Pull to refresh

Comments 11

Потенциально очень полезная штука.
Интересно, насколько сильно машинное обучение в этом случае справится лучше, чем цепи Маркова, например.
А что, если сделать 2 сети, которые по словарям будут общаться друг с другом, условно рандомно, а третья будет анализировать их диалог на основе реально существующих и таким образом, подстраиваться под реального человека?)

Думаю в конце они изобретут собственный язык, как это было в эксперименте с двумя колонками собеседниками — Alexa

А можно ссылку на результаты?

Касательно гугловской клавиатуры не соглашусь. Лично у меня очень хорошо учитывает контекст разговора, особенно частые фразы, вплоть до станций метро, номера автобуса на котором добираюсь, а также приблизительного времени прибытия (очень часто два варианта использую). А так статья классная, хочу попробовать, спасибо.
То есть, это получается зеркало… Бот который показывает как ты общаешься, поговорить с собой в прямом смысле.
весьма полезно его обучить под себя на примере обработки заявок, заказов.
если корпус данных действительно большой, то следующая ступень — это ввести контекст собеседника (тип собеседника), тогда в беседе «по работе» бот будет выдавать больше «рабочих» фраз, а в беседе с девушками — то, что чаще выдавал оригинал в беседе с девушками (конечно, эти множества пересекаются, поэтому надо как-то добавить и одновременное использование контекстов)

переключать контексты в процессе отладки можно вручную, а в финальном продукте можно предусмотреть отдельный блок «определения контекста»

это скорее размышление вслух, а не предложение или что-то еще. Я просто тоже хочу сделать себе такого бота и думаю, как его реализовать. Но учебник TensorFlow еще не дочитан, через пару лет сообщу. Или мой двойник сообщит
Круто, тоже хочу научиться работать с нейросетями)
Sign up to leave a comment.

Articles