Natural Language Processing Hands-on (4)

Nel corso NLP Hands-On 4 affronteremo l’argomento dei conversational engines da un punto di vista più operativo che teorico. Inizieremo ad addentrarci nell’argomento partendo dalla libreria Rasa, cercando di capirne la logica di implementazione assieme a quali libertà e limitazioni ci saranno poste durante lo sviluppo del nostro progetto. Da questo ambiente di sviluppo molto a basso livello ci sposteremo in Cloud, e più nel dettaglio andremo ad osservare più da vicino le soluzioni di conversational engines as a service, con un occhio di riguardo verso DialogFlow, ma andando a sbirciare anche quanto rilasciato dagli altri player nel mercato. Dopo aver visto le due anime di DialogFlow, ossia web platform ed SDK python, andremo a studiare un’altra parte della pipeline di sviluppo di un conversational engine, il cuore di tutto, ossia il dialog model. Qui ci focalizzeremo su ParlAI, e sullo sforzo di Facebook Research nel cercare di creare un framework condiviso dalla comunità scientifica sia per la creazione standardizzata di chatbot, sia per la raccolta di modelli pretrained, dataset e tasks di vario genere. L’obbiettivo di questa ultima parte è dare la possibilità allo studente di conoscere una tecnologia potenzialmente in grado di creare conversational AI multimodali e multi task.