Uber 开源研究对话体系 Plato，用于开拓和实习会话 AI

“在已往的几十年中，智能会话署理已经产生了明显的变革，从要害字定位交互式语音应答（IVR）体系到正在成为一般糊口中不行或缺的一部门的跨平台智能小我私人助理。跟着这种增添，必要直观、机动和全面的研究和开拓平台，可以作为开放的测试平台，辅佐评估新算法，快速建设原型，并靠得住地陈设会话署理。 ”

在这种配景下，Uber AI（Uber 的人工智能研究部分）开拓而且开源了柏拉图（ Plato ）研究对话体系。Plato 旨在构建、实习和陈设会话 AI 署理，使数据科学家和业余喜爱者可以或许从原型和演示体系中网络数据。它提供干净且易于领略的计划，并与现有的深度进修和贝叶斯优化框架（用于调解模子）集成，可镌汰编写代码的必要。

今朝，Plato 支持通过语音、文本或布局化信息（换句话说，对话举动）举办交互，而且每个会话署理可以与人类用户、其他会话署理（在多署理配置中）或数据举办交互。最重要的是，Plato 可觉得会话署理的每个组件包裹现有的预实习模子，而且每个组件都可以在线（在交互时代）或离线（从数据）举办实习。

Plato 通过模块化计划实现了这一方针，将数据处理赏罚分为七个步调：

• 语音辨认（将语音转录为文本）
• 说话领略（从该文本中提取意义）
• 状态跟踪（到今朝为止已经说过和完成的内容的汇总信息）
• API 挪用（搜刮数据库，查询 API 等）
• 对话计策（天生署理人回应的抽象寄义）
• 说话天生（将抽象意义转换为文本）
• 语音合成（将文本转换为语音）

每个单独的组件都可以行使任何呆板进修库（譬喻，Ludwig、TensorFlow 或 PyTorch）举办在线或离线实习，由于 Plato 是一个通用框架。

▲Plato 的架构应承对多个署理举办并发实习

为了证明其可扩展性，Plato 用户可以通过提供该类模块的 Python 类名和包路径以及模子的初始化参数来界说本身的系统布局或插入本身的组件。只要模块凭证它们应该执行的次序列出，Plato 就会处理赏罚别的部门，包罗包装输入和输出，链接和执行模块（串行或并行），以及促进对话。

在数据记录方面，Plato 会在名为 Dialogue Episode Recorder 的布局中跟踪变乱，该布局包括有关先前对话状态、所采纳的操纵、当前对话状态等信息。还包罗一个自界说字段可用于跟踪不属于界说类此外任何内容。

Uber AI 的研究职员在最后暗示：“我们信托，Plato 可以或许在和其他开源的深度进修框架中越发无缝地实习会话署理，从而改进学术和行业应用中的对话 AI 技能，跟着时刻的推移，他们的发言会变得越来越天然。”

博客原文：https://eng.uber.com/plato-research-dialogue-system/

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（编辑：河北网）

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