一个中心+三大原则 -- 阿里巴巴小蜜这样做智能对话开发平台
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。以下为演讲具体内容。
平台由来
为什么要做一个平台?我觉得还是从一个具体的任务型对话的例子说起,在我们日常工作中,一个很高频的场景就是要约一个会议,看一下我们内部的办公助理是怎么来实现约会议的:我说“帮我约一个会议”,然后它问“你是哪一天开会?”,跟它说是“后天下午三点”,接下来它又会问“你跟谁一起开会啊?”,我会把我想约的人告诉它,这个时候它在后台发起一次服务调用,因为它要去后台拿到所有参会者的日程安排,看一下在我说的这个时间有没有共同的空闲时间,如果没有的话它会给我推荐几个时间段,我看了
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2018年AI和ML(NLP、计算机视觉、强化学习)技术总结和2019年趋势(上)
1、简介: 过去几年一直是人工智能爱好者和机器学习专业人士最幸福的时光。因为这些技术已经发展成为主流,并且正在影响着数百万人的生活。各国现在都有专门的人工智能规划和预算,以确保在这场比赛中保持优势。 数据科学从业人员也是如此,这个领域正在发生很多事情,你必须要跑的足够的快才能跟上时代步伐。回顾历史,展望未来一直是我们寻找方向的最佳方法。 这也是我为什么想从数据科学从业者的角度退一步看一下人工智能的一些关键领域的发展,它们突破了什么?2018年发生了什么?2019年会发生什么? 我将在本文中介绍自然语言处理(NLP)、计算机视觉、工具库、强化学习、走向合乎正道的人工智能 2、自然语言处理(NLP) 让机器分析单词和句子似乎是一个梦想,就算我们人类有时候也很难掌握语言的细微差别,但2018年确实是NLP的分水岭。 我们看到了一个又一个显著的突破:
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重磅公开!阿里语音识别模型端核心技术,让你“听”见未来
阿里妹导读:语音识别技术作为人工智能技术中的重要组成部分,成为影响人机交互的核心组件之一,从各种智能家用IoT设备的语音交互能力,到公共服务、智慧政务等场合的应用,语音识别技术正在影响着人们生活的方方面面。 本文将全面介绍阿里云语音识别技术中的重要模型端技术,希望和业界同仁交流探讨。声学模型、语言模型和解码器可以看作是现代语音识别系统最核心的三个组成部分。虽然最近有一些研究者尝试构建End2end的语音识别系统,但包含声学模型、语言模型和解码器的现代语音识别系统依然是当前最主流和使用最广泛的系统。在这其中,声学模型主要用来构建输入语音和输出声学单元之间的概率映射关系;语言模型用来描述不同字词之间的概率搭配关系,使得识别出的句子更像自然文本;解码器负责结合声学单元概率数值和语言模型在不同搭配上的打分进行筛选,最终得到最可能的识别结果。
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