Unit3-窝窝社交圈

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HipHop算法：利用微博互动关系挖掘社交圈

/* 版权声明:可以任意转载,转载时请务必标明文章原始出处和作者信息 .*/ CopyMiddle: 张俊林 TimeStamp:2012年3 月在微博环境下,如何自动挖掘某个微博用户的社交圈子或者兴趣圈子是个很基础且重要的问题.如果能够对于某个用户在微博上体现的社交关系进行准确的挖掘,对于很多具体应用来说都有很好的作用,比如可以更好的对用户的兴趣进行挖掘或者能够推荐用户还未关注的社交圈子成员等,或者根据其社交圈子更准确的对用户进行个性化建模,为其它基于用户个…

百度大脑UNIT3.0智能对话技术全面解析

智能客服.智能家居.智能助手.智能车机.智能政务……赋予产品智能对话能力是提升产品智能化体验.高效服务的重要手段,已经开始被越来越多的企业关注并布局.然而,智能对话系统搭建涉及NLP.知识图谱.语音等一系列技术以及业务知识数据,具有较高的门槛. 百度与IDC联合调研报告显示,“企业知识库累积不够”“项目投入成本过高””专业人才缺少”等,位列企业在推进对话系统中的首要障碍.百度大脑智能对话系统定制平台UNIT3.0,发布从搭建技能.构建知识.整合语音与知识的全链路对话系统搭建技术能力,大幅降低了对…

百度大脑UNIT3.0详解之嵌入式对话理解技术

相信很多人都体验过手机没有网时的焦虑,没有网什么也做不了.而机器人也会遇到这样的时刻,没有网或者网络环境不好的情况下,无法识别用户在说什么,也无法回复用户.在AIoT(AI+物联网)飞速普及的现在,智能对话已经渗透在许多行业场景中,融入在无数的智能设备里,比如智能家居.智能车载等.这些设备的智能化能力通常都依赖在线服务实现,但智能设备尤其是移动型智能设备可能存在无网情况. 在未来的AIoT领域中,大多场景都要求终端具备本地自主决断及响应能力,每个设备端都需要具备不依赖云端的独立计算能力,完成智能…

百度大脑UNIT3.0详解之知识图谱与对话

如今,越来越多的企业想要在电商客服.法律顾问等领域做一套包含行业知识的智能对话系统,而行业或领域知识的积累.构建.抽取等工作对于企业来说是个不小的难题,百度大脑UNIT3.0推出「我的知识」版块专门为开发者提供知识建设帮助.在行业智能化的实现进程中,通过知识图谱对数据进行提炼.萃取.关联.整合,形成行业知识或领域知识,让机器形成对于行业工作的认知能力,并把这些认知能力与技能理解模型进行整合,从而实现这个行业的知识型对话系统. [认知与对话智能] 首先举个简单的例子,让大家直观感受一下认知与对话智…

百度大脑UNIT3.0详解之数据生产工具DataKit

在智能对话项目搭建的过程中,高效筛选.处理对话日志并将其转化为新的训练数据,是对话系统效果持续提升的重要环节,也是当前开发者面临的难题之一.为此百度大脑UNIT推出学习反馈闭环机制,提供数据获取.辅助标注工具DataKit,帮助企业提升数据处理效率. [快速了解什么是DataKit] DataKit是面向开发者提供的数据生产工具集,可以利用交互式学习.规则样本生成和多模型一致性检验等技术方法自动获取大量数据,并从中筛选出带标注.半标注和无标注3类样本,这些样本经过高效的预处理后形成新的训练数据,…

百度大脑UNIT3.0解读之对话式文档问答——上传文档获取对话能力

在日常生活中,用户会经常碰到很多复杂的规章制度.规则条款.比如:乘坐飞机时,能不能带宠物上飞机,3岁小朋友是否需要买票等.在工作中,也会面对公司多样的规定制度和报销政策.比如:商业保险理赔需要什么材料,工作几年可以排队办理?这些情况下,经常需要各种查询确定或者检索规章制度文件或说明,才能回复并解决用户的疑问.基于这类常见的业务场景,百度大脑UNIT3.0正式推出了对话式文档问答能力,更快速.低成本的搭建智能对话系统. 对话式文档问答是UNIT提供的一项创新技术,利用这项创新技术,开发者无需梳理意…

百度大脑UNIT3.0详解之语音语义一体化方案

在电话客服场景里,用户和机器人交流的过程中,经常会出现沉默.打断机器人.噪声等情况,机器人在应对这些异常情况的时候,需要语音和语义理解技术进行处理,才能实现用户和机器人的流畅交谈.而这些能力的获取与应用,也是企业智能对话项目落地过程中需要解决的难题之一. 为此,UNIT带来了全新的语音语义一体化解决方案,帮助企业解决语音交互过程中的难题. [电话客服场景下语音语义一体化解决方案] 语音语义一体化是针对电话客服对话场景的技术方案,可用于呼叫中心智能客服等业务.整个方案包含以下内容: (1)降低集成…