Я хотел бы обучить бота, который использует ввод текста, запоминает несколько категорий и отвечает на вопросы соответственно. В дополнение к версии 2.0, я хочу, чтобы бот отвечал и на голосовой ввод. Какие последние алгоритмы машинного обучения / ИИ доступны для того же? Пожалуйста, дайте мне знать.
machine-learning
algorithm
chat-bots
Бхарадвад Алдур
источник
источник
Ответы:
Ваш вопрос невероятно широк - поэтому в ответ я хотел бы обратить ваше внимание на две широкие рамки:
источник
Если ваш бот «запоминает» несколько категорий, а затем отвечает на вопросы, то в данном сценарии это совершенно бесполезно. потому что в этом случае он очень плохо работает с другим набором данных (набор тестов). в терминологии статистики это называется «переоснащение». и что касается вопроса об ответе, то не существует практического правила для определения «современных» алгоритмов. хотя вы можете проверить несколько моделей, которые хорошо работали на babi или аналогичных наборах данных, понравились динамические сети памяти или модели seQ2seQ. чтобы получить базовое представление об этой области, я бы предложил вам изучить базовый язык машинного обучения, а затем перейти к некоторому продвинутому курсу обработки естественного языка (Стэнфорд предлагает cs224n).
источник
AbuShawar & Atwell заявляют:
Их и другие документы передают некоторые из многих современных подходов к обучению чат-ботов на момент написания этой статьи.
Автоматическое извлечение данных об обучении чатбота из корпорации Natural Dialogue , Баян АбуШавар, Эрик Этвелл, 2016
Контекстно-неопределенный выбор действий чатбота с помощью параметризованного обучения вспомогательному подкреплению , Чуандун Инь, Руи Чжан, Цзяньчжун Ци, Ю Сунь и Тенглун Тан, 2018 г.
Обучение по системе обучения с супервизией с использованием Chatbot Interaction , публикация заявки на патент США 0034828 A1, International Business Machines Corporation, Armonk, NY, US, 2019
Двухэтапное обучение и смешанное кодирование-декодирование для реализации генеративного чат-бота с небольшим корпусом диалога , Jintae Kim, Hyeon-Gu Lee, Harksoo Kim, Yeonsoo Lee, Young-Gil Kim, 2016
Подмодульный выбор данных для целенаправленной подготовки чатбота на основе вложений предложений , Младен Димовски, Клавдиу Мусат, Владимир Илиевский, Андреа Хоссманн, Майкл Баэрисвиль, 2018
источник
Вы можете работать с Recurrent Neural Nets с LSTM или GRU в качестве ячеек памяти и встраиваний слов, таких как Word2vec. Модели лучевого поиска и внимания также можно использовать с RNN для большей надежности и меньшего смещения. Но их результаты заметны до некоторой степени только потому, что исследования в этой области все еще горячие и многое еще предстоит разгадать.
источник