UNIT平台：打造更广泛易用的智能对话

　　人机智能对话与问答，正在成为各行业的智能化“标配”之一。8月25日，以“掌握知识、理解语言、拥有智能”为主题的百度大脑语言与知识技术峰会举办，当天，百度CTO王海峰首次发布了百度大脑语言与知识产品全景图，百度集团副总裁吴甜也重磅推出与语言与知识有关的五款新产品。

　　其中，已经在产业广泛应用的百度大脑智能对话定制与服务平台UNIT推出三大升级，在对话、问答和通用对话三个领域，为开发者带来了更加智能的对话理解能力、极致简便的表格问答能力，进一步降低了任务式对话、智能问答系统的定制成本。同时，为了让基于UNIT打造的对话系统拥有更好的交互体验，UNIT还将全新发布融合通用对话与任务对话的新一代对话引擎。

　　据了解，UNIT平台自2017年发布以来，致力于专业、便捷、低成本的全方位智能对话能力与建设服务，并根据各领域的场景需求，与语音技术联动配合提供了预置的场景化解决方案，以降低智能对话应用的准入门槛与开发成本。同时，UNIT也在通过为开发者和第三方企业提供培训、认证、顾问等服务，形成良性循环的产业生态。

　　UNIT已经深度应用于百度智能云、小度车载OS、小度DuerOS等百度内部业务，并吸引了大量外部智能对话系统开发者。截止目前，近3万开发者在平台累积知识条目总量超过2亿，支撑了超过10万个智能对话应用，与最终用户总计进行了4200多亿次交互。

　　对开发者而言，对话理解能力的配置与优化，是任务式对话系统构造工作的核心要点。峰会上，UNIT公布了三项技术升级，致力于让开发者更高效地获得高质量的对话理解能力：

　　其一，在任务式对话理解最核心的任务——意图识别上，UNIT提出了面向小样本的意图识别技术。意图识别模型的获取成本受数据标注的影响，而开发者每日标注量通常是数百条。小样本意图识别技术可基于少量样本作为支撑集，以匹配的思想低成本地获得意图识别能力。相比于常规的深度神经网络，面向小样本的意图识别在样本量不超过10条/意图的情况下，识别准确率、召回率均取得了较大提升，使开发者的标注工作更加轻松。

　　其二，为了保证自定义词槽的识别效果，开发者往往需要针对说法容易多变的词槽值提供若干同义词，以便适应用户的口语化表达，这需要投入大量精力。对此，UNIT即将上线同义词自动推荐功能，帮助开发者提升同义词富集的效率。

　　其三，词槽之间的关联关系，对于任务式对话需求的分析与满足至关重要，形如“点三杯咖啡，一杯热的、两杯加冰”的表达方式，即使词槽识别完全正确，也需要业务端进行复杂的逻辑分析才能真正理解背后的语义。对此，UNIT基于依存句法分析技术与通用关键词识别技术，为开发者带来了词槽修饰关系的自动识别能力，可以在对话理解结果中自动关联具备修饰关系的词槽，降低开发者在业务端的分析难度。

　　据介绍，三项技术升级，让任务式对话理解变得更加智能，可以帮助开发者的数据成本进一步降低30%，并且结构化语义的解析精确度达到了业界领先的水平。

　　在我们日常的生活和工作中，表格是一种常用的结构化数据类型，对表格数据的使用，经常伴随着特定的处理过程，使用成本很高，因此UNIT推出表格问答能力，可针对表格数据，自动化地构建问答能力，让开发者零门槛挖掘表格数据中的价值，迅速将此类结构化数据所蕴含的知识应用到生活与工作中，更好地发挥表格数据的价值。

　　具体而言，基于百度语义匹配、语析等NLP技术积累，UNIT打造了针对表格问答的口语化query理解技术，可通过对表格的分析，自动化构建基于表格的内在知识，并根据用户所提出的问题提取相应答案。经过对口语化query的特定优化，UNIT表格问答功能具备良好的口语化交互效果，更适合在对话场景下使用。

　　表格问答在使用上相当简洁便利：开发者只需要上传业务数据表格，后续的所有分析、整理过程由UNIT自动完成，在1分钟左右的时间内，即可生成简单、易用、效果好的表格问答技能，宛如一个帮你分析表格内容的机器人助理。

　　另一个重大升级是UNIT的聊天功能。众所周知，让机器拥有类似人的对话能力，是人工智能领域的核心挑战之一。峰会介绍，百度依托于海量对话数据和成熟的飞桨深度学习平台，首次运用隐空间技术训练了超大规模开放域对话模型，显著提升了对话效果，英文效果超过Google和Facebook，中文效果也远超同类产品。

　　开放域对话系统已经接入了UNIT平台，不仅能和用户进行自然流畅的多轮聊天，在对话主动性和常识理解上也有优异的表现，甚至在没有针对性训练的前提下能和用户进行成语接龙或吟诗作对，展现出类似人类的对话能力。这一升级在消费电子、智能家居场景下前景广阔，可以让对话系统更加自然、流畅。

　　峰会上吴甜还宣布，UNIT将发布新一代的融合对话引擎。开发者虽然可以通过任务式对话技能获得面向特定任务的对话能力，但是往往只能聚焦于执行具体任务，满足具体需求，在交互体验上缺乏设计，无法引导用户进行交流。因此，UNIT平台设计了可以融合通用对话与任务对话的新一代引擎，利用通用对话的的交互性，提升开场、串场的人性化体验，通俗地说就是在聊天过程中随时分析对话内容，适时引导用户触发任务式对话，去满足用户的需求。

　　这种通用对话与任务对话相结合的交互方式，可广泛用于信息查询、业务办理、推广、客服、营销等真实对话业务需求中，例如机器人可以先和用户寒暄、暖场，建立初步的交互联系，在交互过程中分析用户的需求、对用户进行画像，并相应引入具体咨询、业务办理等工作，如同人类聊天一般自然，也能及时解决用户的问题。未来还可以支持更开放的人机对话，满足对话系统的拟人性、知识性、信息性、任务性需求，进一步提升使用体验。

　　可以看到，UNIT正在持续往降低智能对话应用门槛、提升智能对话应用效果的方向发力，同时也在根据相应人工智能技术的升级，不断优化使用体验、革新对话产品，让各行业运用智能对话“如呼吸般自然”，真正实现业务智能化的升级改造，正如吴甜表示，“百度语言与知识技术多年深耕、布局全面，核心技术持续发展突破，为广大开发人员、业务应用者提供以语言与知识技术为核心驱动的系列产品，发挥应用价值。”（一鸣）

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