对话|让每个开发者都能定制智能对话！百度大脑UNIT平台再迎重磅升级
_原题为 让每个开发者都能定制智能对话！百度大脑UNIT平台再迎重磅升级
人机智能对话与问答 ， 正在成为各行业的智能化“标配”之一 。 8月25日 ， 以“掌握知识、理解语言、拥有智能”为主题的百度大脑语言与知识技术峰会举办 ， 当天 ， 百度CTO王海峰首次发布了百度大脑语言与知识产品全景图 ， 百度集团副总裁吴甜也重磅推出与语言与知识有关的五款新产品 。
其中 ， 已经在产业广泛应用的百度大脑智能对话定制与服务平台UNIT推出三大升级 ， 在对话、问答和通用对话三个领域 ， 为开发者带来了更加智能的对话理解能力、极致简便的表格问答能力 ， 进一步降低了任务式对话、智能问答系统的定制成本 。 同时 ， 为了让基于UNIT打造的对话系统拥有更好的交互体验 ， UNIT还将全新发布融合通用对话与任务对话的新一代对话引擎 。
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UNIT致力于智能对话落地 新升级聚焦降低定制成本
据了解 ， UNIT平台自2017年发布以来 ， 致力于专业、便捷、低成本的全方位智能对话能力与建设服务 ， 并根据各领域的场景需求 ， 与语音技术联动配合提供了预置的场景化解决方案 ， 以降低智能对话应用的准入门槛与开发成本 。 同时 ， UNIT也在通过为开发者和第三方企业提供培训、认证、顾问等服务 ， 形成良性循环的产业生态 。
UNIT已经深度应用于百度智能云、小度车载OS、小度DuerOS等百度内部业务 ， 并吸引了大量外部智能对话系统开发者 。 截止目前 ， 近3万开发者在平台累积知识条目总量超过2亿 ， 支撑了超过10万个智能对话应用 ， 与最终用户总计进行了4200多亿次交互 。
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对开发者而言 ， 对话理解能力的配置与优化 ， 是任务式对话系统构造工作的核心要点 。 峰会上 ， UNIT公布了三项技术升级 ， 致力于让开发者更高效地获得高质量的对话理解能力：
其一 ， 在任务式对话理解最核心的任务——意图识别上 ， UNIT提出了面向小样本的意图识别技术 。 意图识别模型的获取成本受数据标注的影响 ， 而开发者每日标注量通常是数百条 。 小样本意图识别技术可基于少量样本作为支撑集 ， 以匹配的思想低成本地获得意图识别能力 。 相比于常规的深度神经网络 ， 面向小样本的意图识别在样本量不超过10条/意图的情况下 ， 识别准确率、召回率均取得了较大提升 ， 使开发者的标注工作更加轻松 。
其二 ， 为了保证自定义词槽的识别效果 ， 开发者往往需要针对说法容易多变的词槽值提供若干同义词 ， 以便适应用户的口语化表达 ， 这需要投入大量精力 。 对此 ， UNIT即将上线同义词自动推荐功能 ， 帮助开发者提升同义词富集的效率 。
其三 ， 词槽之间的关联关系 ， 对于任务式对话需求的分析与满足至关重要 ， 形如“点三杯咖啡 ， 一杯热的、两杯加冰”的表达方式 ， 即使词槽识别完全正确 ， 也需要业务端进行复杂的逻辑分析才能真正理解背后的语义 。 对此 ， UNIT基于依存句法分析技术与通用关键词识别技术 ， 为开发者带来了词槽修饰关系的自动识别能力 ， 可以在对话理解结果中自动关联具备修饰关系的词槽 ， 降低开发者在业务端的分析难度 。
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据介绍 ， 三项技术升级 ， 让任务式对话理解变得更加智能 ， 可以帮助开发者的数据成本进一步降低30% ， 并且结构化语义的解析精确度达到了业界领先的水平 。
问答对话与聊天双双进阶升级 UNIT将推新一代融合对话引擎
在我们日常的生活和工作中 ， 表格是一种常用的结构化数据类型 ， 对表格数据的使用 ， 经常伴随着特定的处理过程 ， 使用成本很高 ， 因此UNIT推出表格问答能力 ， 可针对表格数据 ， 自动化地构建问答能力 ， 让开发者零门槛挖掘表格数据中的价值 ， 迅速将此类结构化数据所蕴含的知识应用到生活与工作中 ， 更好地发挥表格数据的价值 。
具体而言 ， 基于百度语义匹配、语义解析等NLP技术积累 ， UNIT打造了针对表格问答的口语化query理解技术 ， 可通过对表格的分析 ， 自动化构建基于表格的内在知识 ， 并根据用户所提出的问题提取相应答案 。 经过对口语化query的特定优化 ， UNIT表格问答功能具备良好的口语化交互效果 ， 更适合在对话场景下使用 。
【对话|让每个开发者都能定制智能对话！百度大脑UNIT平台再迎重磅升级】表格问答在使用上相当简洁便利：开发者只需要上传业务数据表格 ， 后续的所有分析、整理过程由UNIT自动完成 ， 在1分钟左右的时间内 ， 即可生成简单、易用、效果好的表格问答技能 ， 宛如一个帮你分析表格内容的机器人助理 。
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