对话式 AI 项目实战系列 NLP 篇 (173)

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

随着人工智能技术的发展和落地，对话系统、机器学习和自然语言处理等新兴领域成为热门研究方向。而在此过程中，数据积累、训练模型和部署上线都是一个非常复杂的过程，如何更加有效、准确地完成这些任务就成为了一个重要问题。本期博文将从零到一带大家搭建自己的对话式 AI 系统，即构建了一个基于 NLP 的问答系统，包括了词向量的训练、句子表示模型的选择和优化，序列标注模型的设计、训练和部署，基于知识库的检索，以及相关技术的选择与实践。希望能够给读者提供一些参考，帮助他们快速、高效地搭建起自己的对话式 AI 系统。

一、项目背景及介绍

近年来，越来越多的人通过与智能助手进行互动的方式获取生活中的各种信息。这种人机交互的方式，可以使得人们沟通、解决问题变得更加便捷。近些年来，聊天机器人的应用也越来越普遍。例如，在电视和手机 APP 上都可以找到一些具有对话功能的聊天机器人，如京东金融智能闲聊、微软小冰等。但是，如何让聊天机器人具有更多智能化的能力，并具备良好的用户体验，依然是一个值得探讨的话题。

针对这个问题，目前已有的一些方法有基于规则的、基于统计的以及基于深度学习的方法。其中，基于统计的方法主要侧重于模式识别、实体抽取、意图识别、槽位填充等任务，采用的是基于概率论、统计分析和概率语言模型等技术。基于深度学习的方法则是一种基于神经网络的技术，其将计算机视觉、语音信号处理、自然语言处理等多个领域的技能整合在一起，提升对话系统的能力。然而，这些方法仍存在一些问题。比如，它们往往需要大规模的数据集来训练模型，耗时长；而且，它们往往只能处理比较简单的文本形式的数据，对于复杂的对话场景无法很好地适应。因此