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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。...rasa对话系统踩坑记（一）www.jianshu.com ? 备注：主要聚焦于非端到端的任务型对话系统开发。...即将对话系统分为以下模块： 意图识别，槽填充，对话管理，response生成（即NLG）。...其中，意图对应task-orient对话系统中的intent。而实体信息则用于对话系统中的槽填充。...除了上述两个核心内容外，rasa当然还提供其他功能，如response生成，与其他对话系统前端平台对接的接口，以及不同类型的对话模拟接口（包括shell命令行模式，restful api调用模式等），对于从头开发一个对话系统来说
交易额虽然惊人，但是双十一也存在一些黑暗面，通过搜索引擎简单搜索，我们可以看到返回的内容，如下示例： 每年双十一都会搞得轰轰烈烈，一年比一年火爆，火爆背后有多少消费者买到的商品真的是实惠的吗？...很容易想到使用爬虫工具，每天定时定点地爬取商品的销量跟价格；只要长期跟踪，就不怕你商家在双十一这一天耍花招了。 但是，谁去做爬虫呢？爬虫爬取的数据存放在哪里呢？...任何人都可以在公开的接口查询区块链中的数据，还可以在整个系统中分享与交换数据，可见区块链保持了系统信息的高度开放性和透明性。...还有，某宝一直被诟病的刷单、买好评等弊端，将被区块链技术所解决。 下面介绍一种简单的基于区块链的，方便个人开发者DIY的技术方案。...Ethereum 以太坊（Ethereum）并不是一个机构，而是一款能够在区块链上实现智能合约、开源的底层系统，以太坊从诞生到2017年5月，短短3年半时间，全球已有200多个以太坊应用诞生。
作者 | 吴金龙 责编 | 何永灿 对话系统（对话机器人）本质上是通过机器学习和人工智能等技术让机器理解人的语言。它包含了诸多学科方法的融合使用，是人工智能领域的一个技术集中演练营。...图1给出了对话系统开发中涉及到的主要技术。 对话系统技能进阶之路 图1给出的诸多对话系统相关技术，从哪些渠道可以了解到呢？下面逐步给出说明。...图1 对话系统技能树 数学 矩阵计算主要研究单个矩阵或多个矩阵相互作用时的一些性质。机器学习的各种模型都大量涉及矩阵相关性质，比如PCA其实是在计算特征向量，MF其实是在模拟SVD计算奇异值向量。...对话系统针对用户不同类型的问题，在技术上会使用不同的框架。...知识图谱型机器人 知识图谱型机器人（KG-Bot，也称为问答系统），利用知识图谱进行推理并回答一些事实型问题。
介绍 1 “对话系统”和“对话AI”在科学文献中经常互换使用。差异反映了不同的传统。前一个术语更为笼统，因为对话系统可能纯粹基于规则，而不是基于人工智能。...开发一个智能对话系统1，不仅模仿人类对话，而且回答有关电影明星的最新新闻到爱因斯坦相对论等主题的问题，并完成旅行计划等复杂任务，是目前运行时间最长的目标之一。 AI。直到最近，目标一直难以捉摸。...该调查的结构如下： •本章的其余部分介绍了对话任务，并提出了一个统一的视图，其中开放域对话被制定为最佳决策过程。...另一方面，社交聊天机器人通常使用（非模块化）单一系统来实现。...对话学习的目标是找到最优化的政策，以最大化预期的奖励。表1.2总结了使用RL统一视图的所有对话代理。 统一的分层MDP观已经应用于指导一些大规模开放域对话系统的发展。
但是在对话系统上，由于对话语料不同于常规语料，缺少这样大规模的预训练模型。...因此PLATO系列利用了大规模的对话语料，对对话系统进行训练，从PLATO到PLATO-XL，用的数据越来越多，模型大小也越来越大。之前开放PLATO的微信体验机器人，也着实让它又火了一遍。...一方面用BERT进行初始化；另一方面，没啥好说的，利用了大量Reddit和Twitter的数据，来做对话的文本，进行第二次的训练 对话文本理解的模式 对方的文本是完全可见的（可以用双向模型建模），要回答的文本时单向生成的...作者首先指明对话中的三要素：对话内容（dialogue context）、回应（response）和隐变量。其中隐变量建模成一个K维的类别向量。...，如下图 第一遍用正确的回答生成隐变量的概率（图片右下角）； 第二遍随机采样一个非本对话内容的回答，和第一遍的比较去训练一个回答比较器（RS）（图片右下角），让其发现第一遍的回答优于第二遍，损失函数为基于交叉熵的损失
一年一度的双十一购物狂欢节又要来临了，你准备好剁手了吗？我每年都要购买好几百，有时候甚至是一千多的东西。...不过以前我还没有考虑过这背后的技术问题，直到最近我做了一个烂项目以及和同事谈论双十一购物效率问题时才思考了一下这个问题。...如我上面所说，做了个小网站，几十个人同时访问就卡顿甚至崩溃，但是双十一淘宝购物却很流畅，偶尔会有下单很卡的情况，但是基本上是不影响使用的。现在很多公司都会开发分布式集群系统，在阿里自然也是这样。...还有一个重大的技术挑战就是双十一的零点秒杀活动，这也是双十一最核心的业务。几乎所有的等待双十一购物的同胞们，在秒杀活动开始的一瞬间，点下购买按钮抢购商品。...毕竟一个不慎，双十一的活动就是一地鸡毛了。在此，小编整理了几个应对策略： 秒杀系统独立部署。为了避免秒杀活动搞垮整个淘宝网站，将秒杀系统单独部署，使用独立的域名独立的服务器，独立的数据库。
摘要 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...介绍 一般来说, 对话系统分为面向任务的以及非面向任务的系统, 而本文中的线上购物的对话系统既需要面向任务, 同时也需要具备普通交流的功能, 但是以前我们利用特定领域的知识来对语义槽进行设计和填充, 不过这种方法在整个系统冷启动的条件下很难进行应用...系统形式化 一般地, 一个面向任务的对话系统包含一下几个组成部分: ? ? 为问题理解, 输入是 ? , 输出是 ? , ? 代表着用户在时间 ? 的话语, ? 代表 ?
对于对话系统的回复质量评价，一直没有很好的方法。之前的文章写过一些评价指标，例如BLEU、PPL、Distinct、ROUGE等。这些指标给出的评估结果与人工评价得出的结果相差很大，并且也不相关。...---- 回复的好坏有几个维度： （1）与问题或对话的话题相关； （2）与该问题的已有回复相似、不能有太大偏差； （3）不能有太多的通用性回复，例如“好的”、“是的”。...每个词语通过对话模型的embedding层有一个向量表示，可以理解为word2vec的向量表示。设向量维度为d。因此句子S可以表示为d*N的矩阵，第i列表示句子中第i个词语对应的词向量。...从对话模型训练语料做为该度量模型的训练语料。Query与对应的Reply作为一个Pair，分别使用双向GRU进行建模得到句子表达。...如果大量回复中出现通用性质的回复，还是不能很好地度量当前问答系统的好坏。但至少给定的方法能够起到一定的作用，比较综合，相比较其它指标值算overlap的要好很多。
之所以想要写这篇笔记是因为上周我们的监控系统发生了一件我以前遇到的事情，这次虽然没有造成严重后果，但是很值得反思。 先说说发生的事情，也就是背景。...这么做的好处就是监控系统非常接近被监控系统，在采集数据上比较容易，尤其是对prometheus所在的k8s进行监控，如果跨集群监控的话还要做联邦集群。 但是这也有一个致命的问题。...由于监控系统的宿主集群和被监控系统的宿主集群是同一个，当集群出问题的时候，监控系统本身也变得不可用了。本来是指望通过监控系统掌握业务系统的健康状况的，结果由于宿主集群挂出问题连带监控系统和业务都挂了。...但是有一天一个关键业务系统宕机了，但是zabbix没有告警，后来排查发现zabbix也宕机了，因为zabbix和那个业务系统虽然是部署在不同的虚拟机上，但是是在同一台物理机上，宕机的根本原因是物理机硬件设备出故障了...那监控系统应该部署在哪里呢？ 我个人感觉还是应该要独立部署。
自己创业确实是一个非常不错的想法，因为通过创业，可以帮助我们更好的发财致富，也可以帮助我们提高个人成就感。...我们如果要创业的话，首先是要购买一个域名空间的，因为这样可以帮助我们推广我们的产品，能让别人更好地了解我们的网站，但是很多人不知道域名空间哪里买好。那么，域名空间哪里买好呢？ 域名空间哪里买好呢？...如果我们想要购买域名空间的话，建议大家去一些排名比较靠前的域名网站进行购买，因为这样我们更容易购买到一些比较不错的域名，而且，排名靠前的网站，无论是安全性，还是口碑，都是具有一定的保障的。...可以去网络上搜索一下域名网站的排行榜，这样可以帮助我们购买到好的域名。 域名可以重复吗？...域名空间哪里买好呢？出售域名空间的网站是非常多的，而且每个网站都有自己独特的优势，所以我们只需要根据自己的实际情况，选择一个合适的域名出售网站进行购买就可以了。
简介 一致性问题是当前开放域对话面临的主要问题之一。...已有的研究工作主要探索了如何将属性信息融合到对话回复中[1,2,3,4]，但是很少有人研究如何理解、识别对话系统的回复与其预设属性之间的一致性关系。...由于传统的对话生成往往缺乏一致的角色特征，近几年的工作开始在对话生成中明确引入纯文本的人设描述[1]或者结构化的角色信息[2]，希望提高对话回复的一致性。...图1 理解对话回复中的一致性 在图1中，左边部分是对话系统预设的角色信息，该信息是以结构化键值对（key-value pairs）的形式给出的；右边部分是一个对话片段，包括一句对话输入和若干对话回复。...6 总结 在这项工作中，我们希望赋予对话系统理解对话回复属性一致性的能力。为此，我们构建了一个大规模的人工标注数据集KvPI，并设计了键值对结构信息增强的BERT模型用于一致性识别。
前言 一年一度的双十一购物节如期而至，对于程序员来说，这是一个“囤货”的好时机。...大多数人囤的是日常用品，而程序员的“囤货”清单则充满了技术气息：开发工具、硬件设备、学习资源……其中，最具性价比、最实用的必买好物之一，非 服务器 莫属！...下面，就来看看为什么囤服务器是双十一程序员购物清单上的明智选择，以及如何挑选最适合你的服务器方案。 一、为什么程序员要在双十一囤服务器？...这种配置的服务器价格较低，通常百元左右一年，在双十一活动期间能享受较大的折扣。 适用场景：学习 Linux 环境、搭建个人博客、跑小型应用或学习开发框架等。...云厂商通常提供免费的基础安全服务，但对于企业级应用，建议在双十一期间一并购买额外的安全服务，如 DDoS 防护、Web 应用防火墙等。
人机对话系统的四大功能 但我们应看到，这些传统对话系统存在着一些问题，如语义理解不准确造成答非所问，对话中展示的身份与个性不一致而难以获得用户信任，以及对话交互中可能存在的道德伦理风险等。...所以，如何规避解决这些问题并开发交互效果更好的下一代对话系统逐渐成为了业内的热门研究课题。研究人员也基于各自不同的视角提出了对下一代对话系统的畅想。...此外，与苹果 Siri 等任务型对话系统不同，聊天机器人等开放域对话系统被提出了越来越高的要求。随着深度学习的普及和不断发展，端到端的开放域对话系统效果也在稳步提升。...在本次活动中，自然语言处理领域的两位专家——清华大学计算机系长聘副教授、博士生导师黄民烈和西湖大学终身副教授张岳，将分别带来《下一代对话系统》和《关于开放域对话挑战的思索》的主题分享，并且还会以「关于让机器说人话这件事...直播时间与环节 直播时间：北京时间4月26日19:30-21:00 直播环节： 19:30-19:50 黄民烈：下一代对话系统 19:50-20:10 张岳：关于开放域对话挑战的思索 20:10-21
5 ChatGPT具体使用案例 ChatGPT是一个功能强大的人工智能语言模型，它可以用于各种任务，包括文本生成、语音识别、语音合成、对话系统、机器翻译等。...对话生成：ChatGPT可以生成自然流畅的对话，可以用于开发对话系统或者辅助对话系统的训练。...5.4 对话系统 ChatGPT 作为一款强大的自然语言处理工具，其中最具代表性的功能当属对话系统。...对话系统是一种基于人工智能技术实现的人机交互方式，其最大的优势在于可以根据用户输入的问题或指令，智能地进行解析、分析、理解，并给出对应的回答或操作。...相较于传统的规则或模板匹配式的对话系统，ChatGPT 的对话系统不仅更加灵活，而且能够处理更多的场景和问题。
欢迎参与量子位和灵智优诺共同举办的线上分享活动，今天分享的主题是怎样为智能投顾打造对话系统。...使得整个系统的效果达到一个相对可用的状态。拿到多个模型和系统产生的结果后，就可以在结果基础上做一个结果的reranking，找出最适合当前对话的结果。...这样的一个系统才是工业可用的系统，我们日常见到的对话系统比如说像siri，小冰。他们基本都是通过sequence2sequence的模型end 2 end来做的，能够解决的是短句的回答。...我们通常见到的智能客服都是解决售后问题的，它的过程是解决用户遇到的问题，所以它只需要一个对话问答的系统。...而我们要做的是一套售前的客服支持系统，尤其是一个重决策的售前支持系统，需要有一个引导，需要发现用户的需求，采集用户的信息，在这个基础上再去完成对话或推荐，需要融入主动引导，而不是等用户的问题出来了再被动的触发
本文概述了ACL对话与交互系统中的报告论文，16 篇优秀论文看这篇文章就行。...我们对对话系统比较关注，因而梳理了会议中 Dialog and Interactive Systems（对话和交互系统）下的文章，该主题共接收长文 38 篇，有 16 篇在会议中做了报告。...DST（Dialogue state tracking）是对话系统的核心部分，来抽取对话中的领域，意图和槽位信息。...新任务 这个 section 关注的，是对话系统的一些新的形式，比如引入对话外的额外信息，或者在某些特定领域，比如慈善或医疗领域的新模型和新应用。...系统包括三个核心模块：一个对话轮次级别（turn-level）的迁移预测器，来解决平稳迁移的问题；一个论述级别（discourse-level）的目标导向策略，来接近对话的目标；一个回复检索器，来生成合适的对话回复
随着大数据和深度学习技术的发展，创建一个自动的人机对话系统作为我们的私人助理或聊天伙伴，将不再是一个幻想。...系统首先理解人类所传达的信息，将其作为一种内部状态，然后根据对话状态的策略采取一系列相应的行为，最后将动作转化为自然语言的表现形式。...任务导向型系统 2 面向任务的对话系统是对话系统的一个重要分支。在这部分中，作者总结了面向任务的对话系统的管道方法和端到端方法。 1....上图的模型是一种基于网络的端到端可训练任务导向型对话系统，将对话系统的学习作为学习从对话历史到系统回复的映射问题，并应用encoder-decoder模型来训练。...未来的发展 深度学习已成为对话系统的一项基本技术。研究人员将神经网络应用于传统任务导向型对话系统的不同组成部分，包括自然语言理解、自然语言生成、对话状态跟踪。
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