10月14日至18日,由CCF(中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì))主辦,鄭州大學(xué)協(xié)辦的第九屆自然語言處理與中文計(jì)算國(guó)際會(huì)議(NLPCC 2020)在鄭州召開。

思必馳副總裁、北京研發(fā)院院長(zhǎng)初敏博士在大會(huì)分享了思必馳對(duì)話機(jī)器人大規(guī)模定制的進(jìn)展和挑戰(zhàn),團(tuán)隊(duì)撰寫的一篇自然語言處理論文被NLPCC2020學(xué)術(shù)大會(huì)錄用。

NLPCC 2020 大會(huì)現(xiàn)場(chǎng)

NLPCC作為專注于自然語言處理(NLP)和中文計(jì)算(CC)領(lǐng)域的國(guó)際前沿會(huì)議,自2012 年起,已成功舉辦8屆。秉承國(guó)際化和一流化的嚴(yán)格標(biāo)準(zhǔn),NLPCC已成為國(guó)內(nèi)自然語言處理領(lǐng)域內(nèi)最權(quán)威的會(huì)議。

本屆會(huì)議不僅吸引了國(guó)內(nèi)外學(xué)術(shù)界和政府機(jī)構(gòu)的400多名研究者,更吸引了阿里巴巴、愛立信、百度、微軟、華為、聯(lián)想等知名企業(yè)參與,共話人與AI溝通新未來。思必馳作為國(guó)內(nèi)領(lǐng)先的對(duì)話式人工智能平臺(tái)公司,在本次大會(huì)上備受關(guān)注。

思必馳副總裁、北京研發(fā)院院長(zhǎng)初敏博士

近年來,隨著語音識(shí)別和自然語言處理技術(shù)的飛速發(fā)展,運(yùn)用智能客服機(jī)器人可降低成本和提高客戶服務(wù)質(zhì)量,已成為企業(yè)的共識(shí)。在多年語音交互技術(shù)的基礎(chǔ)上,思必馳首創(chuàng)啟發(fā)式智能交互技術(shù),并結(jié)合復(fù)雜結(jié)構(gòu)知識(shí)管理技術(shù),推出了新型對(duì)話機(jī)器人定制平臺(tái)——會(huì)話精靈。

“我們?cè)谔峁┓?wù)時(shí)發(fā)現(xiàn),每個(gè)客戶都有其特殊要求,定制幾乎是不可避免的。因此,當(dāng)我們?cè)噲D大規(guī)模生產(chǎn)對(duì)話機(jī)器人時(shí),除了提高算法的準(zhǔn)確性之外,還面臨著許多挑戰(zhàn)。”思必馳副總裁、北京研發(fā)院院長(zhǎng)初敏博士在大會(huì)演講中,重點(diǎn)分享了思必馳的舉措以及進(jìn)展,即構(gòu)建一條定制對(duì)話機(jī)器人的“生產(chǎn)流水線”。

對(duì)話機(jī)器人“流水線”定制示意圖

在這條流水線上,用戶如同置身一個(gè)機(jī)器人工廠,可以基于思必馳自主研發(fā)的全鏈路語音語言技術(shù),精細(xì)化、可視化、場(chǎng)景化、規(guī)?；耐瓿啥ㄖ?包括對(duì)話流程定制、語義定制、知識(shí)定制、語音識(shí)別模型定制、音色定制以及機(jī)器人優(yōu)化。機(jī)器人工廠將所有關(guān)鍵模塊集成起來,提供一站式的定制能力,顯著的提升了對(duì)話機(jī)器人定制的效果和效率。

而針對(duì)“個(gè)性化”需求較低的用戶,會(huì)話精靈的機(jī)器人超市,則提供導(dǎo)航機(jī)器人、語音機(jī)器人、文本機(jī)器人、外呼機(jī)器人、質(zhì)檢機(jī)器人等各類通用型機(jī)器人。用戶可以直接挑選最匹配自己需求的機(jī)器人進(jìn)行快速定制,進(jìn)一步縮短定制的周期。以機(jī)器人超市中的“數(shù)字網(wǎng)格員”為例,它已具有話術(shù)模板多達(dá)70多種,可滿足200多種不同需求的社區(qū)工作場(chǎng)景。

“會(huì)話精靈”產(chǎn)品架構(gòu)之核心:機(jī)器人工廠&機(jī)器人超市

在機(jī)器人工廠和機(jī)器人超市的強(qiáng)大支撐下,思必馳的定制對(duì)話機(jī)器人現(xiàn)已能支持500+以上意圖識(shí)別,能與用戶進(jìn)行10輪以上對(duì)話,并且支持語義打斷、澄清等功能。(詳見下圖)

本屆大會(huì)錄用的論文,也展現(xiàn)了思必馳在自然語言處理領(lǐng)域的突破性成績(jī)。

《開放域?qū)υ?a href="http://m.wnmc.org.cn/sell/search.php?keyword=%E7%B3%BB%E7%BB%9F" title="系統(tǒng)" target="_blank">系統(tǒng)的抗噪回復(fù)生成模型》一文,抓住神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的文本生成方法這一研究熱點(diǎn),針對(duì)提高基于生成模型的對(duì)話系統(tǒng)在口語環(huán)境下的抗噪能力,提出一個(gè)基于編碼-解碼框架的新模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該模型不僅在噪聲測(cè)試集上各項(xiàng)指標(biāo)遠(yuǎn)超基線模型,而且在無噪聲測(cè)試集上效果也有提升。同時(shí),論文公開了該測(cè)試集,作為第一個(gè)帶真實(shí)噪聲的對(duì)話數(shù)據(jù),有助于其他研究者開展針對(duì)漢語語音對(duì)話系統(tǒng)的相關(guān)研究。

NLPCC 2020 思必馳展位現(xiàn)場(chǎng)

在會(huì)議展區(qū),思必馳研發(fā)團(tuán)隊(duì)代表與參會(huì)的專家學(xué)者、學(xué)生及企業(yè)代表們,進(jìn)行了深入的交流與探討。