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- 2023-12-25 09:32:59
话是人工智能的子领域,集中在人与计算机之间生成自然无缝的对话。 近年来,语音助手的发展速度像火箭一样快,不仅如此,我们在自动语音识别(ASR ),文本到语音(TTS )和意图识别等方面也取得了惊人的进步。但是,要实现人类之间顺利的对话还有很长的路要走。 今后十年,我们必须看到这些重要进展。 他们
会让我们接近这个长期的设想吧。在过去几年里,机器学习,尤其是深度学习,已经成为了人工智能领域中应用非常广泛的技术。它已经在人脸识别、语音识别和对象识别等领域取得了重大进展,因此许多人认为它将解决人工智能的对话的所有问题。然而,实际上它只是我们工具箱中一个有价值的工具。我们需要其他技术来管理有效人机对
话中的各个方面。机器学习特别适合解决在大数据库中查找模式的问题,机器学习实际上是解决曲线拟合的问题。人工智能的对话中有几个问题都很好地反映了这类解决方案,如语音识别和语音合成。该技术也已应用于意图识别,将人类语言的文本语句转换成用户意图或愿望的高级描述,并取得了很大成功,尽管使用此技术捕获具有固定形
态或语义敏感而模棱两可的自然语言时存在一定的局限性。然而,在计算机对话中确实存在一些不太适合机器学习的问题。人机对话由两部分组成:自然语言理解(NLU)——理解用户所说的话,自然语言生成(NLG)——为用户制定合理的话术回应***近,大部分注意力都集中在***部分,但其中还存在很多课题,不适合这些机器学习