Rokid A-Lab 陈见耸：机器学习及人机交互实战

Rokid A-Lab陈见耸在2017杭州云栖大会中做了题为《机器学习及人机交互实战》的分享,就自然语言对话技术兴起原因，自然语言人机交互任务类型及技术做了深入的分析。自然语言对话技术兴起的原因 阿里云机器学习PAI自然语言人机交互任务类型任务类对话技术框架语义理解(Language Understanding)领域/意图提取领域/意图分类-CNN和RNN槽抽取(Slot Filling)意图和槽联合抽取对话管理（Dialogue Management）对话管理-统计方法聊天类对话技术检索式聊天对话技术－相关度计算生成式聊天对话技术问答类对话技术框架基于文档的问答基于知识图谱的问答基于深度学习的End2End的知识图谱问答框架，核心是计算知识库中实体、关系与当前问句在语义向量空间中的语义相似度。深度学习在对话中广泛应用的原因 分布式表示，万物皆向量 复杂网路，端到端训练 注意力机制，精巧部件 机器学习在对话式交互中应用的挑战 如何在学习中融入知识？ 如何在交互中学习？ 如何利用更少的数据学习？