Construindo um chatbot com Retrieval-based models. Bárbara
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- Micaela Nunes
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1 Construindo um chatbot com Retrieval-based models Bárbara
2 Quem sou eu Mestra em Sistemas de Informação com foco em Inteligência Artificial e NLP Organizadora do Rails Girls SP, Women Dev Summit e Women in Data Science SP 2019 Data Scientist Team Leader na Creditas
3 vagas.creditas.com.br
4 Tipos de chatbot
5 Retrieval vs Generative
6 Retrieval-based models Dificuldade: Vantagens: +10 de acurácia com o domínio fechado Pode ser implementado como um conjunto de regras Desvantagens: Não lidam bem com textos nunca vistos de acurácia com domínio aberto
7 Generative models Dificuldade: Vantagens: +10 de acurácia com o domínio fechado Pode parecer que você está falando com uma pessoa Desvantagens: Pode falar coisas sem sentido e requer MUITO dado -50 de acurácia com domínio aberto
8 Conversas Longas vs Curtas
9 Conversas longas vs curtas Conversas curtas +10 de facilidade * Uma resposta por pergunta Conversas longas +10 de dificuldade * É necessário manter histórico do que foi falado.
10 Missão: Fazer um chatbot usando retrieval models
11 Obtenha um córpus
12 Córpus Obtenha um conjunto de perguntas e respostas.
13 Córpus Atenção! E se eu for criar um córpus?
14 Córpus Atenção! pergunta 1 Uma resposta pergunta 2 pergunta 3 Você pode usar aprendizado não supervisionado para resolver esse problema!
15 Pré processamento textual
16 Pré processamento textual stemming remoção de stop words, remoção de números, caracteres especiais, etc.
17 Pré processamento textual Faça as marcações de início e fim de sentença no seu córpus.* *Não é obrigatório se você não quiser manter o contexto da conversa.
18 Formatação do córpus
19 Formatação O seu córpus será diferente para treino e teste. No treino você vai ter respostas verdadeiras ou falsas. No teste você terá um número k de respostas possíveis.
20 Formatação - Treino Context blablablabla Utterance bliblibli Label 1
21 Dataset de treino Como criar respostas falsas? Use respostas que você já possui para fazer as respostas falsas
22 Dataset de treino Como saber quantas criar? Use a proporção original de respostas verdadeiras para escolher a falsa
23 Dataset de treino
24 Formatação - Teste Context blablablabla True_utterance bliblibli Distractor_1 blobloblobo Distractor_2 blublublbu Distractor_3 bleblebleble
25 Formatação - Teste
26 Treinamento do modelo
27 Construindo um classificador Classificador binário O classificador roda n vezes, sendo n o número possível de respostas.
28 Construindo um classificador Escolher uma técnica de representação de palavras Embeddings (word2vec) Bag of words (n-gramas)
29 Construindo um classificador Classificador multiclasse Neste caso não haveria necessidade de certos pré-processamentos
30 Construindo um classificador Você pode: Utilizar a mesma estrutura do paper do UBUNTU DIALOG CORPUS e fazer com LSTMs. Utilizar uma outra estrutura, como Random Forests.
31 Referências Ubuntu Dialogue Corpus pdf Chatbot tutorial Tutorial de filmes com word2vec (RF) -plots-by-genre
32 Obrigada!
33 Dúvidas? Bárbara Barbosa Vagas: vagas.creditas.com.br LinkedIn: br.linkedin.com/in/bahbbc Slides: bit.ly/tdc-chatbot-ia
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