随着深度学习的发展,人机对话技术取得重大突破,成为人工智能领域的热点研究问题。
人机对话作为人机交互系统的核心功能之一,发挥着十分重要的作用。相比其他传统交互方式,人机对话可在聊天的过程中完成输入信息获取以及结果信息反馈,具有更广阔的适用场景以及更优的用户体验。
目前,生成式的人机对话存在内容把控性较弱,生成内容不一定符合场景需求的问题。所以,在实际运用中往往需要对模型做出更多的调整和控制,使生成的对话更适用于具体场景。平安人寿在该领域进行了长时间的研究与实践探索,取得了业界领先的成果。
1 月 10 日(周四)晚 8 点,平安人寿智能平台团队资深算法工程师姚晓远将在 PaperWeekly 直播间为您介绍对话生成模型的探析与创新,分享平安人寿基于业务场景的技术探索成果。
分享提纲
■寿险的人机对话业务介绍;
■Seq2Seq 对话模型原理;
■基于主题规划和文本属性控制的 Seq2Seq 模型优化;
■Seq2Seq 模型在寿险业务的实践介绍。
嘉宾介绍
姚晓远
姚晓远,平安人寿智能平台团队资深算法工程师。毕业于武汉大学,获得硕士学位,研究方向为自然语言处理。曾任职于百度,现为平安人寿智能平台团队资深算法工程师,具有 5 年人工智能研发经验。曾作为主要开发人员参与图片广告、事件图谱、智能客服等项目,目前担任人机交互算法研发负责人,主要进行对话生成、问答匹配算法研发。
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