¿Cuáles son las tecnologías centrales del proyecto de graduación del sistema de diálogo basado en tareas?
1. Procesamiento del lenguaje natural (PLN): esta es la base del sistema de diálogo basado en tareas, incluido. segmentación de palabras, anotación de parte del discurso, reconocimiento de entidades nombradas, análisis de sintaxis de dependencia, etc. Estas tecnologías ayudan a comprender y analizar el texto en lenguaje natural ingresado por los usuarios.
2. Comprensión semántica: a través del aprendizaje profundo y la tecnología de gráficos de conocimiento, se logra una comprensión semántica profunda de la entrada del usuario, captando así con mayor precisión las necesidades del usuario.
3. Gestión del diálogo: Responsable del control del proceso y la selección de estrategias de diálogo, incluido el reconocimiento de intenciones, el llenado de espacios, el seguimiento del estado del diálogo, etc. La gestión de diálogos requiere seleccionar estrategias de respuesta apropiadas basadas en la entrada del usuario y el estado del sistema.
4. Generación de diálogo: Genere un texto de respuesta adecuado en función de los resultados de la gestión del diálogo. Por lo general, esto involucra modelos de secuencia a secuencia (Seq2Seq), como redes neuronales recurrentes (RNN), redes de memoria a largo y corto plazo (LSTM) y transformadores.
5. Recomendaciones personalizadas: Recomendar información y servicios relevantes a los usuarios en función de su comportamiento histórico e intereses. Esto puede implicar técnicas como el filtrado colaborativo y recomendaciones basadas en contenido.
6. Diálogo multiturno: En un diálogo multiturno, el sistema necesita poder recordar conversaciones anteriores para poder comprender mejor las necesidades del usuario. Esto a menudo requiere el uso de técnicas como vectores de contexto o mecanismos de atención.
7. Reconocimiento y síntesis de voz: para proporcionar una experiencia interactiva más natural, es posible que los sistemas de diálogo basados en tareas deban admitir la entrada y salida de voz. Se trata de tecnologías como el reconocimiento de voz (ASR) y la síntesis de voz (TTS).
8. Análisis de emociones: al analizar las emociones ingresadas por los usuarios, podemos comprender mejor las necesidades y emociones de los usuarios, brindando así servicios más considerados. El análisis de sentimientos suele implicar técnicas como diccionarios de sentimientos y clasificadores de aprendizaje automático.
9. Minería y análisis de datos: a través de la minería y el análisis de grandes cantidades de datos de los usuarios, se descubren los patrones de comportamiento de los usuarios y las características de la demanda, lo que proporciona una base para la optimización del sistema de diálogo.
10. Optimización y evaluación del sistema: Al optimizar y evaluar continuamente el rendimiento del sistema de diálogo, se puede mejorar la precisión, la velocidad de respuesta y la experiencia del usuario. Esto puede implicar técnicas como el aprendizaje por refuerzo y el aprendizaje por transferencia.