介绍 在今天的世界中，您可能已经观察到，即使是孩子们也被Alexa吸引，驱使他们播放自己喜爱的音乐或电视节目。看到这些小人类使用最新技术之一而不知道它的工作原理是令人惊讶的。这就是人工智能的这个子类型的特殊之处——对话型人工智能。对话型人工智能使计算机和软件应用能够像人类一样听取、理解和回应。试试使用Microsoft的Cortana、Apple的Siri和Google的Bard来理解我们的话。或者前往OpenAI的ChatGPT，这是最新的、最轰动人心的对话型人工智能，它知道一切（直到2021年）。 在此之前，让我们先了解一下这些对话型人工智能模型是如何工作的。此外，我们将讨论它们的交流方式以及它们如何理解您的回应。 什么是对话型人工智能？ 基本上，对话型人工智能是一种人工智能（AI）技术，模拟人类对话。它使计算机和软件应用程序能够使用口语/书面语言以类似于人类的方式与人类进行协作。这些系统可以以各种形式实现，例如聊天机器人、虚拟助手、语音激活智能设备和客户支持系统。 对话型人工智能如何工作？ 对话型人工智能工作流程是一系列不同的过程。一个典型的对话型人工智能的工作方式如下。 交互式用户界面：它具有一个界面，用户可以输入文本。或者，ASR（自动语音识别）系统可以记录用户的语音并将其转换为文本。 自然语言处理：然后使用NLP技术从用户输入中提取意图，并将其转换为结构化数据进行分析。 自然语言理解（NLU）：NLU专注于从用户的输入中提取意图和上下文。它涉及分析信息以确定用户的目标或所需操作。 自然语言生成（NLG）：使用自然语言生成（NLG）生成响应进行对话。NLG用于推断上述过程并生成与人类对话的响应。 自然语言理解（NLU） 顾名思义，自然语言理解（NLU）是一种利用计算机软件理解用户输入的人工智能分支。它有助于弥合用户语言和系统处理和适当响应的能力之间的差距。 准确和上下文感知的语言理解的重要性 随着人工智能的进步，越来越多的公司在其运营中采用基于AI的技术。客户服务和管理是AI采用日益增加的领域之一。因此，能够准确分析客户情感和语言的AI正面临上升趋势。这减少了需要人类专业人员与客户互动并花费大量人力小时尝试理解他们的需求。 对话型人工智能系统中的NLU技术 NLU是所有对话型人工智能系统的重要组成部分。为了分类意图、提取实体并理解上下文，NLU技术通常与机器学习一起使用。它使用监督学习、命名实体识别和深度学习。 监督学习：通常使用带标签的训练数据进行NLU模型的训练。训练数据包括用户输入及其相应的意图和实体示例。使用这些数据，NLU模型学会识别输入和所需输出之间的模式和关系。 命名实体识别（NER）：NER是一种特定的NLU技术，用于识别和分类文本中的命名实体。它提取实体，如名称、日期、组织或预定义类别。 深度学习：各种NLU任务利用循环神经网络（RNN）和变压器捕捉输入数据中更复杂的模式。它有助于有效地理解意图并提取实体。 智能虚拟助手（IVAs） 您是否与Siri、Cortana或Alexa互动过？如果是的话，那么您一定熟悉虚拟助手是什么。即使您没有，您至少也听说过它们。它们是高级对话型人工智能系统，可以模拟人类交互，协助用户完成各种任务并提供个性化的帮助。 虚拟助手在提供人类化互动方面的作用 虚拟助手在当今现实世界中有很多用途。以下是其中一些。 上下文感知:…
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