聊天机器人与外部知识

本课程将介绍增强聊天机器人性能的方法,让聊天机器人表现的好像无所不知无所不晓。(课时:73 分钟)

自然语言处理 聊天机器人

讲师:   李嫣然

课程资料

  • 讲稿下载:(报名后可见)

课程笔记

聊天机器人是如何“终身学习”的?攻克这4个问题!

课程背景

本课程将介绍增强聊天机器人性能的方法,让聊天机器人表现的好像无所不知无所不晓。

课程目的

学完本课程,你能做到

  • 熟悉聊天机器人知识系统的运作原理

  • 熟悉聊天机器人知识种类

  • 了解聊天机器人的记忆系统,以及实现记忆系统的多种方法

  • 了解聊天机器人的情绪系统与个人化

课程详情

本课程的主要内容有:

  • 聊天机器人的常识性知识系统

  • 事实性知识

  • 实体知识

  • 语言类知识

  • 知识库与知识图谱

  • 聊天机器人的其它知识

  • 主题性知识

  • 历史性知识

  • 关系性知识

  • 聊天机器人的记忆系统(上下文与历史对话)

  • Recurrent Encoder-Decoder (RED)

  • Hierarchical Recurrent Encoder-Decoder (HRED)

  • Ubuntu 及 Twitter 对话数据集案例

  • 聊天机器人的情绪

  • 情绪化语料(Emotionalized STC Dataset)

  • 情绪分类器

  • 条件型情绪生成

  • 需要注意的问题和有趣的特征

  • 聊天机器人个人化

  • 迁移学习与终身学习