О сложном #простымязыком
Сегодня в 6:00 по GMT-8 запущен новый алгоритм обучения ассистента. Начинается работа над созданием новых инструментов для Dialogflow.
Попытаюсь рассказать, по какому принципу работает логически простой, но технически сложный алгоритм.
Представим, что у нас есть бот с пустой базой
Отправляем запрос: "Google"
Бот на данном этапе не знает значение этого слова и обращается к словарю
Получает ответ: "Google - поисковая система"
Теперь в базе вместо одного неизвестного слова появляется 2
Отправляется 2 запроса к словарю
"Поисковая"
"Система"
Так мы с помощью одного запроса создали целое дерево неизвестных слов
Что делаем дальше?
Вручную добавляем данные к нескольким неизвестным
Итог: Бот постепенно автоматически набирает СМЫСЛОВУЮ базу данных
Так простым языком я попытался объяснить, как научить бота понимать запросы, а не работать по готовому шаблону ответов.
Это очень ресурсозатратно, поэтому я предложил несколько алгоритмов для оптимизации этой системы.
Благодаря новым алгоритмам мы получили потрясающие результаты.
На данный момент вся техническая часть не находится в открытом доступе, т.к. в первую очередь ведётся работа над улучшением продуктов Google. Но уже в 2020 новые инструменты интеграции будут доступны для всех.
Today 6:00 AM (GMT-8) we launch new assinstant learning algorithm. We begin working on a new instruments for Dialogflow.
Here i wil tell you whereby working logically simple, but technicaly complicated algorithm.
Let's imagine that we have got a bot with empty database.
Sending request :"Google"
At this stage bot doesn't know the meaning of this word and appeal to the dictionary.
Getting an answer :"Google is a is a web search engine"
Now in our database we got three unknown words instead of one.
The request sends to the dictionary for "web", "search" and "engine".
By that we created a whole tree of unknown words with a single request.
What do we do next?
Adding data to several unknown quantities manually.
Eventually we got our bot gradually gain semantic database.
That is how i tried to explain in plain language how to teach a bot to understand requests instead of working by ready-made answer pattern.
This is highly resource intencive technology so i offered a few algorithms of optimisation for this system.
Due to new algorithms we got amazing results.
On this very point all of the technicall part isn't in the open source because first of all we're working on
improvement of Google production. In 2020 already the new instuments of integration will be available to all.
Сегодня в 6:00 по GMT-8 запущен новый алгоритм обучения ассистента. Начинается работа над созданием новых инструментов для Dialogflow.
Попытаюсь рассказать, по какому принципу работает логически простой, но технически сложный алгоритм.
Представим, что у нас есть бот с пустой базой
Отправляем запрос: "Google"
Бот на данном этапе не знает значение этого слова и обращается к словарю
Получает ответ: "Google - поисковая система"
Теперь в базе вместо одного неизвестного слова появляется 2
Отправляется 2 запроса к словарю
"Поисковая"
"Система"
Так мы с помощью одного запроса создали целое дерево неизвестных слов
Что делаем дальше?
Вручную добавляем данные к нескольким неизвестным
Итог: Бот постепенно автоматически набирает СМЫСЛОВУЮ базу данных
Так простым языком я попытался объяснить, как научить бота понимать запросы, а не работать по готовому шаблону ответов.
Это очень ресурсозатратно, поэтому я предложил несколько алгоритмов для оптимизации этой системы.
Благодаря новым алгоритмам мы получили потрясающие результаты.
На данный момент вся техническая часть не находится в открытом доступе, т.к. в первую очередь ведётся работа над улучшением продуктов Google. Но уже в 2020 новые инструменты интеграции будут доступны для всех.
Today 6:00 AM (GMT-8) we launch new assinstant learning algorithm. We begin working on a new instruments for Dialogflow.
Here i wil tell you whereby working logically simple, but technicaly complicated algorithm.
Let's imagine that we have got a bot with empty database.
Sending request :"Google"
At this stage bot doesn't know the meaning of this word and appeal to the dictionary.
Getting an answer :"Google is a is a web search engine"
Now in our database we got three unknown words instead of one.
The request sends to the dictionary for "web", "search" and "engine".
By that we created a whole tree of unknown words with a single request.
What do we do next?
Adding data to several unknown quantities manually.
Eventually we got our bot gradually gain semantic database.
That is how i tried to explain in plain language how to teach a bot to understand requests instead of working by ready-made answer pattern.
This is highly resource intencive technology so i offered a few algorithms of optimisation for this system.
Due to new algorithms we got amazing results.
On this very point all of the technicall part isn't in the open source because first of all we're working on
improvement of Google production. In 2020 already the new instuments of integration will be available to all.
Вот оригинальный бот, с рандомными голосовыми. Чтоб послушать, надо отправить свой войс длительностью не менее 5 секунд @VoicesOfStrangers_bot
Forwarded from Pavel Barilets
Камера (7.2.018.281779528).apk
113.9 MB
Pixel 4 Live Wallpapers (with included all previous Pixel wallpapers) for Pixel 3 and Pixel 2
For OG Pixel soon
(links updated)
For OG Pixel soon
(links updated)
mega.nz
MEGA provides free cloud storage with convenient and powerful always-on privacy. Claim your free 20GB now