在日常工作中，Excel 表格随处可见；在 APP 或网页中，表格是清晰友好的信息传递方式；在企业中，关系型数据库无所不在。由于表格数据结构清晰、易于维护，并且对人类理解和机器理解都比较友好，表格 / 关系型数据库是各行各业应用最普遍的结构化知识存储形式。 但在表格知识的查询交互中，门槛却不低：对话系统或搜索引擎并不能很好地将表格知识作为答案查询出来，而关系型数据库的查询更需要专业技术人员撰写查询语句（如 SQL 语句）来完成，对大多数用户来讲门槛更高。在这种背景下，表格问答技术（TableQA）通过将自然
要知道在谷歌这几年带薪休假通常就是被解雇的前奏，公司会在这段时间做好解雇的法律准备，此前已有不少先例。
来这里找志同道合的小伙伴！ “我们将通过算法研究院强大的技术研究能力，创造一些以前从来没有过的技术能力。京东在人工智能方面绝不会纸上谈兵，而是致力于业务价值前景广阔的具体行业，提供整体的解决方案，来赋
双11还有不到一周就正式开启了，又是一轮紧张刺激的掠夺战。届时，客服和客户打交道的时候也来了。面对每日成百上千的买家咨询、数千次的重复问题拷问 「您是说优惠满减…」 「看您的操作记录…」 「您是问售后安装…」 …… 你的客服团队准备好了吗？ 一套知客服、懂运营的客服系统必不可少 腾讯企点年末重磅福利来袭！！！ 不仅有企点客服、智能机器人全年最低价放送，更有销售智推、企点商通等多款产品即买即送。智能客服系统全渠道连接客户，促进销售转化，提升接待服务体验，赶快跟紧企点君的步伐，提前享受双十一特惠福利~
编者按：邓力博士原为加拿大滑铁卢大学教授，1999 年加入微软，2016 年起担任微软首席人工智能科学家，负责微软深度学习技术中心应用趋向的深度学习研究。 在上周的 AI Frontiers 会议上，邓力博士为参会嘉宾做了口语对话系统的专题演讲。AI 科技评论与会记者将现场演讲记录下来，结合 PPT 为大家整理出这份演讲实录。此次邓老师介绍了口语对话系统的分类，三代演变史，以及三大研究前沿领域，可谓干货满满。NLP 领域的童鞋们不可错过。 邓力： 今天，我想讲一讲口语对话系统（Spoken Dialog
梦晨 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 谷歌研究员被AI说服，认为它产生了意识。 他写了一篇长达21页的调查报告上交公司，试图让高层认可AI的人格。 领导驳回了他的请求，并给他安排了“带薪行政休假”。 要知道在谷歌这几年带薪休假通常就是被解雇的前奏，公司会在这段时间做好解雇的法律准备，此前已有不少先例。 休假期间，他决定将整个故事连同AI的聊天记录一起，全部公之于众。 …… 听起来像一部科幻电影的剧情梗概？ 但这一幕正在真实上演，主人公谷歌AI伦理研究员Blake Lemoine正通过主流媒
【新智元导读】蚂蚁金服副总裁、首席科学家漆远博士在新智元2017开源·生态AI技术峰会上阐释了 AI 技术在金融场景中的应用和巨大价值。漆远特别强调了场景化对于 AI 技术的意义，并以智能客服、个性化产品和资讯推荐及保险等具体场景为例加以说明。特别地，漆远指出了当前 AI 技术应用中存在的一些挑战，富有借鉴意义。 “蚂蚁金服是一家技术驱动的公司，我们做的事情，是使 AI 技术成为普惠金融的支点。”蚂蚁金服副总裁、首席科学家漆远博士，在有中国“ AI 春节”之称的新智元2017开源·生态AI技术峰会上表示。
对话系统受到越来越多人的关注, 深度学习的兴起也带动了一系列研究的发展, 深度学习能够利用大量的数据和少量的人工处理来学习有意义的特征表达以及回答的生成策略, 该文章将现有的对话系统划分成了面向任务的模型和非面向任务的模型, 给出了现有各个研究观点以及可能的研究方向, 介绍了深度学习如何在典型的算法中发挥作用
两年前，写了一篇文章《为什么现在的人工智能助理都像人工智障》，当时主要是怼“智能助理们”。这次呢则是表达 “我不是针对谁，只是现在所有的深度学习都搞不定对话AI”，以及“你看都这样了，那该怎么做AI产品”。
写诗、作词、绘画，AIGC大包大揽，给你送上新年祝福。 作者 | 董子博 编辑 | 岑峰 农历新春将近，新一届“拜年文学大赛”又要开始了。 一到此时，各路拜年祝福就争奇斗艳，层出不穷。想要文义优美、辞藻生动，本就让不少人想破脑袋；如果再想配上一幅优美的图片，原创且有新意，更是成了每一年的大难题。 往年“卷”得不行的拜年消息，在今天只需输入简单几句话，就能轻松搞定。而这背后，自然是AIGC技术的重大赋能。 这张由智谱AI生成的贺年卡，不仅不花什么功夫，还包含了一段年味十足的祝福语，和一张精美
编辑部 ChatGPT 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 什么是“MEET2023智能未来大会”？ 大会上来了哪些重磅嘉宾？ 他们在大会上探讨了什么主题？ 没错！ChatGPT也参与了今年的大会，作为AI代表与人类嘉宾们一起回顾这一年来人工智能的发展，展望智能科技的未来。 下面还是老样子，一文看尽。 不同的是，这次的内容由ChatGPT协助编辑部共同整理。整场大会主要分成三个维度： 新技术新模型变革下，对计算、算力提出的新标准、新要求、新机遇； 时代级机遇求解征途中，诞生了哪些新场景、
喧嚣已久的4G牌照风波，终于尘埃落定，4G牌照发放，意味着新的移动互联网时代到来，移动CRM用户可以挣脱流量的缰绳，摆脱网速的局限，让移动CRM站在4G的通道上快速行进，并成了CRM厂商年末岁首市场大战的新热点、新方向。 巨大的钱景，无论是国际管理巨头SAP、ORACLE，还是国内管理软件领先者八百客、用友、金蝶等，抑或是仁科互动、纷享等新军，都纷纷加紧布局移动端，加大移动CRM技术与市场的投入。而资本的追捧，更使移动CRM市场“炮声隆隆”。 作为CRM的新军，年末仁科互动旗下产品移动互联CRM“销
对话系统作为人机交互领域的重要研究方向，在现实生活和技术领域具有广泛的应用。它的重要性体现在以下几个方面。 首先，对话系统能够提供自然、直观的人机交互方式。传统的人机交互方式主要依靠键盘、鼠标等输入设备，但对于一些用户，使用自然语言进行对话更加便捷和直观。对话系统通过语音识别和自然语言处理技术，能够理解用户的语言输入，并以自然语言的形式回复用户，使用户能够像与人类对话一样与计算机交流。 其次，对话系统在实现智能个人助理、智能客服和虚拟人物等领域具有重要应用。智能个人助理可以帮助用户处理日常事务、提供个性化的推荐和建议，提升用户的生活品质。智能客服能够为用户提供实时的技术支持和服务，提高客户满意度。虚拟人物则能够与用户进行情感交流、提供娱乐和教育等功能。 此外，对话系统在知识获取和信息检索方面发挥着重要作用。对话系统可以与用户进行语义理解和意图识别，从海量的数据中提取有用的信息，为用户提供准确、实时的答案和解决方案。对话系统还可以通过与用户的对话交互，逐步获取并更新知识库，实现知识的持续积累和更新。 最后，对话系统的发展也推动了人工智能技术的进步。为了实现对话系统的自动化、智能化，需要运用自然语言处理、机器学习、深度学习等前沿技术。对话系统的研究和应用促进了这些技术的发展，提升了人工智能在其他领域的应用水平。
自动驾驶、元宇宙与人工智能三体合一。 作者 | 王玥 编辑 | 陈彩娴 “我很庆幸能陪在你身边，通过你的目光看世界（I'm so happy I get to be next to you and look at the world through your eyes.）。" 这是影片《Her》中的一句台词，由AI语音助手Samantha对男主角说出。这句话对于迷失在钢铁森林中，感到失落而无力的男主角来说是莫大的安慰。 Samantha是一款几乎万能的自我学习型操作系统。她能帮助男主角筛选出最优秀的信件，发
AI 研习社按：2018 全球人工智能与机器人峰会（CCF-GAIR）在深圳召开，峰会由中国计算机学会（CCF）主办，雷锋网、香港中文大学（深圳）承办，得到了宝安区政府的大力指导，是国内人工智能和机器人学术界、工业界及投资界三大领域的顶级交流盛会，旨在打造国内人工智能领域最具实力的跨界交流合作平台。
作者：蒙 康 编辑：王抒伟 笔者在最近的研究中发现了一篇非常好的有关对话系统的论文，《A Survey on Dialogue Systems:Recent Advances and New Frontiers》，论文来自于京东数据团队，论文引用了近124篇论文，是一篇综合全面的介绍对话系统的文章，可谓是诚意满满，今天我们将其重点进行解读，以飨读者。 前言 1 拥有一个虚拟助理或一个拥有足够智能的聊天伙伴系统似乎是虚幻的，而且可能只在科幻电影中存在很长一段时间。近年来，人机对话因其潜在的潜力和诱人的商业
自然语言处理（NLP）在对话系统领域的应用越来越广泛，为人机交互提供了更智能、更自然的体验。本文将深入研究NLP在对话系统中的原理，介绍常见的技术方法，并提供一个基于Python和现代NLP库的简单实例，帮助读者更好地理解和应用这一领域的知识。
在过去的20年中，互联网，把人们带入了一个全新的时代。在这个全新的时代，我们创造出了四种连接方式：一是人和物品之间的连接，二是人与人之间的连接，三是人和信息之间的连接， 四是人和设备之间的连接。连接不是目的，它只是为交互提供相应的服务。对我们每一个人来说，最友好最自然的交流方式就是采用自然语言的方式进行交互。通过自然语言的方式进行交互完成对话系统的设计与实现。
为了推动 AI 技术的应用创新，促进人工智能领域的学术交流、人才培养，打造人工智能的人才交流平台与产业生态圈，中国人工智能学会联合杭州市余杭区人民政府联合发起了首届全球人工智能技术创新大赛，并得到了阿里云、OPPO 等头部科技企业的积极参与和支持。阿里云天池平台为本次大赛提供平台和算力支撑。 AI青年说是大赛主办方为提升青年开发者对 AI 的认识而主办的系列活动，该活动邀请知名青年学者，探讨理论研究与应用实践中的热点话题。4月26日，AI青年说将迎来第二期直播活动，主题为「如何摘取 AI 皇冠上的 NL
对话系统是一种流行的自然语言处理（NLP）任务，因为它在现实应用中很有前途。这也是一项复杂的任务，因为许多NLP任务值得研究涉及。因此，就这一任务开展了大量的创作。由于他们出色的表现，他们中的大多数都是基于深度学习的。在本次调查中，主要关注基于深度学习的对话系统。
一年一度的11.11云上盛惠如期而至。 腾讯云AI携人脸核身、文字识别、语音技术、人脸特效等系列特惠AI产品助力轻松上云；本次AI专场设置三大专区，包含数十款子产品，全场低至0.2折起： @首单专区：新用户限时秒杀，仅限产品首单，每个用户仅限1个； @企业专区：仅企业认证用户可购买； @特惠专区：不限新老用户，多种规格资源包可供选择，低至1.5折起。 活动说明： 本次活动为11月大促AI人工智能产品专场特惠活动。 活动时间： 2022-11-0100:00:00 ~ 2022-11-30 23:59:5
对话系统是自然语言处理的一个热门话题，而自然语言理解则是对话系统的关键组成部分，现有的很多自然语言理解工具往往以服务的方式获取（Google 的 API.ai, Facebook 的 Wit.ai 等），使用这些服务往往需要向服务提供商提供自己的数据，并且根据自己业务调试模型很不方便。本文为大家介绍了一种新方法，即如何基于 rasa 搭建一个中文对话系统。 在近期 AI 研习社举办的线上免费公开课上，来自北京邮电大学网络技术研究院的张庆恒分享了基于 rasa nlu 构建自己的自然语言理解工具，并结合 r
选自GitHub 机器之心编译 自然语言处理（NLP）是人工智能领域下的一个庞大分支，其中面临很多机遇与挑战。斯坦福大学李纪为博士在他的毕业论文《Teaching Machines to Converse》中对 NLP 领域近期的发展进行了解读。这篇博士论文从多个方面尝试解决如今对话系统面临的诸多问题：(1) 如何产生具体、贴切、有意思的答复；(2) 如何赋予机器人格情感，从而产生具有一致性的回复；(3) 最早提出使用对抗性学习方法来生成与人类水平相同的回复语句——让生成器与鉴别器不断进行类似「图灵测试」
摘要：6 月 29 日上午，清华大学研究院院长张钹院士为 CCF-GAIR 2018 主会场「AI 前沿技术」做了题为「走向真正的人工智能」（Towards A Real Artifitial Intelligence）的大会报告。
导语：读博六年，两次换博士导师、差点交不上学费，还能顺利毕业、成为所在领域的青年佼佼者之一，俞舟不简单。
最近，人工智能领域的后起之秀Facebook着实火了一把。根据2017 年6 月17 日美国《大西洋月刊》的报道，Facebook人工智能实验室设计的两个聊天机器人在谈判的训练中，发展出了一种全新的、只有它们自己能够理解的语言。这一爆炸性的消息一时间引得各路媒体蜂拥而至，煞有介事地讨论着人工智能如何颠覆人类对语言的理解，进而联想到人工智能会不会进化为热映新片《异形：契约》中戴维的角色，人类的命运仿佛又被推上了风口浪尖。
6 月 29 日上午，清华大学研究院院长张钹院士为 CCF-GAIR 2018 主会场「AI 前沿技术」做了题为「走向真正的人工智能」（Towards A Real Artifitial Intelligence）的大会报告。
AI 科技评论按：如今，已渗透到人类生活方方面面的对话 AI ，成为了连接人类与 AI 技术最紧密的一根纽带。然而，自然语言对话技术目前存在的难以克服的挑战，也常让对话 AI 在与人类的交互过程中发生一些令人啼笑皆非的故事。目前距离类人智能还差上那么一截的对话 AI，到底该如何寻求发展与突破？
作者：李航、吕正东、尚利锋 前言 我们在日常生活中经常使用自然语言对话系统，比如苹果Siri。现在的对话系统多数只能做单轮对话，可以帮助用户完成一些简单的任务，如问天气，查股票（如果做多轮对话，也是在单轮对话的基础上加一些简单处理）。实现这些自然语言对话系统的基本技术可以分为两大类，基于规则的和基于数据的。你也许想知道对话系统的基本原理是怎样的？特别是如何用数据驱动的方式构建一个对话系统？ 最近基于数据的自然语言对话技术取得了突破性的进展。我们发现，利用深度学习和大数据，可以很容易地构建一个单
选自sigirdawnet 作者：Wenjie Wang等 机器之心编译 参与：Panda 目前大多数基于生成的对话系统都会有很多回答让人觉得呆板无趣，无法进行有意思的长时间聊天。近日，山东大学和清华大学的研究者联合提出了一种使用深度模型来对话题进行延展和深入的方法 DAWnet。该方法能有效地让多轮对话系统给出的答复更加生动有趣，从而有助于实现人与机器的长时间聊天对话。机器之心对该研究论文进行了摘要编译。此外，研究者还公布了他们在本论文中所构建的数据集以及相关代码和参数设置。 论文、数据和代码地址：htt
导读：来自微软研究院的高剑锋， Michel Galley ，以及来自 Google的李力鸿， 在今年的7月8日的SIGIR 2018， 以及7月15日的 ACL2018上，做出关于神经网络方法在对话系统中的应用的报告。
随着对话智能体的表现越来越像人，我们必须开发出有效的方法，在不陷入拟人化陷阱的情况下，用高层次的术语描述它们的行为。
随着对话系统的不断发展和成熟，如何评价对话系统的回复质量，成为了一个新的研究方向。
作者丨宋佳 最近，“谷歌研究院称AI已具备人格”登上热搜，谷歌程序员Blake Lemoine和他测试的对话AI系统LaMDA聊了很久，对其能力感到十分惊讶。在公开的聊天记录中，LaMDA竟然说出了“我希望每个人都明白，我是一个人”的言论，令人吃惊。于是，Blake Lemoine下了个结论：LaMDA 可能已经具备人格了。 谷歌、谷歌的批评者、AI业界对待这件事的看法形成了空前一致：这人是不是有病？谷歌公司和报道此事的《华盛顿邮报》，都委婉地表示Blake Lemoine的脑子可能真的有点乱。谷歌已经
原载：Paperweekly 作者：黄民烈，清华大学老师 关注自然语言处理、人机对话情感分析等方向 aihuang@tsinghua.edu.cn 当你悲伤的时候，机器人可以安慰你；当你高兴的时候，机器人为你高兴。悲你所悲，喜你所喜，真正的情感抚慰和陪伴，就需要这种情绪化的聊天技巧。 清华大学计算机系朱小燕、黄民烈老师团队研发的 ECM（Emotional Chatting Machine：情绪化聊天机器人）开始具备这样的能力。 近年来，随着深度学习的发展，应用于开放领域的对话系统正在受到越来越多的关注。与
Dialogue System是一个分支式的统一会话系统。它不需要任何脚本，但它是设计为易于由程序员扩展。
机器之心原创 作者：彭君韬（Tony） 在网络视频对话里，一个有些腼腆的男生正面对着摄像头做一场网络工作面试的培训，摄像头的另一端则是一个模拟系统。这个系统观察着男生的举止、面部表情和声音变化，并对他
选自Facebook 作者：Alexandre Lebrun等 参与：李泽南、微胖 深度学习盛会 ICLR 2017 正在法国的土伦举行，Facebook 在大会前夕对人工智能实验室 FAIR 近期在
机器之心转载 公众号：Trio 如何评测语义领域相关技术是大家共同关注的。三角兽公司基于多年理论和相关技术实践的经验，针对语义领域的 4个方向技术，将会发表一系列解读文章。本篇文章由三角兽 CEO Z
本文参考文献 [1]詹新明，黄南山，杨灿.语音识别技术研究进展[J].现代计 算机(专业版) [2]《语音识别》——维基百科，自由百科的全书 [3]杨行峻, 迟惠生,“语音数字信号处理”, 电子工业出版社. 1995 [4]崔天宇 吉林大学硕士学位论文《基于HMM的语音识别系统的研究与实现 》 [5]陆昱方,科技传播第二期期刊《简述语音识别的实现过程》
机器之心专栏 作者：李永彬、惠彬原、黄非 团队：达摩院-自然语言-对话智能团队 如何将人类先验知识低成本融入到预训练模型中一直是个难题。达摩院对话智能团队提出了一种基于半监督预训练的新训练方式，将对话领域的少量有标数据和海量无标数据一起进行预训练，从而把标注数据中蕴含的知识注入到预训练模型中去，打造了 SPACE 1/2/3 系列模型。 SPACE-1：注入对话策略知识，AAAI 2022 长文录用； SPACE-2：注入对话理解知识，COLING 2022 长文录用，并获 best paper award
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 自然语言理解模块是对话系统中最重要的模块，对于用户输入的语句信息，首先需要通过自然语言理解模块进行处理，该模块主要的功能在于解析并“理解”用户输入的信息，将其转变成计算机可以理解的形式。该过程也可以看作一个信息结构化的过程，用户的输入信息一般表示为如下格式： 如图1所示即为一个用户输入语句经过结构化后的示例，该示例中的意图是希望用户提供手机号码信息，因此“act”为“request”，且当前询问的“slot”为电话信息“phone”，同时“slot”为
日本大阪大学（Osaka University）的一组研究人员开发了用于对话系统的新方法。这种新方法通过隐式确认的方式习得词汇，计算机通过在对话流中确认它的预测是否正确以获得多个对话中某个未知单词的类别。 近年来出现了很多对话机器人、聊天机器人和语音助手应用程序；然而，在这些系统中，计算机基本上是根据预先编制的内容来回答问题。还有另一种方法，即让计算机通过询问简单的重复性问题向人类学习；但是，如果电脑为了获取知识只提“xyz是什么？”之类的问题，用户将失去与电脑交谈的兴趣。 该研究团队开发了一种隐式确认的方
在今天的内容开始之前，大家可以先戳下面的声音听一下，不长，只有18秒，是一个妹子在唱Adele的知名歌曲Rolling in the Deep。
在构建基于浏览器的实时对话系统时，开发者通常会选择使用WebSocket作为实现实时通信的协议。然而，有些场景下，使用EventSource作为替代方案也是一个值得考虑的选择。本文将深入探讨为什么ChatGPT对话系统选择使用EventSource而非WebSocket，并通过代码示例和详细解释，帮助读者理解这一决策的原因。
任务型对话模型包括两种方法：Pipeline和End2End，前面介绍了问题定义和建模（任务型对话系统公式建模&&实例说明）、Pipeline方法中的SLU（总结|对话系统中的口语理解技术(SLU)（一）、总结|对话系统中的口语理解技术(SLU)（二）、总结|对话系统中的口语理解技术(SLU)（三））、DST（一文看懂任务型对话系统中的状态追踪（DST））、DPL（一文看懂任务型对话中的对话策略学习（DPL））、NLG（总结|对话系统中的自然语言生成技术（NLG））。今天简单介绍下部分End2End的方法（End2End的方法也有多种，比如：有的方法虽然是End2End的方法，但是还是单独设计模型的部件，不同部件解决Pipeline方法中的某个或多个模块；有的方法则是完全忽略Pipeline方法划分的多个模块，完全的End2End），后续抽时间会继续介绍。
我跟几位BAT老哥聊了下NLP全路径学习的事情，总结出以下内容，包含： 学习NLP需要具备哪些基础 NLP全路径各任务学习的项目 01 学习NLP需要具备的基础 01 机器学习 熟悉简单的机器学习模型。例如：逻辑回归、决策树、朴素贝叶斯、隐马尔科夫模型、K-Means、正则化方法等；有部分高级机器学习基础更好。例如：集成学习（随机森林、GBDT、XGB、Stacking等）、条件随机场CRF、贝叶斯网络、支持向量机、主题模型等。 02 深度学习 熟悉简单的神经网络基础。例如：神经元模型、多层感知机、反向传播
对话系统 人机对话系统分为任务型对话和非任务型对话系统。对于任务型对话系统的评价，一般采用任务完成的程度来进行评估，例如“导购”机器人，主要看用户是否点击“推荐商品”等来评估。非任务型对话系统，一般是闲聊系统，若是多轮对话，一般使用用户与机器之间进行对话的轮数来评估系统优劣。但是若是单轮对话呢，如何评价机器给出回复的好坏？对于给定一句话的回复，不同的人可以给出不同的答案，只要自圆其说即可，如此开放的回复空间，评价回复的好坏实属困难。 而目前并没有什么公认的评价指标可以更好地对对话系统的回复进行评价。很多论文
本文是对发表于自然语言处理领域顶级会议ACL 2021的论文“Towards Quantifiable Dialogue Coherence Evaluation（面向可量化的对话连贯性评估）”的解读。
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