私たちは、人間とコンピュータの対話システムについて話すとき
マン・マシン・システムの現実
マンマシン対話の開発
人間とコンピュータの対話システムの4つの主な機能
5つのメインモジュールの共通ボット
前処理を入力します。
音声認識技術は、特徴抽出、パターンマッチングモデルトレーニング技術とガイドラインの側面3、
自然言語理解
会話ボット自然言語理解システムは、ユーザの意図認識機能、ユーザーの感情認識を含み、消化を参照し、回復が省略され、¨芸術は引用承認と拒否の判断を返します。そして、構文解析、意味解析、キーワード抽出、類似度計算の自然言語処理技術が不可欠です。
対話管理
囲いました
クローズは、明確なパフォーマンス目標とサービスオブジェクトが存在することを意味し、専用フィールド内の特定の問題に対処、対話のテーマに限られていました。
オープン
オープンは、明確な目的・目標、広い範囲を含む対話のテーマではありません、必要な知識の量は膨大です。
回答ジェネレータ
答えは世代、表面の実現相の代表を参照して、コンテンツの選択、テキストプランニング、合成文の全体の生成を含みます。
技術的な式を含む検索式を生成します
検索クエリ
検索クエリは、ユーザの入力文は、ダイアログライブラリで返事を与えるための最良の答えを見つけるための検索に一致することをいいます。
ジェネレーティブ
式は、自動的に新しい応答を生成する（例えば、深い学習技術などの）特定の技術の使用を意味します。
出力処理
チャットロボットが構築されています
人工テンプレートベースのチャットロボット
ユーザーによる文章入力、テンプレートライブラリのテンプレートマッチングの質問に発見し、対応するテンプレートに基づいて応答を生成答える、などALICEとして、ユーザーに戻り、同様にScfiptチャット。
ベースの検索ボット
ライブラリは、対話が非常に高く、十分な大きさにする必要がある必要がありますが、それは高品質の答えの利点は、より自然な表現を持っています。
式ボットの深さの調査に基づいて、
逐語的な答えをモデルごとの単語を使用して、または発生、ユーザーが入力した文によると、その後、その答えは、ユーザーに返信させていただきます。Encoder.Dのecoderモデル、すなわち、デコードされた符号化モデルを用いた技術の最も
このように、アイデアは、より良い状況を理解することができ、拡張性の高い、シンプルですが、多くの場合、いくつかの文法エラーが返信があり、訓練をモデル化することは困難です。
構築の3つの方法の比較
類似した製品の研究・分析の技術的手法のトピック
我的工程实践选题的大致方向是基于深度学习在一定程度上实现多轮对话，关于人机对话系统的一些软件产品及其特点上文中已在表格中呈现。作为商业产品的人机对话系统往往采用基于人工模板和检索式模型，如Cortana小娜，度秘，Siri等均为封闭领域的个人助理产品，依附于成熟的平台而存在。而开放领域的生成式人机对话系统由于其训练困难，且容易出现各种回复错误而很难产生商业价值，多数为尝试性质的“玩具产品”，为大家所熟知的微软小冰是此类产品中能够尝试进行商业落地的产品，通过其生成式模型所带来的创造性回答及功能丰富的插件收获了不少粉丝，但她相对于商业化产品更倾向于是着眼未来的研究性尝试。
我是大一的时候知道有这样一个微信公众号，是被同学推荐关注的。但当时觉得对话质量真的很难吸引我，而且我也不是一个喜欢养小猫小狗的人，更何况是一个虚拟的存在呢，所以也很少去看。而当我对相关的实现方法有了一点微末了解之后，才发觉想要实现这样的效果需要投入多少的人力物力，且其效果已经达到了可望而不可及的地步，顿时心生敬意。
该领域尚处于发展的初期，我们所说的成熟也只是相对于早年投入测试的阶段，但距离成熟的应用还有很长的路要走。但微软小冰从14年公测至今，其成长已经带给我们太多的惊喜，开发团队也以很高的频率进行着新的有趣的尝试，或许再过十年二十年，开放域的聊天机器人真的会以稳定的姿态融入我们的日常生活中。
