“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
新意图发现(NID)又叫做新意图挖掘，其旨在从用户对话中发现新的意图类别，以扩展对话系统支持的意图类。这是发展和增强实用对话系统的关键任务。虽然说它对对话系统建设非常重要，但这个问题并没有在学术研究中进行充分探讨。为此今天给大家分享得这篇文章，针对新意图发现中语义话语表征、话语聚类这两大问题。给出了新得解决方案。实验结果表明：本文方法在无监督和半监督场景下都大大优于最先进的方法。
意图识别是NLP中对话系统的一项基本任务。意图识别（有时也称为意图检测）是使用标签对每个用户话语进行分类的任务，标签来自一组预定义的标签。
本教程将向您展示如何构建一个简单的Dialogflow聊天机器人，引导您完成Dialogflow的最重要功能。您将学习如何：
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，
原文链接 https://developer.amazon.com/designing-for-voice/ 1. Design Process设计流程 一个通过思考语音体验的设计过程 ---- Alexa 帮助人们将事情做得更快捷，更轻松，更愉快。通过将Alexa引入语音对话，用一种新的互动方式让您的客户感到满意。 在设计 Alexa 技能时，为用户和 Alexa 之间的对话dialog创建脚本script。请专注于帮助用户获取他们所需，协助事物正常工作，最后可以增加有深度的操作过程和惊喜。想
【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
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。
该文给出了针对用于线上购物的面向任务的对话系统的一个一般的解决方案, 目标是协助用户完成多样化的购买相关任务, 比如搜索商品和回答问题, 如同正常人之间的对话. 作为一个创始工作, 我们会展现NLP的技术, 数据源以及可以利用的众包来建立这样一个关于电子商务的面向任务的对话系统. 为了示范它的效果, 我们将我们的系统集成到一个移动端在线购物应用, 据我们所知道的最好的消息, 这个系统实际用于百万级别的用户群体, 我们的实验部分将会展现有趣的和有深刻见解的观察, 基于人机对话日志的分析, 同时也给出了未来的一些挑战.
机器之心报道 机器之心编辑部 PRESTO–一个多语言数据集，用于解析现实的面向任务的对话。 虚拟助理正日益融入我们的日常生活。它们可以帮助我们完成很多事情：从设置闹钟到在地图导航，甚至可以帮助残疾人更容易地管理他们的家。随着我们使用这些助手，我们也越来越习惯于使用自然语言来完成那些我们曾经用手完成的任务。 构建强大虚拟助理所面临的最大挑战之一是确定用户想要什么，以及完成这些任务需要哪些信息。在自然语言处理（NLP）的相关文献中，这件事被定义为一个面向特定任务的对话解析任务，其中给定的对话需要由系统解析，以
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 。
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
情感共鸣即在对话中能体现出来两个人的感情，它在心理咨询中被广泛应用，同时也是人类日常对话的一个关键特征。在深度学习这一大背景下，如何生成具有情感的对话回复呢？今天给大家分享的这篇文章，来自中科院，他们提出了一种串行编码和情感-知识交互(SEEK)的共鸣对话生成方法，该方法考虑到了知识与情感之间的相互关系，能够产生具有情感的对话回复，同时这也是第一个对情感动态建模的研究。
现有的方法通常将以前的对话状态与对话历史连接作为编码器的输入。它们依赖于编码器的自我注意机制来连接其中的 token。然而，编码器可能会注意到虚假的联系，从而导致错误的推断。
本页面解释了用Rasa构建助手的基本原理，并展示了Rasa项目的结构。你可以在这里测试它，而不需要安装任何东西。你也可以安装Rasa并在命令行中执行。
本文提出了一种新的对话状态跟踪方法，称为 Seq2SeqDU，它将 DST 形式化为一个序列到序列问题。Seq2Seq-DU 的 独特之处 是它使用两个基于 BERT 的编码器分别对对话中的话语和模式描述进行编码，一个注意者计算话语嵌入和模式嵌入之间的注意，以及一个解码器生成表示对话当前状态的指针。
亚马逊的Alexa助手最近学会了新的语言——印地语、美国西班牙语和巴西葡萄牙语。对此，亚马逊研究科学高级经理Janet Slifka今天上午在Alexa博客上发表的一篇文章中解释说：
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
人机对话（Human-Machine Conversation）是指让机器理解和运用自然语言实现人机通信的技术，如图1所示。通过人机对话交互，用户可以查询信息，如示例中的第一轮对话，用户查询天气信息；用户也可以和机器进行聊天，如示例中的第二轮对话；用户还可以获取特定服务，如示例中的最后两轮对话，用户获取电影票预定服务。
入口代理主要为接受来自外部网络的请求并根据自定义规则定义和行为将它们转发至集群上运行的服务的工作节点。
掌握对话沟通，语境为王。 我们将使用Tensorflow构建一个聊天机器人框架，向大家示范如何实现上下文的语境处理。 有没有想过为什么大多数聊天机器人缺乏会话语境？ 我们将创建一个聊天机器人框架，为一
想掌握对话沟通，语境为王。 我们将使用Tensorflow构建一个聊天机器人框架，向大家示范如何实现上下文的语境处理。 有没有想过为什么大多数聊天机器人缺乏会话语境？ 我们将创建一个聊天机器人框架，为
在不断发展的JavaScript编程领域，响应式编程技术正变得愈加流行。本文章系列希望能够介绍这一领域的发展现状，分享在这个主题下的多项技术变种。从Elm等新语言到Angular 2对RxJS的支持，无论从事什么工作的开发者均有相关新技术可供使用。
互联网+的崛起，为什么互联网人会落寞呢?难道不该是欢呼与得意吗? 最近看到傅盛最新的刷屏文章《傅盛2018新年演讲：凡杀不死我的，必使我更强大》，在反思猎豹的发展过程，在憧憬未来。很多人说这是鸡汤。
篇章分析在自然语言处理（NLP）领域是一个不可或缺的研究主题。与词语和句子分析不同，篇章分析涉及到文本的更高级别结构，如段落、节、章等，旨在捕捉这些结构之间的复杂关系。这些关系通常包括但不限于衔接、连贯性和结构等方面，它们不仅对理解单一文本有重要意义，还在多文本、跨文本甚至跨模态的分析中起到至关重要的作用。从推荐系统的个性化内容生成，到机器翻译的文本质量优化，再到对话系统的上下文理解，篇章分析的应用场景极为广泛。
用 SQL 查询出所有直接或间接向公司 CEO 汇报工作的职工的 employee_id 。
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
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
要验证域文件，NLU数据或故事数据中是否存在任何错误，请运行验证脚本。你可以使用以下命令运行它:
Topaz DeNoise AI是一款照片智能磨皮降噪工具，当我们使用相机拍照片总有一些噪音，能够帮助用户对有噪点的图片进行处理，让图片看起来更加清晰。
Mac降噪软件哪个好？Topaz DeNoise AI Mac是一款强大的图片降噪工具，可以通过AI智能的方式来处理掉噪点，让照片的噪点降到最低。
本文是一篇关于交互式问答系统中如何通过文本特征工程构建和Logistic Regression判定话题/主题/意图延续还是转换的论文，提供了一条比较好的思路，对于整理问答语料以及问答系统都有很大的指导意义。 由于时间和小编水平都有限的情况，翻译理解不当的地方，请大家提出来，我们一起优化。原文： AnalyzingInteractive QA Dialogues using Logistic Regression Models 摘要 传统的问答(QA)系统已经达到了近乎令人满意的性能，而新的挑战是交互式问答(
门户设计所有组件默认均可设置静态数据，当我们需要动态数据时，可在“数据集”中创建“SQL数据集”、“API数据集”及“JSON数据集”
老网民们大概都记得，刚开始上网的时候，是不存在验证码(captcha)这么一种东西的。这造成的结果是，垃圾评论和垃圾邮件可以轻松通过任何一个网站的注册程序，通过各种方式轰炸人民群众的眼球。 最先想要解
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：
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简介 之前简单介绍了一下 Mysql 5.7.17 中 Group Replication 组复制的作用和特点，现在我们来实际把它配置起来，以便于更好的理解组复制的思路 实践过程： 在一台服务器上安装3个MySQL（s1,s2,s3） 配置s1，启动 Group Replication 配置s2，添加到组中 配置s3，添加到组中 测试 内容比较长，可能不方便实际操作，我也做了一个PDF版本，您可以下载查看，发送消息 'gr' 会自动回复下载地址 详细配置过程 （1）下载 mysql-5.7.17 https
【1】 Tilted Platforms: Rental Housing Technology and the Rise of Urban Big Data Oligopolies 标题：倾斜平台：租房技术与城市大数据寡头崛起 链接：https://arxiv.org/abs/2108.08229
本次有两篇为大家分享，第一篇主要针对汉语对话语境重构问题，作者将其拆分为引用表达检测和共引解析两部分，提出了一种端到端的模型结构。第二篇针对任务式对话系统中的会话状态跟踪问题，提出了两种神经网络结构：指针网络结构和转换网络结构。
因为是连了vpn的所以可以直接扫目标ip:10.10.11.111拿到目标 只有ip 那就先扫端口nmap -v -sSV -Pn 10.10.11.111 -T4 -sC
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
全国排名： 304 / 2204，13.8%；全球排名： 1143 / 8332，13.7%
门户是最古老的互联网业务。移动互联网时代，通过推出新闻客户端、视频客户端等方式，门户纷纷完成转型，然而商业模式却并发生本质改变：依然是基于注意力的营销模式。网易Q1财报显示，广告服务收入达到3.93亿
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。
本文以下图展示的企业门户应用为例，我们来学习如何使用微搭进行企业门户应用的快速搭建。
作者提出了一种新的神经信念跟踪 (NBT) 框架，基于 表示学习 的最新进展，克服了上述问题。NBT 模型是对预先训练好的单词向量进行推理，学习将它们组合成用户话语和对话上下文的分布式表示。我们对两个数据集的评估表明，这种方法超过了过去的局限性，匹配了最先进的模型的性能，这些模型依赖于手工制作的语义词汇，并在不提供这些词汇时表现优于它们。
内部开发者门户 相当新。与所有新事物一样，关于如何使用它们来完成确切任务有多种理论。有一件事每个人都同意：内部开发者门户和平台是开发者核心界面，它们需要易于维护和易于演进。毕竟，如果人员、流程和技术演进，那么为开发者服务的界面也会演进。
但凡面向终端用户的产品，产品做大了以后，几乎都要涉及到基线能力和定制能力的划分。任何一个优秀的产品，都要经历从相对无序到有序的逐步成熟的过程。产品的发展总是要经历不断的阵痛，可是时间长了，我还是总免不了思考：好吧，就算产品最初匆忙和艰辛的时期已经过去，就算现在基线能力的建设已经迈入正轨，可是为什么我们的直接客户，定制团队还是那么辛苦？
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