Construisons ensemble le chatbot bancaire dedemain !

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Retrouvez les slides réalisées pour notre Meetup collaboratif du jeudi 9 novembre 2017 : "Construisons ensemble le chatbot bancaire de demain !" Après la publication de son étude sur les chatbots de l'écosystème bancaire "ChatBots et intelligence artificielle arrivent dans les banques : y êtes-vous préparé(e) ?", LinDA, l'agence digitale du groupe LINAGORA, à réaliser un atelier de co-conception du chatbot bancaire de demain. Cet atelier gratuit d'idéation fut l'occasion d'imaginer, avec plusieurs participants du monde bancaire, la meilleure solution d'agent conversationnel pour leur banque. Nos animateurs, Christophe Clouzeau (UX Digital Strategist) et Jean-Philippe Mouton (Head of digital consulting), ont appliqué des méthodes de conception UX, utilisées avec nos clients et par les startups innovantes.

©NEOMA-InteractivebyLINAGORA–mai2016–Droitsréservés

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Writing NodeJS applications is an easy task for JavaScript developers. However, getting what is happening under the hood in NodeJS may be intimidating, but understanding it is vital for web developers. Indeed, when you try to learn NodeJS, most tutorials are about the NodeJS ecosystem like Express, Socket.IO, PassportJS. It is really rare to see some tutorials about the NodeJS runtime itself. By this meetup, I want to spot the light on some advanced NodeJS topics so as to help developers answering questions an experienced NodeJS developer is expected to answer. Understanding these topics is essential to make you a much more desirable developer. I want to explore several topics including the famous event-loop along with NodeJS Module Patterns and how dependencies actually work in NodeJS. I hope that this meetup would help you to be more comfortable understanding advanced code written in NodeJS.

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Search logs contain examples of frequently occurring patterns of user reformulations of queries. Intuitively, the reformulation "san francisco" → "san francisco 49ers" is semantically similar to "detroit" →"detroit lions". Likewise, "london"→"things to do in london" and "new york"→"new york tourist attractions" can also be considered similar transitions in intent. The reformulation "movies" → "new movies" and "york" → "new york", however, are clearly different despite the lexical similarities in the two reformulations. In this paper, we study the distributed representation of queries learnt by deep neural network models, such as the Convolutional Latent Semantic Model, and show that they can be used to represent query reformulations as vectors. These reformulation vectors exhibit favourable properties such as mapping semantically and syntactically similar query changes closer in the embedding space. Our work is motivated by the success of continuous space language models in capturing relationships between words and their meanings using offset vectors. We demonstrate a way to extend the same intuition to represent query reformulations. Furthermore, we show that the distributed representations of queries and reformulations are both useful for modelling session context for query prediction tasks, such as for query auto-completion (QAC) ranking. Our empirical study demonstrates that short-term (session) history context features based on these two representations improves the mean reciprocal rank (MRR) for the QAC ranking task by more than 10% over a supervised ranker baseline. Our results also show that by using features based on both these representations together we achieve a better performance, than either of them individually. Paper: http://research.microsoft.com/apps/pubs/default.aspx?id=244728

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Language technology is rapidly evolving. A resurgence in the use of distributed semantic representations and word embeddings, combined with the rise of deep neural networks has led to new approaches and new state of the art results in many natural language processing tasks. One such exciting - and most recent - trend can be seen in multimodal approaches fusing techniques and models of natural language processing (NLP) with that of computer vision. The talk is aimed at giving an overview of the NLP part of this trend. It will start with giving a short overview of the challenges in creating deep networks for language, as well as what makes for a “good” language models, and the specific requirements of semantic word spaces for multi-modal embeddings.

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