聊天系统的解决方案与挑战

讲师：三角兽 王宝勋博士
联系方式: wangbaoxun@trio.ai

背景介绍

Turing Test
Chat-bot
For practical bots
  1. 聊天是基础模块
  2. 聊天模块 + task completion模块 合作
Chat-bot's neighbors
  1. QA系统
  • Factoid
  • Non-factoid
  1. 对话系统
  2. 在线客服

构建聊天机器人的方法论

  • 技术借鉴

    1. Non-factoid question answering
    2. Community-based question answering
    3. QA corpus mining from online services
    4. FAQ mining
      ** Notes: 短文本的Similarity与Relevance是不同的概念**

  • 方法

    1. 词共现
    2. 机器翻译
    3. LDA
    4. Meta-data based data filtering

  • 2大方向

    1. IR-based Framework
    2. Generation-based Framework
    3. 共同挑战:
      • 聊天上下文的记忆
      • 融合现有知识
      • Personality

解决方案

如何度量短文本的Relevance

  1. word2vec, Glove
  2. sentence2vec

面临的挑战

  1. 缺乏公共数据集
  2. 聊天机器人的评价标准
    • 现有的评估标准借鉴于MT(BLEU, ROUGE)
    • 主观的评估标准很难设计
  3. 场景切换(上下文非常重要)
  4. 句子/段落的语义建模
  5. 知识表示与知识引用
  6. 生成式模型安全而无用的答案

结论

  1. 自动聊天系统值得研究
  2. 自动聊天系统会用到所有NLP技术
  3. 仅仅深度学习是不够的，深度学习与传统机器学习相结合
  4. No beer no bubbles.
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