机器之心原创 作者:邱陆陆 对话机器人是「怎样炼成的」。 相比于语音和图像,自然语言是一个有「更多需求」和「更少标准答案」的领域。扎根自然语言的公司通常也不是从技术和方法出发,而是选择一个具体的需求,然后用所有可能的方法解决它。追一就是这样的一家公司,它瞄准的是「对话机器人」这个领域,把问题分类、分解、逐个建立准确高效的机器人,再有序集成起来。三月,机器之心有幸在深圳追一科技总部对首席科学家杨振宇进行了采访,我们仔细聊了聊「对话机器人是怎样炼成的」,以及在他眼里,深度学习与自然语言最好的结合方式是怎样的。
传统知识库不仅知识难管理,而且调用也低效。为了解决上述问题,近些年来智能知识中心开始流行起来。那么智能知识中心究竟和传统知识库有哪些不同之处,又该如何理解其独特的功能特性呢?今天小编就通过5个问题给你搞明白智能知识中心到底是个啥。
NewBeeNLP公众号原创出品 公众号专栏作者 @Maple小七 北京邮电大学·模式识别与智能系统 今天和大家分享 Facebook 发表于 NeurIPS 2020 的工作,既然『
微软研究院在IJCAI2016的Tutorial上讲述了自己将深度学习、深度神经网络应用于不同场景的情况,之前第二部分提到了深度学习在统计机器翻译和会话中的应用,第三部分是选中自然语言处理任务的连续表
知识库问答技术主要基于知识库来帮助人们快速、准确地获取所需信息。目前,关于中文知识库问答系统的研究成果较少且以信息抽取的问答方法为主,这类方法往往通过结合大量复杂的特征与模型实现,尽管回答准确度高,但难以落地于实际场景。
对于知识图谱的研究在最近几年呈现逐渐热门的趋势,在今年的ICLR2020上,就涌现出了大量相关研究,其中,来自CMU和Google的研究者提出了一种新的将语料库作为虚拟知识库(Virtual Knowledge Base,KB)来回答复杂多跳问题的方法,其可以遍历文本数据,并遵循语料库中各个实体的关系路径,并基于评分的方法,实现了整个系统端到端的训练。实验结果证明此模型可以快速地实现更好的性能。
【导读】这篇论文提出一种将高层次的概念与CNN-RNN成功结合的方法,并且实验表明这种方法在图像语义生成和视觉问答方面都取得了显着的进步。通过设计一个视觉问答模型,将图像内容的内部表示与从知识库中提取
那么有没有什么方法可以实现这一想法呢?在想解决方案之前我们可以先来谈谈客服的作用。
一个知识库包含了大量的结构化数据。下图给出了一个关于Obama的知识图谱示例。知识库中的每一个三元组代表一个知识或某个事实。 例如,一个三元组(d,人口,390k)表示檀香山的人口为390k。
“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
1、TILE: Flexible End-to-End Dialogue System for Knowledge Grounded Conversation
这些就是一条条知识,而把大量的知识汇聚起来就成为了知识库。我们可以在wiki百科,百度百科等百科全书查阅到大量的知识。然而,这些百科全书的知识组建形式是非结构化的自然语言,这样的组织方式很适合人们阅读但并不适合计算机去处理。为了方便计算机的处理和理解,我们需要更加形式化、简洁化的方式去表示知识,那就是三元组(triple)。
本次整理的论文还是主要偏向于Open-Domain QA,其中主要涉及到结合文本与知识库的GRAFT-Net模型、基本词汇的检索-阅读者模型、改进的DS-QA模型、结合了教育语义的动态概念网络模型、知识增强的图神经网络(KGNN)等。(四篇含源码)
简略概述要求: 构建一个完整的QA系统 整个系统由三部分构成:前台,后台,知识库 前台:请设计一个程序,实现QA对话界面,该界面可以基于用户提问,自动连接后台、并从知识库寻找答案,并呈现给用户 后台:
知识库(KB)是一个结构化数据库,其中包含形式<主题,关系,对象>的事实集合,每个事实都可以随附所谓的属性。
本篇主要给大家介绍两篇文章:一篇是清华大学发表的XQA,该篇文章主要是针对开放式问答构建了一个跨语言的开放式问答数据集,该数据集(训练集、测试集)主要包括九种语言,9万多个问答。第二篇是澳洲昆士兰阳光海岸发表的Katecheo,该篇文章构建了一个模块化系统,它可以轻易的部署在Kubernetes集群(当前很多大公司都会使用Kubernetes)上用作商用。
1、TILE: Improving Knowledge-aware Dialogue Generation via Knowledge Base Question Answering
来源:DeepHub IMBA本文约1200字,建议阅读5分钟本文介绍了知识问答的两种主流方法。 什么是知识问答 基于知识的问答是以知识库为认知源,在知识库的基础上回答自然语言问题。 知识库(KB)是一个结构化数据库,其中包含形式<主题,关系,对象>的事实集合,每个事实都可以随附所谓的属性。 例如,“Barack Obama got married to Michelle Obama on 3 October 1992 at Trinity United Church”,会被解析为以下的集合。 一般
自动问答系统是当前自然语言处理领域一个非常热的方向。它综合运用了知识表示、信息检索、自然语言处理等技术。自动问答系统能够使用户以自然语言提问的形式而不是关键词的组合,提出信息查询需求,系统依据对问题进行分析,从各种数据资源中自动找出准确的答案。从系统功能上讲,自动问答分为开放域自动问答和限定域自动问答。开放域是指不限定问题领域,用户随意提问,系统从海量数据中寻找答案;限定域是指系统事先声明,只能回答某一个领域的问题,其他领域问题无法回答。 为了测试这个方面可行与否,近期,利用百度知道的相关问答语料,
我们将介绍KB-QA传统方法之一的信息抽取(Information Extraction),我们以一个该方法的经典代表作为例,为大家进一步揭开知识库问答的面纱。该方法来自约翰·霍普金斯大学Yao X, Van Durme B.的 Information Extraction over Structured Data: Question Answering with Freebase(文章发表于2014年的ACL会议)
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