深度学习TensorFlow之对话机器人原理
时间:2020-08-05 02:03

  对话机器人是一个用来模拟人类对话或聊天的计算机程序,本质上是通过机器学习和人工智能等技术让机器理解人的语言。它包含了诸多学科方法的融合使用,是人工智能领域的一个技术集中演练营。在未来几十年,人机交互方式将发生变革。越来越多的设备将具有联网能力,这些设备如何与人进行交互将成为一个挑战。自然语言成为适应该趋势的新型交互方式,对话机器人有望取代过去的网站、如今的APP,占据新一代人机交互风口。在未来对话机器人的产品形态下,不再是人类适应机器,而是机器适应人类,基于人工智能技术的对话机器人产品逐渐成为主流。

  对话机器人从对话的产生方式,可以分为基于检索的模型(Retrieval-Based Models)和生成式模型(Generative Models),基于检索我们可以使用搜索引擎Solr Cloud或ElasticSearch的方式来做,基于生成式模型我们可以使用TensorFlow或MXnet深度学习框架的Seq2Seq算法来实现,同时我们可以加入强化学习的思想来优化Seq2Seq算法。下面我们就对话机器人的原理和源码实战分别来讲一下。

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