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腾讯云微企业NLP技术曾多次获得世界冠军人工智能助理加速登陆。。

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新华网北京2月25日电近日,在第八届国际对话系统技术挑战赛(dstc-8)上,在人工智能领域权威学术评价中,腾讯云微技术团队在三轨七项任务中,共四项指标位居世界第一,第二优秀成绩的两个指标。这一成果是腾讯云微团队和腾讯智能平台产品部多年来在自然语言对话领域积极探索和深入积累的具体体现和印证。腾讯云微展示了NLP应对多赛道挑战的技术实力DSTC对话系统技术挑战赛被公认为全球顶尖人工智能竞赛之一,成立至今已举办8届。

历届大赛均得到国际一流大学和高科技企业的支持和参与。本次大赛吸引了中国科技大学、华为、滴滴、IBM等世界一流大学、科技企业和人工智能研究机构的多支队伍参赛,带来人工智能领域顶尖技术水平的展示和交流。在本次大赛的四个赛道中,腾讯云微参与了三组测评。第一个是多域任务,它探索如何将现有的对话生成模型快速迁移到数据有限的新域对话场景中,并获得所需的性能。在这条赛道上,腾讯云微提出了混合微调训练技术,并获得自动评测第一名。

诺伊斯II:预测反应跟踪最后,这次诺伊斯比赛不同于以往。除了传统的“多轮对话回答选择题”(子任务1-包括两个子任务)外,增加了“基于聊天室的回答选择题”(子任务2)和“多轮对话中的问题是否解决”(子任务3)的新任务,难度比以前增加了。在这一轨道上,腾讯云微参与了四个子任务。上图为腾讯云微提出的对话回复选择模型。在Bert模型的基础上,增加了数据增强技术,以弥补特定领域的数据稀疏性。同时,采用转移学习技术,使Bert模型从一般领域准确地适应特定的任务领域。

应采用句子层次的语境建模方法来捕捉整个会话各个部分之间的微妙关系,从而产生更准确的应答。基于上述NLP模式,腾讯云小微团队最终取得了三个第一和一个第二的成绩,具有较大的领先优势。在多轮人机对话任务中,腾讯云微企业的准确率达到97.9%,代表了人工智能机器人恢复能力的新突破。在DSTC新增的IRC聊天室对话任务中,腾讯云微企业的准确率达到95.7%,凸显了行业领先的技术水平。在模式引导对话状态跟踪任务方面,与以往的状态跟踪任务不同,本任务是Google提出的一项新任务,旨在推动零镜头对话状态跟踪技术的研究,这是一项非常困难的工作。

在这一轨道上,腾讯团队提出了一个基于预训练Bert模型的领域无关零样本学习系统,有效地捕捉了意图时隙的自然语言描述与对话语境之间的语义关系,并在总分上获得了第二名。人工智能语音技术的不断进步与丰富的应用场景相结合,可以理解为人工智能模拟人与人之间的对话技术。在许多复杂的通信场景中,人工智能仍在进化,以模拟人与人之间更紧密的对话模式。随着人工智能技术从研究到应用,人们对人工智能助手提出了更高的要求。作为世界高水平技术的代表,DSTC竞赛还根据实际应用场景设置竞赛项目,不断提高比赛的挑战性。

对话机器人已广泛应用于智能硬件、智能客服、智能外呼等领域。然而,科学家们仍在探索和提高人机对话的效率、准确性和人性化。从日益增长的挑战中也可以看出,新技术正试图使人工智能助手更好地理解和服务人类。例如,在客服机器人场景中,如何通过连续对话获取用户信息输入,并给出更快速准确的响应;如何在基于任务的对话场景中支持交叉询问和中断,实现语义的自动理解和纠错;如何快速迁移机器人的跨领域知识场景的能力可以帮助不同行业的合作伙伴快速构建人工智能助手如何快速学习和提取各个领域的知识,从而高效、低成本地构建行业知识库。

腾讯云小微人工智能助手帮助腾讯智能平台产品部NLP技术团队专注于人工智能对话领域的前沿探索和应用研究,充分发挥其技术积累和生态连接能力,为腾讯云小微提供人工智能结合各行各业业务场景的应用解决方案。结合腾讯云平台丰富的内容和服务资源,腾讯云微企业目前已在车载语音助理、智能机器人、智能家居产品、景区智能导览、政务在线服务机器人、人工智能助教等领域实施,激活次数已超过1亿次。腾讯云微与腾讯云生态合作伙伴广泛分布在教育、公共服务、泛互联网服务、文化旅游等重点领域。

腾讯云微人工智能语音助手仍在不断提高其技术能力,积累行业知识理解能力,帮助行业客户快速创造生动的对话体验。腾讯云微企业期待为教育公平和信息升级提供技术援助,帮助企业和政府提高生产力和服务效率,成为各行业智能升级的数字助手。[编辑:陈海峰]。。

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