任务型对话（一）—— NLU/SLU（意图识别和槽值填充）
1，概述 任务型对话系统越来越多的被应用到实际的场景中，例如siri，阿里小密这类的产品。通常任务型对话系统都是基于pipline的方式实现的，具体的流程图如下： 整个pipline由五个模块组成：语音识别；自然语言理解；对话管理；自然语言生成；语音合成。现在越来越多 ...
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任务型对话（二）—— DST（对话状态追踪）
1，概述 关于任务型对话的简介看任务型对话（一）—— NLU（意识识别和槽值填充）。 首先我们来看下对话状态和DST的定义。 对话状态：在$t$时刻，结合当前的对话历史和当前的用户输 ...
“你什么意思”之基于RNN的语义槽填充(Pytorch实现)
1. 概况 1.1 任务 口语理解（Spoken Language Understanding, SLU）作为语音识别与自然语言处理之间的一个新兴领域，其目的是为了让计算机从用户的讲话中理解他们的意图。SLU是口语对话系统（Spoken Dialog Systems）的一个非常关键的环节。下图 ...
中英文对话语料收集
一、用于对话系统的中英文语料 Datasets for Training Chatbot System 参考：GitHub - candlewill/Dialog_Corpus: 用于训练中英文对话系统的语料库 Datasets for Training Chatbot System 本项 ...
[NLP]对话系统简介
一、对话系统概览 对话系统包含两个部分：对话和系统。 对话是指为达到特定目的活动。 对话特点：连续性和跳跃性。连续性是指针对一个主题进行有来有往的交谈，跳跃性是指在谈论一个具体的话题时，突然插入另一个主题，比如说我们正在谈论某个电影，突然插入一个话题，某某路出车祸了，这种从一个话题跳到另一 ...
unity 对话系统的制作
准备两个C#代码+1个txt文本 多数报错都是代码的公开变量没有获取到,导致空引用! 1:对话框内容文本文件.txt 自行准备文本信息(如果显示的是乱码,请更改编码格式为UTF-8) 2:NPC代码,挂在到要对话的物体对象身上 3:对话系统(核心 ...
Deep Reinforcement Learning for Dialogue Generation 论文阅读
本文来自李纪为博士的论文 Deep Reinforcement Learning for Dialogue Generation。 1，概述 当前在闲聊机器人中的主要技术框架都是seq2s ...
【强化学习笔记】关于一篇对话系统文献综述的读后感
本文由@ray 出品，转载请注明出处。 文章链接： http://www.cnblogs.com/wolfray/p/7887652.html 上周导师安排了一个任务——读一下这篇文章 ...
A Diversity-Promoting Objective Function for Neural Conversation Models论文阅读
本文来自李纪为博士的论文 A Diversity-Promoting Objective Function for Neural Conversation Models 1，概述 对于seq2seq模型类的对话系统，无论输入是什么，都倾向于生成安全，通用的回复（例如 i don't ...
对话系统rasa学习及使用
。 一个完整的对话系统流程图如下所示： Rasa的框架涵盖了上图右边虚线框的部分。 ...