第二天有一整個時段的 Job Fair,可以出去晃晃到各個攤販聊天
最有印象的大概就是 Carousel,跟他們聊得還蠻開心的
還多玩了幾次他們的大家來找碴 XD
在 conf 看到他們這麼多次,第一次知道他們來自新加坡
隔天還會有一位待過 Apple 的 VP 會來 Unconf 分享

今年還有音樂會呢,覺得還蠻有趣的
雖然聽完有點晚才去吃晚餐,剩的東西都不多了QQ

Piano

Symphony


議程


[Keynote] Building for Failure: Learning Lessons from Aviation

Warnings

Soft Failure Hard Failure
Obscure errors and try to carry on Quit at the first error and log it
  • Noisy Warnings
    • Engineers ignore logs/notifications
  • Precise Warnings
    • Alert on actionable things, then fix them

Raise clear, verbose exception

try:
    requests.get('http://api.com/user')
except RequestError:
    raise APIFetchError('Could not get user list')

Testing

  • 100% Coverage Fallacy
    • Too many tests that are fragile so you ignore them

Checklist

  • The step between manual and automation
  • Cheap and very effective

Find the limits

  • The Load Testing
  • Chaos Monkey
    • 測試 server 復原能力
  • Restore from backups
  • The "Red Team"
    • 攻擊系統的工程師們

Trade off between Redundancy & Acceptable Loss

Redundancy Acceptable Loss
What do you fall back to? Quantify the loss, and recovery

Team

  • No Single Cause → No Blame Culture
    • Not someone's mistake
    • Systematic Problem
  • Clear command chains
    • Who makes decisions?
    • Who does the fixing?
  • Leadership can blind
    • Debate for what is right
  • Crew Resource Management
  • Increase your "bus factor"
    • People get ill → 一個專案至少要 2 個以上的人懂
  • Good engineering is not just code
    • Communication matters
  • Slower can be faster
    • Testing, Writing Documents make a project slower in short term, but faster in long term

Speakers Advice

  • Checklists
  • Restore your backups
  • Work out roughly what happens for every part of a system failing, and if you care
  • Reward people whose code quietly works, not those who firefight and take the glory
  • Checklists

對話機器人的腦子與靈魂 Bot's Brain and Soul

這場人太多了,連坐下來的位置都沒有QQ
不過共筆寫得很清楚了
我這裡記錄的是會後跟講者討論的一些問題

  • Q: Language Generation 要怎麼做 Evaluation,怎樣才算是符合文法?怎樣算是合理的回答?

    • 判定很主觀
    • 很多研究會導入 Human Evaluation
    • 目前還是一個 Open Question
  • Q: 目前關於情緒判斷,是否已經到了 Production 了?

    • 尚未到 Production
    • 這樣的問題很難做,其中一個原因在於資料很難收集
    • 另一個原因是,就算沒有辦法判斷情緒,通常也不會造成太大的問題。不像意圖如果判斷錯誤,就會提供錯誤的服務
    • 香港科技大學目前有一個可以判斷人格的 Bot( 我找不太到@@ )

鄉民教我做的聊天機器人

Chinese Conversation Data

  • Movie subtitle
    • 主題發散,不太容易收斂
      • 先過去出資料用語
    • Seq2seq
      • 只能回應簡單的問題
      • 大部分回答都是「我不知道」
  • PTT
    • 八卦版標題和推文有應對關係 → 問答

Backend & Platform

~48 萬篇文章

Information Retrieval

找出文章標題符合

  • Jaccard Similarity
    • 不能處理介系詞
  • Modified BM25
    • 針對重要的字給予較大的權重
    • TF 對短句比較不好用 → 用詞性作為權重

Tried Improvements

  • Tokenizer Improvement
    • Emoji icon pre-processing
    • Improve tokenizer accuracy
    • 把 jieba 換成用繁體中文字典,並加入 PTT 會用的常見詞彙
  • Keyword Extraction & Association
    • Word2Vec → Query associative term if the original one doesn't exist

Evaluate

  • Represent for document with vector

    • Doc2Vec (gensim)
    • RNN-encoder (arXiv: 1506.08909v3)
  • NDCG

    • 量化標注
  • 讓那篇文章的回應當作 ground truth

    • 來評斷機器人產生的結果好不好

利用 Python 與人工智慧快速打造人性化聊天機器人 (IBM)

有溫度的聊天機器人

  • 輔助性答案 ( 互動性 )
    • 引導性回饋 → 開放話題
  • 不定時提醒 → 貼近使用者
  • 隨機答案 → 提高趣味
  • 學習與進化
  • Multi-channel ( 多渠道互動 )

Watson

  • NP, ML 的語意理解
  • Zero Downtime
  • 擴充
  • 可訓練
  • 搜尋引擎

Watson AI Flow

Intent, Parameter, Entity Type


Chatbot @ E.Sun Bank – 玉山小i隨身金融顧問的兩三事 (玉山)

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