“想不想开发一款自己的聊天机器人？” “我也可以吗？神马AI，机器学习，DNN……我都不懂啊” “没关系，其实真的没有那么复杂——掌握方法和工具的话，一天时间就够了……” ---- 举个例子：淘宝小助手 小明业余时间开了一家淘宝店，他是店里唯一的工作人员。白天要上班，晚上不敢熬夜，总是因为错过回复用户消息而丢单。 要是有个客服机器人就好了——小明向好友程序员小刚提出了自己的想法。 小刚问：一般用户都问你什么问题？小明总结了一下，大概有以下4类问题：1. 包邮吗？2. 打折吗？3. 是专柜正品吗？4. 其他
【AI100 导读】虽然聊天机器人行业目前仍然处在起步阶段，但是其发展速度却非常快，现在也变得越来越重要。假如这些聊天机器人可以为广大用户带来便利，满足他们的期望，那么聊天机器人将会不可或缺。Google、Facebook、Microsoft、 IBM 以及 Amazon 等的科技巨头已经越来越看重聊天机器人了。本篇文章是对当下已经创建了聊天机器人的各个平台的分析。 虽然聊天机器人行业目前仍然处在起步阶段，但是其发展速度却非常快。最开始聊天机器人似乎只是一个噱头或者是营销策略，但是现在却变得日益重要，成为人
原文来源：codeburst.io 作者：Pramod Chandrayan 「雷克世界」编译：嗯~阿童木呀、我是卡布达 现如今，在更多情况下，我们是以比特和字节为生，而不是依靠交换情感。我们使用一种称之为计算机的超级智能机器在互联网上进行交易和沟通。因此，我们觉得有必要让机器明白我们在说话时是如何对其进行理解的，并且试图用人工智能，一种称之为NLP——自然语言处理技术为它们提供语言。作为一种研究结果，聊天机器人正在成为一种可靠的聊天工具，使用这种非人为依赖的智能工具与人类进行交流。 我强烈的感受到：
在之前开发聊天机器人的文章里，我们讲解了如何使用在线工具LUIS (https://luis.ai) 开发Chat bot的自然语言理解模型。 在构造问题解决型机器人的前提之下，我们需要对用户用自然语言输入的问题进行意图判断和实体抽取。这两个功能是LUIS都可以做到的。 但如果不借助现成的工具，自己实现这两个功能，该如何做呢？今天，我们先来讲第一部分：意图识别。 分类问题 意图识别的目的是判断用户发送给聊天机器人的语句表达了TA的何种意图（intent）。 因为是问题解决型机器人，所能够回答的问题有限，
今日，微软宣布自定义语音服务成为加入微软识别服务行列的最新程序。自定义语音服务是一款可以高度灵活地把语音转换成文字的程序，它可以被认为是更智能版的Siri或Google Assistant。 自定义语
本文探讨了智能客服聊天机器人的开发成本。根据不同的功能需求，开发人员需要考虑六个主要步骤，包括后端开发、NLP集成、自然语言理解、会话智能、集成和控制面板。成本计算包括每个步骤的详细说明和相应的工具。
在识别类的时候，有的建模人员受到DDD话语体系的影响，会着急去分辨哪个类是实体（Entity），哪个类是值对象（Value Object），这是没有必要的，而且很容易成为遮掩无能的遮羞布。
【新智元导读】微软语音识别技术24年老将黄学东近日被评为“微软全球技术院士”，成功摘下这一微软技术的“桂冠”。 黄学东于1993年加入微软。1995年，黄学东最终把洪小文也拉入微软。黄学东还曾在Bing工作，一直跟随沈向洋博士。接受新智元的专访时，他谈到了去年微软对话语音识别词错率低至5.9%背后的故事。 同时，黄学东认为语音识别的下一个大难关是语义理解，目前看来最有希望的路线是 LSTM + Attention。 黄学东，微软语音识别技术 24 年老将，IEEE/ACM 双科院士，微软深度学习工具包CNT
摘要 “人工智能”一词最初是在1956年Dartmouth学会上提出的。从那以后，研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展。人工智能（Artificial Intelligence）英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技
然而，这些程序并非是用人类“自然语言“编写的，像Java、Python、C和C ++语言，始终考虑的是"机器能够轻松理解和处理吗？"
节选自《软件方法（下）》：http://www.umlchina.com/book/softmeth.html，添加了一些内容。
机器若要帮助人类摆脱繁杂的无价值事务，前提条件之一就是理解人类的意图。语言是人类最重要的信息传达方式，所以机器理解人类语言的能力就显得极为重要了。人机对话作为这个方向下的具体落地业务，必然将在人工智能发展周期中扮演极为重要的角色。
自从 BERT 被提出之后，整个自然语言处理领域进入了一个全新的阶段，大家纷纷使用 BERT 作为模型的初始化，或者说在 BERT 上进行微调。BERT 的优势就在于使用了超大规模的文本语料，从而使得模型能够掌握丰富的语义模式。
讽刺是一种语言表达方式，即其字面意义和隐含意图之间存在差异。由于其复杂的性质，通常很难从文本本身进行检测。因此，「多模态讽刺检测在学术界和业界都受到了越来越多的关注」。今天给大家分享的这篇文章，从多模态角度出发，通过对基于多头交叉注意机制的原子级一致性和基于图神经网络的成分级一致性进行研究，「提出了一种新的基于层次结构的讽刺语言检测框架」。
几乎所有的社交和游戏公司都会成为元宇宙的追捧者。这是我对未来元宇宙发展趋势的直观判断。
我们每天都会听到关于有能力涉及旅游、社交、法律、支持、销售等领域的新型机器人推出的新闻。根据我最后一次查阅的数据，单单Facebook Messenger就拥有超过11000个机器人，然而到我写这篇文章的时候，估计又已经增加了几千台。第一代的机器人由于它们只能根据对话中的关键字来分析有限的一些问题，因此显得十分的愚笨。但是随着像Wit.ai， API.ai， Luis.ai， Amazon Lex， IBM Watson等机器学习服务和NLP自然语言处理（Natural Language Processing）的商品化，促进了像donotpay 和 chatShopper这样的智能机器人的发展 。
论文作者：Dario Amodei , Rishita Anubhai , Eric Battenberg , Carl Case , Jared Casper , Bryan Catanzaro , JingDong Chen , Mike Chrzanowski Baidu USA, Inc., Adam Coates , Greg Diamos Baidu USA, Inc., Erich Elsen Baidu USA, Inc., Jesse Engel , Linxi Fan , Christo
由于换工作以及家里的事，很久没有写东西了。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。需要注意，本文不会详细描述如何简单构建一个小demo的流程，这个在rasa的doc和一些博客上都有很好的例子，我这里就不重复引用了。贴一些链接，有兴趣的同学可以去这些地方看看。
曾经有人问，科技创业的门槛有多高？仔细想一下，发现其实并没有门槛：可以说自己最懂 90 后，以创业者的身份炒作几个语不惊人死不休的观点，搏了眼球再说；也可以说自己虽然不懂技术但是有情怀，除了乔布斯无人再出其右——还是搏了眼球再说。 特别是面向消费类科技互联网市场的创业，非常好的体现了互联网“没人知道电脑后面是不是一只狗”这个典故的精神——没人知道一家公司背后的创业者究竟懂不懂他在做的事情，当然，除了炒作之外。 那些深谙技术产品开发，执行力超强且专注做事的科技创业者，才应该获得媒体的关注和报道。毕竟，科技产业
AI科技评论按：近年来，人机对话技术受到了学术界和产业界的广泛关注。学术上，人机对话是人机交互最自然的方式之一，其发展影响及推动着语音识别与合成、自然语言理解、对话管理以及自然语言生成等研究的进展；产业上，众多产业界巨头相继推出了人机对话技术相关产品，如小冰、siri、度秘等，并将人机对话技术作为其公司的重点研发方向。 基于人机对话技术在学、产两界中的重要地位，在第六届全国社会媒体处理大会（SMP 2017）上，由中国中文信息学会社会媒体处理专委会主办，哈尔滨工业大学和科大讯飞股份有限公司承办举行了国内首次
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
AI 研习社按：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
我是一个聊天机器人的从业者，办公桌上和家里有各式各样的聊天机器人产品。和大多数用户的体验一样，对于一个刚刚到手的产品，最开始的感觉是新鲜兴奋，但当体验完功能之后，剩下的就是失望和无奈。然后，很可能就将其放在角落里再也不会打开，或者仅仅作为一个音箱，来播放音乐。
对于命名实体识别任务，现有的模型基本已经能够达到很好的结果。近期，在ICLR 2018上提出了使用active learning，可以在少量数据集下得到较优结果（可以参见专栏文章）。除此之外，本文提出了使用联合学习的方式提升序列标注的结果，虽然效果没有超过使用额外信息的模型，但是在已有的不使用额外信息的模型中可以达到state-of-the-art的结果。
http://www.umlchina.com/book/softmeth08part1.pdf
人机对话系统，或者会话交互，有望成为物联网时代的主要交互方式。而语言的理解与表达和知识是密切联系的，知识图谱作为一种大规模知识的表示形式，在人机对话系统中各模块都有重要的应用。而知性对话，则是基于知识图谱的人机会话交互服务。
我认为用AI评价学生成绩比人类老师更客观公正的原因是因为AI不会受到情感、偏见、疲劳等因素的影响，能够根据事实和数据进行评价，避免了主观性和不公正的情况。此外，AI还能够快速、准确地对大量数据进行分析和处理，提高了评价的效率和准确性。
选自Awni 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、路雪 深度学习应用到语音识别领域之后，词错率有了显著降低。但是语音识别并未达到人类水平，仍然存在多个亟待解决的问题。本文从口音、噪声、多说话人、语境、部署等多个方面介绍了语音识别中尚未解决的问题。 深度学习被应用在语音识别领域之后，词错率有了显著地降低。然而，尽管你已经读到了很多这类的论文，但是我们仍然没有实现人类水平的语音识别。语音识别器有很多失效的模式。认识到这些问题并且采取措施去解决它们则是语音识别能够取得进步的关键。这是把自动语音识别（
国际计算语言学协会年会 ACL 2020 按照原定时间已经于 7 月 5 日至 10 日召开，受到疫情影响，本次会议全部改为线上会议。ACL 2020 共收到了 3429 篇论文，收录其中 779 篇论文，包括 571 篇长论文和 208 篇短论文，论文的总接收率为 22.7%。ACL 2020 收录文章数量前五位的主题分别是：机器学习（Machine Learning for NLP）、对话和交互技术（Dialog and Interactive Technologies）、机器翻译（Machine Translation）、信息提取（Information Extraction）和 NLP 应用（NLP Application）。
译者 | 飞逸 “闪瞎人眼”的AI和机器学习 AI及机器学习似乎生下来就光芒万丈，其亮度甚至能把人的眼球“闪瞎”。一时间，无论中外，无论2B2C，似乎所用的公司都愿意把自己的产品或服务加上AI或机器学习功能，好像这些产品或服务会变得十分“高大上”似的。事实上，很多一些号称带有AI或机器学习功能的产品本身并不具有很高的技术含量。比如某些所谓的“智能分析”工具实际上所做的只是统计及汇总一些市场规律及现象，并不能为用户带来前瞻性的市场分析和预测。实际上，这些“智能”所做的工作远逊于统计学和经济学研究人员。 所
大多数现有的方法都在单个领域上独立训练 DST，而忽略了跨领域之间的信息的有效共享。
领域驱动设计（Domain Driven Design，以下简称DDD）这个话题，经常会出现在各大技术圈。特别是微服务出现后，海内外的大佬们又把微服务和DDD放到了一起说事情。
对于对话系统来说，一般都可以分为特征处理、理解意图和生成答案等过程。思必驰北京研发院 NLP 负责人葛付江解释，在接收问句后，系统会进行进行分词、词性标注以及命名实体识别等过程以完成问句的特征处理过程。
作者简介 胡一川，来也联合创始人和CTO。来也专注于智能对话技术，让每个人拥有助理。此前，胡一川联合创立了影视推荐引擎"今晚看啥"并被百度收购，后加入百度任资深架构师。本科和硕士毕业于清华大学，博士毕业于宾夕法尼亚大学。 一、什么是智能助理 随着智能手机和移动互联网的普及，越来越多原来发生在线下的交互场景，逐渐从线下转移到线上。人们也开始习惯通过在线沟通的方式来获取各种服务：让秘书安排出差的机票和酒店，向英语老师咨询学习中的问题，找旅行达人制定旅游计划等等。类似这样的场景，今天都逐渐从面对面或电话沟通，转移
最近，我参加了在芝加哥举办的IEEE 2015可视化大会，并草草记录了一些有关机器学习的内容。对于那些不了解该会议的人来说，你有必要了解下，这是从业者、学者和研究人员最大的一次年度聚会，它们的研究方向是如何将数据进行可视化并且对我们可用。会议论文主要来自IEEE VIS的三个核心子会议：可视分析科学与技术（Visual Analytics Science and Technology，VAST)、信息可视化（Information Visualization,InfoVis) 、科学可视化（Scientif
最近AI的复苏(revival)和流行同时带来的消极面是 - 很多的供应商，企业专业服务和个人纷纷标榜其技术，产品，服务或项目是人工智能的技术，产品，服务或项目。
这两天被EMNLP2023国际顶会的消息刷屏了，世界各地的大佬齐聚新加坡，带来了一场NLP盛宴。今年EMNLP2023 的投稿论文数量将近5000篇，长论文接收率为23.3%，短论文接收率为14%，整体接收率为21.3%。
CCF-腾讯犀牛鸟基金由腾讯与中国计算机学会联合发起，旨在通过搭建产学合作平台，连接产业实践问题与学术科研问题，支持海内外优秀青年学者开展与产业结合的前沿科研工作。 2018年CCF-腾讯犀牛鸟基金共涵盖机器学习、计算机视觉及模式识别、语音技术、自然语言处理、大数据技术、区块链等6个重点技术领域，涉及31项研究命题。 上一期，我们介绍了机器学习、计算机视觉与模式识别两个申报主题，这期我们将介绍语音技术专题和自然语言处理技术专题。欢迎青年学者关注了解，希望大家可以从中找到适合自己的申报命题。 三、语音技
整个数据库系统包括数据，数据库，数据库管理系统。数据库管理系统是位于操作系统和应用程序开发工具之间的的一层，可以由数据库管理员来对数据库管理系统和数据库进行操作。数据库具有以下特点： 1.数据结构化； 2 .数据的共享性高，冗余度第且易于扩充； 3.数据独立性高； 值得注意的是，数据库并不能对现实世界存在的东西进行存储，所以需要对现实世界的事物进行抽象处理。将数据模型分为两种：一是概念模型（便于人类理解），二是逻辑模型/物理模型（数据库可以识别）。 概念模型中包括实体，属性，实体集，实体型，关系等。 逻辑模型（也称数据模型）通常由数据结构，数据操作，数据的完整性约束条件三部分组成。
CCF-腾讯犀牛鸟基金由腾讯与中国计算机学会联合发起，旨在通过搭建产学合作平台，连接产业实践问题与学术科研问题，支持海内外优秀青年学者开展与产业结合的前沿科研工作。 2018年CCF-腾讯犀牛鸟基金共涵盖机器学习、计算机视觉及模式识别、语音技术、自然语言处理、大数据技术、区块链等6个重点技术领域，涉及31项研究命题。 上一期，我们介绍了机器学习、计算机视觉与模式识别两个申报主题，这期我们将介绍语音技术专题和自然语言处理技术专题。欢迎青年学者关注了解，希望大家可以从中找到适合自己的申报命题。 三、语音技术专
AI科技评论按：很多读者在思考，“我和AI科技评论的距离在哪里？”答案就是：一封求职信。 信息爆炸时代，如何在浩瀚如海的网络中找到自己的需求？谷歌研究团队推出了 Coarse Discourse 数据集，可以将一段文字中“废话”剔除，精准识别用户所需要的目标信息。作为一名雷锋网编辑，信息搜集和分类是日常工作中极为耗时的一件事。谷歌推出的新方法能否解决这一问题？ 每一天，社区中的活跃者都在发送和分享他们的意见，经验，建议以及来社交，其中大部分是自由表达，没有太多的约束。这些网上讨论的往往是许多重要的主题下的关
AI科技评论按：本文作者王海良，呤呤英语开发总监，北京JavaScript／Node.js开发者社区的运营者，曾就职IBM创新中心。本文为系列文章第一篇，由AI科技评论独家首发，转载请联系授权。 目前
语音识别及深度学习领域专家、腾讯AI Lab副主任及西雅图实验室负责人俞栋博士，在2018年腾讯全球合作伙伴大会上展示了腾讯AI正在推进的跨领域前沿研究：下一代的多模态智能人机交互。以下是有补充的演讲全文，介绍了人机交互的历史与目标、下一代智能人机交 互的优势与挑战，及腾讯AI的解决方案。
语音识别技术，也被称为自动语音识别Automatic Speech Recognition，(ASR)，其目标是将人类的语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入。语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高技术。 语音识别技术主要包括特征提取技术、模式匹配准则及模型训练技术三个方面。语音识别技术车联网也得到了充分的引用，例如在翼卡车联网中，只需按一键通客服人员口述即可设置目的地直接导航，安全、便捷。
pdf版本：t.hk.uy/aqVH。您在阅读《软件方法》时如果发现错误，欢迎通过微信umlchina2告知。如果作者认为有道理，决定在下一次发布时根据您的意见修改，每个错误将付给您5.12元报酬，并在书中说明您的贡献。报酬通过微信支付。
华为心想，你不来可就别怪我了，由于没有拆台的，华为就获得了更大的话语权，于是华为带领着小兄弟们彻底把美国势力边缘化了。
微软中国技术顾问佘泽鹏为我们分享微软如何利用人工智能以及云平台打造智能机器人。 dev.modern.ie Web开发最令人头疼的问题就是如何去做兼容性的开发。虽然现在已经出现了很多现代化浏览器，但我
过去多年来，阿里巴巴一直坚持把技术的持续创新力作为重要的企业能力，持续推动对下一代技术的探索创新。单是今年上半年，阿里巴巴在计算机科学前沿领域里，被收录的中国计算机协会推荐的国际A类顶会论文已经达到200余篇。
内容概述：方言是语音识别技术发展中必须要迈过去的坎儿，那么如何让模型能够听懂和理解方言呢？使用优质的数据集是一种的方法，本文将介绍一个经典的方言录音数据集 TIMIT。
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