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【整理】对话系统 资料搜集

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【词汇表】
SLU=Spoken Language Understanding=口语理解
SDS=Spoken Dialogue Systems=口语对话系统
NLP=
CA=Conversational Agent=对话代理
Conversational UI=对话式交互界面
HCI=人机交互
Bot Technology=Chat Bot = 聊天机器人技术
== Dialogue System=对话系统
HMC=Human-Machine Communication=人机交流
浅层学习=shallow learning
dialogue policy=对话规则
语音识别(ASR)
口语理解(SLU)
对话管理(DM)
自然语言生成(NLG)
文本生成语音(TTS)

【一些观点】
对话系统= | ≠语音识别+基于文字的对话系统
-》口语对话系统既可被看作是两种系统的接替,也可不这么看。
设计对话系统有两种不同方式:整合学习(Integrated learning)vs. Simply pipelined
窄领域 vs 宽领域(narrow domain vs wide domain)
智在学习-人工智能在教育领域的应用-CCtalk

都已放到 有道云上面了:
其中《Conversational Systems An Overview – Deng Li.pdf》算是介绍的言简意赅的 大家可以抽空看看
该PDF 对应此贴:
微软首席 AI 科学家邓力:对话系统的分类与发展历程 | AI NEXT | 雷锋网
【内附PPT】如何快速创建聊天机器人— —吴金龙@一个AI – 一个AI论坛 – 一个AI
-》
如何快速创建聊天机器人_吴金龙GITC2016.pptx_免费高速下载|百度网盘-分享无限制
任务驱动的多轮对话究竟该如何实现? | 雷锋网
对话系统下的口语语义理解 | Su Zhu’s Blog
Sentiment Mining
关于对话机器人,你需要了解这些技术 – CSDN博客
一些工具:
  • 数学
    • NumPy:用于张量计算的科学计算包
    • SciPy:专为科学和工程设计的数学计算工具包
    • Matplotlib:画图、可视化包
  • 机器学习和深度学习
    • scikit-learn:包含各种机器学习模型的Python包
    • Liblinear:包含线性模型的多种高效训练方法
    • LibSVM:包含各种SVM的多种高效训练方法
    • Tensorflow:Google的深度学习框架
    • PyTorch:Facebook的深度学习框架
    • Keras: 高层的深度学习使用框架
    • Caffe: 老牌深度学习框架
  • 自然语言处理
    • Jieba: 中文分词和词性标注Python包
    • CoreNLP: 斯坦福的NLP工具(Java)
    • NLTK: 自然语言工具包
    • TextGrocery:高效的短文本分类工具(注:只适用于 Python2)
    • LTP: 哈工大的中文自然语言处理工具
    • Gensim:文本分析工具,包含了多种主题模型
    • Word2vec: 高效的词表示学习工具
    • GloVe:斯坦福的词表示学习工具
    • Fasttext : 高效的词表示学习和句子分类库
    • FuzzyWuzzy: 计算文本之间相似度的工具
    • CRF++: 轻量级条件随机场库(C++)
    • Elasticsearch: 开源搜索引擎

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