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1.微软小冰是如何实现控梦的 1。200个人接受控梦 2。a.其中60个人忘记了这件事情 b.120个人做了梦,但是并不确定和小冰有没有关系 C.20个人做了梦,认为和小冰有关系 …


1.微软小冰是如何实现控梦的

1。200个人接受控梦

2。a.其中60个人忘记了这件事情

b.120个人做了梦,但是并不确定和小冰有没有关系

C.20个人做了梦,认为和小冰有关系

3。b中有5个人觉得被小冰骗了于是发帖说小冰不会控梦

c中的15个人觉得小冰好腻害居然会控梦于是发帖说小冰会控梦

4。于是b中又有30人在看到c的帖子后声援支持表示自己也被控梦了诶

然后a中有20人终于想起来这件事,诶好像自己也被控梦过诶

最终200人中有65人认为小冰会控梦,高达32.5%。

PS:为什么b人数比c多,表态的却比c少呢,因为只有非常态的事件才让人有兴趣去宣扬啊。

2.微软小冰的工作原理

微疯客小编为你回答,类似小冰这样的产品说简单也简单,说复杂也复杂。

单纯从外面看你会觉得小冰与去年人人网上流行的小黄鸡类似,但在技术实现上有本质的差异。此类应用的大致流程都是:用户输入一段话(不一定只是单词)->后端语义引擎对用户输入的语句进行语义解析->推断用户最可能的意图->调用对应的知识库、应用、计算引擎->返回结果给用户。

1、最初级的实现方法:关键词匹配建一个关键词词库,对用户输入的语句进行关键词匹配,然后调用对应的知识库。此种方式入门门槛很低,基本上是个程序员都能实现,例如现在微信公众平台的智能回复、诸多网站的敏感词过滤就是此类。

但此种方式存在诸多问题,例如:a、由于是关键词匹配,如果用户输入的语句中出现多个关键词,此时由于涉及关键词权重(与知识库的关键词对比)等等问题,此时关键词匹配的方法就不擅长了b、不存在对用户输入语句语义的理解,导致会出现答非所问的现象。当然在产品上对回答不上的问题就采用卖萌的方式来规避掉。

c、基本上无自学习能力,规则只能完全由人工维护,且规则基本是固定死的。d、性能、扩展性较差。

还是上面的一句话中包含多个关键词的例子,采用普通程序语言来做关键词匹配,性能奇差。即便采用一些文本处理的算法来做(例如Double-array trie tree),也很难满足大规模场景需求。

2、稍微高级点的实现方法:基于搜索引擎、文本挖掘、自然语言处理(NLP)等技术来实现相对于1的关键词匹配,此种实现方法要解决的核心的问题可以大致理解为:根据一段短文本(例如用户问的一句话)的语义,推测出用户最可能的意图,然后从海量知识库内容中找出相似度最高的结果。具体技术实现就不细说了。

举一个很粗糙的例子来简单说一下此种实现方法处理的思路(不严谨,只是为了说明思路)。假如用户问:北京后天的温度是多少度?如果采用纯搜索引擎的思路(基于文本挖掘、NLP的思路不尽相同,但可参考此思路),此时实际流程上分成几步处理:1、对输入语句分词,得到北京、后天、温度3个关键词。

分词时候利用了预先建好的行业词库,“北京”符合预先建好的城市库、“后天”符合日期库、“温度”符合气象库2、将上述分词结果与规则库按照一定算法做匹配,得出匹配度最高的规则。假定在规则库中有一条天气的规则:城市库+日期库+气象库,从而大致可以推测用户可能想问某个地方某天的天气。

3、对语义做具体解析,知道城市是北京,日期是后天,要获取的知识是天气预报4、调用第三方的天气接口,例如中国天气网-专业天气预报、气象服务门户 的数据5、将结果返回给用户以上例子其实很粗糙,实际上还有诸多问题没提到:语义上下文、语义规则的优先级等等。例如用户上一句问:北京后天的温度是多少度?下一句问:后天的空气质量呢?这里实际上还涉及语义上下文、用户历史喜好数据等等诸多问题。

此种处理方法存在的最大问题:规则库还主要依赖于人工的建立,虽然有一定的学习能力,但自我学习能力还是较弱。可以借助一些训练算法来完善规则,但效果并不是很好。

而这也是目前流行的深度挖掘技术所擅长的。3、当下时髦且高级的玩法:基于深度挖掘、大数据技术来实现这是cornata、google now等后端的支撑技术,至于小冰,感觉应该是以2为主+部分领域知识的深度挖掘。

并非原创,转自zhi hu。

3.微软小冰的工作原理

微疯客小编为你回答,

类似小冰这样的产品说简单也简单,说复杂也复杂。单纯从外面看你会觉得小冰与去年人人网上流行的小黄鸡类似,但在技术实现上有本质的差异。

此类应用的大致流程都是:用户输入一段话(不一定只是单词)->后端语义引擎对用户输入的语句进行语义解析->推断用户最可能的意图->调用对应的知识库、应用、计算引擎->返回结果给用户。

1、最初级的实现方法:关键词匹配

建一个关键词词库,对用户输入的语句进行关键词匹配,然后调用对应的知识库。

此种方式入门门槛很低,基本上是个程序员都能实现,例如现在微信公众平台的智能回复、诸多网站的敏感词过滤就是此类。

但此种方式存在诸多问题,例如:

a、由于是关键词匹配,如果用户输入的语句中出现多个关键词,此时由于涉及关键词权重(与知识库的关键词对比)等等问题,此时关键词匹配的方法就不擅长了

b、不存在对用户输入语句语义的理解,导致会出现答非所问的现象。当然在产品上对回答不上的问题就采用卖萌的方式来规避掉。

c、基本上无自学习能力,规则只能完全由人工维护,且规则基本是固定死的。

d、性能、扩展性较差。还是上面的一句话中包含多个关键词的例子,采用普通程序语言来做关键词匹配,性能奇差。即便采用一些文本处理的算法来做(例如Double-array trie tree),也很难满足大规模场景需求。

2、稍微高级点的实现方法:基于搜索引擎、文本挖掘、自然语言处理(NLP)等技术来实现

相对于1的关键词匹配,此种实现方法要解决的核心的问题可以大致理解为:根据一段短文本(例如用户问的一句话)的语义,推测出用户最可能的意图,然后从海量知识库内容中找出相似度最高的结果。

具体技术实现就不细说了。举一个很粗糙的例子来简单说一下此种实现方法处理的思路(不严谨,只是为了说明思路)。

假如用户问:北京后天的温度是多少度?

如果采用纯搜索引擎的思路(基于文本挖掘、NLP的思路不尽相同,但可参考此思路),此时实际流程上分成几步处理:

1、对输入语句分词,得到北京、后天、温度3个关键词。分词时候利用了预先建好的行业词库,“北京”符合预先建好的城市库、“后天”符合日期库、“温度”符合气象库

2、将上述分词结果与规则库按照一定算法做匹配,得出匹配度最高的规则。假定在规则库中有一条天气的规则:城市库+日期库+气象库,从而大致可以推测用户可能想问某个地方某天的天气。

3、对语义做具体解析,知道城市是北京,日期是后天,要获取的知识是天气预报

4、调用第三方的天气接口,例如中国天气网-专业天气预报、气象服务门户 的数据

5、将结果返回给用户

以上例子其实很粗糙,实际上还有诸多问题没提到:语义上下文、语义规则的优先级等等。

例如用户上一句问:北京后天的温度是多少度?下一句问:后天的空气质量呢?这里实际上还涉及语义上下文、用户历史喜好数据等等诸多问题。

此种处理方法存在的最大问题:规则库还主要依赖于人工的建立,虽然有一定的学习能力,但自我学习能力还是较弱。可以借助一些训练算法来完善规则,但效果并不是很好。而这也是目前流行的深度挖掘技术所擅长的。

3、当下时髦且高级的玩法:基于深度挖掘、大数据技术来实现

这是cornata、google now等后端的支撑技术,至于小冰,感觉应该是以2为主+部分领域知识的深度挖掘。

并非原创,转自zhi hu。

4.微软小冰的介绍

微软(亚洲)互联网工程院1在2014年5月29日发布一款人工智能伴侣虚拟机器人,并取名“微软小冰”。232014年10月22日,全球英语培训机构EF英孚教育以700万元人民币天价,一举拍下“微软小冰”品牌代言广告协议。这是微软小冰继微信封杀、微博复活、跨平台整合并创造6亿次对话之后,在科技史上留下的又一个惊人纪录。

5.微软小冰怎么用

1, 小冰是什么?

小冰是基于数据挖掘、语音技术的人工智能聊天机器人。微软小冰集合了中国近7亿网民多年来积累的、全部公开聊天记录,依靠微软在大数据、自然语义分析、机器学习和深度神经网络方面的技术积累,集合了1500万条语料库(此后每天净增0.7%),通过理解对话的语境与语义,实现超越简单人机问答的自然交互。

2, 为什么做小冰?

小冰最初的代号叫社交助手,名字诞生于2014年1月份,这是一个在中国化的产品,它在中国推出,并计划从中国推向全球,这个产品由陆奇拍板决定。此外,Cortana项目也是由陆奇亲自过问。

3, 小冰有哪些功能?

小冰只在微信平台上线,以个人帐号发布。普通用户登陆微信添加好友后,就可以与微软机器人进行交流。

在微信技能列表中,用户可以看到,小冰技能还包括小冰知道、冰机灵、必应搜索、冰笑话、挖图匠、通译术、晴雨表、养成术等现有功能。

举个例子,搜索或者询问衣食住行等等问题,都可以得到很明确的反馈。微软内部做了一个测试,组建了一个40名学生的微信群,把小冰放在群里,20分钟的时间小冰回答了150个问题。

4,微软能从小冰身上获得什么

第一, 微软通过和用户的互动进一步优化后台大数据的索引(Indexing)。第二是小冰把微软搜索、Bing翻译和辞典等功能利用了起来。第三,微软产品之前是通过OEM厂商和用户互动,通过机器人微软可以直接和用户互动。第中,微软通过小冰获得大量活跃用户。

5,微软小冰和苹果Siri的对比

定位有区别,苹果Siri的定位是工具型的,希望用户使用它的功能,其黏性不高。

微软小冰也有工具的概念,但更多的是聊天。可以用来打发碎片时间,比如提供游戏、占卜术。

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