大数据文摘出品 作者：ChatGPT 这几天OpenAI的ChatGPT真的太火了。 先不看技术上，这个AI聊天机器人有多厉害，咱就说在理解力这一块，是不是给你整的明明白白？ 聊天机器人其实大家多多少少都接触过，比如电商智能客服这种，但是这些智能客服的效果，显然不如ChatGPT那么条理清晰，往往把你气的半死，最后转人工。 不仅思维非常清晰，ChatGPT甚至可以帮你写代码。 比如你想在股票赚大钱（当韭菜），也可以找ChatGPT帮忙写一个“有效的股市指标框架”。 不仅如此，ChatGPT还能让文摘菌痛
提到智能管理，可能大家首先想到的就是智能质检，这类应用与客服机器人有着本质的区别。前者是 AI 帮助人做数据挖掘、人机协同，后者是机器完全替代人来完成封闭场景的对话交互。
词嵌入是自然语言处理中的关键技术之一，它通过将单词映射到高维空间，使得单词之间的关系得以保留，进而使得深度学习模型能够更好地理解和生成语言。
作者：邱陆陆 当手机取代了钱包，支付宝甚至比现金更常用，与蚂蚁金服的产品端一同忙碌起来的还有公司的服务端。95188 服务热线就是其中之一。 然而当我们谈起客服电话，想到的仍然是传统的按键菜单（「普通话服务请按 1，for English service please press 2」）和在机械而漫长的语音播报里等待的焦躁。「在过去的统计里，只要用户没转接人工，就算作『问题被自助解决了』，其实在我们看来那不叫『解决』，叫『损耗』。」蚂蚁金服的产品运营专家弈客说。秉承着这样的理念，团队开发了 MISA（Ma
语音技术作为人工智能的一个重要分支，正在改变我们与设备和系统交互的方式。语音技术不仅提升了操作的便捷性，还增强了用户体验，使得各类应用更加智能化和人性化。腾讯云语音产品，包括语音合成（TTS，Text-to-Speech）和语音识别（ASR，Automatic Speech Recognition）技术，凭借其卓越的性能和广泛的应用场景，迅速赢得了市场的认可和青睐。
当前的大模型，尽管能够生成类似人类的文本和在特定任务中表现优异，但在真正理解上下文和语义方面仍存在局限。例如，GPT-3等模型可以生成流畅的文章，但在遇到复杂逻辑推理或多步骤推理时，容易出现错误。这说明，模型在语义理解和逻辑推理方面的能力还有待提升。
之前介绍的循环神经⽹络模型都是假设当前时间步是由前⾯的较早时间步的序列决定的，因此它 们都将信息通过隐藏状态从前往后传递。有时候，当前时间步也可能由后⾯时间步决定。例如， 当我们写下⼀个句⼦时，可能会根据句⼦后⾯的词来修改句⼦前⾯的⽤词。**双向循环神经⽹络通过增加从后往前传递信息的隐藏层来更灵活地处理这类信息。**下图演⽰了⼀个含单隐藏层的双向循环神经⽹络的架构。
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。
12月15日，由腾讯云主办的首届“腾讯云+社区开发者大会”在北京举行。本届大会以“新趋势•新技术•新应用”为主题，汇聚了超40位技术专家，共同探索人工智能、大数据、物联网、小程序、运维开发等热门技术的最新发展成果，吸引超过1000名开发者的参与。以下是大数据AI分会场的演讲内容，稍作整理，分享给大家。
国际顶级会议WWW2020将于4月20日至24日举行。始于1994年的WWW会议，主要讨论有关Web的发展，其相关技术的标准化以及这些技术对社会和文化的影响，每年有大批的学者、研究人员、技术专家、政策制定者等参与。以下是蚂蚁金服的技术专家对入选论文《Enhanced-RCNN: 一种高效的比较句子相似性的方法》做出的深度解读。
当越来越多的AI技术引入运维领域后，我们能憧憬，我们的征途，正驶向星辰大海吗？
本系列文章面向深度学习研发者，系统讲解了深度学习的基本知识及实践，以Image Caption Generation为切入点，逐步介绍自动梯度求解、卷积神经网络（CNN）、递归神经网络（RNN）等知识点。本文为第14篇，RNN系列第1篇。作者：李理 目前就职于环信，即时通讯云平台和全媒体智能客服平台，在环信从事智能客服和智能机器人相关工作，致力于用深度学习来提高智能机器人的性能。 1. 内容简介 前面我们介绍了CNN，这对于Image Caption来说是基础的特征提取部分，或者说是对图像的“理解
机器之心专栏 作者：温正棋 极限元智能科技 本文作者温正棋为极限元智能科技 CTO 、中国科学院自动化研究所副研究员，毕业于中国科学院自动化研究所，先后在日本和歌山大学和美国佐治亚理工学院进行交流学习，在国际会议和期刊上发表论文十余篇，获得多项关于语音及音频领域的专利。其「具有个性化自适应能力的高性能语音处理技术及应用」获得北京科学技术奖。在语音的合成、识别、说话人识别等领域都有着多年深入研究经验，并结合深度学习技术开发了多款语音应用产品。 为了提高客户满意度、完善客户服务，同时对客服人员工作的考评，很多企
本公众号先后推出了由作者小猴锅倾力打造的Tensorflow2.0原创入门专栏以及上手实战专栏，均在发出后取得了不错的反响。
经纬，从事客服机器人的算法研发工作，专注于nlp领域的算法研究和应用，喜欢数据和场景驱动的算法研发。
雷锋网 AI 研习社按：伴随着近几年的机器学习的热潮，自然语言处理成为了目前炙手可热的研究方向，同时也是 Google、Microsoft、Facebook、Baidu、Alibaba 等各大公司投入巨额资金和高端人力努力争夺的下一个互联网流量入口（智能助手、智能音箱等）。
编辑：张乾 【新智元导读】目前，金融业智能客服创业公司大量涌现，一方面说明行业整体技术壁垒较低，另一方面，也说明智能客服的在金融领域的应用商业场景还有巨大的开发空间。如何在构建技术壁垒的同时开发更多的商业场景，是创业公司能够脱颖而出关键。 目前，人工智能已经在金融领域渗透：智能客服、智能投顾、人脸支付、智能安防等，已经进入商业化阶段。在这些应用场景中，智能客服属于获客机会最大的业务。 埃森哲（Accenture）去年的《全球消费者消费渠道与市场调研》显示，在银行、保险等金融行业，有七成的消费者愿意选择人工智
大数据文摘 编译：蒋宝尚、郑璇真 怎么确定与你通话的电话那头是人还是机器？这个听起来还算简单的任务恐怕即将成为人类的一大难题。 在周二的2018年I/O大会上，谷歌助理以令人惊叹的表现通过了图灵测试。这标志着人工智能技术在语音交互方面又推进了一步。 图灵测试（The Turing test）由艾伦·麦席森·图灵发明，指测试者与被测试者（一个人和一台机器）隔开的情况下，通过一些装置（如键盘）向被测试者随意提问。进行多次测试后，如果有超过30%的测试者不能确定出被测试者是人还是机器，那么这台机器就通过了测试，并
采访 & 撰稿 | Natalie 嘉宾 | 陈松坚 编辑 | Vincent 导读：腾讯小知是腾讯云旗下自主研发的，为企业级客户打造的24小时在线智能客服机器人系统。小知将腾讯大数据AI团队积累的高尖人工智能技术融入到客户沟通、智能服务、服务管理和商业决策各环节，打造客户服务闭环，大大提升客服效率。 腾讯小知的推出无疑是给市场注入了新的血液，但智能客服 / 问答产品的市场竞争一直非常激烈，很多公司都尝试在不同的垂直领域开发智能客服产品。在 Reddit 上，有观点认为，NLP 领域的突破状况令人失望，近
聊起 AI，画面都充斥着机械语言：精密高级的芯片，光怪陆离的智能产业……你眼中的 AI 有什么样的能力？能给传统行业带来哪些变革与发展？基于此，云加社区联手知乎科技，从知乎AI 与传统行业相关话题中精选内容落地社区专题「 AI 与传统行业的融合 」。
在当今这个信息爆炸的时代，人工智能（AI）和机器学习（ML）已经不再是遥不可及的科幻概念，而是逐渐成为我们生活的一部分。其中，深度学习（Deep Learning）作为机器学习的一个重要分支，凭借其强大的特征学习和处理能力，已经在图像识别、自然语言处理、语音识别等多个领域取得了显著的成果。本文将带你一起探索深度学习的奥秘，从入门到进阶，让你对深度学习有更深入的理解。
智能客服机器人用于解决重复性客服问题，降低客服人员工作量和劳动强度，并且能够通过与客户的交互式多轮对话自动积累客服知识。
随着人工智能技术的不断发展和进步，越来越多的智能应用被引入到我们的日常生活中。其中，聊天机器人（Chatbot）是一种受到广泛关注和应用的人工智能技术，它可以模拟人类思维和行为，与用户进行实时对话，提供各种服务和支持。而ChatGPT（Generative Pre-trained Transformer）则是一种基于自然语言处理和深度学习技术的聊天机器人，它已经成为了人工智能技术领域的热门话题。
12月10-12日， 2015中国大数据技术大会 将在北京召开。会议前夕，我们特采访了本次会议的深度学习分论坛演讲嘉宾阿里巴巴iDST语音组高级专家鄢志杰，以期对其从事工作和演讲内容有进一步的了解。 鄢志杰将在12月11日下午的深度学习分论坛进行题为“Deep Learning 助力客服小二:数据技术及机器学习在客服中心的应用”的主题演讲，分享基于DNN、CNN、RNN（LSTM）及其各种组合模型的语音识别、自然语言处理技术在客服领域的应用。 鄢志杰在接受采访时表示，他的分享内容将包括Deep Learni
贝壳找房，以为 2 亿家庭提供全方位服务链接为愿景和使命，目前具备新房、二手、租赁、装修、海外几大业务场景。在提供服务过程当中，贝壳打造了真实房源体系和 ACN 经纪人体系，并凭借其拥有超过 1.8 亿的房源、20 万经纪人，每月为超过 3000 万的用户提供服务。
在当今数字化浪潮中，人工智能（AI）的发展日新月异，其中AI大模型学习已成为引领这场技术革命的关键力量。不同于传统的小规模模型学习，AI大模型学习以其强大的数据处理能力和深度学习能力，正在改变我们对世界的认知方式。然而，这种变革并非一蹴而就，它要求研究者不仅具备深厚的数学基础和编程能力，还需对特定领域的业务场景有深入了解。
作者 | 李理 目前就职于环信，即时通讯云平台和全媒体智能客服平台，在环信从事智能客服和智能机器人相关工作，致力于用深度学习来提高智能机器人的性能。 写在前面 由于工作太忙，这个系列文章有一年多没有更新了。最近在整理资料时用到了里面的一些内容，觉得做事情应该有始有终，所以打算把它继续完成。下面的系列文章会首先会介绍 vanilla RNN 的代码，希望读者能够通过代码更加深入的了解RNN的原理。代码会着重于 forward 的介绍，而对 BPTT 一带而过。之前的文章为了让读者了解原理，我们都是自己来实现梯
自然语言理解就是希望机器像人一样，具备正常人的语言理解能力，由于自然语言在理解上有很多难点(下面详细说明)，所以 NLU 是至今还远不如人类的表现。
Acorns首席数据科学家种骥科：AI在“移动优先”的互联网金融商业模式中的应用
今年和去年前后相继出现了多个关于句子相似度判定的比赛，即得定两个句子，用算法判断是否表示了相同的语义或者意思。其中第4、5这个2个比赛数据集格式比较像，2、3 的数据集格式比较像，本仓库基于2、3数据集做实验
https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/v1.5.1/PaddleNLP
在近日揭晓2018年收录论文名单中，腾讯知文团队有3篇一作长文被录取，我们将对文章进行简要解读，欢迎交流讨论。
7月26日-27日，2015中国人工智能大会（CCAI 2015）在北京召开，深度学习毫无意外地成为与会嘉宾热议的一个话题。来自京东DNN实验室的四位专家，核心科学家李成华、张晓鑫，以及京东智能通讯部
随着AI技术在各个领域的广泛应用，人机交互技术愈发成熟。包括电商、银行、电信等在内的很多领域开始建设智能客服的交互能力，为客人提供智能化自助服务，同时为客服人员的工作提供智能辅助。携程集团依靠强大的客服团队为国内外旅行者的出行提供了优质的服务保障，持续提升智能客服的交互能力，提高客服人员的生产效率显得尤为重要。
对于开发者来说，又有一个新的NLP工具箱可以使用了，代号PaddleNLP，目前已开源。
内容来源：2017 年 9 月 24 日，爱因互动技术合伙人吴金龙在“ArchData技术峰会北京站”进行《深度学习与智能对话机器人》演讲分享。IT 大咖说（微信id：itdakashuo）作为独家视频合作方，经主办方和讲者审阅授权发布。 阅读字数：2390 | 6分钟阅读 摘要 本次主题将介绍深度学习与对话机器人的结合，通过对不同的对话机器人技术分析，来解析对话机器人的发展趋势以及适用场景。 嘉宾演讲视频及PPT回顾：http://suo.im/4rwwLi 对话机器人简史 最早期人工智能的提出是在190
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
本文将要分享的是哔哩哔哩从0到1自研智能客服IM系统的技术实践过程，包括整体架构设计和主要核心功能的技术实现思路等，希望带给你启发。
想了解人工智能背后的那些人、技术和故事 欢迎关注 人工智能头条 本系列文章面向深度学习研发者，希望通过Image Caption Generation，一个有意思的具体任务，深入浅出地介绍深度学习的
对于非人工智能行业的人员来讲，一般是很难理解人工智能其中复杂的运行机制和精巧的逻辑结构的，但是这几年经过媒体的报道、业界的推广和企业的投资，人工智能技术已经出现了经典的应用场景和实用产品，如无人驾驶、聊天机器人、语音识别、人脸识别等等，可以说人工智能技术实际上对大部分人来讲已经不再陌生了。 然而人工智能从原理上讲属于一种通用性技术，并且是能够大幅度提高社会生产力的，这就像第一次工业革命的蒸汽机技术、第二次工业革命的电力技术、第三次工业革命的信息与通信技术一样，可以被广泛的应用到各行各业中，所以很多经济学家都
语音识别就是把语音变成文字的过程，相信大家在平时生活也已经用到过一些语音识别的场景，比如说语音输入法、地图产品的语音输入。近年来，随着互联网的发展，各种音频数据和文本数据得到不断积累和丰富，CPU、GPU硬件的发展，以及深度学习算法大规模的应用，语音识别技术的应用开始获得大规模的商业化拓展。
对于很多人来说，决定自己网购体验的，除了快递的速度，还有AI客服咨询的流畅和智能水平。
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日前，Uber 官网上的一篇文章详细介绍了基于 NLP 和机器学习构建的 COTA 客服系统。利用该系统，Uber 可以快速高效地解决 90％ 以上的客服问题，雷锋网 AI 研习社将原文（https:
自然语言理解是人工智能的核心技术，在智能客服、聊天助手、文本推荐、语义理解等领域都有非常多的应用。但自然语言理解相比图像识别、语音识别，一直没有找到很好的深度学习构型，所以进展也比较缓慢。今天推荐的 Google 论文，在 NLP 的关键任务（接续语句预测）上，能做到 20% 的提升。除此之外，在接续词语预测、语句话题预测方面也有不错的成绩。 自然语言理解（NLP）是人工智能领域使用程度最高的技术之一。受益于最近 自然语言理解技术的发展，现在已经可以应用在很多领域，例如航班预定、客服服务、任务管理、聊
作者简介 胡一川，来也联合创始人和CTO。来也专注于智能对话技术，让每个人拥有助理。此前，胡一川联合创立了影视推荐引擎"今晚看啥"并被百度收购，后加入百度任资深架构师。本科和硕士毕业于清华大学，博士毕业于宾夕法尼亚大学。 一、什么是智能助理 随着智能手机和移动互联网的普及，越来越多原来发生在线下的交互场景，逐渐从线下转移到线上。人们也开始习惯通过在线沟通的方式来获取各种服务：让秘书安排出差的机票和酒店，向英语老师咨询学习中的问题，找旅行达人制定旅游计划等等。类似这样的场景，今天都逐渐从面对面或电话沟通，转移
PaddleNLP是基于飞桨（PaddlePaddle）开发的工业级中文NLP开源工具与预训练模型集，将自然语言处理领域的多种模型用一套共享骨架代码实现，可大大减少开发者在开发过程中的重复工作。PaddleNLP提供依托于百度百亿级大数据的预训练模型，适应全面丰富的 NLP任务，方便开发者灵活插拔尝试多种网络结构，并且让应用最快速达到工业级效果。下面小编就带你一一了解PaddleNLP支持的十大NLP任务和工具。
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