人工智能任务型对话机制下载

weixin_39820535 2020-06-21 02:30:34

人工智能多伦对话机制，简单展示多用户访问情况下，实体和意图不全面时处理方式
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人工智能多伦对话机制，简单展示多用户访问情况下，实体和意图不全面时处理方式

内容概要：本文介绍了由清华大学新媒体研究中心元宇宙文化实验室团队推出的DeepSeek人工智能平台。作为一个专注于通用人工智能（AGI）的中国科技公司，DeepSeek提供了开源的推理模型DeepSeek-R1，擅长处理复杂任务，可免费用于商业。文章详细描述了DeepSeek的功能和应用场景，如智能对话、文本生成、代码生成等，并探讨了推理模型与通用模型的区别，强调了模型选择与提示语设计的重要性，同时涵盖了任务分解和质量控制机制等内容。适合人群：有兴趣了解先进AI技术和大模型应用的研发人员、科技爱好者及需要利用AI优化工作的专业人士。使用场景及目标：①为企业或个人提供强大的智能化工具，在多行业中助力自动化和智能决策；②帮助研究人员和技术开发者更好地理解和应用大型预训练模型，特别是在自然语言处理领域；③教导用户根据具体的任务需求设计合理的提示语和选择适合的AI模型，最大化其潜力。其他说明：DeepSeek作为一项前沿科技成果，致力于打破国外技术垄断，为国内乃至国际用户提供高效便捷的人工智能解决方案，体现了清华团队在科技创新方面的积极探索与不懈追求。同时，文章提及的提示语策略、推理逻辑链的应用等内容，也为深入了解并充分利用这类智能平台提供了宝贵指导。

本篇博客主要参考/节选中科院自动化所王唯康博士的博士论文《任务型对话系统中对话管理方法研究》。文章目录1. 概述2. 基于管道的任务型对话系统2.1 语言理解模块2.2 对话管理模块2.3 语言生成模块3. 端到端的任务型对话系统3.1 基于检索的任务型对话系统3.2 基于生成的任务型对话系统4. 任务型对话语料收集5. 用户仿真技术6. 问题分析 1. 概述早期任务型对话系统基于规则实现，实现比较简单并在简单的对话任务中取得了不错的效果，但难以适用于复杂的对话任务，规则的撰写和维护需要消耗大量的人力

本篇博客内容主要来自第十四届中国中文信息学会暑期学校暨中国中文信息学会《前沿技术讲习班》— 张伟男、车万翔《任务型对话系统》 PPT下载链接 1. 任务型对话系统概述人机对话系统四大功能/分类 2. 任务型对话系统关键技术任务型对话系统结构自然语言理解领域与意图识别是一个分类问题。语义槽填充是一个序列标注任务。研究热点意图识别与槽填充联合学习语境相关的自然语言理解基于小样本学习的自然语言理解（一）意图识别与槽填充联合学习 1）意图识别与槽填充不是相互独立

对话系统(Dialogue System)，是一种模拟人类并旨在与人类形成连贯通顺对话的计算机系统。它能够理解用户输入的文本或语音，然后根据用户的需求做出相应的回应。对话系统一般包括任务型对话、生成式对话和检索式对话等场景。它是人工智能领域的重要应用之一，能够被广泛应用在客服机器人、语音助手、智能家居等领域。

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