作者：禪與計算機程序設計藝術
1.簡介
隨著人工智能技術的發(fā)展和落地，對話系統(tǒng)、機器學習和自然語言處理等新興領域成為熱門研究方向。而在此過程中，數(shù)據(jù)積累、訓練模型和部署上線都是一個非常復雜的過程，如何更加有效、準確地完成這些任務就成為了一個重要問題。本期博文將從零到一帶大家搭建自己的對話式 AI 系統(tǒng)，即構建了一個基于 NLP 的問答系統(tǒng)，包括了詞向量的訓練、句子表示模型的選擇和優(yōu)化，序列標注模型的設計、訓練和部署，基于知識庫的檢索，以及相關技術的選擇與實踐。希望能夠給讀者提供一些參考，幫助他們快速、高效地搭建起自己的對話式 AI 系統(tǒng)。
一、項目背景及介紹
近年來，越來越多的人通過與智能助手進行互動的方式獲取生活中的各種信息。這種人機交互的方式，可以使得人們溝通、解決問題變得更加便捷。近些年來，聊天機器人的應用也越來越普遍。例如，在電視和手機 APP 上都可以找到一些具有對話功能的聊天機器人，如京東金融智能閑聊、微軟小冰等。但是，如何讓聊天機器人具有更多智能化的能力，并具備良好的用戶體驗，依然是一個值得探討的話題。文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-730183.html
針對這個問題，目前已有的一些方法有基于規(guī)則的、基于統(tǒng)計的以及基于深度學習的方法。其中，基于統(tǒng)計的方法主要側重于模式識別、實體抽取、意圖識別、槽位填充等任務，采用的是基于概率論、統(tǒng)計分析和概率語言模型等技術?；谏疃葘W習的方法則是一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡的技術，其將計算機視覺、語音信號處理、自然語言處理等多個領域的技能整合在一起，提升對話系統(tǒng)的能力。然而，這些方法仍存在一些問題。比如，它們往往需要大規(guī)模的數(shù)據(jù)集來訓練模型，耗時長；而且，它們往往只能處理比較簡單的文本形式的數(shù)據(jù)，對于復雜的對話場景無法很好地適應。因此文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-730183.html
到了這里，關于對話式 AI 項目實戰(zhàn)系列 NLP 篇 (173)的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內容，請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！
