Sylabus
Sylabus
1. Dialogové systémy a umělá inteligence - úvod - druhy dialogových systémů (doména, zaměření na splnění úkolu/konverzaci) - uplatnění dialogových systémů - základní komponenty dialogového systému (textového/hlasového) - reprezentace znalost í v dialogovém systému - chatboty, AIML
2. Lingvistické základy pro zpracování dialogů - turn-taking, řečové akty - konverzační implikatury - grounding - koreference, anafora, deixe
3. Data pro dialogové systémy, evaluace - specifická doména: Wizard-of-Oz - otevřená doména: zdroje dat, problémy (čistota, rizika učení se od uživatelů) - úspěšnost dialogu - problémy evaluace chatbotů
4. Porozumění jazyku - Klasifikace vět - rozpoznání jmených entit
5. Sledování stavu dialogu - reprezentace dialogu jako markovovský (MDP) nebo částečně pozorovatelný markovovský rozhodovací proces (POMDP)
6. Řízení dialogu - využití zpětnovazebního učení
7. Generování jazyka - šablony, pravidla - statistické generování
8. Question answering a hlasoví asistenti - Alexa, Google, Siri etc. - báze a grafy znalostí
9. Dialogové toolkity - intents, slots, entities - Alexa Skills, Google DialogFlow, IBM Watson Assistant
10. Rozpoznávání řeči - zpracování řečového signálu - základní metody rozpoznávání
11. Syntéza řeči - fonetika/akustika: tvoření hlásek, formanty - metody syntézy řeči
12. Chatboty (open-domain dialog, společenská konverzace) - pravidlové chatboty - vyhledávání odpovědi v databázi - generativní modely - Hybridní systémy (Alexa Prize)
Anotace
Předmět představuje podrobný úvod do architektury hlasových dialogových systémů, hlasových asistentů a konverzačních systémů (chatbotů). Budou představeny základní komponenty dialogových systémů (rozpoznávání
řeči, porozumění, řízení dialogu, generování jazyka a řečová syntéza) i různé přístupy k jejich implementaci.
Cvičení budou zaměřena na vlastní implementaci jednoduchého dialogového systému nebo některé konkrétní komponenty.