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导语:现在的闲聊机器人在对话的互动性、一致性以及逻辑性上都还存在着一些亟待解决的缺陷。雷锋网(公众号:雷锋网)ai研习社按:现如今,诸如小冰这类闲聊机器人逐渐进入了大众的视野,甚至成为了一部分人打发闲暇时光的伴侣。然而,现在的闲聊机器人在对话的互动性、一致性以及逻辑性上都还存在着一些亟待解决的缺陷。

近日的ai研习社大讲堂上,来自清华大学的王延森分享了一篇收录于acl2018的论文,尝试着利用提问来解决闲聊机器人互动性不足的问题。王延森,清华大学计算机系本科生,现于清华大学计算机系人工智能实验室交互式人工智能课题组,师从黄民烈教授从事科研工作,主要研究方向为对话系统、文本生成、逻辑信息处理等。

公开课回放地址:

ai/open/course/532

分享主题:如何利用提问增强开放领域对话系统互动性开放领域对话系统的发展现状,存在的问题

利用提问解决开放领域对话系统中存在的互动性问题的可行性与核心思路

如何利用分类型解码器(typeddecoder)在对话系统中提出恰当而有意义的问题

模型在数据集上结果分析以及仍然存在的问题

雷锋网ai研习社将其分享内容整理如下:

今天很荣幸可以和大家分享这篇论文,我们把类型解码器运用到开放式对话系统的提问中,来增强系统和人的互动性。

我会先给大家介绍开放式对话系统,以及该领域目前依然存在哪些问题,从而引出我们为什么要在对话系统中引入提问环节,再与现有的工作进行对比,接着会讲解我们的类型解码器,最后给大家介绍我们的数据集。

对话系统听起来似乎很高大上,说白了就是人与计算机的交互。从种类上来说,可以分为闲聊系统和任务型系统。关于闲聊系统,我举几个例子大家可能就会明白:siri和小冰,当你和闲聊系统聊天时,它能够像朋友一样跟你聊天。任务型任务典型的例子是银行的机器人客服系统,你给它提业务上的一些问题,可以立马获得解答。

从解决方法上来说,对话系统又可以分为:基于规则、基于检索和基于生成。基于规则的特点在于会提前设好模式(pattern),需要的时候会根据模式进行回复;基于检索则是通过模型训练或者模型学习,从已有的样本中挑出最好的回复;基于生成指的是通过深度学习或者机器学习的方式,让训练样本可以针对不同输入而给出不同的回复。

今天我们主要谈的是基于生成的闲聊系统,先来看一些比较新的研究成果。 这是利用深度学习模型所训练出的一些比较好的结果。可以看出,机器学习生成方式具有一个很好的优点,就是具有一定的创新性的,不再局限于训练数据中的结果,而是基于生成模型来生成回复,因此回复往往富有创造力。

不过模型也存在局限性,在理解上文逻辑这块做得还是比较薄弱。从更高层面来看,我们还发现了语义理解、上下文理解、个性身份一致性的问题。很多人在使用闲聊系统过程中发现,很多时候聊到一半便进行不下去,是因为机器人自己先把天聊死了。有些甚至还涉及到道德层面的问题,一旦机器人没法理解人类话语中的意图,就会容易造成误解。上图展示了一名用户在情绪抑郁时对机器人说的话,以第二条为例,用户表示隔天自己不想活了,结果机器人很自然地接了一句:好的,我会提醒你。

简单总结一下,机器系统在句义理解、上下文一致性和交互性上存在不同程度的问题,而这些问题主要体现在内容、ai个性化、ai情感以及聊天策略上,目前已有一些工作在努力解决这一个问题。比如这3篇文章分别从情感交互、提问以及控制句式入手,试图解决机器的交互性问题;针对上下文一致性的问题,这几篇文章强调赋予机。

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导语:从静态图像中识别目标一直是计算机视觉比较热门和有挑战性的课题,目前最受欢迎的方法非深度学习莫属,但是其检测速度和大数据量的需求也一直存在着很大的问题。雷锋网(公众号:雷锋网)按:极链科技video++   整理| 包包

从静态图像中识别目标一直是计算机视觉比较热门

导语:此前的方案中,大家都忽略了汉字本身的重要性质——汉字是由偏旁部首组成。雷锋网ai科技评论按:随着互联网的飞速发展,图片成为信息传播的重要媒介,图片中的文本识别与检测技术也一度成为学界业界的研究热点,应用在诸如证件照识别、信息采集