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[深度学习] Rokid ALab NLP负责人陈见耸:任务式对话系统实践
说明: 对话系统应用的两大场景:个人助手和企业助手(智能客服) » 任务式对话连接着工具、内容、服务等,具有重要的商业价值 » 任务式对话系统的建设是系统工程 – 技术、产品、运营、标注、设计 » 未来方向 – 平台(快速部署) • 少量数据就可扩展到新领域 • 配置灵活,满足不同场景需求 – 产品(差异化、黏性) • 有记忆(长时、短时、个性化…) • 环境敏感(设备、房间、天气…) • 主动对话<zeng56723> 上传 | 大小:3mb