NLP的句法關系分析

優必選科技NLP研究與開發

那么，機器人如何利用NLP完成各個場景交互呢？NLP算法又是怎樣捕獲多輪對話中的上下文信息？AI的寫作與創作運用了什么原理？目前，優必選科技NLP的研究主要分為以下幾個方向：

· 任務型對話

任務型對話分為用戶自定義技能和內置技能。自定義技能提供平臺讓用戶錄入語料，一鍵訓練后生效；內置技能則提供20余個技能讓用戶勾選，比如天氣、鬧鐘。

對話的核心是在多輪對話語境中進行有效識別，這時候我們就需要深度算法。在復雜的多輪對話語境中，算法基于預訓練模型BERT，能夠提升泛化能力；同時多輪歷史會話信息作為神經網絡的一部分，能夠提升上下文理解能力；算法在同一個神經網絡中識別意圖、詞槽，再通過數據增強等策略來提升模型對低資源應用場景的適用性。

NLP平臺訓練流程

深度學習的優點在于對上下文的精準理解，對平臺精準度提升也非常有效，但是它的網絡比較復雜，需要較好的設備。如果想要節省成本的算法，我們還有一個快速算法：

1.只對語料模板進行訓練，千百倍減少訓練時間；

2.模型體積較小，所需的硬件成本較低；

3.在特定功能性場景下的準確率也較高。