لى فنغ شبكة AI تقنية مراجعة من قبل: الحوار والإنسان الأساسية، ومعظم شكل مهم من أشكال الاتصالات وتكنولوجيا الحوار اللغة الطبيعية كما أصبحت لغة التكنولوجيا الطبيعية المعالجة من واحدة من أقرب البشر، فضلا عن كامل مجال الذكاء الاصطناعي في هذا المجال من أجل من الناحية المثالية، منضما إلى حل سلسلة من المشاكل والتحديات التي تواجه الحوار اللغة الطبيعية.

وجميع المشاكل والتحديات في التطبيق العملي لتكنولوجيا هي الأكثر احتمالا أن تنعكس، لذلك معظم هذه الأعمال يقول الفنيين خط وسيلة لتحقيق الهبوط الفني.

في الآونة الأخيرة، استضافت هواوي سفينة نوح صوت مختبر الدلالي كبير علماء ليو تشون على CNCC2019 على موضوع "الحوار اللغة الطبيعية: التحديات التقنية والآفاق" منتدى التكنولوجيا ودعا من Microsoft، علي بابا، بايدو، والدخن، Jingdong وهواوي التي تغطي العديد من الشركات المصنعة من الدرجة الأولى المدير الفني أعمق في مجال معالجة اللغات الطبيعية - تشو مينغ، وتشن هاى تشينغ، صن كي وانغ قانغ، وشياو دونغ وجيانغ شين لاستكشاف هذا الموضوع، العديد من المتحدثين من كلا العيانية قدم منظور تقني آرائهم ووجهات النظر في مجال الدراسة، ولكن أيضا من وجهة نظر قضايا تطبيق تقاسم الممارسات تكنولوجيا الحوار اللغة الطبيعية.

من اليسار إلى اليمين: تشن هاى تشينغ، وشياو دونغ سون كه تشو مينغ، وانغ قانغ، جيانغ شين ليو

نحن يناير لرؤية محتوياتها في هذا المجال لمنتدى التكنولوجيا سهم.

مايكروسوفت تشو مينغ: لفهم متعمق لبوت

تشو مينغ من مايكروسوفت للبحوث آسيا، فإن حصة الأولى من كامل التطورية التكنولوجيا عملية chatbot من منظور كلي، العالمي. وأشار إلى أن التكنولوجيا بوت لديه رد من صيغة البحث لإنشاء نوع من الرد الرد ومن ثم دمجها ثلاث مراحل التنمية.

حيث الصيغة استرجاع الرد باستخدام تقنيات مطابقة النص المحدد مشابهة لهذا الحوار المقابلة لاستجابة الإخراج، وتقنية صيغة الرد جيل النص هو استخدام استجابة المقابلة، وكلاهما له مزاياها وعيوبها مقارنة مع ميزة قابلة للقراءة السابقة لغة جيدة التدفق، التنوع القوي وسهولة التحليل، التفسيرية قوية، والعيب أن البيانات استرجاع تعتمد بقوة على، إخراج قد لا تستجيب بشكل جيد من حيث أهميتها، وهذا الأخير هو أداء أفضل من حيث الأهمية، وسهلة وتحقيق حد للمرونة النهاية، أقل اعتمادا على استرداد البيانات، ومع ذلك، هو الفقراء في التنوع، في حين أن الناتج من الرد هو غالبا ما تكون قصيرة نسبيا، وليس هناك الكثير من المعلومات.

يستخدم الرد المتكاملة لتوليد توفر نظم استرجاع أنظمة توليد مرشح الرد النموذج إلى أن يتم تعديل طريقة النموذج، لا يمكن إلا أن ترث الرد نموذج استرجاع التنوع، ولكن أيضا إلى وراثة المرونة لتوليد نموذج، لكل من القوة.

وفي الوقت نفسه، أشار تشو مينغ إلى أنه على الرغم التكنولوجيا قد أحرزت بعض التقدم في الرد، بما في ذلك تحسين الرد الطلاقة S2S ولدت على أساس نموذج الشبكة العصبية إلى حد ما، جعل ما قبل التدريب نموذج التكنولوجيا استرجاع الاستجابة إلى حد ما، وتعزيز القدرة على فهم السياق، الخ ولكن بوت لا يزال بعيدا جدا عن الدولة المثالية، ينعكس على وجه التحديد في:

• أولا، في عدة جولات من الحوار، والروبوت لا تزال لا تفهم حقا تاريخ الحوار بين العلاقة الجملة المعقدة؛

• ثانيا، فصل أسلوب التخاطب والمحتوى لا يزال الفقراء، حتى يتماشى مع النمط، والمحتوى هو غالبا ما يكون خطأ كتابتها.

• ثالثا، الحوار صعب للحفاظ على التناسق الزمني، المكاني ومنطقي، فإن الوضع هو عرضة لليتعارض؛

• رابعا، عدم وجود معرفة مسبقة الإنسان؛

• خامسا، chatbot "النسيان"، يمكن للمستخدم لا يتذكر ما يقال.

في هذا الصدد، على ضرورة مستقبل للرد على الدردشة آلية الروبوت لفي عمق فهم من اتجاه الجهود تشمل: دمج الحس السليم والسماح المعرفة chatbot، فهم دقيق لتاريخ الحوار، وتعزيز آلية الذاكرة لتحسين اتساق السياق، ويمكن تخصيصها ردود لدت أسلوب (بما في ذلك المفردات، والعاطفية، والجملة وغير الرسمي، وما إلى ذلك)، ومن أجل تحقيق هذه الأهداف، يحتاج المجتمع أيضا على إنشاء تقييم أكثر دقة، بما في ذلك جمع البيانات ومؤشرات التقييم.

تشن هاى تشينغ علي: الممارسة علي ذكاء الإنسان والحاسوب تكنولوجيا التفاعل XIAOMI

مجموعة علي بابا كبار الخبراء خوارزمية المستشفى دارما شعبة الخدمات الذكية تشن هاى تشينغ أكثر من جهة نظر الطلب، ومنتجات تفاعلية تعتمد على علي - عرض علي علي XIAOMI NLP التكنولوجيا الأساسية والتكنولوجيا التفاعل بين الإنسان والحاسوب الممارسات والتحديات و الاتجاه مستقبل التنمية.

بعد مقدمة موجزة وتطبيق النظام البيئي منصة علي XIAOMI، قدم تشن هاى تشينغ التكنولوجيا الأساسية وراء دعم NLP:

• قطاع معالجة اللغة الطبيعية طبقية عملية تمشيط، بما في ذلك الإطار الهرمي للمجال التصميم القائم على نموذج والنية وتراكم سيناريوهات الأعمال المختلفة، فضلا عن إطار نموذج ومنصة تراكم هطول الأمطار، لاستكمال QA بوت، بوت العمل، توقع بوت شيت دردشة وقدرة المهام الأربعة.

• الإطار حول البيانات، الخوارزميات، والخدمات والتطبيقات بنية النظام NLU أربعة مستويات، بما في ذلك بناء التهطال، وكذلك بيانات التدريب على الأعمال التجارية نظام منصة التوسيم، استنادا إلى نية لتحديد وبناء قاعدة صلبة من خوارزميات الاعتراف والقواعد المستندة إلى النموذج وتخفيض القدرات الهندسية NLU من منصة لبناء نموذج العمق.

الاعتراف النية وNLU أو الكيانات المحددة كما الكفاءات الأساسية الحالية، والتحديات الأساسية التي تواجه هي الكفاءة منصة الباردة وتوسيع المشهد عينة صغيرة من نية لبدء، NLU من حيث الكفاءة والفعالية، والقضايا المتصلة أساسا هو كيفية بناء البيانات، الخوارزميات والخدمات.

وأخيرا، أشار تشن هاى تشينغ بها، سيكون متعددة الوسائط الأزياء مستقبل الروبوتات خدمة ذكية، ليس فقط لتوفير وضع خدمة التلقائي، مع توفير أفضل نموذج للتعاون بين الانسان والآلة لتوفير قدرات دعم اتخاذ القرار والقدرة على حل المشاكل الأكثر تعقيدا للمستخدمين وموظفي خدمة العملاء، مع الاستمرار في استكشاف اتجاه التكنولوجيا قد ولدت نموذج، نموذج تصلب، والتعلم نقل، آلة القراءة والفهم، تحليل المشاعر وهلم جرا.

بايدو الشمس كه: التحديات والتصميم يمكن تخصيص نظام الحوار

بايدو، مدير اللغة الطبيعية أبحاث المعالجة ومهندس التنمية، المدير الفني منصة UNIT في بايدو الشمس كيجي منصة حوار ذكي وتخصيص وحدة الخدمات المشتركة حاليا يمكن تخصيص تحديات النظام الحوار والتصميم.

في البداية، صن كي لرمي بعض التحديات التي تواجه هذه الصناعة في متطلبات الحوار التخصيص التقنية التي تواجهها:

• في Internet المستهلك، والخدمات ذات المهام الحرجة الحوار هو تقديم أفضل المنتجات والخدمات من أجل توسيع قاعدة المستخدمين ممكن، تتطلب مهندسين الجمع بين استخدام خوارزميات الأمثل لتحقيق التأثير، انقر يمكن توجيه الموارد الهائلة وسيناريوهات النشر مع حوار مخصص عالية الإنتاجية التكنولوجيا؛

• ومع ذلك، لصناعة الإنترنت، مصممة خدمات الحوار المهام الحرجة للحد من التكلفة الحدية في إطار فرضية لتحقيق نتائج أفضل، الأمر الذي يتطلب مهندسين الجمع بين تكلفة منخفضة المتكاملة خوارزميات التطبيق الأمثل، فضلا عن التكلفة المنخفضة للحصول على الموارد والقواميس مرونة التشغيل على التكيف مع البيئة الحوار يمكن ترحيل التكنولوجيا.

وسيكون الهدف إلى نقطة تكنولوجيا الحوار تفكيك ترحيل نظر، والفكرة هي لتصميم الاكتشاف التلقائي للوحة نموذج عيب مع نموذج وكفاءة عالية لتحسين التعلم بيانات وحدة لمساعدة تحسين تأثير الحوار، واستخدام ما قبل المعرفة والمساعد المعرفة بناء للحد من تكلفة الوحدة من الحصول على البيانات.

وبناء على هذه الفكرة من وحدة التصميم العام، وتشمل التكنولوجيات الأساسية حوار حوار حوار موجه نحو المهام والأسئلة والأجوبة، وتصميم أفكار محددة هي كما يلي:

• للحوار على غرار مهمة، اعتمد UNIT على نموذج التعلم الفعال هو جوهر فهم محرك ارشادي لفهم الحوار، والحوار القائم على فهم عمق التكامل التعلم والنتائج متعددة المحركات، ويحلل المحرك تحليل متعدد العناصر لكلمات رئيسية أو مجالات الالتقاء المشتركة نموذج الحوار من أجل التفاهم، وفي التلقائي لوحة عيب نموذج اكتشاف وأدوات فعالة لبناء المعرفة، واستخدام DataKit 15 مجموعات من نموذج التخاطب التفاهم، يمكن فهم إصلاح تلقائيا مشاكل غير عادية، وبالتالي تعزيز فهم تأثير الحوار.

• للأسئلة والأجوبة الدورة، لا يعرف تصميم UNIT أفكار مهمة، وليس تمشيط المعرفة، ولكن مباشرة مع البيانات التجارية الخام يولد مباشرة الرد وتكنولوجيا جوهرها هو قراءة نموذج الفهم إلى المعرفة الخارجية - تمثيل المعرفة والنص تمثيل الانصهار قراءة نموذج KT-NET.

الدخن قانغ: صوت التفاعل بين الإنسان والحاسوب التفاعلية لإحداث تغيير

واثنين من المنتجات الأولى على أساس التكنولوجيا الخاصة بها لمختلف العزم، نائب المدير العام لدائرة المخابرات الدخن اصطناعية، قائد الفريق وانغ قانغ قليلا الحب من بين الانسان والآلة التفاعل الصوتي التفاعلي التغييرات اخرج وجهات نظرها الخاصة على اتجاه مستقبل التفاعل الصوتي .

انه يعتقد ان مستقبل التفاعل الصوتي وهناك ثلاثة اتجاهات: في كل مكان، والتفاعل أكثر طبيعية، وأنت تعرف بشكل أفضل. تقنية محددة يمكن تفكيكها وراء الاستيقاظ، وتحديد وفهم وتلبية تجميع لعدة أجزاء رئيسية لعدة مشاكل الرئيسية التي توجد حاليا عدة أجزاء رئيسية، قدم عصابة المشاكل التي تواجه هذه التحديات والحلول الحالية و الحلول الممكنة في المستقبل:

• المشكلة الأولى هي أن نسبة الخطأ ASR، فإنه يواجه تحديات كبرى للهومونيم الأخطاء المطبعية، أقل من الكلمات وأكثر من الكلمات، باللغتين الصينية والانجليزية المختلطة، لهجة واللهجة، والحل الحالي هو "NLP مساعدة ASR"، "ASR مساعدة NLP"، و الاتجاه المستقبل للصوت يمكن محاولة لمحاكمة، والتكامل الدلالي.

• والمشكلة الثانية هي فهم التحديات عازمة سؤال الصعبة التي تواجه أساسا للمناطق أقل المعرفة المتراكمة والحس السليم، والإعلام والتعبير أقل تنوعا، واصلت حلول نطاق الحالية لبناء الرأسي وعززت في القدرة على السيطرة، والمستقبل وبناء تغطي تدريجيا المعرفة والقدرة، والقدرة الحسابية، والقدرة الشاملة لقدرات البيانات وردود فعل المستخدمين حلقة مغلقة.

• المشكلة الثالثة هي الحقل بالكامل الكامل حوار مستمر على الوجهين، والتحديات التي تواجه طول الوصلة التقني، والحل الحالي لإلغاء الصدى في الواجهة الأمامية، وذلك باستخدام أساليب السياق الموروثة لتحقيق المجالات العمودي، عبر المجال عدة جولات الرأسية للحوار، و رفض صالح لهجة (خطاب الرفض، رفض الدلالي، وتحديد voiceprint)، والسيطرة على إيقاع (العودة المقاطعة، والتنبؤ سؤال استجابة نشطة) ومجموعة من التطبيقات الرسومية واجهة واجهة الصوت أو ما شابه ذلك.

• القضية الرابعة هي معقدة مجال الحوار مهمة واحدة، والتحديات الحالية التي تواجهها المجال تحديدا كلمة، ويرتفع معدل الخطأ ASR عندما الوجه الآخر من الغموض توضيح صريح المعرفة والحوار محرك الأقراص ومناطق أخرى من الحاجة، والحل الحالي هو : 1) لتحسين القدرة على التمثيل، ويشمل تمثيل المعرفة نطاق الجسم، والجسم تبين الحوار الانبثاث حوار المسار، ومثل، قدرة 2) لزيادة مهمة الحوار، بما في ذلك NLU، استنادا الحوار النمذجة استخراج المعلومات فتحة بدلا من مخططات فتحة وضع العلامات لتحسين المتانة، في DST، عرض الحوار القائم وتحديث الانتاج NLU الدولة الحديث، السياسة من حيث حالة جلسة الحوار القائم على الدليل.

• المشكلة الخامسة هي النظرة إلى مشكلة المبادرة والتوصية، والحلول الحالية أساسا من مستوى المستخدم التفاعل النشط، فهم المشهد وصور على حل هذه المشكلة.

Jingdong وشياو دونغ: نظام حوار موجه نحو المهام وتطبيقات واسعة النطاق

نائب الرئيس التنفيذي، وأكد معهد بحوث الذكاء الاصطناعي Jingdong عمق التعلم والتعبير ومدير مختبر اللغة وشياو دونغ أهمية لتطوير مستقبل التفاعلية التفاعل بين الإنسان والحاسوب والعديد من الصعوبات التقنية التي تواجه في الوقت الراهن، على أساس هذا في خطابه، وهو أيضا على اتجاه تطوير نظام الحوار المقبل عرض وجهة نظرهم.

وأشار إلى عدة جولات من الذكاء الاصطناعي والحوار بين الإنسان والكمبيوتر هو نقطة البداية والكأس المقدسة، ولكن كبشر أبسط وسيلة هامة للتواصل والحوار هو تكنولوجيا التفاعل بين الإنسان والكمبيوتر حيث توقعات المستقبل، ولكن، على الرغم من أنه كانت هناك العديد تطبيقها على مناطق محددة نظام الحوار والمناطق يحاولون أيضا لفتح نظام الحوار لحقل وعالية التعقيد، ومتطلبات موثوقية عالية للمهمة، ولكن لا يوجد نظام يمكن أن تمر حقا اختبار تورينج.

في تطبيق نموذجي، Jingdong كبيرة سيناريوهات العملاء معقدة، على سبيل المثال، واحتياجات نظام الحوار لتغطية ما قبل البيع، بيع، بيع والخدمات اللوجستية، المتعلقة جدولة الذكية، والملاحة ذكاء وملخصات الاستخبارات، والاستجابة المساعد في الوقت الحقيقي، وذكية ومراقبة الجودة الذكية خلق أحداث مهمة محددة. استنادا إلى تراكم المشهد الموجهة للبعثة واسعة النطاق، Jingdong أيضا بالاشتراك مع معهد بكين تشى يوان تشى يوان صدر - Jingdong ضخمة موجهة نحو مهام الحوار البيانات.

من وجهة نظر من الصعوبات التقنية، وأشار أيضا إلى أن شياو دونغ الحوار الفني يواجه حاليا صعوبات كبيرة خمسة:

• أولا، عدة جولات من الحوار وضع نظام تتبع الحوار غير كافية وتفتقر إلى آلية فعالة لتحسين العالمي، وعدم وجود معايير التقييم؛

• ويستند الثاني على الفهم الدلالي الدقيق سياق المعلومات التاريخية إلى أن تتحسن، وعدم فهم دقيق للمستخدم القصد.

• ثالثا، عدم وجود عدد كبير من مجال المعرفة والحس السليم الأساسية من الدعم، فإنه لا يمكن إجراء المنطق العميق وصنع القرار؛

• الرابعة آلية الحوار جيل لابد من استكشاف، وعدم التحكم، للتفسير، فإنه من الصعب إنتاج التعاطف مع ردود المستخدمين؛

• خامسا، بما في ذلك الرؤية والكلام واللغة والحوار وتقنيات التفاعل عبر الوسائط لمزيد من الدراسة.

وفي هذا الصدد، قال شياو دونغ، قال ان الخطوة التالية فلا مناص من تحرك نحو نظام حوار شامل التفاعل المتعدد الوسائط، من خلال الرؤية والكلام واللغة والمعرفة وحدة، بحيث التبادل بين الإنسان والآلة أصبحت التبادل غير المقيد. وبناء على هذا الهدف، معهد بحوث Jingdong AI على الدوام متعدد الوسائط البحوث الأساسية الذكية لتعزيز الحوار.

العديد من التقنيات لاستكشاف نظام الحوار: هواوي جيانغ شين

جيانغ شين من سفينة نوح هواوي من المختبر إلى البيانات جمع وتعزيز الحوار والحوار الدلالي فهم عمق بعدين لتقاسم بعض من التكنولوجيا لاستكشاف النظام الحوار.

باعتبارها حجر الزاوية لنظام حوار بناء، يواجه البيانات الحوار التي جمعت العديد من الصعوبات، مثل التي يواجهها خصوصية مستخدميها، المجالات ذات الصلة بقوة المشاكل، وتميزت التعقيد والتفاعل الديناميكي والتقييم، التي والمجتمع الأكاديمي من الناس - ثلاثة الحوار أساليب جمع البيانات آلة - حوار، رجل - الحوار آلة والآلات.

أين الناس - حوار (معالج من عوز)، وإن كان أكثر قريبة الى المشاهد الحوار الحقيقية، ومع ذلك، فإن ارتفاع تكلفة الشرح اليدوي والتحقق، وانخفاض التغطية من السلوك التفاعلي، آلة - الحوار آلة (الذاتي اللعب) على الرغم من التغطية التنوع، وأكثر من ذلك يفضل أن يكون، فإنه من السهل نسبيا إلى التسمية، ومع ذلك، ويعتمد على نوعية النظام التمثيلي البيانات محادثة الروبوت والمستخدم الروبوت، وبالتالي عمليا في كثير من الأحيان ربط يتم إنشاؤها بطريقتين معالج من عوز والبيانات محادثة الذاتي اللعب، ومن ثم حوار استخدام نظام التدريب البيانات NLU، DST، سياسة وحدة NLG، يمكننا عادة في تحقيق نسبة نجاح أعلى في المنطقة المحظورة من المحادثة.

جوانب تعزيز البيانات الحوار، وهي طريقة أكثر شيوعا هو لتوليد تكرار، وطرح هواوي نوح التعبير مختلفة إلى الأمام من نفس الجيل الشبكة العصبية Seq2Seq أساس الدلالي في العمل مؤخرا، لدينا أفضل للتفسير، التحكم والتنقل ؛ بالإضافة إلى ذلك، في تعقب المهام الدولة الحوار المقترحة لالبيانات المعززة اختيارهم بناء على السياقية قطاع الطرق، ومشاركة البيانات تدريب مشتركة وحدة تعزيز وحالة تتبع وحدة.

الحوار العميق لفهم الدلالات، أفضل نموذج هو تدريب ما قبل نموذج اللغة:

قبل التدريب كنموذج اللغة الدلالي لفهم النموذج الجديد، يشير تحديدا إلى تدريب نموذج اللغة على كبير الإحضار النص الحجم، وبعد التدريب في صقل المهام المنبع والمصب لنموذج اللغة الصينية "المتمردون" المدربين قبل على سبيل المثال، بيرت وقد استندت سحابة هواوي حاليا تحقيق لآلة متعددة بيانات بطاقة التدريب بالتوازي ومحاولة خلط التدريب الدقة، والتي تغطي كل كلمة وسلسلة من تقنيات التدريب؛

تم تصميم نموذج المعرفة TinyBERT لتقطير نموذج محول، استنادا إلى نموذج بيرت المنمنمة باسم "المعلم" المقطر من أجل التكيف مع مطالب الحوسبة المختلفة على حافة الجهاز. كميته المعلمات بيرت من 07/01، ومعدل التوقع هو 9 مرات الأخير، وفي تقييم ومقارنة بيرت الغراء 3 فقط أسفل نقطة.

بعد الخطاب، تحت رعاية ليو تشون تشو مينغ، وتشن هاى تشينغ، صن كي وانغ قانغ، وشياو دونغ وجيانغ شين 6 الضيوف أيضا على أساس الموضوعات الحقل الملتقى التقني "،" حوار اللغة الطبيعية: التحديات التقنية والآفاق "، وأطلقت حلقة نقاش ميدانية حول "الصعوبات التي واجهتها في تطوير نظام الحوار في الممارسة"، "البيانات وتقييم مسألة الحوار لغة الطبيعية"، "تعزيز التعلم في التطبيق العملي للحوار اللغة الطبيعية في المشاكل" و "حوار المستقبل التكنولوجيا سوف يكون انفراج في أي المجالات "، مثل مسألة ما إذا كان سيكون هناك يظهر التطبيق القاتل على الساحة أعرب عن آرائهم وتوسيع عمق البورصة.

تقارير لى فنغ شبكة AI تقنية الاستعراض.

لى فنغ صافي الاختيار السنوي - العثور على أفضل الممارسات الهبوط AI من 19 الصناعات الرئيسية

تأسست في عام 2017، و "القائمة السنوية أفضل الأحوال AI ناجتس" الأولى الذكاء الاصطناعي حالة الأعمال المسابقة في هذه الصناعة. شبكة لى فنغ من البعد التجاري، والبحث عن الذكاء الاصطناعي في مختلف قطاعات أفضل الممارسات الهبوط.

وقد تم إطلاق الجائزة الثالثة رسميا، والانتباه إلى عدد الجمهور قناة الصغرى "شبكة لى فنغ"، أجاب الكلمة "قائمة" للمشاركة في التسجيل. هي التفاصيل المتاحة من مايكرو إشارة: xqxq_xq