自然语言理解在天猫精灵的实践应用

《SDCC 2017人工智能技术实战实战线上峰会》学习笔记

姜飞俊 Alibaba Group-AI Labs
天猫精灵是一款智能音箱。

自然语言人机交互将融入我们的生活中:

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这些场景需要各行各业来提供服务。

自然语音交互系统架构:

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自然语言交互——语义理解平台(AliGenie开放平台)

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定义技能

定义自然语言理解及挑战

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自定义技能

意图、槽、例句模板
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标准技能

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配置执行逻辑
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技能理解方法

深度学习语义理解

CNN文本分类模型

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深度学习语义理解—LSTM for intent detection and slot filling

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训练标注。在每一个词上在解码时做分类问题。

自动对语言的语言进行高层抽象融合了LSTM和卷积优势的Conv-RNN评议编码模式

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Attenion-Based意图识别和槽填充联合模型

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深度语义匹配模型

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Conv–RNN 语义编码优化了文本分类和语义匹配的效果

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任务型对话管理方法

多种多轮对话模式

追问用户

  • 意图中定义的必选槽值,如果没有解析出来,就主动追问用户
  • 与用户进行确认型对话

连续对话(用户追问)

  • 连续对话语料指用户在命中一次意图之后,后面说的省略的语句,命中同一意图
  • 意图相同,但是槽值会从当前句子中抽取

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前置意图(用户追问)

  • 开发者可以为每一个意图设置一个或者多个前置意图,这样就可以在意图之间建立起网络关系,进行参数传递
  • 意图不同,进行槽值的继承

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开发者平台

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为各类开发者提供的工具

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