如何提升云小蜜知识解决率
在XXX项目中，配置知识库时，发现问题的解决率在前期一直不搞。怎么提高解决率，是所有项目成员一直渴望解决的痛点。
在经历多次调整和多轮标注，总结出一套行之可用的方法论，依照此方法，解决率持续提高。下面依照项目总结出的方法分享给大家。
归纳+记忆:让机器像人一样从小样本中学习
让机器区分猫和狗需要成千上万的图片来训练，但一个小孩只需要几张就够了。人类之所以能够从很小的样本中就能进行很好的学习，主要在于两个能力：
【1】归纳能力，即能够从个例中抽象出通用规则；
【2】记忆能力，即能够将学过的东西记下来并在需要时进行类比；
我们团队在业界率先将Few-shot Learning引入到人机对话领域，基于对人类学习能力的思考，提出了归纳网络（Induction Network）和动态记忆网络（Dynamic Memory），分别发表在EMNLP2019和ACL2020；
目前这套技术已经作为阿里云智能客服（云小蜜）的核心底座在各行业场景大规模应用。
一个中心+三大原则 -- 小蜜这样做智能对话开发平台
对话工厂（Dialog Studio）是面向第三方开发者的智能对话开发平台，目前已经是云小蜜中智能客服机器人、智能外呼、智能导航的核心对话引擎，服务了政务线、金融线、运营商线、大通用线等众多的客户。本文是云小蜜的资深算法专家李永彬（水德）在2018年做的分享，围绕平台来源、设计理念、核心技术、业务落地情况四大维度讲述了一个较为完整的智能任务型对话开发平台的全景。
一个中心+三大原则 -- 小蜜这样做智能对话开发平台
对话工厂（Dialog Studio）是面向第三方开发者的智能对话开发平台，目前已经是云小蜜中智能客服机器人、智能外呼、智能导航的核心对话引擎，服务了政务线、金融线、运营商线、大通用线等众多的客户。本文是云小蜜的资深算法专家李永彬（水德）在2018年做的分享，围绕平台来源、设计理念、核心技术、业务落地情况四大维度讲述了一个较为完整的智能任务型对话开发平台的全景。