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智能问答算法原理及实践之路

陈松坚 腾讯 数据平台部高级算法研究员

陈松坚,腾讯 数据平台部高级算法研究员

内容介绍

智能问答是近年来 NLP 应用的热门方向,本次分享主要从问答技术的原理出发,介绍不同应用场景下的各种形态的问答机器人的实现原理,如基于检索和语义匹配技术的单轮问答机器人,基于对话管理的任务型机器人,基于阅读理解技术的阅读理解机器人等。另外,也会分享腾讯小知团队在将以上技术转化落地的实践路径和经验。

内容大纲

  1. 了解智能问答相关的各种算法原理;

  2. 了解工业级 To B 问答产品的系统架构和实战经验。

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精选留言(2)

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    总结一下:
    现有的思路主要是深度语义匹配和问答库的结合使用。挑战主要是匹配准确度。方向有三个:是否可以融合规则?是否可以利用事件推理?是否可以引入外部知识?依人的经验看,智力的发展离不开背景知识的积累与相关逻辑的训练。期待nlp的迅猛发展!
    2019-03-29
    6
  • 古人
    很专业!👍🏻
    2019-05-09
    1
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