チャットボット一覧
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インテリジェントな顧客サービスとチャットロボットのアプリケーションとアーキテクチャ、アルゴリズムに関する業界共有と紹介 (最終更新: 2024 年 8 月 28 日)
Alibaba Xiaomi - インテリジェントな人間とコンピューターの相互作用の技術的実践
Alibaba Xiaomi の新世代インテリジェント対話開発プラットフォームの技術分析
Alibaba Xiaomi インテリジェント対話開発プラットフォームの技術探求とシナリオ実践
Alibaba Xiaomi: 知識の構造化によりインテリジェントな顧客サービスのアップグレードが促進される
Alibaba Xiaomi における知識構造化の適用
Alibaba Cloud Xiaomi 会話型ロボットの背後にあるコア アルゴリズム
アリババとシャオミは、大規模および中規模のプラットフォームと小規模のフロントエンド オフィスを通じて、会話ロボット開発のボトルネックを打破します。
機械はどうやってあなたの考えを推測できるのでしょうか?アリババXiaomi予測プラットフォームが明らかに
Alibaba Xiaomi: インテリジェント サービス テクノロジーの実践とシナリオの探索
Yun Xiaomi: China Mobile での導入実践
今年、Alibaba Xiaomi はどのような技術的変化を経験しましたか?
論文の紹介 | Ali Xiaomi の技術的秘密
Alibaba Xiaomi のコアを分解し、人間とコンピューターのインテリジェントなインタラクションの実装ロジックを確認する
Alibaba Xiaomi の秘密を明らかにする: 検索モデルと生成モデルの組み合わせに基づくチャット エンジン PaperDaily #25
ドライな情報 | Alibaba Xiaomi - 電子商取引分野におけるインテリジェントアシスタントテクノロジーの実践
多言語対応の Alibaba Xiaomi — 言語のギャップを埋める会話ロボットを構築するための 7 つのステップ
Ali Xiaomiの感情回復能力
人間とコンピュータの対話モデルとは何ですか? Alibaba Xiaomi チームが 15,000 ワードを執筆
数十人のエンジニアが 5 日間働き、アリババ ダモ アカデミーは一夜にしてインテリジェントな伝染病ロボットを開発しました
レビュー・Alibaba Shenma Intelligent Dialogue の質問と回答
顧客サービスシナリオにおけるインテリジェントな実践
一般的なドメイン ダイアログの Q&A
Xiaomi ファミリーはどのくらい知っていますか: どうすれば人工知能のカスタマー サービスが「精神薄弱者ではない」のか?
アフターセールスインテリジェントカスタマーサービス: Dian Xiaomi ユーザーエクスペリエンスマップ
ユーザーの電話待ち行列を減らすために、アリババはインテリジェントな顧客サービス スケジューリング システムを開発しました。
アリババの 1,000 億レベルのショッピング フェスティバルの裏で、タオバオのインテリジェント カスタマー サービス アーキテクチャ (PS: オンライン カスタマー サービス) の進化
リソース | 検索からインテリジェントな顧客サービスまで: アリババのオープン強化学習テクノロジーの進化と実践ブック
初めて明らかになりました！アリババのオフライン インテリジェント ソリューションの進化の歴史
Alipay、ダブル 11 中の買い物を支援するために「心を読む」AI 顧客サービスに切り替える
独占インタビュー | Ant Financial MISA: ユーザーよりも自分自身を理解する自然言語カスタマー サービス システム
COPC 幹部へのインタビュー: Ant Financial 顧客サービスおよび権利保護部門ディレクター兼インテリジェント カスタマー サービス ビジネス責任者、Ding Yi 氏
Ant Financial – 「新しい顧客サービス」ホワイト ペーパー (ダウンロード用に添付)
(Alipay のプロモーション) 人工知能が顧客サービスと出会うとき、どのようにして SF が現実になるのでしょうか?
辛口情報 | 「あなたの考えを推測し、質問に答えてください」、Ctrip インテリジェントな顧客サービス アルゴリズムの実践
Ctrip: 数万人のエージェントがいるコールセンター向けのリモート アクティブ/アクティブ アーキテクチャとシステム設計
Ctrip コールセンター リモート アクティブ/アクティブ - エージェント サービスの高可用性
Ctrip インテリジェント カスタマー サービスにおける AI の応用
Xieduインテリジェントクラウド顧客サービスプラットフォーム
Ctripのクラウドベースのソフトコールセンターと顧客サービスプラットフォームのアーキテクチャ実践
ホテルのコールセンター自動化における機械学習の応用
ドライな情報 | この偽のスマート顧客サービス ロボットの背後にあるもの
Ctrip の「Little Poetry Machine」を支える機械学習と自然言語処理テクノロジー
業界インテリジェントな顧客サービスの構築に関する探求
ドライな情報 | 統合通信技術に基づくシートリップの新世代顧客サービスシステムを公開
ドライな情報 | より良い体験を提供するために、シートリップは「ワンストップ」顧客サービスロボットを構築しました。
ドライな情報 | 毎日何百万もの通話、Ctrip 電話システムのパフォーマンス テストの実践
58 インテリジェント カスタマー サービス QABot の質疑応答 ロボット アルゴリズムの実践
レビュー・五巴市インテリジェント顧客サービスシステム「Bangbang」技術がppt抽出コードz6i0を明らかにビデオ抽出コード: z6i0
役立つ情報のレビュー | 58.com - インテリジェント音声ロボットは企業の効率向上と収益増加を支援します (ビデオを含む)
58 は、インテリジェント音声ロボットのバックエンド アーキテクチャ分析と総称されます。
58 同一都市における会話型ロボットの応用実践：地域生活サービスシナリオにおけるビジネスインテリジェントアシスタント
サロンヒント | ディープラーニングによる自動質疑応答ツール - qa_match オープンソースプロジェクト分析ライブブロードキャストレビュー集
58.com_AI_DataFunTalk_InfoQ の選択された記事における人間と機械の音声対話技術の応用実践
58都市対話ロボット応用実践動画編
テクノロジー サロン レビュー | AI テクノロジーが 58 都市のインテリジェントな顧客サービス マーチャント バージョン「WeChat Butler」を実現する方法
役立つ情報のまとめ | AI テクノロジーがインテリジェントな音声品質検査システムを構築する方法
音声ロボットを使用した SIP 通話シナリオでユーザーの電話キー信号をキャプチャする方法
58.com AI Labテクノロジーサロン
Microsoft Xiaoice 会話ロボット アーキテクチャ
Microsoft Xiaobing の責任者である Li Di 氏への独占インタビュー: インテリジェントなアシスタントは効率を向上させるだけでなく需要を生み出す
チャットボット言語理解モジュールの開発実践
会話型インテリジェンス: 国際的な視点、国内情勢、およびケーススタディ
記録共有 | コンピューティング未来光サロン: 対話システム研究の進捗状況 (ビデオ + PPT)
チャットボットの完全初心者ガイド
すべてはアニミスティック：人間とコンピューターの対話システムの分析
Bot: 会話エクスペリエンスのための次世代 UI
チャットロボット技術の研究進展
まとめ│チャットボットを解読する 人工知能チャットボット技術サロン
インベントリ | チャットボットの開発状況と分類
巨人が重要視するチャットボット、ぜひ一度覗いてみませんか？
なぜチャットボット実践者はこれほどまでに不満を抱いているのでしょうか?
チャットボットは多くの場合「女の子」に成長し、性別や性格が変異します。
今の時代、ロボットにも色白で美しく、性格が良い必要があるのでしょうか？
人工知能 2: あなたが見ている AI は知能とは何の関係もありません
なぜ今日の人工知能アシスタントは人工知能の発達障害者のように見えるのでしょうか?
[独占] Baidu Zhu Kaihua: インテリジェント検索と会話型 OS の最新テクノロジーの包括的な解釈 (65PPT) - コラム | チャット ロボット: ジレンマとブレークスルー
Oracle Chatbot、年中無休のインテリジェントなアシスタント
AI チャットボット設計ガイド | AIID 編集グループ
会話ロボットの考察（後編）：複雑な多ラウンド会話の機能のポイント
ロボットはあなたに話しかけるとき何を考えていますか?
検索チャットボットについて詳しく知りたいですか?
ACL 2019 オープンソース ペーパー | 知識ベースと大規模ネットワーク テキストに基づく質疑応答システム
対話システム（タスクベース、検索ベース、生成型対話論文とツール）について真剣に話しましょう
最新レビュー: 対話システム用ユーザーシミュレータ
ドメイン + インテント + スロットは本当に自然言語を理解しますか?
一般的なドメイン ダイアログの Q&A
金融・司法分野に基づくチャットボット（どちらもチャットの性質上）
AIミドルプラットフォーム - インテリジェントチャットロボットプラットフォームのアーキテクチャとアプリケーション共有記録（ビデオ付き）
レビュー・複数回の対話により自動化プロセスサービスを改善 - Chatopera
CNN とシーケンス アノテーションに基づくカプレット ロボット 付属のデータ セットとオープン ソース コード
詳細な長い記事: NLP における巨人の肩 (パート 1)
質疑応答システムのチャンピオンへの道: 質疑応答タスクに CNN を使用する QANet
Zhujian Intelligence 社 CTO の Weng Jiaqi: アクティブな会話ロボットの作り方 | Chigua Notes
ナレッジ ベースの質問と回答の解明 KB-QA 5 · ディープ ラーニング パート 1
CIIS 講演記録丨王昊芬: チャットボットから仮想生活へ: AI テクノロジーの新たなチャンス
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チャットボット「Evolution」：あなたとのおしゃべりから、あなたの心を理解するまで
研究・プロダクトデザイン | チャットボットの個性は重要ですか?
TensorFlow を使用してインテリジェント ロボットを実装する
対話システムの原則と実践
Facebookのwit.aiを例にロボット対話プラットフォーム（Bot Framework）を説明します。
api.aiの動作原理から簡単なシーンチャットボットを構築する一般的な方法を見てみる
ロジスティック回帰モデルを使用してユーザーの質問の意図を判断する
チャットボットを 1 日で開発
シェア丨垂直分野におけるチャットボットに関する簡単な説明
アカデミック] 意図推論とスロット充填を組み合わせた注意ベースのリカレント ニューラル ネットワーク モデル
Purcell 著 | チャットロボットにおけるユーザーの旅行消費意向の識別手法に関する研究
「欲しいものを検索する」ユーザーの検索意図の識別
Turing Robot: 数千億のコーパスを備えた QQ Entrepreneurship のグループ チャット ロボットになりました - Paper Weekly Issue 40 対話システムのタスクと POMDP に基づく対話システムの概要
チャットボットのチャットをもっと面白くする - 学習対話戦略 | 論文面接室 #21
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保険業界に侵入する最も包括的なチャットボット
推奨 | 独自のチャットボットを作成する (完全な情報)
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機械学習は Elasticsearch を活用してよりスマートな検索を実現します
Rasa NLU を使用して独自の中国語 NLU システムを構築する
RASAに基づくタスク指向対話システムの分析(2) - 対話管理の中核モジュール
実践的な戦闘 | ロボットにチャットさせても、あなたの欠点に誰も気づかないでしょうか?さあ、あなたのクローンバージョンを訓練する方法を段階的に教えましょう
意見 | ソフトウェアエンジニアから人工知能に転身するにはどうすればよいですか?
将来、AI + 複数回の対話はインテリジェントな顧客サービスにおいてどのような役割を果たすのでしょうか?
チャットボットの実装と高度な実践 オープンクラスの速記 |
誰がSiriに勝てるでしょうか？
チャットボットデータの概要
英語対話システムの概要
【ノウハウ集05】チャットボットナレッジ資料大全（入門・上級・論文・ソフトウェア・データ・専門家等）（pdfダウンロード付き）
【ノウハウ集04】自動質疑応答QAナレッジ資料大全（入門・応用・論文・コード・データ・レビュー・エキスパート等）（pdfダウンロード添付）
【専門知識の集い03】ナレッジグラフKG ナレッジ資料大全集（入門/応用/論文/コード/データ/レビュー/専門家等）（pdfダウンロード添付）
必読論文 | チャットボット分野の必読論文20本をいち早くお届け！
MSRA 周明博士の解釈: チャットロボットの 3 つの主要エンジン (ビデオ + PPT)
オープンソースシステム＆API＆SDK＆対話システムのフレームワーク概要
インテリジェントな対話における強化学習の応用
最新の人間とコンピュータの対話システムの概要
会話型インタラクション テクノロジの原理とプロセスを明らかにする - 人間とコンピュータの対話を 1 つの記事で理解する
ハルビン工業大学のZhang Weinan: タスクベースの対話システム
業界 | 人間とコンピュータの対話評価シリーズの 1 つ: タスク駆動型マルチラウンド対話評価基準
最新のタスクベース対話データセット
NeurlPS 2020 | シンプルなタスクベースの対話により、対話が煩雑ではなくなりました
- AI Good Teacher: 教育システムの構造を改善し、教育対話システムを開発する
マイクロソフトと清華大学は、研究者が対話システムを迅速に構築できるよう、マルチドメインのエンドツーエンド対話システム統合プラットフォームである ConvLab をオープンソース化しました。
マルチラウンド対話ロボットの構築 (パート 1): 設計の開始
ボットはどのようにあなたの意図を認識するのでしょうか? |マルチラウンド対話ロボットの構築 (パート 2): トピックの意図の認識
次世代対話システムのキーテクノロジー
独占インタビュー | トリケラトプスの主任科学者、王宝勲氏: 熱の下での対話生成
ニュース速報 | アリババの年次技術概要: 検索における人工知能の応用と実践
ドライな情報 | 論文解釈：動的語彙に基づく対話生成の研究
復習・ベイケの家探しにおけるナレッジグラフの0から1の実践
Meituan のインテリジェント インタラクション シナリオにおけるナレッジ グラフに基づく質問と回答の応用と進化
ナレッジグラフに基づく人間とコンピュータの対話システム 公開授業ノート |
ナレッジグラフに基づく質疑応答システムの要素技術の研究(1)
ナレッジグラフに基づく質疑応答システムの要素技術の研究(3)
Xiao Yanghua | ナレッジグラフに基づく質問と回答システム
ナレッジグラフとチャットボットが出会うとき
チャットボットにはナレッジ グラフに対してどのような特別なニーズがありますか?
復習・ナレッジグラフを構築するにはどうすればよいですか?
「レビュー」観光ナレッジグラフの構築と活用
金融ナレッジグラフの「レビュー」応用と探求
インテリジェントな顧客サービスにおけるナレッジ グラフの応用
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ナレッジ ベースの質問と回答を明らかにする KB-QA 1 · はじめに
ROCLING 2019|深いセマンティックマッチングに基づくコンテキスト依存型質問応答システム
-親知らず | ロボットが接客をしたらどうなるか？
Wang Hao: 新世代のインテリジェントな知識ベース (PPT がダウンロード可能)
新世代のコールセンターのインテリジェントなナレッジ ベースとはどのようなものですか?
あなたが尋ねると、私は「YiBot ナレッジ システムの操作についてどのくらい知っていますか?」と答えます。
ナレッジベースの謎を解明する 8 · 非構造化知識ソース
インテリジェントな顧客サービスのナレッジベースの 3 つの中心的なタスク
プロジェクト実戦｜インテリジェント顧客サービス（「Seven Fish」、「Xiao i Robot」）製品分析 - 今日の頭条
チャットボット言語理解モデルの開発実践
レビュー · ロボット工学 · ヒューマンコンピュータインタラクション · テクノロジー紹介
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音楽分野における復習・自然言語理解
リアルタイムの金融イベント監視と金融ニュースにおける自然言語処理の応用
[論文紹介] 人型オープンドメインチャットボットの探索
感情分析テクノロジー: インテリジェントな顧客サービスが人間の感情をよりよく理解できるようにします - Alibaba Cloud 開発者コミュニティ
このトリックを使用して、会話ロボットをすばやく構築してください。
リゼ2004
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