主题是怎样为智能投顾打造对话系统。 使得整个系统的效果达到一个相对可用的状态。拿到多个模型和系统产生的结果后,就可以在结果基础上做一个结果的reranking,找出最适合当前对话的结果。 这样的一个系统才是工业可用的系统,我们日常见到的对话系统比如说像siri,小冰。他们基本都是通过sequence2sequence的模型end 2 end来做的,能够解决的是短句的回答。 我们通常见到的智能客服都是解决售后问题的,它的过程是解决用户遇到的问题,所以它只需要一个对话问答的系统

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