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微软小冰:人格化对话机器人的构建及在语音场景当中的实践(上)

  • 2020-02-15
  • 本文字数:575 字

    阅读完需:约 2 分钟

微软小冰:人格化对话机器人的构建及在语音场景当中的实践(上)

AICon 北京 2019 大会上,曾敏讲师做了《微软小冰:人格化对话机器人的构建及在语音场景当中的实践(上)》主题演讲,主要内容如下。


演讲简介


微软小冰是领先的跨平台人工智能机器人,本次讲座将介绍微软小冰最新的对话技术框架,以及在这套框架的基础之上,如何一步步构建人格化的对话机器人,并且结合语音场景,如音箱、车载、手机助理等,阐述我们是如何全面使用全双工技术,及它所带来的新的挑战,和我们是如何应对的。


提纲:


  1. 对话系统概述

  2. 检索模型、生成模型

  3. 共感模型

  4. 对话系统最新进展

  5. 可控对话,小样本学习

  6. 预训练技术在对话系统中的运用

  7. 如何构建人格化机器人

  8. 基础人设

  9. 不同风格的对话

  10. 拟人化的声音

  11. 如何让机器人有自己的观点

  12. 落地:基于全双工的语音交互

  13. 优势以及难点

  14. 解决思路

  15. 未来发展方向


听众受益点


  1. 了解对话系统的最新进展

  2. 了解如何构建人格化机器人

  3. 了解全双工语音交互的具体实现

  4. 了解全双工语音交互的优势和难点


讲师介绍


曾敏,微软小冰对话系统负责人。


曾敏,微软小冰对话系统负责人,主要研究方向包括开放域聊天、情感分析、知识图谱、推荐系统、定制化对话系统等。曾敏毕业于北京航空航天大学可靠性与系统工程系硕士,于 2012 年加入微软互联网工程院,在 Bing 中国团队从事搜索相关性、英文搜索等工作,并于 2014 年初开始设计并研发小冰的开放域对话系统。












完整演讲 PPT 下载链接


https://aicon.infoq.cn/2019/beijing/schedule


2020-02-15 16:56925

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