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  • 百度大脑智能对话蓝皮书。
  • 项目中用到了 olami sdk把录音或者文字转化为用户可以理解的json字符串。 效果图 (此图片来源于网络,如有侵权,请联系删除! ) 重要jS代码:   //手指按下时 语音转文字 voiceToChar:function(){ ...
  • iOS AI智能对话项目(一边设备开外放声音,一边录音降噪)代码
  • 目录https://bot.chatopera.comChatopera 多轮对话工作机制多轮对话的定义什么场景下使用多轮对话Chatopera 多轮对话知识库意图识别脚本对话多轮对话的检索模块间检索创建脚本对话的话题话题检索顺序对话状态机擦除...

    Chatopera 为开发者提供工具,低代码或无代码上线聊天机器人。

    https://bot.chatopera.com

    本文内容节选自 Chatopera 文档中心:https://docs.chatopera.com/products/chatbot-platform/conversation/mechanism.html

    Chatopera 多轮对话工作机制

    本篇的主要目的是帮助 Chatopera 机器人平台用户从系统的角度理解 Chatopera 的多轮对话解决方案,尤其是刚刚开始认识 Chatopera 服务的新用户,待阅读本篇后,相信大家可以使用 Chatopera 机器人平台快速定制出满足各种需求的聊天机器人。

    多轮对话的定义

    Chatopera 的智能对话机器人解决方案主要面向企业在客户服务、营销和企业内部协作中使用自然语言交互完成信息查询、任务和自动化流程。目前,市场中比较常见的智能对话机器人解决方案主要是一问一答:设定问答对,使用信息检索形式,提供信息查询功能,在 Chatopera 看来,这不是智能对话机器人的体验。

    在 Chatopera,我们认为多轮对话是在一定时间内,一定交互次数内,考虑对话的上下文,每次人发送聊天内容时,机器人具备从上下文情境中分析最合理的回答,准确的为人提供回复。

    什么场景下使用多轮对话

    Chatopera 的智能对话机器人解决方案是工具,用于设计、实现和发布聊天机器人。从价值提供上,Chatopera 所面向的是封闭域聊天,更关注智能对话机器人在生产、消费和制造等领域的聊天机器人应用;在开放域聊天,尤其是以闲聊为主的应用,不是 Chatopera 智能对话机器人的关注点,虽然我们提供了标准的通用的工具,但是作为开放域聊天,在目前还没有好的技术方案,强人工智能还没有成熟,对于实际应用上,还不能大规模的提供价值。

    Chatopera 的多轮对话服务,可以面向不同行业,比如教育、电商、游戏和生产制造等。尤其是客服和企业内部协作中,将以前通过表单、人工等的服务使用自然语言对话的形式实现。应用场景比如智能客服、智能招聘面试、智能提交工单、智能提交请假、智能分析潜在客户意向等。

    Chatopera 多轮对话

    Chatopera 多轮对话解决方案的一个主要目标是以无代码、低代码的形式上线智能对话机器人,为了实现这个目标,Chatopera 将不同形式的问答技术打造为基础模块,提供每个模块的管理工具、APIs,Chatopera 机器人平台用户可以单独使用。在基础模块之上,再融合为一个多轮对话方案。目前,基础模块包括:1)以搜索引擎技术为主的知识库;2)以机器学习为主的意图识别;3)以脚本规则为主的对话脚本。其中,又以脚本规则为中心融合知识库和意图识别,这个融合的产物就是 Chatopera 多轮对话。融合多种问答技术,实现为标准的工具,提供最佳实践,是 Chatopera 机器人平台的主要特色。

    在使用 Chatopera 机器人平台时,理解基础模块的工作原理,并熟悉多轮对话的检索机制,是非常重要的,掌握了这些知识可以帮助您实现具有强大对话能力的智能对话机器人。

    目前,基础模块包括:知识库意图识别脚本对话

    知识库

    通过设定问答对实现问答,对话用户的请求文本和问答对里的标准问或扩展问比较,计算相似度,当相似度高于阀值时,即认定该问答对的答案是对话用户需要的回复。

    在 Chatopera 知识库中,支持扩展问、近义词词典、多答案和答案类型。

    在这里插入图片描述

    意图识别

    通过为每个意图添加说法和槽位,训练机器学习模型。对话用户的文本被分析为某一个意图,如果识别了意图,则计算槽位信息,并且对于没有识别到的槽位进行追问。槽位可以绑定到某个词典,Chatopera 机器人平台提供自定义词典和系统词典。自定义词典包括词汇表词典和正则表达式词典,词汇表词典主要用于处理业务上的关键字段、同义词和专有名词;正则表达式词典则用于识别手机号、身份证号、订单号、邮箱等一些具有规则的信息。系统词典是用机器学习训练的命名实体提取判定的信息,比如人名、地名、组织机构和时间等。

    在这里插入图片描述

    脚本对话

    脚本对话是通过书写 Chatopera 多轮对话脚本语法建立的规则组合实现问答。对话脚本将对话分为匹配器,即和对话用户的输入进行比较的规则;回复,匹配规则后的回复内容,支持文本和函数;上下轮钩子,将规则与规则进行关联。对话脚本中的函数,使用 JavaScript 方式低代码编程,内置函数库,即方便了系统集成,同时也提供大量自然语言处理帮助函数,不需要掌握自然语言处理 NLP 的知识,开发者可以专注的实现业务逻辑。

    在脚本匹配器语法和函数中,融合知识库和意图识别,所以,脚本对话是多轮对话的中心,围绕脚本实现不同问答技术的融合。所以,很多时候,文档和产品中,也用【多轮对话】表述脚本对话,就是这个原因。但是脚本独立构成了一个模块,在 Chatopera 机器人平台内部,实现了对话脚本引擎。

    在这里插入图片描述

    以上为各个问答模块的概述,待阅读本页内容后,可以从左侧导航菜单了解每个模块的使用详情说明。

    多轮对话的检索

    在 Chatopera 多轮对话中,理解检索顺序是熟悉多轮对话原理的关键知识点。首先是基础模块间的检索顺序,然后是对话脚本中的话题的检索顺序。

    模块间检索

    对话用户请求时,多轮对话会先从知识库检索,匹配知识库问答对,当有问答对高于知识库阀值时,机器人回复问答对中的答案内容;未匹配知识库,进入脚本对话,从话题中匹配,匹配上则回复内容;否则则回复兜底回复。有下图关系。

    在这里插入图片描述

    其中,知识库阀值默认为 0.9

    这样的检索完成了知识库和脚本对话的融合,这也是大的框架,关于知识库、脚本对话和意图识别的相互之间的调用关系,后文会有更多介绍。

    创建脚本对话的话题

    聊天机器人的多轮对话主要就是很多对话规则的组合,可以设想这些对话规则组成了一个个的话题,在对话时,可以聊一个话题,可以跳跃到其它的话题。那么,每次获得了聊天用户的文本,机器人进行答案的检索就是选择最合理的话题并找到匹配的规则,计算回复内容。

    在创建好机器人后,下载多轮对话设计器,在多轮对话设计器中,创建话题。

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    话题里使用脚本实现对话逻辑,用一个简单的例子说明脚本语法非常容易掌握。

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    + 开始的是匹配器,目前 Chatopera 多轮对话支持通配符匹配器和模糊匹配器;- 开始的是回复,目前支持文本和函数,函数是 JavaScript 脚本;% 开始的是上下轮钩子,用以关联规则。

    使用多轮对话设计器撰写对话脚本的用户体验,经过了多年的打磨,已经非常成熟和稳定。

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    在多轮对话设计内调试对话,现在对于多轮对话设计器还不需要详细了解,本节内容旨在介绍原理,而话题作为重要的概念,需要先介绍如何创建以及在哪里编辑。

    话题检索顺序

    每个话题包含名字和一些规则,每个规则包括了匹配器和回复,业务上有明确的上下轮依赖的规则使用上下轮钩子进行关联。

    话题检索也是有顺序的,匹配到了某一个话题的规则,后续的话题就被跳过。匹配从高优先级到低优先级进行,最高优先级是【前置话题】,话题名称为系统约定:__pre__;最低优先级是【后置话题】,话题名称为系统约定:__post__。优先级仅低于前置话题的话题是当前话题,就是上一次对话用户匹配到的规则所在的话题;其余的话题根据算法动态的排序。

    在这里插入图片描述

    如果使用了上下轮钩子,则最先匹配携带有上下文钩子(就是 % 上次回复内容)的规则。

    整体上,脚本对话在检索时,检索栈是动态变化的。

    对话状态机

    现在,我们从另一个角度,状态机的角度思考多轮对话,因为是在多个连续的交互中,完成一个对话目标,那么就存在一个状态的问题,状态机是状态可以转移的图,两个状态之间的关系通过状态机约束。比如,某个活动通知的对话状态机如下:

    在这里插入图片描述

    这是个图示,仅为了说明原理。“请求”节点代表每次对话用户发送了文本,“回复”节点代表机器人处理结果,回复文本。因为知识库在检索中最先发生,可以放入一些一问一答的问答对,而一些全局的关键词放入前置话题【__pre__】中,图中右侧方框内,则是由其他话题组成的脚本对话,整个对话构成了状态机。

    这个问题在脚本对话中,尤其需要注意:Chatopera 对话脚本引擎会考虑过去一段时间内,一定对话轮次的历史,机器人会回看这些记录来分析最合理的回复。这个时间长度和轮次的约束,在 Chatopera 机器人平台管理控制台内可以设定,是每个机器人的属性:会话回溯最大时长会话回溯最大轮次

    在这里插入图片描述

    当对话用户的输入匹配到脚本对话的规则时,即是对话到达了一个状态。

    擦除状态

    开发者在多轮对话脚本的函数中,也可以擦除这个状态,这样到下次对话用户再请求时,话题检索的栈回到初始状态,状态机回到原始,这个擦除的方法是在回复或函数中添加 {CLEAR} 前缀,关于这个知识点的使用说明见文档

    使用函数切换状态

    如果想从一个话题,切换到另外一个话题获得回复。那么可以在函数中使用 "topicRedirect(TOPIC_NAME, TOPIC_GAMBIT_ID)"。将 TOPIC_NAME 替换为话题名字,TOPIC_GAMBIT_ID 替换为匹配器。就可以切换到该规则下获得回复。

    topicRedirect 函数的更多介绍,参考文档

    知识库路由

    对于状态机的状态跳转,Chatopera 多轮对话方案中,还有一个高级方法,通过知识库路由对话到对话状态机任意状态。

    在这里插入图片描述

    设定知识库的问答对中的答案,内容使用上述格式,将 TOPIC_NAME 替换为话题名字,TOPIC_GAMBIT_ID 替换为匹配器。就可以切换到该规则下获得回复。

    关于知识库路由的更多介绍,参考文档

    总结

    恭喜您,看到文档的最后,多轮对话是不是简单易学,并且很强大?现在就开始下载多轮对话设计器,并使用 Chatopera 提供的对话模板实现您的智能对话机器人吧!

    下一步

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  • 4.系统学习:一套完整的智能对话机器人开发方法,三大智能对话框架;任务作业:1.写一个闲聊型智能助手,要求支持日常问候,无语料答案时,可以访问搜索引擎;2.写一个基于知识图谱的音乐问答机器人,支持基于歌曲...
  • ai人工智能对话了How can chatbots become truly intelligent by combining five different models of conversation? 通过组合五种不同的对话模式,聊天机器人如何才能真正变得真正智能? Conversational AI is all...

    ai人工智能对话了

    How can chatbots become truly intelligent by combining five different models of conversation?

    通过组合五种不同的对话模式,聊天机器人如何才能真正变得真正智能?

    Conversational AI is all about making machines communicate with us in natural language. They are called using various names — chatbots, voice bots, virtual assistants, etc. In reality, they may be slightly different to each other. However one key feature that ties them all together is their ability to understand natural language commands and requests from us-human users.

    对话式AI就是让机器以自然语言与我们交流。 它们使用不同的名称来命名-聊天机器人,语音机器人,虚拟助手等。实际上,它们可能彼此略有不同。 但是,将他们紧密联系在一起的一个关键功能是他们能够理解自然语言的命令和人类用户的要求。

    In the back-end, these agents will have to deal with carrying out the request and engage in a conversation. Based on how an agent processes the input natural language (NL) request and its mapping to a response, we can create a class of Conversational AI models.

    在后端,这些代理将不得不处理执行请求并进行对话。 基于代理如何处理输入自然语言(NL)请求并将其映射到响应,我们可以创建一类会话AI模型。

    1. Interactive FAQ

      互动式常见问题
    2. Form filling

      表格填写
    3. Question Answering

      问题回答
    4. NL interface for databases

      NL数据库接口
    5. Dialogue Planning

      对话策划

    互动式常见问题 (Interactive FAQ)

    Frequently Asked Questions (FAQ) are usually a common part of business websites where all the frequently asked questions for customers are listed and answered. Instead of having customers go through the list and find answers to their questions, Interactive FAQ model for chatbots allows users to ask questions in their own way, match customer question to the list of questions and then serve the prepared answer for the matched question. This process enables customers to find answers quickly instead of having to go through a long list of questions.

    常见问题(FAQ)通常是商业网站的常见部分,其中列出并回答了所有针对客户的常见问题。 聊天机器人的交互式FAQ模型无需让客户浏览列表并找到问题的答案,而是允许用户以自己的方式提出问题,将客户问题与问题列表进行匹配,然后为匹配的问题提供准备好的答案。 此过程使客户能够快速找到答案,而不必经历一长串问题。

    Single-vs-Multi turn — In this model, the customer query could be answered immediately within a single turn if it is a simple query. On the other hand, the chatbot may need to ask a few questions to get more info from the user before answering the question.

    单对多回合—在此模型中,如果是简单查询,则可以在单回合内立即回答客户查询。 另一方面,聊天机器人可能需要提出一些问题,才能在回答问题之前从用户那里获取更多信息。

    Intent-vs-pattern recognition — the question being asked can be identified in many ways. Intent classification is a popular approach. Here, the list of questions for which we know the answers are labelled with intent names (i.e. what is the user intending to say/ask). Each intent is then given a number of example variations of the same question. They are then fed into a machine learning algorithm that learns to classify a new unseen question from the user as one of the intents. Once intent is identified, the answer can be served.

    意图与模式识别-可以多种方式识别所要提出的问题。 意图分类是一种流行的方法。 在这里,我们知道答案的问题列表用意图名称标记(即,用户打算说/问什么)。 然后,为每个意图提供相同问题的多个示例变体。 然后将它们输入到机器学习算法中,该算法学习将来自用户的新的未见问题分类为意图之一。 一旦确定了意图,就可以提供答案。

    An image of a question mark
    Photo by Jon Tyson on Unsplash
    乔恩·泰森 ( Jon Tyson)Unsplash

    The other approach is one that has existed since the time chatbots were born (e.g. Eliza). User utterance is pattern matched with pre-defined patterns and pre-defined answers/responses are served. Several tools are available in the market to implement pattern based conversation management (e.g. Pandorabots).

    另一种方法是自聊天机器人诞生以来就存在的一种方法(例如Eliza )。 用户话语与预定义的模式匹配,并提供预定义的答案/响应。 市场上有几种工具可以实现基于模式的对话管理(例如Pandorabots )。

    Recent advances in deep learning can also be used to build seq2seq models which take a sequence of words as input and output another sequence of words. This approach can be used to build interactive single-turn FAQ models. This model of conversational AI can be used for use-cases like FAQ, troubleshooting, small talk, etc.

    深度学习的最新进展也可以用于构建seq2seq模型,该模型将一个单词序列作为输入并输出另一个单词序列。 此方法可用于构建交互式单匝FAQ模型。 这种对话式AI模型可用于FAQ,故障排除,闲聊等用例。

    填写表格 (Form-filling)

    Form-filling, as the name says, is a model of conversation that involves filling in a form. A user request is mapped to an intent or a pattern that triggers a form that needs to be filled and in order to do so, the chatbot will have to ask a number of questions. Once filled the form can then be used to either do a database search or a database update.

    顾名思义,表单填写是一种对话模型,涉及到填写表单。 用户请求被映射到触发需要填写的表单的意图或模式,为此,聊天机器人将不得不提出许多问题。 填写表格后,即可用于数据库搜索或数据库更新。

    Take a travel agent chatbot, for instance. It will ask a series of questions to fill in fields like source, destination, date of travel, etc to do a database search for flights. Once you choose a flight, the details of the flight will be added to a larger form to make a booking (i.e. database update). Both search and update needed information that were gathered by asking questions driven by the form. However, the downside is that intents need to be created and the conversation needs to defined meticulously every step of the way to fill in the form, submit and handle the database results.

    以旅行社聊天机器人为例。 它将询问一系列问题,以填写来源,目的地,旅行日期等字段,以对航班进行数据库搜索。 选择航班后,航班的详细信息将添加到较大的表格中以进行预订(即数据库更新)。 搜索和更新所需信息都是通过询问表单驱动的问题而收集的。 但是,不利的一面是需要创建意图,并且在填写表单,提交和处理数据库结果的过程的每一步都必须仔细定义对话。

    Form-filling and FAQ models are currently the most popular as these take care of the most mundane repeated conversations customers tend to engage in. Platforms like IBM Watson, DialogFlow, etc provide tools to handle these models.

    当前,表单填充和FAQ模型最为流行,因为它们可以处理客户倾向于进行的最平凡的重复对话。IBMWatson,DialogFlow等平台提供了处理这些模型的工具。

    问题回答 (Question Answering)

    Open domain question answering has been a sub-field of Natural Language Processing research with the objective of understanding user questions in natural language and extracting answers from a large corpus of text. This as you can clearly see, is a way of reducing the human effort in curating answers to questions that customers ask. It may be nearly impossible to create an exhaustive list of prepared questions and answers. To address this problem, chatbots should use QA models that can extract answers from large corpus of text on the fly.

    开放域问答已经成为自然语言处理研究的一个子领域,其目的是理解自然语言中的用户问题并从大量文本中提取答案。 正如您可以清楚地看到的那样,这是减少人力来整理客户提出的问题的答案的一种方法。 创建详尽的准备好的问题和答案列表几乎是不可能的。 为了解决这个问题,聊天机器人应使用QA模型,该模型可以即时从大型文本语料库中提取答案。

    QA model for conversation can be used where there is a large body of text that customers could query from and creating intent and curated answers for each question-answer pair is an expensive proposition.

    对话的QA模型可以用于客户可以从中查询大量文本的情况,并且为每个问题/答案对创建意图和精选答案是一项昂贵的提议。

    Recent advances in transformer based models like BERT, GPT-3 have made robust QA models for conversational AI possible. The following is an example of QA model (by DeepPavlov.ai toolkit) in action.

    基于变压器的模型(例如BERT,GPT-3)的最新进展使健壮的QA模型可用于会话AI。 以下是运行中的质量检查模型(由DeepPavlov.ai工具箱提供)的示例。

    A snapshot of DeepPavlov toolkit — showing a question answering demo.
    DeepPavlov — TextQA demo DeepPavlov — TextQA演示

    NL数据库接口 (NL Database Interfaces)

    The third type of conversational model is one where the user utterance can directly be mapped on to a database query. For instance, let us assume a relational database containing information about customer transactions data. To let customers interact with this database using natural language, form-filling model can be used. However, there are many ways to query a relational database and using form-filling model, you may have to design many conversational forms to fulfill your customer needs. Instead if you can translate your customer requests in natural language to a database query, you can run the query and respond appropriately without the need for creating forms and intents.

    第三种类型的会话模型是可以将用户话语直接映射到数据库查询的模型 。 例如,让我们假设一个关系数据库包含有关客户交易数据的信息。 为了让客户使用自然语言与此数据库进行交互,可以使用表单填充模型。 但是,有很多方法可以查询关系数据库并使用表单填充模型,您可能必须设计许多对话表单才能满足客户需求。 相反,如果您可以将自然语言的客户请求转换为数据库查询,则可以运行查询并进行适当响应,而无需创建表单和意图。

    A snapshot of turning a Natural Language query into SQL
    Translating NL query into SQL 将NL查询转换为SQL

    Query language — Depending on the type of database, the target query language will vary. For instance, for relational databases, NL queries may need to be translated into SQL. For graph databases like Neo4J and RDF triple stores, they may need to be translated into Cypher and SPARQL.

    查询语言-根据数据库的类型,目标查询语言将有所不同。 例如,对于关系数据库,可能需要将NL查询转换为SQL。 对于像Neo4J和RDF三重存储这样的图形数据库,可能需要将它们转换为CypherSPARQL

    How? — There are deep learning approaches — Seq2Seq models — that can translate from NL queries into a query language. Recently, GPT-3, the largest pre-trained language models so far, has been used to translate NL to SQL query using few-shot learning.

    怎么样? —有一些深度学习方法— Seq2Seq模型—可以将NL查询转换为查询语言。 最近,到目前为止,最大的预训练语言模型GPT-3已用于通过几次学习将NL转换为SQL查询。

    This model allows the customer to create a number of queries about the data in natural language without constraining them to pre-defined forms.

    该模型允许客户以自然语言创建有关数据的许多查询,而不必将其约束为预定义的形式。

    对话策划 (Dialogue Planning)

    The final model in my list is Dialogue Planning. This model uses AI Planning approach to drive conversation. AI Planning is an Artificial Intelligence approach to intelligent problem solving. In a dialogue planning model, we will treat conversation as a planning problem with an initial state and a final goal state. The AI planner’s task is then to find an optimal sequence of steps from the initial to the goal state. In a conversation, these steps will include — asking the customer for answers to specific questions, fetching or updating info from/to a back-end system, etc.

    我列表中的最终模型是“对话计划”。 该模型使用AI规划方法来推动对话。 AI Planning是一种用于解决问题的人工智能方法。 在对话计划模型中,我们将对话视为具有初始状态和最终目标状态的计划问题。 AI计划者的任务是找到从初始状态到目标状态的最佳步骤顺序。 在对话中,这些步骤将包括-向客户询问特定问题的答案,从后端系统获取信息或更新信息,等等。

    For instance, to book a flight ticket, the agent will come up with a plan to ask a series of questions — destination, date, etc, search for flights, summarise them, help user to choose one, ask further questions — passenger name, age, meals, etc, make a booking and send a confirmation email. While in a form-filling model, the above sequence will have to be authored by hand, in a planning model, only a set of actions will need to be provided. The agent could use the same set of actions to create another sequence to achieve a different goal. To come up with an analogy, it is like the agent is a given a number of LEGO bricks that it can put together in various ways to build different things.

    例如,要预订机票,代理商将提出一个计划,询问一系列问题(目的地,日期等),搜索航班,进行汇总,帮助用户选择一个问题,提出其他问题(乘客姓名,年龄,用餐等,请进行预订并发送确认电子邮件。 在填表模型中,必须手动编写以上序列,而在计划模型中,仅需要提供一组操作。 代理可以使用同一组动作来创建另一个序列以实现不同的目标。 举个比喻,就像代理是给定的许多乐高积木一样,它可以通过各种方式组合在一起来构建不同的事物。

    An image of LEGO bricks
    Photo by Xavi Cabrera on Unsplash
    Xavi CabreraUnsplash上的 照片

    Like NL Database Interfaces and QA models, it allows for users to define initial and final states using natural language without being constrained by pre-defined conversational pathways. Instead, using AI planning, new pathways are created using a library of planning operators (or dialogue actions). Dialogue planning is still largely an area of research and non-availability of toolkits makes it hard to implement this model in a production environment.

    像NL数据库接口和QA模型一样,它允许用户使用自然语言定义初始和最终状态,而不受预定义的对话路径的约束。 取而代之的是,使用AI规划,使用规划操作员(或对话操作)库创建新途径。 对话计划仍然是一个主要的研究领域,并且由于无法使用工具包,因此很难在生产环境中实施此模型。

    Furthermore, planning approaches can be combined with deep reinforcement learning to optimize generated plans based on experience and reward from the environment. This will turn them into learning agents as well.

    此外, 可以将计划方法与深度强化学习相结合 ,以基于经验和环境奖励来优化生成的计划。 这也将使他们成为学习代理。

    混合助手 (Hybrid Assistants)

    Truly intelligent conversational agents will need to combine above models in a meaningful way. Such an assistant will be a hybrid with skills to combine various conversational models based on needs of the customer, relative success and cost of each model competing to solve the same problem. Combining these approaches will come with its own set of problems — need for unified knowledge representation mechanisms, explainability and control, etc. But with problems, solutions will come too.

    真正智能的对话代理将需要以有意义的方式组合上述模型。 这样的助手将具有技巧,可以根据客户的需求,相对成功和竞争解决同一问题的每个模型的成本来组合各种对话模型的技能。 将这些方法结合起来会带来自己的一系列问题-需要统一的知识表示机制,可解释性和控制性等。但是遇到问题时,解决方案也将随之而来。

    While FAQ and form-filling models are particularly popular now, the need for models like Open QA, NL database interfaces and Dialogue planning are becoming more prominent as not every conversational pathway can be pre-determined, planned and scripted by human content developers. Developments in NLP and machine/deep learning over recent years — transformers like BERT, GPT-3, T5, reinforcement learning like AlphaGo, etc — show promising traits and I believe, will help us achieve our goal to build truly intelligent conversational AI.

    尽管FAQ和表单填充模型现在特别流行,但由于并非每种对话路径都可以由人类内容开发人员预先确定,计划和编写脚本,因此对诸如Open QA,NL数据库界面和对话计划之类的模型的需求日益突出。 近年来,NLP和机器/深度学习的发展(如BERTGPT-3T5 ,诸如AlphaGo等的强化学习等)显示出令人鼓舞的特质,我相信这将帮助我们实现构建真正智能的对话式AI的目标。

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    翻译自: https://medium.com/analytics-vidhya/models-for-conversational-ai-34312fe1f6d9

    ai人工智能对话了

    展开全文
  • 基于C#的图灵人工智能对话机器人,可以像和正常人聊天那样与人工智能进行交流对话,实现人机对话交流;
  • DeepBot对话框架 融合 不同的问题 不同的框架 不同的模型 * 问题分析实体识别 亦称为槽位提取 序列标注问题 HMM/CRF LSTM BiLSTM-CRF LQSXW HPEHGGLQJ %L-511 FRQFDWHQDWHG RXWSXW ODEHOLQJ ? ? ? 6? ? ? 2 2 2 %-1 ...
  • 过去20多年,互联网及移动互联网将人类带到了一个全新的时代,如果用一个词来总结和概括这个时代的话。「连接」这个词再合适不过。...「交互」的演进方向是更加自然、高效、友好和智能。对人来说,采用自然语言与
  • 智能对话技术介绍

    2020-11-19 18:01:38
    目录前言对话系统分类技术选型基于模版:基于检索:对话系统架构对话系统...近几年,智能对话问答领域在不断发展,出现了Siri、Watson、Google Assistant、微软小冰、天猫精灵、小度等。 本文将系统地介绍对话系统前沿

    前言

    对话领域发展已经有半个世纪的历程,在上个世纪60年代有了最早的与人对话程序——伊莉莎(ELIZA),通过规则和脚本库的方法可以像心理咨询师一样和人对话,而后又出现了Alice、Mitsuku等基于更好剧本引擎的对话机器人。
    近几年,智能对话问答领域在不断发展,出现了Siri、Watson、Google Assistant、微软小冰、天猫精灵、小度等。
    本文将系统地介绍对话系统前沿的技术。

    对话系统分类

    任务对话系统(Task - Oriented)

    • 业务办理技能(面向动作)

    问答系统

    • 业务咨询技能(面向需求)

    开放域对话系统(Open Domain Dialogue System)

    • 闲聊技能(无目的,无领域约束)

    技术选型

    基于模版:

    • 优势:准确率高
    • 劣势:泛化能力弱

    基于检索:

    • 优势:业务适应能力强
    • 劣势:准确率低

    基于深度学习:

    • 优势:准确率高
    • 劣势:数据要求高

    基于模版

    在这里插入图片描述

    基于检索

    在这里插入图片描述

    语料生产

    • 社区抓取:豆瓣、微博、贴吧等各类公开社区对话语料
    • 语料挖掘:相关性、可用性、封禁、人设
    • 语料运营:生产人设、同语义对话对、剧本等

    语料召回

    • 索引:倒排索引、向量索引
    • 范式和模版:基于句法范式、常用话术、关键词、模版等

    排序

    • 相关性:相关性特征、低耗时
    • LTR排序:基于词、句法、语义、topic、相似度等特征,GBDT模型融合
    • 触发排序:基于索引、特征组合、实体以及特殊字符匹配等策略、保证触发准确性
    • 标准问题匹配当前使用的主要模型是 Bi-LSTM-DSSM

    劣势

    • 在目前的端到端对话模型中,经常出现很多 badcase
    • 包括出现上下文逻辑冲突
    • 背景有关的一些信息,比如年龄其实不可控
    • 安全回复居多,对话过程显得很无聊

    对话系统架构

    在这里插入图片描述
    第一种是TaskBot: 完成的是任务型对话,如询问天气、订票服务,某些客服也可以看成是一种任务型对话;
    第二种是QABot: 问答是人们见的最多的,主要是一问一答;
    第三种是ChatBot: 闲聊范围广,常见的例子就是微软小冰,聊天是平常最多的信息交互,也是技术上难度最高的。
    在这里插入图片描述

    对话系统架构细分

    在这里插入图片描述
    常见的对话系统除了语音的ASR和TTS以外,就是一个NLU和NLG,中间一个DM,但是这里多出来一些东西。
    从一个系统的角度或者更加拟人的角度来说明,对一个对话来说理解并不是内容的理解,还需要根据对话的人的对象的理解以及基于我们的记忆和知识去理解。

    任务对话系统主要模块

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    任务对话系统主要场景

    • 整合资源,提供丰富的信息服务
    • 一站式的智能服务场景
      • 天气询问
      • 知识小卡片
      • 国学/诗词/百科/谚语/俚语
      • 新闻
      • 股票/汇率查询

    TaskBot基于任务型的对话系统是一个小的通用对话系统,需要针对不同领域做一些优化,类似地,在DM和NLG中也需要补充相应的policy和表达式。

    槽位提取
    提取对话文本中的词槽,当前主要使用的是 IDCNN+CRF 的方式进行。

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    问答系统主要模块

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    • 问答机器人有很多种,最简单的是基于配规则的卡片式问答。

    • 这里主要讲两种问答

      • 基于知识图谱的knowledge based question answering(KBQA)
      • 基于非结构化的网页知识来抽取答案的问答机器人称为DeepQA
    • 推荐一个在非结构化挖掘做的比较好的:https://magi.com/
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      主要流程
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    对话闲聊的解决方案

    • 一类是检索式
    • 一类是基于深度学习的生成式 seq2seq+Attention

    传统的对话解决思路和问答是类似的,因此数据变得很重要。
    生成式对话系统通过深度学习直接生成最后的回复,目前应用还不是很成熟,其准确率很难达到90%。
    生成式方法容易生成单调乏味的短回复,或者一些不通顺的长回复,相关性上也常会出现一些过于通用泛化的弱相关性结果。

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    心疼你独自一人承担生活的苦难,寂寞夜里陪伴你的只剩无人倾诉的压抑和无处安放的焦虑。养个宠物,它却不能get到你的“宠言宠语”。找个伴侣,还要浪费吵架的时间和精力。回到家里,只能浸泡在“循环唠叨式“母爱的沐浴。当一个人在你身边活的恰到好处的时候,就是在成全你,做自己!这样的人已经出现,只是你还不知道而已。现在就教你构建只属于你的智能对话机器人,带你找回那个最轻松的自己。

    本期腾讯大学大咖分享课程邀请到了腾讯 AI 技术专家叶聪老师分享零代码使用腾讯TBP打造智能对话机器人。叶聪老师是腾讯智能对话平台TBP技术负责人、总架构师,带领团队完成了TBP产品的从0到1。前美国亚马逊 AWS 人工智能技术经理,负责领导开发了Amazon Alexa 智能语音助手背后的 AI 云服务Lex。

    本期课程分为五个部分:

    1. 做智能对话机器人的缘由

    2. 研发痛点和难点

    3. 智能对话技术

    4. 如何用app构建智能对话

    5. 最佳实践案例

     

    一、为什么我们要做智能对话

    从计算机发展至今,人机交互已发生巨大变化。第一代的是键盘和鼠标。键盘鼠标帮助整个计算机覆盖了30%的人口。这30%人都可以通过键盘鼠标去操控计算机系失误,他想要的信息是拿到他想要的答案,第二代的智能交互是触控交互。但它成本高。使用手机阅读新闻发送消息的时候,就是人与硬件的交互,这种方式已经覆盖了大概2/3的人口,剩下的那1/3, 就需要智能对话的技术来解决。如果正常对话将来在所有的设备上得到的应用,那我们全世界的所有的人,不管他在用任何一种语言,都可以通过我们的智能对话机器人来操控所有他想要操控的设备,去输入所有他想要输入的信息。从此 AI 对话设备将变得无处不在。

     

     

    智能对话无处不在,智能对话影响人类生活。目前我们智能对话其实已经深入了生活的各个方面。 包括语音搜索,智能硬件,语音消息转写,语音助手。以及语音输入法。这些东西每天大家都会用到。包括我们左下角的那个是我们的智能音箱。也是现在大家很热衷去研究和使用的一个设备。

    经调研,发现个人用户使用 AI 能力主要原因有3点:

    1. 便捷,就是用更快速的方式,我们可以去使用到一些ui的能力.

    2. 高效,把复杂的东西,利用人工智能变的自动化或者半自动化来减轻我们的整体的工作量。

    3. 自然,能实现和人类的自然交流而不是简单的由人操控,实现个人用户AI能力的主要诉求。

    有些用户主要为了帮公司降本增效。在大量to B 用户中间,有很多工作需要人工解决,比如人工客服外呼人员,还有一些内部管理人员,智能问答技术可以部分代替人工的工作。目前来看,使用的趋势已经非常的明显,在智能客服和智能外呼的领域已经得到了很多客户的认可,相关技术在很多to C领域,比如公众号小程序的客服上也得到了广泛使用。

    结合个人用户和企业用户痛难点,打造智能对话发展的源泉和根基。首先它能提供自然的交互能力,可以模拟人工和人类的交流,让用户在使用时,不会产生机械交流感的一种真实场景体验。其次是接入场景多样性。赋予机器人在不同场景下提供服务的能力。

     

    二、研发痛点和难点

    首先需要懂得语言学的基本概念,语法搭配。其次需要有高等数学能力。

     

    例如,举例论证偏微分方程,概率论。 同时,要有一定的上传能力,把算法转变成代码的能力,拓展能力等。

     

    其次是高维空间的抽象思维能力。工作量大,门槛高,导致很多人放弃。

    智能对话的核心技术结构图如下。

    一个用户在使用对话平台去和基线交流时首先用户的语音素材进来后,系统会把语言转换成机器可以理解的文字。然后自然语言理解会识别文字,从中提取到适当的意图信息和槽位解析,针对已经提取的信息,结合对话管理和策略优化能力整合最合适的答案。答案列表用来择优选择最佳回复,生成为人类可理解的文字。 最后通过TTS语音合成,文字转换成语音呈现给用户,这就是一整套流程。

    左边的部分是由腾讯云智能语音服务支撑的。中间是核心的智能对话平台,右边是各类对话模型服务。之前内部大体结构是每个用户的问题进来以后,经过自然语言理解,核心要素会被分成不同类型。例如,任务型,闲聊型,百科型,根据不同机器人的反馈结果会生成一个列表,根据用户说这句话的情绪上下文,还有一些个性化配置,最后生成一个最终答案。整个平台内部机器人的整合和协同合作非常重要。

    智能对话和自然语言理解中两个核心要素:意图槽位

    意图反应用户需求,在对话系统中,每一个意图都与现实世界中的某个需求点对应。指完成一个目的,与机器人对话发出的指令就是意图。意图的类型也有不同

    简单的意图如左图。多级意图是分层的,在实际应用中,我们也会对机器意图有人工干预,比如一些敏感词等,让机器人人性化的同时避免敏感词汇。

     

    目前来说 每一个模型,只在某一个特定场景下实现效果相对较好。

    既然算法没有特别完美,所以需要通过一些半人工的方法帮助他优化,主动学习就是app也是非常重要的一点。机器本身会内建这样的能力,人工定期梳理。用机器人命中和命中的case,核心是去抽取值得用户标注的信息,用户使用简单选择意图的这个分类,这个说法就会自动添加进去。机器人在下一次用户再说一个类似词汇时,就会100%的命中。

    一个很核心的概念是槽位,英文是slot,是指从句子中抽取出的特定概念,它包含最核心的信息。例如,我想去北京,北京这个名词是一个地点,这个中国城市,这就是一个槽位信息。在槽位信息中,相关内容例如地名就是槽位中间的内容,我们一般把关焦作词典。

    机器人在获取用户输入信息的过程,英文叫填槽(Slot Filling)。填槽就是把用户输入的信息,中间核心要素转换成机器人能够理解的语言,提取出来。

     

    填槽过程中难点有很多。首先,一个很传统的填槽方式是基于规则的天桥。就是设定一个模板,比如假设一个订机票的机器人。机票的机型首先要提取到,就是出发地和目的地。这两个信息可以根据规则填上去来解决。把它抽象成一个规则就弱了,用户的输入可以持续套用,然后提取出相关信息,但实际上也会造成很多问题,因为我们体育部的最优和全局的自由是不一样的,过多的模板会产生串扰,比如同一句话,同时满足多个模板,很难判断用哪一个,几乎没有很好的解决方式,而且随着规则越来越多,维护成本升高,加入新规则时,很难保证不破坏原有规则以及一些特殊情况。所以出现了将实体识别作为填槽结果。这是目前广泛使用的一种方式。但仍然会造成一些问题。

     

    例如,假设用户说:我想去听七里香中的借口。从人的角度来讲,这句话是容易理解的。但是对机器来说不然,里面是有好多种可能性的。它提取到了七里香和借口这两个信息,但同时它有可能是专辑名或者是歌曲名。此时,并不能简单的把前面那个词汇当做专辑名而后面的当做歌曲名,因为用户有可能换词汇的表达顺序,这样结果是颠倒的。所以如果只是使用规则填槽的话,我们就需要海量的槽。

    为了适配做一种很简单的场景,可以明显知道是得不偿失的。所以要前一种更好的方式就是将实体识别作为嵌套的结果,但是同时要考虑这些槽位之间的关系。比如,如果七里香是个专辑名,那歌曲名就只可能是接口,反过来也是一样。

    利用这种方式,能够将词典和模型识别的实体结果一起做排序,能够减少模型错误所带来的影响。同时,会连接一些外部的知识库。比如,特定的用户,还有一些外部的知识点和其他用户是不一样的,我们做的时候也可以把这些外部的兴趣加入总的模型里面,再做排序,这就比原先的排序结果更准确也更适合这种场景。例如它得出的是一个分数,可以理解为我们会用它来做排序,但它不是准确率,只是一个相对分数,用它来排的那一种结果是最可信的。另一点就是从用户的说法中去提取有效信息,相对关系只是其中的一种。如果想要更多的信息,让这个软件更加科学,还有更多的信息可以抓取。将两三个词建立一种关联关系,还有槽位的长度。可以认为如果一个槽位的长度越长,它被识别的可能性会越高,槽位的长度如果越长,得到真实信息的概率就更大。比如大辞典中的两个小词典,如果一句话同时都命中了,就要考虑它们之间的互相包含,这样也可以帮助我们把排序变的准确,最后用不同语言模型的分数进行综合。可能训练的多个模型会利用模型之间的一些不同的特性,最后会整合出一个结果。接下来统一把这些点全部提取出来,这样可以将他们封装到一个统一的网络。

    Feature Extract就是特征提取的接口,不需要单独为某一种情况设置一个接口和模型,非常方便,一切在平台内部的用户在使用时不会有感知,但实际上内部已经把所有的因素全部考虑进来了。联合排序的模型使意图的和槽位可以相互联动,一组槽位的整体全局最优解是最活跃的。我们可以给出Ranking的联合模型。意图识别大概分几个步骤,首先根据不同的意图或生成候选的。其次根据后台的结果提取出特征。再次根据不同的模型生成的特征进行一个联合排序,最后生成一个最终的结果。目前根据测试结果显示,这种方式展现的效果会非常好。而且它的性能也非常高,在对整个机器消耗不大的情况下,下面的结果已经接近了最好的效果。如果已经提前知道了意图,它就会对用户的话语打上了一个意图,我们知道哪个意图命中的是正确的,然后再计算分数。而模型是我们不知道意图是什么,让它先匹配意图,再通过综合的排序方式生成最后的结果。这两种方式中,因为算法几乎接近了预知意图的效果。要找到两句话的相似性,比如再想变更意图的时候、用户说法不精准时,如何获取用户的言语和配置意图是否一致?由于我们的说话是经过很长时间训练的,而且平时生活中使用的那一种语言,容易理解两句话可能语境不一样、倒叙的话可能是同样的意思,人可以理解,但是机器就很难。例如,你是谁?我是谁?这个看起来我们理解是完全不一样的,但是机器找不出明显区别,都是再问是谁,所以很大程度上来说这两句话,在机器来看是一个意思。简单的使用Word Embedding这种方式,我们认为结果是类似的,但实际上并不类似。再尝试使用蓝山网络。网络就是用户的一个因素进来以后,可以认为是两个相似的模型。不同的模型体现出不同的特征,最后结合这两个特征调整他们的权重。利用这种方式,使模型提升准确率,更加智能化。除了兰生网络,还有CNN神经网络。从最开始按照这个CNN,替代整体训练速度。模型响应时间小于50毫秒。如果使用传统的爱人,它的性能一般会在100到200毫秒之间,达不到要求,这也是为什么会有优化动力不断去铺时,这样的app能的边境。

    为了优化差异,我们做了不同的尝试,例如不同尺度的卷集合。然后通过大量测试发现,虽然贝斯的解决方案。模型效果是不错的,也是常见使用的。除此之外还有更深层的,就是使用一种剪辑和通过简单的深度叠加来提取更多尺度的信息。

    挖掘对话深层兴趣的方法。不仅是网络结构的增加,文林白领和china办理就是。问词语的一些白领和文字的明白点混合使用质量方式可以避免,假设一个词,不在我们的四点钟。因为四点是有限的,就会去找关于他的文字信息可以对他进行猜测和匹配,总体来说它可以让我们的机器人模型变得更聪明。自然语言理解的过程就是机器如何能够理解我们人类说话的,从中提取有效信息的,其实智能对话整个的嗯,整个的carburetor非常大,除了自然语言理解,还有包含对话管理和人员生成,

     

    三、DM是什么?

    当我们和机器人交流时,为生成一个回复,他需要了解我们。需要机器人保留对话状态,dollslove中间状态的管理整个模块,叫做店。DM是在维护计划状态的同时协助支持系统生成决策。作为接口和后端任务进行交互,比如假设用户是要调动一些技能或者是要靠第三方服务的,对话管理要知道触发这个行为的x,提供语义表达的一个期望值,必须把整个回复完全生成,最后回复给用户。用户的上下文和他语义核心表达加在一起进入我们的DM,DM决定下一步操作。

    树和有限状态机的解决方案,每当我们机器人聊天,都是在他的一个数中间不断地转跳。或者是途中进行转跳,我们现在这个状态,如果上下文是这样,他就会到另外一个状态。机器人就是在途中不断转跳。

    这个概念已经有很多年了,但大家都还没完全攻克,目前有很多团队开始回归到supports尝试利用数形和游戏状态机的方式解决,并且效果还不错。

    经过12年supported,人类在研究盆子都被supported,这里有一些比如对话吉田草,只是把用户的对话当做是给我们提供信息的一种方式,然后我们就尽量的从中提取earthquake这样的信息,然后供给槽位。快乐引擎,我们现在评估都是通过感性的评估,就是找不同的人用同样的话测试模型。目前大部分的模型是没有办法很理性的去指导的,所以训练好的模型,如果不去试一试,是不知道他的回复的。但如果用了星期论的方法,我们其实就能确定他的回复是应该是这个还是有意义的。目前最流行的一些方式就是统计学的方式,只要体育课vip客户这个跑ssf这个pos系统包括目前很多人在研究的学习就reinforcement。400的方法,小孩学习有什么好处呢,就是当用户输入的时候有很多不确定的信息是用户未必会按照我们想的方式。使用我们的对话。

    怎样能够用不确定信息找到合适方法建模呢,有人想到了强化信息对抗网络方式让模型不断学习,同时不断净化自己。这种方式的好处是我们可以把这些不确定性也一起考量了,模型会变得更聪明。这也是个很好的研究方向,大家如果对最快有研究的话,寻找课题的可以看reading这部分的发展。

    为什么要打造腾讯智能对话平台就很产品?因为整个智能对话不涉及的技术太多了,而且都有一定的门槛,希望AI深入到各个行业,最好的方式就是简化环节,提高大家使用能力。

    智能对话技术统一对外出口叫做对话机服务,就是希望大家可以通过简单的配置开箱就可以用。

     

    整个俱全开发的全流程大概分这几步

    1. 流模型就定义 在控制台上输入简单信息

    2. 四个服务自动阅读模型自动变成模型,不需要懂深度学习是也不用写任何代码,它会自动帮你把模型去申请好。

    3. 提供给网页模拟器小程序和公众号进行测试和统一

    当一切ok的时候,点击一键点击。就可以发布到公网上给所有人使用。

    没有版本管理,使用时海量连接窗口,微信的公众号小程序,企业微信,还有各种h5的解决方案是深度整合的,几乎只要把一些链接,token放到平台上配置一下就可以做到一键接入,比如像公众号,只要扫码就可以关联上公众号成为公众号的智能助手。上线以后,我们会提供一个数据中心的功能,中心会显示之前运行的所有状态相当于测量差的倾向和脉搏。主动学习的机率也会在数据中呈现,不断的优化你的路线。

    这一切都是建立在不需要非常理解智能对话的前提下使用就可以了。

    平台的全景图大概分三层

    1. 一 针对一些核心技术,比如模型算法,意图识别,槽位收取等,包括多伦知识图谱。

    2. 中间一层是平台配置中心。里面分几个部分,比如针对开发者的多渠道发布。可以一键发布到小程序,公众号,移动的h5网页,物联网设备等。

    3. 底层是海量的机器人中间件的能力,包含多种类型,例如闲聊型问答,咨询文档型,基本所有常见的机器人平台都是经包含并且可以支持。 同时还有海量的个性化和人性化的开发工具。

    最上面那一层是核,不同行业客户还有部门合作的一些解决方案,现在主动拓展的有金融教育,生活服务,酒店旅游。智能对话平台,也改变了开发流程,最重要的就是简化流程,提高效率,比如内置一些信息,像是需要使用一个全国城市的词典或者是某行业的词典,有内置的可以直接通过一键选择使用。

    机器人一键开发以后可以在不同端同时使用几乎所有源的sdk,可以集成到小程序,这些都会关联到同一个机器人上。整体的解决方案通过扫码就可以接入。

     

    四、怎样在tv上创建第一个机器人?

    通过可视化对话的配置平台,只需要在这个平台上面输入一些简单的信息就可以完成兑换。当用户说哪一句话或者类似话语时会进入。如果当他的说法和配置说法,接近程度相似度达到一定程度的时候就会认为他命中,所以不并不需要他是完全吻合的。当说法命中以后,除了我们提取用户信息,还可以进行第三方调用,就是vs的配置的调用和回条,复杂场景时,比如当开发者希望回复店面信息,然后进入下一轮的话的时候,我们的平台也是很好的支持。例如任务型问法,问答型机器人看到时我们可以配置一些相似问题和答案,通过一键扫码的方式就可以用小程序或者公众号的智能客服。

    在客服中间,机器人同时可以和客户进行闲聊,比如同时接听和对话两个人,然后完成一个多轮对话的任务,比如像订机票在任务中间,如果当用户有问题的时候,他可以跳脱出人,用qq问答精选回复一些问题,比如左边的托运行李的费用,可以显示出问答齐全,对用户来说,他完全不知道实际上在调哪种能力。为提高体验效果,让开发者可以更快的配置,左边是槽位。

    槽位光亮就是当用户让配置用户刷卡的时候理论上如果允许从用户说法中提取一些槽位信息,需要用户在户收卡上面标注出来,标注这是一个槽位,当用户收到帮我订到北京的机票时说北京是个地址,这个过程非常繁琐,平台已免去此过程。

    当用户配置完所有想要四点以后,不是选择内置四点以后,只要简单的输入非常自然的游戏,比如帮我订到北京机票,这本来不能做为一个说法的,但是我们会和智能引擎去判断,如果发现未替换成草,用户只要输入自然的语言或者导入一个海量语言,就自动把它练草字全部标注上。这大大提高了用户配置齐全的速度。

    人们如何体验

    大部分对话类似的产品,都是用从控制台上去体验这种方式呢,依托于腾讯的生产,微信很好的整合,可以在腾讯智能化平台体验小程序上非常容易的登录云账号,随后即可显示,所有在同样银行创建的机器人都会自动关联,就可以通过小程序去测试去体验,刚刚配置好了这个机器并且经济可以转化的,经转发分享获取资源和平台。

    除了平台本身,我们还提供海量波特被子中间件的能力,我们的机全都能力,底层的比如任务型atqq点凹形知识图谱文档型,都可以通过平台对外进行输出,如果只是想要单一能力的用户,比如想要接一个闲聊型中,用户也可以直接通过我们的平台获得这个能力。

    关键指标

    开发者需要有一个客观的认识,目前我们所有的任务识别的准确率包括sq深度学习模型的命中准确率都超过95%,行业知识库,已经积累了超过10万个。任务型的延迟和ip的延迟都会小于100毫秒。性能还在持续优化,最终会把它优化到小于50毫秒,综合来说,性能非常优异,包含海量的数据,顶尖的算法,丰富的经验,最优化的接触体验。客户源也有很多。

     

    旅游时会用到小程序其实背后就是使用第一批的对话能力。同时还有文理类,差旅类的,这样的案例,包括春秋航空深航的订票助手。还有香格里拉酒店的对话机器人,它可以帮助你订房间,预约出行和控制房间的设备。金融类包括中国银行,光大银行,中信银行减轻了人工客服的压力。

     

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