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)

讲师:   李嫣然

课程资料

  • 讲稿下载:(报名后可见)

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


讲师介绍
李嫣然

香港理工大学在读博士生,集智科学家,著名公众号:程序媛的日常 的运营者之一,人称小S。研究方向为自然语言处理中的语义表达和语言生成,致力于利用深度学习、认知科学等相关领域的方法和成果探究人类语言习得和语言表达的奥秘。