了解，请提供您希望了解的问答内容，我将根据提供的内容给出完善且全面的答案。
作为一个高大上的码农，你肯定用到过 StackOverflow，必须的。会有人否定这个断言么？那他恐怕不是真正的码农，或者说还没入门。StackOverflow 对于码农的重要性，基本就和诸葛亮对刘备的重要性差不多，它上知 Java 下知 MySQL，中间懂得各种算法。只要你拥有与它沟通的技巧，它几乎可以回答你遇到的任何技术问题。
本项目基于chatterbot0.8.7来开发，但不仅于此。让我们先对chatterbot做一个简单的了解。
最近学习js的时候看到了一段代码，思考再三之后仍然不是很理解，于是决定到尽可能多的平台进行提问，目的有二：1.最主要的，解决问题；2.借这个机会测试哪些平台可以在短时间内给予提问者反馈和援助，从而作为下次提问的首选之地。最后问题是解决了，但是关于提问这件事再次有了不一样的感想。
2018年7月1日上午自然语言处理专场中腾讯知文算法负责人钟黎就NLP、NLU、dialogue等面临的问题，做了其“从0到1打造下一代智能问答引擎”的报告。
机器之心原创 作者：王艺 几乎在同一时间，微软和阿里巴巴的机器阅读理解系统在最新的 SQuAD 数据集测评结果中取得了并列第一的成绩。这是历史上第一次，机器阅读理解的精准匹配分数超越了人类的评测结果。 这两天 NLP 圈炸锅了，焦点围绕着微软阿里到底是谁先打破了机器阅读理解的人类记录。 事情是这样的。两家的 PK 发生在 SQuAD 数据集上，这是行业内公认的机器阅读理解标准水平测试，也是该领域顶级赛事，被誉为机器阅读理解界的 ImageNet（图像识别领域的顶级赛事）。和 ImageNet 一样，SQuA
本次分享的论文提出了一个新的任务 Embodied Question Answering (EQA)。在这个任务里面，一个agent在三维虚拟空间中进行随机出现，然后问这个agent一个问题，agent为了回答这个问题，需要在环境中进行探索和信息整合。这个任务需要agent具有主动的认知、语言理解能力、目标驱动的探索、常识推理并将自然语言的信息整合到动作序列中。
你是否曾经在谷歌上随意搜索过一些问题？比如「世界上有多少个国家」，当你看到谷歌向你展示的是准确的答案，而不只是链接列表时，你是否感到十分惊讶？这个功能显然很酷炫也很有用，但是它仍然有局限。如果你搜索一个稍微复杂的问题，比如「我需要骑多长时间的自行车才能消耗掉一个巨无霸汉堡的卡路里」，你不会直接从谷歌搜索那里得到一个好的答案（即使任何人都可以通过谷歌搜索给出的第一个或第二个链接的内容得到答案）。
为了从整体上描述基于文档的限定领域对话式问答系统要实现的功能，使用户能够对本系统有一个全面正确的认识，同时给程序开发者一个关于系统的使用，系统的功能模块，以及系统的各种技术解决方案一个详细的说明。
背景 很多人问，对话式交互系统就是语音交互么？当然不是。语音交互本身真的算不上新概念，大家可能都给银行打过电话，“普通话服务请按1，英文服务请按2……返回上一层请按0” 这也算对话式交互系统，我想大家
原作者 Shane Brennan 编译 Mika 本文为 CDA 数据分析师原创作品，转载需授权 对于数据科学领域的新手来说，以下的十大常见误区每一条都是血与泪的教训。 对于数据科学领域的初学者和职场小白来说，理想往往很美好，现实却很骨感。理想的数据科学世界与现实中遇到的问题之间往往存在着鸿沟。 许多数据分析课程都旨在教授学生编程、统计学、数据整理等方面的基础知识。然而却极少涉及在实际的数据科学工作中会遇到的挑战。 数据分析课程提供了数据和工具，并要求你得到预期的结果。而在实际工作中可能不会给你提
2012年谷歌首次提出“知识图谱”这个词，由此知识图谱在工业界也出现得越来越多，对于知识图谱以及相关概念的理解确实也是比较绕。自己在研究大数据独角兽Palantir之后开始接触知识图谱，也算对其有了一定了解，这里从三个角度总结一下怎么去理解知识图谱。
开放域的问答（QA）是自然语言理解（NLU）中的一项基本任务，旨在模拟人是如何通过阅读和理解完整的文档，从而寻找信息、发现问题的答案。例如，对于“天空为什么是蓝色的？”这一问题，QA 系统应能够阅读相关网页 (如维基百科页面) 并给出正确答案，即使答案有点复杂和冗长。
本文首发于GitChat，原作者王晓雷，经作者同意授权转发。转载请联系作者或GitChat。 背景 很多人问，对话式交互系统就是语音交互么？当然不是。语音交互本身真的算不上新概念，大家可能都给银行打过电话，“普通话服务请按1，英文服务请按2……返回上一层请按0” 这也算对话式交互系统，我想大家都清楚这种交互带来的用户体验有多低效。那么对话式交互系统已经可以取代人类提供服务了么？也没有，图灵测试还没有过呢，着什么急啊。 📷 不过，随着人工智能的发展，对话式交互穿着语音和文本的外衣，携手模糊搜索引擎，怀抱计算科
自己也写过一篇关于NLP研究领域的个人粗浅的理解与入门学习建议----吾爱NLP(3)—我对NLP的理解与学习建议，今日偶然发现了微软亚研大佬的这篇文章，不仅介绍了NLP相关的各个研究领域以及入门实践的路径，还简单的解读了如何完成一篇学术论文，特此转载希望对各位有帮助。
AiTechYun 编辑：Yining 从某些角度上来看，建立一个能够回答自然语言问题的系统一直被认为是一个非常有野心的目标。根据下面给出的图像，想象一个可以回答这些问题的系统： 图像中有什么？ 图像
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如果是人类来回答这个问题，即使在情景不明确的情况下也能在快速澄清后给出回答，但对机器来说，除非依赖大量人为制定的规则，回答这样的问题难度堪比“哥德巴赫猜想”。
摘要 一直以来，人机交互方式都在发生着不断的变化，从命令行交互，GUI交互，GUI＋交互，直到现在的对话交互（CUI）。之前传统交互都是人在适配机器，而CUI则实现了机器来适配人。本次演讲将介绍常用的
话说天下群雄争相研究知识图谱，而真正对知识图谱和问答系统研究深入透彻的，唯谷歌和李维老师是也。听说李维老师将在凌晨3点给大家分享知识图谱和问答系统的知识，大家都非常兴奋，有诗为证： 今晚硅谷静悄悄，微群设摊待维老。 知识图谱说根苗，预计讲到雄鸡叫。 By 洪涛老师 雄鸡叫，不睡觉，定把智普都学到。 手拿板凳准备好，静等师傅来布道。 By 马少平老师 颇有难度起阶HOW，盖因听众水平高。 讲师竹筒蚕豆倒， 听者瓜子嗑不少。 By 洪涛老师 一、引子 在讨论知识图谱和问答系统之前，先给出几篇以前的文章。第一篇
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