人機智能對話與問答，正在成為各行業的智能化"標配"之一。8月25日，以"掌握知識、理解語言、擁有智能"為主題的百度大腦語言與知識技術峰會舉辦，當天，百度CTO王海峰首次發布了百度大腦語言與知識產品全景圖，百度集團副總裁吳甜也重磅推出與語言與知識有關的五款新產品。

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其中，已經在產業廣泛應用的百度大腦智能對話定制與服務平臺UNIT推出三大升級，在對話、問答和通用對話三個領域，為開發者帶來了更加智能的對話理解能力、極致簡便的表格問答能力，進一步降低了任務式對話、智能問答系統的定制成本。同時，為了讓基于UNIT打造的對話系統擁有更好的交互體驗，UNIT還將全新發布融合通用對話與任務對話的新一代對話引擎。

UNIT致力于智能對話落地 新升級聚焦降低定制成本

據了解，UNIT平臺自2017年發布以來，致力于專業、便捷、低成本的全方位智能對話能力與建設服務，并根據各領域的場景需求，與語音技術聯動配合提供了預置的場景化解決方案，以降低智能對話應用的準入門檻與開發成本。同時，UNIT也在通過為開發者和第三方企業提供培訓、認證、顧問等服務，形成良性循環的產業生態。

UNIT已經深度應用于百度智能云、小度車載OS、小度DuerOS等百度內部業務，并吸引了大量外部智能對話系統開發者。截止目前，近3萬開發者在平臺累積知識條目總量超過2億，支撐了超過10萬個智能對話應用，與最終用戶總計進行了4200多億次交互。

對開發者而言，對話理解能力的配置與優化，是任務式對話系統構造工作的核心要點。峰會上，UNIT公布了三項技術升級，致力于讓開發者更高效地獲得高質量的對話理解能力：

其一，在任務式對話理解最核心的任務意圖識別上，UNIT提出了面向小樣本的意圖識別技術。意圖識別模型的獲取成本受數據標注的影響，而開發者每日標注量通常是數百條。小樣本意圖識別技術可基于少量樣本作為支撐集，以匹配的思想低成本地獲得意圖識別能力。相比于常規的深度神經網絡，面向小樣本的意圖識別在樣本量不超過10條/意圖的情況下，識別準確率、召回率均取得了較大提升，使開發者的標注工作更加輕松。

其二，為了保證自定義詞槽的識別效果，開發者往往需要針對說法容易多變的詞槽值提供若干同義詞，以便適應用戶的口語化表達，這需要投入大量精力。對此，UNIT即將上線同義詞自動推薦功能，幫助開發者提升同義詞富集的效率。

其三，詞槽之間的關聯關系，對于任務式對話需求的分析與滿足至關重要，形如"點三杯咖啡，一杯熱的、兩杯加冰"的表達方式，即使詞槽識別完全正確，也需要業務端進行復雜的邏輯分析才能真正理解背后的語義。對此，UNIT基于依存句法分析技術與通用關鍵詞識別技術，為開發者帶來了詞槽修飾關系的自動識別能力，可以在對話理解結果中自動關聯具備修飾關系的詞槽，降低開發者在業務端的分析難度。

據介紹，三項技術升級，讓任務式對話理解變得更加智能，可以幫助開發者的數據成本進一步降低30%，并且結構化語義的解析精確度達到了業界領先的水平。

問答對話與聊天雙雙進階升級 UNIT將推新一代融合對話引擎

在我們日常的生活和工作中，表格是一種常用的結構化數據類型，對表格數據的使用，經常伴隨著特定的處理過程，使用成本很高，因此UNIT推出表格問答能力，可針對表格數據，自動化地構建問答能力，讓開發者零門檻挖掘表格數據中的價值，迅速將此類結構化數據所蘊含的知識應用到生活與工作中，更好地發揮表格數據的價值。

具體而言，基于百度語義匹配、語義解析等NLP技術積累，UNIT打造了針對表格問答的口語化query理解技術，可通過對表格的分析，自動化構建基于表格的內在知識，并根據用戶所提出的問題提取相應答案。經過對口語化query的特定優化，UNIT表格問答功能具備良好的口語化交互效果，更適合在對話場景下使用。

表格問答在使用上相當簡潔便利：開發者只需要上傳業務數據表格，后續的所有分析、整理過程由UNIT自動完成，在1分鐘左右的時間內，即可生成簡單、易用、效果好的表格問答技能，宛如一個幫你分析表格內容的機器人助理。

另一個重大升級是UNIT的聊天功能。眾所周知，讓機器擁有類似人的對話能力，是人工智能領域的核心挑戰之一。峰會介紹，百度依托于海量對話數據和成熟的飛槳深度學習平臺，首次運用隱空間技術訓練了超大規模開放域對話模型，顯著提升了對話效果，英文效果超過Google和Facebook，中文效果也遠超同類產品。

開放域對話系統已經接入了UNIT平臺，不僅能和用戶進行自然流暢的多輪聊天，在對話主動性和常識理解上也有優異的表現，甚至在沒有針對性訓練的前提下能和用戶進行成語接龍或吟詩作對，展現出類似人類的對話能力。這一升級在消費電子、智能家居場景下前景廣闊，可以讓對話系統更加自然、流暢。

峰會上吳甜還宣布，UNIT將發布新一代的融合對話引擎。開發者雖然可以通過任務式對話技能獲得面向特定任務的對話能力，但是往往只能聚焦于執行具體任務，滿足具體需求，在交互體驗上缺乏設計，無法引導用戶進行交流。因此，UNIT平臺設計了可以融合通用對話與任務對話的新一代引擎，利用通用對話的的交互性，提升開嘗串場的人性化體驗，通俗地說就是在聊天過程中隨時分析對話內容，適時引導用戶觸發任務式對話，去滿足用戶的需求。

這種通用對話與任務對話相結合的交互方式，可廣泛用于信息查詢、業務辦理、推廣、客服、營銷等真實對話業務需求中，例如機器人可以先和用戶寒暄、暖場，建立初步的交互聯系，在交互過程中分析用戶的需求、對用戶進行畫像，并相應引入具體咨詢、業務辦理等工作，如同人類聊天一般自然，也能及時解決用戶的問題。未來還可以支持更開放的人機對話，滿足對話系統的擬人性、知識性、信息性、任務性需求，進一步提升使用體驗。

可以看到，UNIT正在持續往降低智能對話應用門檻、提升智能對話應用效果的方向發力，同時也在根據相應人工智能技術的升級，不斷優化使用體驗、革新對話產品，讓各行業運用智能對話"如呼吸般自然"，真正實現業務智能化的升級改造，正如吳甜表示，"百度語言與知識技術多年深耕、布局全面，核心技術持續發展突破，為廣大開發人員、業務應用者提供以語言與知識技術為核心驅動的系列產品，發揮應用價值。"

文章題目：百度大腦語言與知識技術峰會，UNIT平臺致力打造更廣泛易用的智能對話
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