Видео проигрыватель загружается.Воспроизвести видеоВоспроизвестиБез звукаТекущее время 0:00/Продолжительность 1:41Загрузка: 0.00%0:00Тип потока ОНЛАЙНSeek to live, currently behind liveОНЛАЙНОставшееся время -1:41 1xСкорость воспроизведения2x1.75x1.5x1.25x1x, выбрано0.75x0.5xГлавыГлавыОписанияОтключить описания, выбраноСубтитрынастройки субтитров, откроется диалог настройки субтитровСубтитры выкл., выбраноЗвуковая дорожкаPicture-in-PictureПолноэкранный режимThis is a modal window.Начало диалоговго окна. Кнопка Escape закроет или отменит окноТекстColorБелыйЧерныйКрасныйЗеленыйСинийЖелтыйПурпурныйГолубойTransparencyПрозрачностьПолупрозрачныйФонColorЧерныйБелыйКрасныйЗеленыйСинийЖелтыйПурпурныйГолубойTransparencyПрозрачностьПолупрозрачныйПрозрачныйОкноColorЧерныйБелыйКрасныйЗеленыйСинийЖелтыйПурпурныйГолубойTransparencyПрозрачныйПолупрозрачныйПрозрачностьРазмер шрифта50%75%100%125%150%175%200%300%400%Стиль края текстаНичегоПоднятыйПониженныйОдинаковыйТеньШрифтПропорциональный без засечекМоноширинный без засечекПропорциональный с засечкамиМоноширинный с засечкамиСлучайныйПисьменныйМалые прописныеСбросить сбросить все найстройки по умолчаниюГотовоЗакрыть модальное окноКонец диалогового окна.
Как же не поговорить о самой горячей теме последних лет: чат-ботах.[1,2,3,4,5,6] Чат-бот — это не какой-то один алгоритм, это набор из различных алгоритмов, выполняющих разные функции, но работающих вместе. Как правило, известен желаемый сценарий взаимодействия с пользователем, он может быть описан как явно, так и через примеры диалогов.[7,8] Цель общения может быть как определена, так и быть свободной, равно как и предметная область может быть ограниченной, а может быть открытой. Для построения чат-бота требуется сразу несколько алгоритмов для разных функций. Одна из таких функций — это определение интенции, то есть намерения пользователя: что он хочет от системы, с которой взаимодействует. Здесь подходят методы классификации коротких текстов. Также мы можем выдавать ответы посредством поиска похожих текстов по базе, ну, и конечно же нейросети здесь применяются — как для отдельных подзадач, так и для реализации чат-бота в рамках единого обучаемого алгоритма. Но это пока что на уровне эксперимента, скорее. Другая задача, связанная с генерацией текстов — это машинный перевод. Чаще всего, перевод выполняется на уровне фраз или отдельных предложений. Для настройки алгоритма используются как параллельные корпуса (тогда для каждого предложения на исходном языке известен хотя бы один вариант его перевода на целевом языке), так и непараллельные корпуса. Центральное место в машинном переводе сейчас занимают нейросети. Ранее использовались (а кое-где и сейчас используются) алгоритмы статистического перевода на уровне отдельных фраз.
[1] Chen, Hongshen, et al. "A survey on dialogue systems: Recent advances and new frontiers." Acm Sigkdd Explorations Newsletter 19.2 (2017): 25-35.
[2] Serban, Iulian V., et al. "Building end-to-end dialogue systems using generative hierarchical neural network models." Thirtieth AAAI Conference on Artificial Intelligence. 2016.
[3] Chuklin, Aleksandr, et al. "Proceedings of the 2018 EMNLP Workshop SCAI: The 2nd International Workshop on Search-Oriented Conversational AI." Proceedings of the 2018 EMNLP Workshop SCAI: The 2nd International Workshop on Search-Oriented Conversational AI. 2018.
[4] Dinan, Emily, et al. "The second conversational intelligence challenge (convai2)." arXiv preprint arXiv:1902.00098 (2019).
[5] Burtsev, Mikhail, et al. "DeepPavlov: open-source library for dialogue systems." Proceedings of ACL 2018, System Demonstrations. 2018.
[6] Gupta, Arshit, John Hewitt, and Katrin Kirchhoff. "Simple, Fast, Accurate Intent Classification and Slot Labeling." arXiv preprint arXiv:1903.08268 (2019).
[7] Serban, Iulian Vlad, et al. "A survey of available corpora for building data-driven dialogue systems: The journal version." Dialogue & Discourse 9.1 (2018): 1-49.
[8] Lowe, Ryan Thomas, et al. "Training end-to-end dialogue systems with the ubuntu dialogue corpus." Dialogue & Discourse 8.1 (2017): 31-65.