Курс за обучение по AI-базирана генерация на естествен език (NLG) за чатботове и виртуални асистенти

Въведение в AI-базираната генерация на естествен език (NLG)

• Общ преглед на генерирането на естествен език (NLG)
• Роля на NLG в системите с разговорен AI
• Ключови разлики между разбиране на естествен език (NLU) и генериране (NLG)

Техники за дълбоко обучение за NLG

• Трансформъри и предварително обучени езикови модели
• Обучение на модели за генериране на диалози
• Справяне с дългосрочни зависимости в разговора

Рамки за чатботове и NLG

• Интегриране на NLG с платформи за чатботове (например Rasa, BotPress)
• Генериране на персонализирани отговори за чатботове
• Подобряване на ангажираността на потребителите чрез контекстуален AI

Напреднали NLG модели за виртуални асистенти

• Използване на GPT-3, BERT и други авангардни модели
• Генериране на диалози с множество размени чрез AI
• Подобряване на плавността и естествеността в отговорите на виртуалния асистент

Етични и практически съображения

• Пристрастия в AI-генерираното съдържание и как да ги смекчим
• Осигуряване на прозрачност и надеждност при взаимодействията с чатботове
• Съображения за поверителност и сигурност при виртуалните асистенти

Оценка и оптимизация на NLG системи

• Оценка на качеството на NLG: BLEU, ROUGE и човешка оценка
• Настройка и оптимизиране на NLG производителността за приложения в реално време
• Адаптиране на NLG за специфични за домейн случаи на употреба

Бъдещи тенденции в NLG и разговорния AI

• Нововъзникващи техники за самообучение с надзор за NLG
• Използване на мултимодален AI за по-интерактивни разговори
• Напредък в контекстуално осъзнатия разговорен AI

Обобщение и следващи стъпки