7月5日，百度在开发者大会上发布了面向第三方开发者的理解与交互技术平台-UNIT（Understanding and Interaction Technology）。UNIT搭载了业界领先的需求理解与对话管理技术，j2直播，以及百度多年积累的自然语言处理、机器学习、大数据等核心能力，可以帮助开发者让智能对话交互赋能产品，让未来更富想象空间。

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▲ 百度UNIT 技术演示

CUI：对话即平台

近年来，随着人工智能的脚步越来越近，“对话即平台（Conversation as Platform）”的理念日益深入人心，很多互联网产品和应用开始尝试引入对话式的人机交互方式(CUI，Conversational UI，对话式交互)。

CUI能够为用户带来什么便利？而UNIT又会如何帮助开发者在产品中植入自己的CUI呢？

让我们设想一个场景，当你一个人开车走在路上，却突然需要查看路况或者调整路线，你该怎么办？边开车边操作手机太危险，想找个地方停一下又找不到。这时候是不是恨不得自己再生出一双眼睛、一双手来帮自己搞定这个问题？那么设想一下，如果我们能够让司机一边开着车，一边通过自然语言对话式交互来设置导航、查询路况。相对于传统的触屏操作和键盘输入，这种自然语言对话的交互方式既安全又方便。

其实车载环境只是自然语言对话式交互可以一展身手的众多场景之一。在手机智能助手、智能家居控制、在线智能客服、以及机器人等场景里，对话式交互都是最自然的方式。而自然语言理解和交互，则是这些应用背后的核心技术。

开发者面临一道道技术门槛

比如，在上面的对话中，对话系统需要理解灵活的语言表述方式背后的语义和需求，需要结合多轮交互的上下文信息来综合判断当前交互的状态，进而作出反馈或者执行指令。同时，对话系统还需要有更基础的语言处理和分析技术，需要掌握目标场景下的知识以及可用于所有技术训练的数据。

所以说，实现自然语言理解与交互，需要雄厚而完备的技术积累和数据积累，对于很多开发者来说，存在不小的困难。

百度UNIT 为开发者赋能

因此，百度决定将UNIT开放给广大开发者，开发者们可以在UNIT平台（unit.baidu.com）上针对目标任务，比如订餐、订票、导航等等，定制化的开发需求理解与交互的功能。

在这个过程中，UNIT会提供强大的技术、数据和定制化机制的支持：

通过UNIT，j2直播，开发者可以借力于百度自然语言处理的一系列在产品中久经打磨的领先技术，包括需求理解、对话管理、词法分析、语义计算、知识挖掘等等。

通过UNIT，开发者可以从百度海量真实的大数据中获取到自己的应用任务所需的数据，从而更好的训练模型、优化性能。

通过UNIT，开发者可以使用多种手段实现面向目标任务的灵活定制。另一方面，对于百度而言，通过UNIT，百度将积累多年的自然语言理解与交互技术对外开放，将业界领先的技术能力输出给广大第三方开发者，使得更多的应用和产品中可以增加自然语言理解和交互的功能，促进自然语言对话式交互生态的繁荣。

UNIT 是如何“理解”的？

对于一个自然语言对话系统来说，理解的核心任务是对意图的解析和对词槽的识别。

在上面的例子中，对于用户表达的一句话，它的意图是要预订餐厅，其中涉及的词槽包括餐厅名、时间和客人的人数。在UNIT上，开发者可以根据自己的需求，灵活的定义意图和词槽，再提供一定量的训练数据，UNIT便可以自动地训练需求理解模型了。

UNIT为解决需求理解问题采用了多种机器学习技术：

比如，UNIT基于深度学习实现了端到端的意图词槽联合识别；

基于主动学习选取关键样例进行标注，加速模型优化；

基于迁移学习，将既有任务上学习得到的能力，用于辅助新任务的学习。

另外，UNIT还提供基于模板和规则的方法，作为对机器学习方法的补充。

从上面的例子我们还可以看到，UNIT对词槽中填充的内容做了语义表达的归一化，以便于机器理解和后续操作。

UNIT 进行交互的技术保障有哪些？

同样，在交互的环节，UNIT也提供了一系列技术保障：

这里展示了一段高考志愿填报的对话示例，可以看到：