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
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。
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。
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
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。
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。
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
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
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
强化学习特别是深度强化学习近年来取得了令人瞩目的成就，除了应用于模拟器和游戏领域，在工业领域也正取得长足的进步。百度是较早布局强化学习的公司之一。这篇文章系统地介绍强化学习算法基础知识，强化学习在百度的应用，以及百度近期发布的基于PaddlePaddle深度学习框架的强化学习工具PARL。
来源：专知本文为论文，建议阅读5分钟推荐系统是一种通过理解用户的兴趣和偏好帮助用户过滤大量无效信息并获取感兴趣的信息或者物品的信息过滤系统. 推荐系统是一种通过理解用户的兴趣和偏好帮助用户过滤大量无效信息并获取感兴趣的信息或者物品的信息过滤系统.目前主流的推荐系统主要基于离线的、历史的用户数据，不断训练和优化线下模型，继而为在线的用户推荐物品，这类训练方式主要存在三个问题：基于稀疏且具有噪声的历史数据估计用户偏好的不可靠估计、对影响用户行为的在线上下文环境因素的忽略和默认用户清楚自身偏好的不可靠假设.由于
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。
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
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
在 2017 年底结束的第一届亚马逊 Alexa Prize 比赛上，由华盛顿大学博士生方昊担任领队的 Sounding Board 团队在全球上百支队伍中突出重围，一举夺得冠军。 亚马逊 Alexa Prize 比赛面向全球各地的学生，旨在创造一个能与人进行自然对话和互动的社交对话系统，为用户提供新鲜、有趣的对话体验。比赛分为初赛和决赛两个阶段，在初赛阶段，选手需要创造出一个社交对话系统，而在决赛阶段，他们会对系统进行不断改进。 据主办方亚马逊介绍，「通过比赛中学生们的创新工作，Alexa 的客户将会有全
前面写了对话系统中的SLU之领域分类和意图识别、槽填充、上下文LU和结构化LU、对话状态追踪（DST）、以及NLG，今天更新任务型对话系统中的DPL。DPL也叫DPO（对话策略优化），跟DST一样，DPL也是对话管理（DM）的一部分，而DM是任务型对话中至关重要的一部分。说个非严格的对比：如果把对话系统比作计算机的话，SLU相当于输入，NLG相当于输出设备，而DM相当于CPU（运算器+控制器）。
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？
推荐系统为工业界带来了巨大的收益。大多数推荐系统都是以静态的方式工作，即从用户历史的交互中来推测用户的兴趣爱好从而做出推荐。然而，这样的方式有缺陷，具体来说，两个较重要的问题无法被解答：1）用户目前具体喜欢什么？2）用户为什么喜欢一个商品？
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。
欢迎来到《每周NLP论文推荐》。在这个专栏里，还是本着有三AI一贯的原则，专注于让大家能够系统性完成学习，所以我们推荐的文章也必定是同一主题的。
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。
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。
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.
随着中国时尚消费市场的扩大和AI技术在中国消费领域的普及，AI+Fashion正在对时尚行业产生重大影响。在AI技术促进和改善时尚相关购物体验的技术不断涌现的同时，相关技术仍然面临重重挑战。
语义理解简单来说，就是让计算机听懂用户说了什么，然后可以进一步回答用户的问题或与用户对话。这类技术在现实场景中的应用有大家比较熟知的微软小冰与百度度秘。锤子手机中 Bigbang 功能也是基于语义理解技术中的语义分析功能进行的创新。本期公开课请到了开放域聊天和 chatbot 顶尖专家——三角兽科技的 CTO 亓超，为大家揭开机器人聊天的秘密。 嘉宾介绍： 亓超，自然语言处理方向硕士，AI领域开放域聊天和chatbot顶尖专家，10年科研与工程经验。 曾在佳能、腾讯、阿里负责推荐算法和人机对话系统研发；20
人机对话系统，或者会话交互，有望成为物联网时代的主要交互方式。而语言的理解与表达和知识是密切联系的，知识图谱作为一种大规模知识的表示形式，在人机对话系统中各模块都有重要的应用。而知性对话，则是基于知识图谱的人机会话交互服务。
1、对话系统的基本实现 首先我们思考一个问题：人为什么需要对话？第一种情况，我要借助其他人的能力帮助我完成某件事情，那我就需要通过信息的正向传递来让其他人了解我的意图，这种情况我们通常称为任务型对话；第二种情况，我们希望从别人手里获取知识，信息反向输入，这种情况通常属于问答型及推荐型对话；第三种情况，我们并没有明确的目的，只是希望随机的交换一些信息，这种情况一般被归类为闲聊。的确对话系统也一般被分为以上三大类来实现。还有一些其他分类标准，把问答型也归类到任务型对话中，因为有部分底层技术比如知识图谱等在
导读：本次分享的主题为人机对话技术研究进展与思考。主要梳理了我们团队近两年的工作，渴望可以通过这样的介绍，能给大家一个关于人机对话 ( 包括它的科学问题和应用技术 ) 方面的启示，帮助我们进行更深入的研究和讨论。主要包括：
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”。
本篇是专栏中介绍聊天机器人的第一篇，会大概介绍聊天机器人的历史、特点、分类以及技术框架，让大家对聊天机器人有一个大致的了解。
如果说自然语言处理可被誉为“人工智能皇冠上的明珠”，那么对话系统就是“自然语言处理皇冠上的明珠”。其中以苹果SIRI、Google Assistant为代表的任务型对话系统尤为学术界和产业界所关注。然而，构建一个任务型对话系统依赖于大规模的标注数据，这为系统如何快速迁移到新的领域、新的语言和新的任务都带来了极大的挑战。
本文大部分来自ConvLab: Multi-Domain End-to-End Dialog System Platform，2019年4月18号才挂到arxiv，我是19号简单扫一遍。这种类型的文章比较简单，大多是阐述性质的，今天也没细看（局部细看了，没有整体细看），捡着关键内容加上我之前关于对话方面的了解简单写下。如果有问题，欢迎交流。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 推荐系统领域还存在着很多问题有待研究，这些问题将对推荐系统的应用起到重要影响。 下面介绍三个关键热点问题：基于对话的推荐、因果推荐和常识推荐。 01 基于对话的推荐 传统的推荐算法与用户的交互较为缺乏，难以及时有效地把握用户兴趣。基于对话的推荐系统（Conversational Recommender System，CRS）能够通过与用户深入互动来了解用户兴趣，成了推荐系统领域一个新的研究热点。基于对话的推荐系统的核心是用户与推荐系统的在线交互，即将
对于对话系统来说，一般都可以分为特征处理、理解意图和生成答案等过程。思必驰北京研发院 NLP 负责人葛付江解释，在接收问句后，系统会进行进行分词、词性标注以及命名实体识别等过程以完成问句的特征处理过程。
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。然而，现在，我们正在学术研究界和行业中观察到有希望的结果，因为大量的会话数据可用于培训，并且深度学习（DL）和强化学习（RL）的突破应用于会话AI。
在传统的客服、IM等场景中，坐席需要花费大量时间回答用户的各种咨询，通常面临答案查询时间长、问题重复、时效要求高等挑战。因而，使用技术手段辅助坐席快速、准确、高效地回答用户的各类问题非常有必要。
【导读】自然语言对话系统正在覆盖越来越多的生活和服务场景，同时，自然语言对话的理解能力和对精细知识的对话召回率在技术上仍有很大挑战。
人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门快速发展的领域，已经在各个行业和领域中发挥了重要作用。在AI的众多应用中，自然语言处理和对话系统是一个引人注目的领域，而ChatGPT作为一种基于GPT-3.5架构的大型语言模型，具有出色的对话生成能力，正引领着人工智能与人类之间的交互智能的未来。
“ 精英人才培养计划是一项校企联合人才培养项目，入选学生将受到业界顶尖技术团队与高校导师的联合指导及培养。培养期间，学生将获得3个月以上到访腾讯开展科研访问的机会，基于真实产业问题及海量数据，验证学术理论、加速成果应用转化、开阔研究视野。同时项目组将引进沟通技巧、商业分析、创新思维等定制课程，定期举办线上线下交流活动，全面提升学生综合素质。入选学生还将获得线上实名社群平台“十分精英圈”的在线访问权限，结识志同道合的科研伙伴，获取业界信息及资源。 ” 今年共有10大方向 81个子课题供大家选择 总有一
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
作者：Thought Agent 社区在对话系统的设计和实现中，传统的基于 Rasa-like 框架的方法往往需要依赖于多个模块的紧密协作，例如我们在之前的文章中提到的基于大模型（LLM）构建的任务型对话 Agent，Thought Agent，其由自然语言理解（NLU）、对话管理（DM）和对话策略（DP）等模块共同协作组成。这种模块化的设计虽然在理论上具有灵活性，但在实践中却带来了诸多挑战，尤其是在系统集成、错误传播、维护更新以及开发门槛等方面。
自从iPhone 4S开始内置Siri，到现在各种智能音箱，或者扎克伯格说自己做的智能管家， 我认为都算是对话机器人的一类。
Rasa是一个开源的机器学习框架，用于构建对话式人工智能（AI）。它允许开发者创建复杂且功能丰富的聊天机器人，这些机器人可以在多种渠道上与用户进行交互。Rasa非常适合需要高度定制化对话系统的企业环境，因为它支持深度学习，能够处理复杂的对话场景。
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。
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
机器之心报道 编辑：杨德泽 在对谈中，俞舟不像其他创业者那样大谈 ChatGPT 对于行业的巨大影响力，她更加关注产品、更加关注使用产品的人，她不相信 AI 可以替代人类，而是帮助人类提升技能。 在俞舟开始她的对话系统创业的时候，大模型的热潮还没有到来，她只是认准了要做一个好产品。在公众都对于大模型的能力惊叹不已的时候，俞舟认为，关键是产品和客户服务。 俞舟本科毕业于浙江大学竺可桢学院，在拿下了计算机和语言学双学位后赴美攻读 PhD，俞舟认为社交语言在人的日常交往中占了极大的比例，如果要打造一台能够与人进行
8月7日-8月9日，2020年全球人工智能和机器人峰会（简称“CCF-GAIR 2020”）在深圳如期举办！CCF-GAIR由中国计算机学会（CCF）主办，香港中文大学（深圳）、雷锋网联合承办，鹏城实验室、深圳市人工智能与机器人研究院协办，以“AI新基建 产业新机遇”为大会主题，致力打造国内人工智能和机器人领域规模最大、规格最高、跨界最广的学术、工业和投资领域盛会。
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。
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。
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