知识管理如何定义（一文详解启发式对话中的知识管理）

知识管理如何定义（一文详解启发式对话中的知识管理）▌对话系统的架构 在本期公开课课程中，AI 科技大本营邀请到了思必驰 NLP 部门负责人葛付江针对“启发式对话中的知识管理”做系统的讲解和梳理。以下内容为大本营公开课整理。今天给大家分享一下，关于启发式对话中的知识管理系统，分享的内容包括以下五个方面：

叮咚～你被福利砸中了！现在起，「2020 AI开发者万人大会」299门票免费送！进入报名页面【2020 AI 开发者万人大会（线上直播门票）-IT培训直播-CSDN学院】，点击“立即报名”，结算时使用优惠码“AIP1410”，价格就会变为“0"元！康忙北鼻

【导读】自然语言对话系统正在覆盖越来越多的生活和服务场景，同时，自然语言对话的理解能力和对精细知识的对话召回率在技术上仍有很大挑战。

启发式对话通过建立知识点之间的话题关联，使对话系统能够主动发现相关知识，充分发挥知识的协同作用，引导对话过程，把知识在合适的时间主动送达用户。知识不只是以知识图谱或问答库等形式被动被搜索，启发式对话中的知识结合了先验经验和用户对话习惯，从而拥有知识角色，让对话理解和对话流程更加自然，也更有用户价值。

在本期公开课课程中，AI 科技大本营邀请到了思必驰 NLP 部门负责人葛付江针对“启发式对话中的知识管理”做系统的讲解和梳理。

以下内容为大本营公开课整理。

今天给大家分享一下，关于启发式对话中的知识管理系统，分享的内容包括以下五个方面：

▌对话系统的架构

首先是对话系统的架构，我们来看一下对话系统流程。

在一般的对话系统应用场景，比如在智能音箱、智能电视，包括现在车载的设备等，当用户说了一个问句，智能客服自动的问答和对话，这样的系统的基本流程是它接收到用户的一个问句或者用户说的一句话，然后系统里做一些处理，给用户一个答复。

我们今天说的对话系统和传统的问答系统有一个重要的区别，对话系统它是维护上下文的，在做一个对话的时候是有上下文场景，在这个上下文的过程中需要控制一些对话的状态，来完整地理解用户的意图。