百度大脑语言与知识技术峰会,UNIT平台致力打造更广泛易用的智能对话

2020-08-31 17:34 周紫薇 科技探索网

人机智能对话与问答,正在成为各行业的智能化"标配"之一。8月25日,以"掌握知识、理解语言、拥有智能"为主题的百度大脑语言与知识技术峰会举办,当天,百度CTO王海峰首次发布了百度大脑语言与知识产品全景图,百度集团副总裁吴甜也重磅推出与语言与知识有关的五款新产品。

其中,已经在产业广泛应用的百度大脑智能对话定制与服务平台UNIT推出三大升级,在对话、问答和通用对话三个领域,为开发者带来了更加智能的对话理解能力、极致简便的表格问答能力,进一步降低了任务式对话、智能问答系统的定制成本。同时,为了让基于UNIT打造的对话系统拥有更好的交互体验,UNIT还将全新发布融合通用对话与任务对话的新一代对话引擎。

UNIT致力于智能对话落地 新升级聚焦降低定制成本

据了解,UNIT平台自2017年发布以来,致力于专业、便捷、低成本的全方位智能对话能力与建设服务,并根据各领域的场景需求,与语音技术联动配合提供了预置的场景化解决方案,以降低智能对话应用的准入门槛与开发成本。同时,UNIT也在通过为开发者和第三方企业提供培训、认证、顾问等服务,形成良性循环的产业生态。

UNIT已经深度应用于百度智能云、小度车载OS、小度DuerOS等百度内部业务,并吸引了大量外部智能对话系统开发者。截止目前,近3万开发者在平台累积知识条目总量超过2亿,支撑了超过10万个智能对话应用,与最终用户总计进行了4200多亿次交互。

对开发者而言,对话理解能力的配置与优化,是任务式对话系统构造工作的核心要点。峰会上,UNIT公布了三项技术升级,致力于让开发者更高效地获得高质量的对话理解能力:

其一,在任务式对话理解最核心的任务——意图识别上,UNIT提出了面向小样本的意图识别技术。意图识别模型的获取成本受数据标注的影响,而开发者每日标注量通常是数百条。小样本意图识别技术可基于少量样本作为支撑集,以匹配的思想低成本地获得意图识别能力。相比于常规的深度神经网络,面向小样本的意图识别在样本量不超过10条/意图的情况下,识别准确率、召回率均取得了较大提升,使开发者的标注工作更加轻松。

其二,为了保证自定义词槽的识别效果,开发者往往需要针对说法容易多变的词槽值提供若干同义词,以便适应用户的口语化表达,这需要投入大量精力。对此,UNIT即将上线同义词自动推荐功能,帮助开发者提升同义词富集的效率。

其三,词槽之间的关联关系,对于任务式对话需求的分析与满足至关重要,形如"点三杯咖啡,一杯热的、两杯加冰"的表达方式,即使词槽识别完全正确,也需要业务端进行复杂的逻辑分析才能真正理解背后的语义。对此,UNIT基于依存句法分析技术与通用关键词识别技术,为开发者带来了词槽修饰关系的自动识别能力,可以在对话理解结果中自动关联具备修饰关系的词槽,降低开发者在业务端的分析难度。

据介绍,三项技术升级,让任务式对话理解变得更加智能,可以帮助开发者的数据成本进一步降低30%,并且结构化语义的解析精确度达到了业界领先的水平。

问答对话与聊天双双进阶升级 UNIT将推新一代融合对话引擎

在我们日常的生活和工作中,表格是一种常用的结构化数据类型,对表格数据的使用,经常伴随着特定的处理过程,使用成本很高,因此UNIT推出表格问答能力,可针对表格数据,自动化地构建问答能力,让开发者零门槛挖掘表格数据中的价值,迅速将此类结构化数据所蕴含的知识应用到生活与工作中,更好地发挥表格数据的价值。

具体而言,基于百度语义匹配、语义解析等NLP技术积累,UNIT打造了针对表格问答的口语化query理解技术,可通过对表格的分析,自动化构建基于表格的内在知识,并根据用户所提出的问题提取相应答案。经过对口语化query的特定优化,UNIT表格问答功能具备良好的口语化交互效果,更适合在对话场景下使用。

表格问答在使用上相当简洁便利:开发者只需要上传业务数据表格,后续的所有分析、整理过程由UNIT自动完成,在1分钟左右的时间内,即可生成简单、易用、效果好的表格问答技能,宛如一个帮你分析表格内容的机器人助理。

另一个重大升级是UNIT的聊天功能。众所周知,让机器拥有类似人的对话能力,是人工智能领域的核心挑战之一。峰会介绍,百度依托于海量对话数据和成熟的飞桨深度学习平台,首次运用隐空间技术训练了超大规模开放域对话模型,显著提升了对话效果,英文效果超过Google和Facebook,中文效果也远超同类产品。

开放域对话系统已经接入了UNIT平台,不仅能和用户进行自然流畅的多轮聊天,在对话主动性和常识理解上也有优异的表现,甚至在没有针对性训练的前提下能和用户进行成语接龙或吟诗作对,展现出类似人类的对话能力。这一升级在消费电子、智能家居场景下前景广阔,可以让对话系统更加自然、流畅。

峰会上吴甜还宣布,UNIT将发布新一代的融合对话引擎。开发者虽然可以通过任务式对话技能获得面向特定任务的对话能力,但是往往只能聚焦于执行具体任务,满足具体需求,在交互体验上缺乏设计,无法引导用户进行交流。因此,UNIT平台设计了可以融合通用对话与任务对话的新一代引擎,利用通用对话的的交互性,提升开场、串场的人性化体验,通俗地说就是在聊天过程中随时分析对话内容,适时引导用户触发任务式对话,去满足用户的需求。

这种通用对话与任务对话相结合的交互方式,可广泛用于信息查询、业务办理、推广、客服、营销等真实对话业务需求中,例如机器人可以先和用户寒暄、暖场,建立初步的交互联系,在交互过程中分析用户的需求、对用户进行画像,并相应引入具体咨询、业务办理等工作,如同人类聊天一般自然,也能及时解决用户的问题。未来还可以支持更开放的人机对话,满足对话系统的拟人性、知识性、信息性、任务性需求,进一步提升使用体验。

可以看到,UNIT正在持续往降低智能对话应用门槛、提升智能对话应用效果的方向发力,同时也在根据相应人工智能技术的升级,不断优化使用体验、革新对话产品,让各行业运用智能对话"如呼吸般自然",真正实现业务智能化的升级改造,正如吴甜表示,"百度语言与知识技术多年深耕、布局全面,核心技术持续发展突破,为广大开发人员、业务应用者提供以语言与知识技术为核心驱动的系列产品,发挥应用价值。"

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