腾讯小微

在这里可以享受多元化的掌上服务，任何的异常情况都能第一时间接收知晓。《腾讯小微》是一款能够准确识别语音的语音助手软件，一键智能连接，赶快来下载体验吧！

腾讯小微介绍

腾讯小微app是一款智能机器人助手软件，腾讯小微app为大家带来了便捷的机器人语音服务。服务的类型多种多样，覆盖生活的方方面面。腾讯小微app可以语音搜索播报当地的天气预报，还能语音播放音乐，语音对话等等，非常有趣又实用，值得拥有！

腾讯小微特色

三大开放平台：

为开发者提供更多功能服务、开启更多应用场景、深挖更多商业价值，开放成就梦想

海量服务内容：

结合智能推荐算法，让设备富有人性；尖端模式识别结合腾讯大数据，让设备充满智慧

跨品牌设备互通：

建立设备间的"沟通"桥梁，从而实现优势互补，资源互利，联合实现共赢

腾讯社交关系链：

给予产品全新的跨用户互动体验，让设备更好的融入家庭、办公、公共生活中去

腾讯小微功能

【人脸识别】

在LFW无限制条件下人脸验证测试中，腾讯提交的最新成绩为99.80%，提升了上次99.65%的成绩，再创世界纪录。在国际权威海量人脸识别数据库MegaFace中，以83.290%的最新成绩，在100万级别人脸识别测试中拔得头筹。

【TTS声音】

同时运用语言学和心理学知识，在内置芯片的支持之下，通过神经网络的设计，把文字智能地转化为自然语音流，属于人机对话的一部分，实现让机器说话的功能。

【情绪识别】

通过特定的算法，分析用户语音指令中的情绪情况，同时语音的情绪识别可通过可视化的表情反馈在有屏设备上。

【实时翻译】

支持中英文实时翻译能力，并可通过语音播报

【图片识别】

图片内容识别，OCR证件识别，为产品提供丰富的智能图片服务，快速订制深度识别引擎，解决不同行业的订制需求，智能鉴黄帮您解决移动互联网鉴黄难题。

【人机对话】

在提供了足够多的对话数据后，我们能够帮助客户提供基于该数据的机器自动对话能力，乐意用于开发制作个人对话机器人、客服机器人、聊天帮助插件等等。

【文本摘要】

通过高效的文本处理和分析算法，我们提供从文章全文精简到指定数字范围的摘要功能，并且通过自动润色达到完全可读的效果。

腾讯小微新闻

近日，在人工智能领域的权威学术评测——第八届国际对话系统技术挑战赛（DSTC-8）上，腾讯云小微技术团队在参与的三个赛道七项任务中，共获得四项指标世界第一、两项指标第二的优秀成绩。这个成绩是腾讯云小微团队和腾讯智能平台产品部多年来在自然语言对话领域的积极探索和深度积累的一个具体体现和印证。

应对多个赛道挑战 腾讯云小微展示NLP技术实力

DSTC对话系统技术挑战赛被公认为国际顶尖人工智能竞赛之一，创立至今已经举办八届。历届大赛中都有国际领先的大学和高科技公司的支持和参与。本届大赛吸引了来自中科大、华为、滴滴、IBM等全球顶尖的大学、科技企业和人工智能研究机构等多支队伍参与竞赛，带来了当今人工智能领域的顶尖技术水平的展示和交流。

在本次比赛的四大赛道中，腾讯云小微参与了其中三组评测。首先是面向多领域端到端对话系统（ Multidomain Task），该任务探索如何将已有的对话生成模型迅速迁移到一个数据量非常有限的新领域对话场景，并达到期望的性能。本赛道中，腾讯云小微提出混合微调训练技术，取得了自动评测的第一名。

在赛道二端到端的问答预测（ NOESIS II: Predicting Responses Track） 上，本届NOESIS竞赛与以往不同，除了传统的“多轮对话回复选择问题”(Subtask1-包含两个子任务)之外，还增加了“基于聊天室（IRC）的回复选择问题”(Subtask2)，以及“定位多轮对话中的问题是否得到解决”的新任务(Subtask3), 难度较以往有所增加。

本赛道中腾讯云小微参加了四项子任务。上图为腾讯云小微提出的对话回复选择模型。在BERT模型基础上分别增加了数据增强技术，用来弥补特定领域的数据稀疏问题；同时利用迁移学习技术，将BERT模型从通用领域准确的适配到指定的任务领域中；应对句子级上下文建模方法，捕捉整体对话中各个部分之间的细微联系，从而生成更准确的回复。通过综合以上多种NLP模型，腾讯云小微团队最终以较大领先优势获得三项第一和一项第二的成绩。在多轮人机对话任务中，腾讯云小微准确率达到97.9%，代表了AI机器人回复能力的新突破。在本届DSTC新增的IRC聊天室对话的任务中，腾讯云小微的准确率达到95.7%，凸显了在行业中的领先技术水平。

在对话状态追踪任务 (Schema-Guided Dialogue State Tracking Track)方面，与以往的状态追踪任务不同，该任务是Google提出的一个全新的任务，旨在推进零样本（Zero-Shot）对话状态追踪技术的研究，难度较大。本赛道中，腾讯团队提出了一个基于预训练BERT模型的领域无关的零样本学习系统，可以有效捕捉意图槽位的自然语言描述和对话上下文的语义联系，取得了总成绩第二名。

结合丰富应用场景 AI语音技术不断进步

对话系统技术可以理解为AI模拟人的对话技术，很多复杂的交流场景中，AI仍在不断进化，以模拟出更贴近人与人之间的对话模式。随着AI技术从研究逐步走向应用，人们对于AI助手提出了更高的要求。作为代表了全球高水平技术的DSTC竞赛，也根据实际应用场景设置比赛项目，并不断提升比赛的挑战性。

对话机器人已经在智能硬件、智能客服、智能外呼等领域有了一定普及度的应用，但是在人机对话的效率、准确性和人性化等方面，科学家们仍在持续的探索和提高。从不断提高的挑战成绩也能看出，新技术正在努力让AI助手更好的理解人类、服务人类。

例如在客服机器人的场景中，如何通过连续性对话获取用户信息输入，给出更快速准确的响应；如何在任务型对话场景中支持反问和打断，实现自动语义理解和纠错；如何在跨领域知识场景下快速迁移机器人的能力，能帮助不同行业的合作伙伴快速搭建AI助手的服务能力；如何快速学习和抽取各领域的知识以高效率低成本的建设行业知识库等。

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