2016年微軟、Facebook、Amazon等公司分別發布了各自的相關產品,原因有如下兩點:
特點:
問題:
特點:
問題:
壹般由3個核心模塊構成:自然語言理解(NLU)、對話管理(DM,包括DST和DPO)和自然語言生成(NLG)
如圖所示,僅看右側就好,左側是語音到文字的轉換及其逆過程。其中NLU叫做SLU了,其實是壹個意思。
示例:
輸入 : 查壹下明天到上海的機票
輸出 :
主要任務:
實現方法:
示例:
DST :
DPO :
DST :通過自然語言的結構化表示,理解、捕捉用戶的意圖、目標
DPO :與用戶交互,獲取到缺少的信息
實現方法:有限狀態自動機(FSA)、填槽法、基於實例的方法、基於規劃的方法和貝葉斯網絡
實現方案:
目前基於深度學習的seq2seq(亦稱Encoder-Decoder)生成式端到端模型快速發展