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刘升平（云知声AILabs资深技术专家）来源
AI科技大本营在线公开课人机对话系统，或者会话交互，有望成为物联网时代的主要交互方式。而语言的理解与表达和知识是密切联系的，知识图谱作为一种大规模知识的表示形式，在人机对话系统中各模块都有重要的应用。而知性对话，则是基于知识图谱的人机会话交互服务。AI科技大本营邀请到了云知声AILabs资深专家刘升平针对「基于知识图谱的人机对话系统方法与实践」做系统的讲解和梳理。本次公开课介绍了知性会话的架构和关键技术，并结合工业级的人机对话系统实践经验，阐述了知识图谱在人机对话系统的核心模块上面的应用等等。刘升平：云知声AILabs资深技术专家/高级研发总监。前IBM研究院资深研究员，中文信息学会语言与知识计算专委会委员。年获得北京大学数学学院博士，国内语义网研究的开创者之一，是年和年国际语义网大会的程序委员会委员。曾在语义网，机器学习、信息检索，医学信息学等领域发表过20多篇论文。在IBM工作期间，两次获得IBM研究成就奖。年底，刘博士加入云知声AILabs，领导NLP团队，全面负责自然语言理解和生成、人机对话系统、聊天机器人、知识图谱、智慧医疗等方面的研发及管理工作。在本次公开课上，他全面而具体地讲述了知识图谱在人机对话系统中的发展与应用，主要分为以下四部分：语言知识、对话系统综述知性会话的基本概念及案例分析知性会话的关键技术：知识图谱的构建，实体发现与链接知性会话的关键技术：话语理解及自然应答生成▌一、语言、知识与人机对话系统综述1.语言和知识语言和知识是密切相关的。这张冰山图很形象地解释了语言和知识的关系，我们看到的语言只是冰山上的一小角，就是我们说的话。但是你如果想理解这句话，跟这句话相关的背景知识就像冰山下面这一大块。所以，这也是自然语言跟语音、图像很不一样的地方，我们听语音或看一个图片，它的所有信息都在语音信号或者图像像素里，但是语言的话就完全不是这样，这也是自然语言理解远远比语音识别或者图像识别更难的一个地方。这次的报告内容综合了我最近三年在CCKS会议上做的三个报告。2.人机对话系统人机对话系统最早在工业界引起比较大的轰动是AppleSiri，它当时还是iPhone上的一个APP，年被苹果收购了。Siri的创新在于，我们传统的手机GUI界面上加了一个语音Voice-UI。真正引发人机对话系统革命性创新的是于年推出的AmazonEcho，它是一个完全基于语音交互的硬件，其语音技术比Siri前进了一大截，因为它支持远讲。年亚马逊又推出了一个带屏幕的音箱AmazonEchoShow，大家觉得这是不是又回到Siri，还是基于GUI呢？这里要注意区别，AmazonEcho是VUI+GUI，也就是说它是以VUI优先的，因为语音的优势是输入很便捷，你说几个字就能代表一段指令，可以代替操作很多界面。但缺点是输出很低效，如果在屏幕上显示很多内容，但是你要用语音说出来，可能得花好几分钟。所以VUI+GUI的结合是把两者优势做了整合，VUI用来做输入，GUI用来做输出。更高级的形态是现在很多电影都能看到的像Eva、《钢铁侠》或者《西部世界》里面这种人形的机器人，完全可以跟人自由对话，它的交互是VUI++，真正模拟人的多模态的交互形态，这个时间点也许在年会出现。为什么人机对话系统目前在工业界这么热门？它最重要的一个意义是有望取代目前在手机上的APP，成为IoT时代的一个最重要的人机交互形式，这是它的最主要意义所在。3.人机对话系统的交互形式和应用场景就像人和人说话有多种目的和形式一样，人机对话系统也包含很多种交互形式：1、聊天。典型代表是小冰，它包括问候和寒暄，其特点是没有明确目的，而且不一定回答用户的问题。聊天在现有的人机对话系统中主要是起到情感陪伴的作用。2、问答。它要对用户的问答给出精准的答案。这些问题可以是事实性的问题，如“姚明有多高”,也可能是其他定义类，描述类或者比较类的问题。问答系统可以根据问答的数据来源分为基于常见问题-答案列表的FAQ问答，基于问答社区数据的CQA问答，基于知识库的KBQA问答。3、操控，只是解析出它的语义，来供第三方执行，最典型的操控是打开空调、打开台灯，或者播放某一首歌。4、任务式对话。它是一个目的性很强的对话，目标是收集信息，以完成某个填表单式的任务，最常见的像订外卖、订酒店、订机票，这种方式通过对话来做。5、主动对话。让机器主动发起话题，不同的是，前面的交互都是让人来主动发起这个交互。目前人机对话系统的应用场景有很多，像音箱、电视、空调等等，其显著特点是它不是人可以直接触摸到的，可以将语音交互看成遥控器的一种替代品，有遥控器的地方就可以用语音来交互。另外一个应用场景是在车载方面，因为在开车时，你的眼睛和手脚都被占用着，所以这时通过语音来接听电话、导航甚至收发
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