NLP的句法关系分析

优必选科技NLP研究与开发

那么，机器人如何利用NLP完成各个场景交互呢？NLP算法又是怎样捕获多轮对话中的上下文信息？AI的写作与创作运用了什么原理？目前，优必选科技NLP的研究主要分为以下几个方向：

· 任务型对话

任务型对话分为用户自定义技能和内置技能。自定义技能提供平台让用户录入语料，一键训练后生效；内置技能则提供20余个技能让用户勾选，比如天气、闹钟。

对话的核心是在多轮对话语境中进行有效识别，这时候我们就需要深度算法。在复杂的多轮对话语境中，算法基于预训练模型BERT，能够提升泛化能力；同时多轮历史会话信息作为神经网络的一部分，能够提升上下文理解能力；算法在同一个神经网络中识别意图、词槽，再通过数据增强等策略来提升模型对低资源应用场景的适用性。

NLP平台训练流程

深度学习的优点在于对上下文的精准理解，对平台精准度提升也非常有效，但是它的网络比较复杂，需要较好的设备。如果想要节省成本的算法，我们还有一个快速算法：

1.只对语料模板进行训练，千百倍减少训练时间；

2.模型体积较小，所需的硬件成本较低；

3.在特定功能性场景下的准确率也较高。