- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏我还不懂对话
【任务型对话】任务型对话中的自然语言生成
图片任务型对话中，一般包含ASR、语义理解、多轮状态追踪、会话策略、自然语言生成（NLG）模块，那么任务型对话中都有哪些生成的方法呢？基于模板因为任务型对话中，生成任务有两个作用，1. 因此，最近也有一些结合语言模型的能力，来将原始的策略输出生成自然语言，例如这种格式：Confirm ( name = Hinton , area = center）利用语言模型生成2020Few-shot 但是任务导向型的对话往往特别依赖具体的领域，领域之间的差别会导致生成回复之间也会存在巨大的差异。 另外，预训练阶段2其实也挺重要的，保证了模型能够学习到对话语料，在做具备一定通用对话的能力，在做领域迁移的时候不会太差。图片从上图可以看到，整体训练的数据量还是很小的。 中文GPT模型：预训练一阶段目前已经有中文的gpt2模型，预训练2阶段可能需要中文的对话数据集，目前百度千言开放了一些对话数据集，可以在预训练阶段2用到。微调领域生成一些应该就可以。
1.8K30编辑于 2022-10-08 - 来自专栏NewBeeNLP
任务式对话中的自然语言理解
智能助手的对话方式可分为三种：任务式对话 ( 用户输入指令，智能助手执行指令任务 )，问答式对话 ( 用户输入问题，智能助手回复答案 )，闲聊式对话。 任务型语音对话的处理流程主要包括：语音识别，自然语言理解，对话管理、对话生成，语音合成 ( 图1 )。 由于语言本身的特性，任务式对话系统中的自然语言理解有很多难点。 01 自然语言理解的难点 1. 语言的复杂性 语言本身很复杂，虽然有很多语法去描述，但语言不是只用语法就可以描述完全的。 因此，任务式对话系统中的自然语言理解，面临很大的挑战。下面对自然语言理解的主流方法和研究进展进行介绍。 02 规则方法 自然语言理解使用的算法可分为规则方法和机器学习方法。 总之，目前的任务型对话系统的自然语言理解，还存在很多未解的问题，未来需要我们更多的研究和探索，去更好地理解用户的输入内容。 05 参考资料 1.
1.3K41发布于 2020-10-21 - 来自专栏人工智能头条
基于大数据与深度学习的自然语言对话
首先指出，自然语言对话将是人们信息访问的主要手段，信息检索领域的主要研究范式。之后，定义自然语言对话任务，对相关技术进行分类，列举主要技术挑战。接着，详细介绍如何构建基于数据的对话系统。 这就意味着，围绕自然语言对话有很多待解决的具有挑战性的问题，它自然成为信息检索领域研究的一个新的重点，一个新的范式。 自然语言对话 自然语言对话可以形式化为以下问题。 这里的核心问题也是自然语言对话。 必须指出，重要的是需要将自然语言对话作为科学问题研究，而不能停留在工程的技巧上。 基于数据的对话系统 大数据时代为自然语言对话研究提供了一个新的机会，大量的对话数据可以从实际的场景获得。一个重要的研究问题是，我们是否可以利用大数据，构建一个数据驱动的自然语言对话系统。 基于深度学习的自然语言对话系统 华为诺亚方舟实验室是最早用深度学习技术开发自然语言对话系统的研究机构之一，提出了若干个具有代表性的模型，这里做一简单介绍。
87280发布于 2018-06-06 - 来自专栏自然语言处理(NLP)论文速递
ACL | 自然语言处理（NLP）之多轮对话建模优化（Utterance ReWriter）
本文概要 1 文章概述 2 数据集介绍 3 模型介绍 4 实验结果 5 参考文献 正文开始 1 文章概述 当前对话系统中，对于单轮对话的模型建模来说已经相对比较成熟一点，但是对于多轮对话来说仍然具有比较大的挑战 其最大的挑战就是在多轮对话中存在共指关系和信息缺失。如下图所示： ? 为了解决多轮对话中的共指关系和信息缺失的问题，本文的思路是训练一个言语重写器将多轮对话转换成单轮对话，其目的就和上图所示，将Utterance3改成Utterrance3`。 由于把信息补全了，所以此时的多轮就相当于单轮对话了，将其输入到对话系统中，就可以按照单轮对话来处理了。 在开始标注之前，我们随机抽取了2000个会话数据，并分析了多轮对话中出现共引用和省略的频率。 ? 上表列出了统计数据。
3.5K20发布于 2019-08-08 - 来自专栏人工智能
CCCF 微软沈向洋：理解自然语言：表述、对话和意境
下一个突破在于自然语言的理解 在下一个十年，人工智能的突破在于自然语言的理解。我最近经常讲的一句话是，懂语言者得天下。人工智能对人类影响最为深刻的就是自然语言方面。 语言理解分为表述、对话和意境三个不同的层次，机器理解自然语言的三个层次是机器学习、机器智能和机器意识。图3展示了这些关键词。 图3 人工智能的突破在于自然语言的理解 表述在今天看来已经非常成功，我们用机器学习就可以学到很多东西； 对话涉及机器智能领域，包括对话和提问，相对困难； 意境机器意识是意境的体现，是让机器拥有在意识思维基础上理解和表达诸如隐喻在内的意境的能力 “对话即智能” 我始终非常相信“对话即智能”，从回答问题到提出问题，从一问一答到连续对话。之前是机器理解，之后是问答对话生成。 一段对话往往会发生多次话题转换，对话的时间越长，就越有机会被自然地引入期望的话题。 图6 端到端对话生成模型与记忆机制 当我们从机器表述发展到机器对话，智能到底体现到哪里呢？
1.3K50发布于 2018-01-18 - 来自专栏人工智能头条
诺亚神经响应机NRM模型：深度学习改变自然语言对话
图灵测试是人工智能的梦想，它所要完成的任务是机器智能判定实验，即让机器和人能够通过自然语言对话（Natural Language Dialogue，NLD）来沟通。 最新的NLD工作，在基于检索的对话中引入深度学习，华为诺亚方舟实验室（简称诺亚）是最早开始此项工作的玩家之一。从2013年开始，诺亚在短文本对话领域有一系列的工作【1】【2】【3】。 在对输入问题的表示的基础上，NRM采用了递归神经网络（Recurrent Neural Network）来逐字的生成自然语言的句子作为回复。 此前的近几十年，研究人员不懈努力而生成的对话系统（dialogue model），大都是基于规则和模板, 或者是在一个较大的对话数据库中进行搜索。 事实上，诺亚已经以此为基础展开深度学习在对话方面的深入研究，包括多轮对话（multi-turn dialog），与强化学习（reinforcement learning）结合的对话管理，以及在对话中引入知识
53650发布于 2018-06-05 - 来自专栏CSDN技术头条
诺亚神经响应机NRM模型：深度学习改变自然语言对话
图灵测试是人工智能的梦想，它所要完成的任务是机器智能判定实验，即让机器和人能够通过自然语言对话（Natural Language Dialogue，NLD）来沟通。 最新的NLD工作，在基于检索的对话中引入深度学习，华为诺亚方舟实验室（简称诺亚）是最早开始此项工作的玩家之一。从2013年开始，诺亚在短文本对话领域有一系列的工作【1】【2】【3】。 在对输入问题的表示的基础上，NRM采用了递归神经网络（Recurrent Neural Network）来逐字的生成自然语言的句子作为回复。 此前的近几十年，研究人员不懈努力而生成的对话系统（dialogue model），大都是基于规则和模板，或者是在一个较大的对话数据库中进行搜索。 事实上，诺亚已经以此为基础展开深度学习在对话方面的深入研究，包括多轮对话（multi-turn dialog），与强化学习（reinforcement learning）结合的对话管理，以及在对话中引入知识
1K90发布于 2018-02-09 - 来自专栏机器之心
专栏 | 李航教授展望自然语言对话领域：现状与未来
引言 语音助手、智能客服、智能音箱、聊天机器人，近年各种自然语言对话系统如雨后春笋般地涌现，有让人眼花缭乱的感觉。一方面对话系统越来越实用化，另一方面当前技术的局限性也凸显无遗。 计算机多大程度上可以自如地和人进行对话？自然语言对话的挑战在什么地方？未来可能会有哪些突破，以及需要重点研究与开发哪些技术？ 自然语言对话 自然语言理解 自然语言理解，也就是人或机器理解人类语言，有两种不同定义：一种基于表征，另一种基于行为。 最新进展 近年，深度学习、强化学习被成功应用到包括对话在内的自然语言处理的各个方面，并且取得了重大进展。 对话管理策略通过层次化深度强化学习获得。 6. 未来展望 下面列举自然语言对话中比较重要的研究课题。 • 对话需要语义接地，即将自然语言映射到内部的表征，如何定义和使用语义表征是一个核心问题。
1K00发布于 2018-07-30 利用Neo4j和Cypher实现自然语言查询与对话记忆
本文将介绍如何使用Neo4j结合OpenAI的语言模型，通过自然语言进行图数据库查询，并维护用户会话的对话记忆。 总结和进一步学习资源通过本文，我们了解了如何结合Neo4j和OpenAI的语言模型实现自然语言查询，以及如何处理用户对话记忆。
74000编辑于 2024-09-17- 来自专栏GPUS开发者
GTC2022精彩讲座预告|对话式人工智能自然语言处理(NLP)
我们整理了GTC2022精彩讲座预告，欢迎大家报名参加 01 在云中大规模构建大型语言模型 [A41328] Oracle 云基础设施 (OCI) 专为高性能工作负载（包括自然语言处理）而设计和构建 时间：Thursday, Sep 225:00 AM - 5:50 AM CST 04 如何让您的会话应用程序对话 [A41126] 为了跟上竞争的步伐，您的应用程序应提供高度准确的信息，并以不同语言向许多客户提供实时表达的声音 加入本次会议，了解如何快速将您的无声应用程序转变为具有匹配或优于人类语音准确性的引人入胜的对话应用程序。该课程包括动手演示，展示了如何轻松地将 NVIDIA Riva 应用于您的特定领域应用程序。 06 语音 AI 揭秘 [A41127] 诸如自动语音识别 (ASR) 和文本转语音 (TTS) 等语音 AI 技术使当今的数百万次对话自动化。 时间：Thursday, Sep 222:00 AM - 2:50 AM CST 08 人机交互的未来 [A41193] 我们将分享 Adept 如何构建自然语言界面的未来，让每个人都能成为专家。
81620编辑于 2022-09-07 - 来自专栏AI科技评论
深度 | 李航：未来 5 到 10 年，自然语言对话该如何寻求突破？
，基于自然语言对话技术目前面临的挑战，分享了该领域未来技术的发展机遇以及可以寻求突破的发展方向。 对此，李航教授指出了自然语言对话主要面临的两大挑战： 其一是自然语言理解问题，由于语言理解涉及到人类智能的所有方面，因而要想让机器真正精通语言理解是非常困难的。 未来 5 到 10 年，自然语言对话该如何寻求突破？ 因此，李航教授认为，该领域的研发人员和从业者在寻求自然语言对话的发展突破时，要综合考量每个技术能达到的上界以及用户使用的下界。 自然语言对话的发展机遇 ? 「我之前在做自然语言接口，即将自然语言转化为数据库语句时，当时大家都有一个非常清晰的共识，就是用户非常讨厌限制他在与机器对话时能说什么以及不能说什么，因此，在某个场景中，一定要让对话系统能够比较完整地理解用户的基本句法
77150发布于 2019-07-23 - 来自专栏ATYUN订阅号
Alexa利用自然语言理解系统识别对话中与问题不相关的部分
区分对话的相关和不相关的部分通常是一种良好的生活技能，但对于像亚马逊的Alexa这样的语音助手来说，它是不可或缺的。 亚马逊的研究人员使用自然语言理解（NLU）系统解决了这个问题，该系统同时识别域内（已知）和域外（未知）主题。结果将于9月初在印度海得拉巴举行的Interspeech会议上公布。 如果自然语言理解（NLU）系统试图将域分配给域外话语，结果可能是无意义的响应。”
63230发布于 2018-09-26 - 来自专栏CSDN 迁移文章
【机器学习】智能聊天机器人——基于自然语言处理的智能对话系统
智能聊天机器人是自动化客服的一种高级形式，通过自然语言处理技术，模拟与客户的真实对话。聊天机器人不仅能够处理客户的常见问题，还可以根据客户的个性化需求推荐相应的产品或服务。 聊天机器人中的自然语言处理（NLP） 自然语言处理（NLP）是聊天机器人理解和生成人类语言的核心技术。通过NLP，聊天机器人能够像人类一样进行自然的对话交流，并且在对话中理解客户的需求。 NLP主要包括自然语言理解（NLU）和自然语言生成（NLG）两个部分。 3.1 自然语言理解（NLU） 自然语言理解是NLP的关键任务之一，它使得机器能够从用户的输入中提取关键信息并理解上下文。 NLU的准确性决定了聊天机器人对话的有效性和流畅度。 3.2 自然语言生成（NLG） 自然语言生成是指机器学习模型根据当前对话的上下文生成合适的回复。 总结 机器学习和自然语言处理技术推动了自动化客户服务和聊天机器人的快速发展。通过意图识别、情感分析和对话管理等关键技术，智能客服系统不仅能够提高客户服务的效率，还能够提供更加个性化的服务体验。
1.9K10编辑于 2024-10-15 - 来自专栏机器之心
市北GMIS | 字节跳动李航：自然语言对话技术的发展机遇与挑战
可能每天大家都会使用各种自然语言对话系统，今天我想跟大家分享一下对对话技术的一些观点。 语音对话技术的发展和应用 首先看一个视频（见前文视频），这个是 1992 年美国的一个电视节目。 相比刚才看到的视频，目前我们可以使用各种语音对话技术，比如语音助手、问答系统、呼叫中心等，可见 27 年来，自然语言对话行业和领域发生了很大的变化。 为什么自然语言对话非常困难，总结起来有两个问题非常难解决，如果能够解决，就可以实现人类一样的智能。 首先是自然语言理解问题，这一问题涉及到人的智能的所有方面，实现起来非常困难。 我做自然语言处理，以及以前做自然语言接口，需要把自然语言转化成数据库的语句。当时大家有非常清晰的共识——用户跟系统对话的时候不喜欢限定什么能说，什么不能说。用户不想去记忆可以表达和不能表达的语句。 最后做一个总结： 今天我们主要谈到了自然语言对话的现状。我跟大家分享了一下对未来发展的一些想法。
82930发布于 2019-07-30 - 来自专栏DrugOne
. | 通过交互式自然语言对话解释机器学习模型
在这里，作者通过提出TalkToModel来解决使用可解释性方法的挑战：一个通过自然语言对话解释ML模型的交互式对话系统。 图 1 图 2 在文中，作者通过引入TalkToModel来解决这些挑战，这是一个系统，它支持理解任何表格数据集和分类器的ML模型的开放式自然语言对话（图1提供了TalkToModel的概述）。 用户可以与TalkToModel讨论为什么会发生预测，如果数据变化，预测将如何变化，以及如何改变预测，以及其他许多对话主题（图2提供了一个示例对话）。 从这里开始，用户可以通过询问后续问题来进一步参与对话。与TalkToModel的对话使模型的可解释性变得简单，因为用户可以用自然语言与系统交流关于模型的问题，系统将生成有用的回应。 图 3 自然语言理解 作者构建数据集（即基准数据（utterance, parse）对），以评估模型的语言理解性能。作者数据集生成过程如下。
35010编辑于 2023-12-04 腾讯云媒体处理MPS Skills技术概要：基于自然语言对话的AI媒体处理引擎
其核心差异化在于将自然语言交互与多媒体处理能力深度融合——用户通过对话操作即可完成专业级媒体处理任务，免除传统工具复杂参数配置流程。 核心技术属性包含： 自然语言驱动的任务解析引擎 预集成主流AIGC模型（如文生图/视频） 全流程自动化处理框架 商业核心卖点： 零学习曲线：摆脱专业技术门槛 跨模态处理：整合音视频图文全场景能力 即插即用 影视制作团队 批量片源转码/特效生成 高性能处理设备成本高、渲染周期长 三、应用框架与功能体系 (一) 功能框架 graph TB A[输入层] --> B{自然语言解析引擎 文生视频/图生视频] (二) 硬核指标（注：原文未提供具体性能数据） 需补充实测数据：转码吞吐量(TPS)、ASR识别延迟(ms)、AI生成响应时间(s)等可量化指标 (三) 产品优势能力清单 交互革新：自然语言对话式操作
19710编辑于 2026-04-01- 来自专栏自然语言处理(NLP)论文速递
「自然语言处理（NLP）论文解读」对话语境重构【滑铁卢大学&&华为】、会话状态跟踪【霍普金斯&&亚马逊】
本文三大看点 1、将对话中语境重构的问题定义归纳为一个检测问题和一个排序问题，并提出了它与代词、零代词检测等传统任务的区别，提出了候选选择； 2、我们分析了深层神经工作在对话中的应用，包括循序渐进和端到端方法 ，跟踪对话状态的一种方法是时隙转移，关于时隙转移任务，先前的做法主要是为每个时隙做出独立决策的模型，但是其在较长的上下文对话中会导致较差的性能。 其中，Bi-LSTM用于将对话中的话语编码为固定长度的对话表示，还可以嵌入上下文时隙值。时隙编码器使用时隙键、值和距离为每个候选时隙创建固定长度的时隙嵌入。 自注意力解码器：与指针网络类似，自注意力机制也能够模拟对话中所有时隙之间的关系，而不管它们各自的位置如何。为了计算任何给定时隙的表示，自注意力模型将其与对话中的其它时隙进行比较。 GitHub直接下载所有文章地址： https://github.com/yinizhilian/ACL_Paper Attention：欢迎关注AINLPer微信公众号，了解更多最新的关于深度学习、自然语言处理相关的知识
94610发布于 2019-08-29 - 来自专栏机器之心
业界 | 让机器在对话中学习自然语言：百度提出交互式学习方法
最近，百度研究院人员提出了一种全新的方法，研究人员让人工智能系统通过与「教师」的口语对话来学习自然语言和知识。这种类似婴儿学习语言过程的方法展现出了很大的潜力。 四月上旬，百度研究团队通过由虚拟教师（a virtual teacher）发出自然语言指令，成功地教会了人工智能代理（agent）在迷宫中导航（参阅：用自然语言教育人工智能：百度新算法发展出 zero-shot 研究概述 百度研究人员提出了一种基于自然语言学习的交互式方法，其中人工智能代理通过与虚拟教师（教授者）交互、获得反馈来学习自然语言，从而学习和提高自然语言技能以达到参与对话的程度。 下图显示了训练中几种不同形式的对话。在一开始，代理只能生成无意义的句子，它只能在纯粹对话中提升自己的技能。而到了最后，代理可以正确运用自然语言回答教授者提出的问题。 ? 此外，这种训练方法与人类学习自然语言的过程非常不同，后者是一个交流的过程，通过说话和获得反馈来进行。 在本论文中，我们提出了一种交互形式的自然语言学习方法。
79080发布于 2018-05-08 - 来自专栏我还不懂对话
对话系统
对话系统涉及的五种主要技术。 语音识别(ASR) 口语理解(SLU) 对话管理(DM) 自然语言生成(NLG) 文本生成语音(TTS) 口语理解-SLU 输入经过ASR输出的语句，将其转换为语义表示，如frame形式，包含intent 下文将主要讲基于 POMDP 的统计对话管理系统。 自然语言生成-NLG DM输出的抽象表达到NLG，由NLG生成自然语言，转化为句法和语法合理的自然语言。其方法主要有： 基于模板。 假定对话过程是马尔可夫决策过程，对话初始状态是? 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。
1.9K20发布于 2021-10-19 - 来自专栏自然语言处理(NLP)论文速递
(含源码)「自然语言处理(NLP)」华南理工 && 腾讯AI Lab（基于知识库的感知对话生成）
在两个基准数据集上的实验表明，该模型在生成信息丰富、流畅的对话方面具有明显的优势。 在两个基准数据集上的实验表明，该模型在生成信息丰富、流畅的对话方面具有明显的优势。 对话生成模型TransDG 如下图所示，该模型主要包含两个部分:一个KBQA模型和一个对话生成模型，在这个模型中，从KBQA任务中获得的知识在编码和解码阶段都被转换为对话生成。 ? 知识感知对话生成 给定一个请求 ? ,对话的一代的目标是生成一个适当的响应 ? ,其中n和m分别表示请求和响应回答的长度。 如上图所示，我们的对话生成模型从KBQA任务中传输知识，从而促进知识级别的对话理解和事实选择。 知识感知编码器 对话生成使用基于端到端(Seq2Seq)的方法来生成给定请求的响应。
93110发布于 2020-01-02
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号