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生態合作
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NLU自然語言理解
自然語言理解(Natural Language Understanding,NLU)以語言學為基礎,融合邏輯學、心理學和計算機科學等學科,試圖解決以下問題:語言究竟是怎樣組織起來傳輸信息的?人又是怎樣從一連串的語言符號中獲取信息的?換種表達就是,通過語法、語義、語用的分析,獲取自然語言的語義表示。
自然語言理解技術沉淀
技術難點的解決過程就是一個技術沉淀的過程。通過在自然語言理解方向上持續研究和開發,我們積累了如下的技術沉淀:
千萬級的高質量知識庫
知識庫的核心節點是各種詞,而這些詞條散布在互聯網上的各個地方。通過自己抓取和第三方合作的方式,我們拿到了大量的“毛數據”,這些數據中含有大量的噪音。為了過濾清洗這些數據,我們構建了一套集成了多種過濾方法的過濾流程來對這些數據進行處理。截止目前,我們積累了數千萬的高質量的各種類型的詞條。
支持常見的數十個領域的理解
通過自然語言處理、機器學習、深度神經網絡等算法和大數據的使用,目前我們理解的領域有60個左右,其中一些重要的領域如:餐廳、天氣、酒店、休閑娛樂、地圖、快遞、音樂等;
一套可擴展的算法框架
領域的優化和擴展是常態,如果某個領域的優化或者新增,會對其他已有的領域的效果造成影響,那這將是一種災難。我們建立了各領域獨立的、可擴展的算法框架,各個領域在知識庫、數據、模型、算法等方面,都是各自獨立的。
數據驅動的閉環流程
我們構建了如下的閉環數據流程,使得數據能夠閉環流動,隨著用戶的使用,我們不斷收集日志對系統進行更新,從而不斷維持和提升系統的效果。
基于上下文的自然語言理解
為了理解對話,我們進一步設計了基于上下文的自然語言理解框架,和無上下文相比,它主要的變化在于增加了一個domain selection模塊,該模塊在基于上下文的知識下,判斷當前話語(utterance)是否需要繼承上文知識。
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