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在阿里巴巴智能服务事业部的X蜂会上,小蜜北京团队的高级算法专家李永彬(水德)分享了小蜜智能对话开发平台的构建,围绕平台来源、设计理念、核心技术、业务落地情况四大维度讲述了一个较为完整的智能任务型对话开发平台的全景。
2018年10月31日至2018年11月04日,EMNLP 2018 在比利时首都布鲁塞尔举行,我有幸作为集团代表参加会议,收获很多。会议包含了很多主题,结合我们团队目前正在做的小蜜智能对话开发平台(产品名叫对话工厂,英文名Dialog Studio),在这里重点对语言理解和对话系统等方面的前沿进展做一个介绍。
在阿里巴巴智能服务事业部的X蜂会上,小蜜北京团队的高级算法专家李永彬(水德)分享了小蜜智能对话开发平台的构建,围绕平台来源、设计理念、核心技术、业务落地情况四大维度讲述了一个较为完整的智能任务型对话开发平台的全景。
自然语言理解是人工智能的核心难题之一,也是目前智能语音交互和人机对话的核心难题。之前写过一篇文章自然语言理解,介绍了当时NLU的系统方案,感兴趣的可以再翻一番,里面介绍过的一些内容不再赘述。本文详细讨论了自然语言理解的难点,并进一步针对自然语言理解的两个核心问题,详细介绍了规则方法和深度学习的应用。
自然语言理解(Natural Language Understanding,NLU)以语言学为基础,融合逻辑学、心理学和计算机科学等学科,试图解决以下问题:语言究竟是怎样组织起来传输信息的?人又是怎样从一连串的语言符号中获取信息的?换种表达就是,通过语法、语义、语用的分析,获取自然语言的语义表示。