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CCF数图充电行动:智能人机对话与问答

阅读量:525 2020-02-14 收藏本文
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在这场阻击新冠病毒肺炎疫情的战役中,中国的互联网、大数据、信息化、数字化、智能化等技术发挥了重要的作用,可以想见,经过这次“真枪实干”,今后这些技术必将加速升级,并会被广泛应用于应急反应机制建设、医疗、社会管理、日常办公、在线教育等很多场合中。

 

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智能人机对话与问答已经有很广泛的应用,在本次疫情防控中也得到了很好的应用。今天要分享CCF ADL学科前沿讲习班《智能人机对话与问答技术》中的6场视频报告,分别由6位智能人机对话与问答领域的重量级专家学者所做,讲授了当前人机对话与问答系统所对应的原理、技术、模型以及前沿应用,囊括了本领域的研究热点以及最新成果,可使听众在短时间内了解该领域的最新原理、技术和模型,值得一看。



推荐一:视频报告《开放域人机对话中的挑战性问题》


作者:黄民烈,清华大学计算机科学与技术系副研究员。长按下方二维码马上观看视频

构建开放域、开放话题的对话系统是目前人工智能领域最具挑战性的任务之一,其要求系统能够理解自然语言,具备世界知识,甚至拥有语义推理能力。报告重点阐述了目前对话系统中存在的三个基本问题,即语义、一致性和交互性,还介绍了构建更智能的聊天机器人的最新科研进展与前沿,包括如何通过常识、世界知识辅助语言理解和对话生成,提高对话系统的语义性;如何通过情感、主动性行为提升对话系统的交互性;如何通过个性嵌入使得对话系统具有更好的一致性。

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推荐二:视频报告《面向知识图谱的问答系统》


作者:刘康博士  长按下方二维码马上观看视频

随着搜索引擎的飞速发展,将互联网文本内容结构化,从中抽取有用的知识,构建基于知识的问答系统,对于文本内容的语义理解以及搜索结果的精准化有着重要的意义。然而,面对大规模知识库/知识图谱,如何正确理解用户自然语言形式的问题语义,从已有结构化数据中获取正确的答案,是摆在众多研究者和开发者前的一个重要问题。报告主要介绍大规模知识图谱问答的基本概念、模型以及最新研究进展,包括:基于符号表示的语义分析(Semantic Parsing)、基于深度学习(Deep Learning)的端到端知识问答方法、神经语义分析(Neural Semantic Parsing)等。

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推荐三:视频报告《腾讯AI Lab智能对话研究进展》


作者:史树明,腾讯人工智能实验室(AI Lab)自然语言处理中心负责人。长按下方二维码马上观看报告视频。

报告从多个方面介绍腾讯AI Lab在智能对话方面的研究进展,包括问题理解、生成式对话、融合检索模型和生成模型的回复生成、多模态智能对话等。

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