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Human-like learning在对话机器人中的魔性运用 | 公开课读者问答

编者注:戴帅湘——前百度主任架构师,曾长期担任百度Query理解方向负责人,是自然语言理解方面的技术专家,曾荣获第一个也是迄今为止唯一一个以NLP技术为核心的百度最高奖。2010年提出“Query改写模型”给百度搜索引擎技术带来了跨时代的飞跃,使得搜索相关性和广告收入均大幅提升。该模型比学术界同类模型《Query Rewriting Using Monolingual Statistical Machine Translation》的提出还要早将近1年。此模型迄今为止仍广泛应用于百度所有搜索产品线 。申请了自然语言处理,语义搜索,自动问题求解等领域内20多项专利技术。 本文是戴帅湘在公开课Human-like learning 在对话机器人中的魔性运用中的读者问答内容整理。 mor引擎如何来保证数据的可靠性? 你的意思应该指的是数据的准

Human-like learning在对话机器人中的魔性运用

对话机器人很多,像Siri,小冰,度秘,Allo都能在你有空的时候跟你贫贫嘴,不过随着厂家和用户意识到凭空做出一个高度通用的对话机器人是非常不现实的,对话机器人的姿态也发生细微的变化——厂家们试图从某些垂直领域开始入手深根,并且从纯聊天功能发展到这个对话机器人能为用户完成什么指定的任务功能。一下子为“只说不做” 的对话机器人找到了一个新的场景。 不过,这个全新升级的对话机器人,重心移向代替人决策,并帮用户完成任务。 它如何听懂用户想做什么事情?如何做到聊天过程中都不能达到的Human like leaering? 然后它如何知道第三方App能完成哪些任务,需要点击哪里,然后才能与用户想做的事情对接? 当它的重心变成了为用户完成任务时,它的核心技术要求是什么? …… 这些只有具备多年实战经验才会有的答案,我们邀请到了蓦然认知创始人戴帅湘,他家

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