对抗网络应用：NLP对话生成在自然语言处理NLP中，对抗网络也有它的应用空间。我们从NLP最经典的应用： Dialog Generation 对话生成开始。传统的对话生成使用的是Maxlikelihood的思路，就是使对话生成的每一个词的概率的乘积最大。 但是效果不是很好（词库量、训练量都太大）我们先看看用Reinforcement learning的方法1.Reinforcement learn
任务型对话系统任务型对话系统主要应用于固定领域。任务型对话的广泛应用的方法有两种，一种是模块法，另一种是端到端的方法。模块法是将对话响应视为模块，每个模块负责特定的任务，并将处理结果传送给下一个模块。端到端的任务型对话系统不再独立地设计各个子模块，而是直接学习对话上下文到系统回复的映射关系，设计方法更简单。相关研究可以划分为两大类：基于检索的方法和基于生成的方法。 (NLU)模块的主要任务是将用户
转载
2023-09-20 13:52:10
153阅读
目录：语音对话机器人： 热线小蜜 语音特色的文本驱动对话 语音语义驱动的双工对话1.语音对话机器人： 热线小蜜实时语音对话的挑战：口语化：用户的表述呈现出含糊、冗长、不连续、并存在ASR噪声。 多模态：语音对话相比文本蕴含了更多的信息， 如语气、情绪、背景环境等。 双工化：不局限于一问一答的形式，会出现静默、等待、互相打断等复杂的交互行为。呈现出低延时（人人对话rt < 400ms），强交互
1.概述ChatGPT是当前自然语言处理领域的重要进展之一，通过预训练和微调的方式，ChatGPT可以生成高质量的文本，可应用于多种场景，如智能客服、聊天机器人、语音助手等。本文将详细介绍ChatGPT的原理、实战演练和流程图，帮助读者更好地理解ChatGPT技术的应用和优势。2.内容在当今快速发展的人工智能领域，自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）技术
国际计算语言学年会（Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, ACL）是自然语言处理领域的顶级学术会议，由计算语言学协会在世界范围内每年召开一次。在ACL 2022中，复旦大学自然语言处理实验室FudanNLP共计12篇长文被录用，其中包括7篇主会论文和5篇Findings论文。ACL 2022 主会CQG:
1 人机对话的机理人机对话有三个层次，一个是聊天，一个是问答，还有一个是对话，即面向某一特定任务的对话。比如，我要买东西时，一进门，售货员会打招呼说，“你好！”，我回复“你好”。接着她会问“你想看看什么？”，我说“我想买两包方便面”。她问“什么牌子的呢？这个三块钱一包，这个五块钱一包”，我说“那要三块钱一包的吧。”她说“那好，你用支付宝还是微信付款呢？”我说“微信”。她说“好，这就是你买的东西
前面的内容我们以算法为主，主要讲解了HMM和CRF算法，为了解决HMM的问题，使用了EM算法，但是整个HMM算法是产生式模型的，计算量大和复杂，因此为了解决这个问题，我们引入了CRF算法，该算法是借鉴了最大熵模型的算法，然后在HMM的基础上加入了概率图模型和团的概念，使的最后模型称为判别式模型了，因此各方面的问题都得到而来解决，所以CRF得到了大量的应用，前面的就是总结了四个算法，下面我么就开始真
转载
2023-10-09 22:17:48
92阅读
对话系统可以说是NLP领域目前已知最扎实的落地场景了，整个流程都脱离不了NLP的核心作用，而且整个流程涉及NLP的大量任务，因此大量的研究都围绕着对话系统来开展，也因此产生了很多很有意义的新方法。而检索式对话作为对话系统最原始的实现方式，又蕴涵着什么有意思的东西，我们来看看。什么是对话系统对话从来就不是一个简单的任务，这是一个涉及理解、生成、交互等多个方向技术的综合实体。理解：需要理解对方输出的内
TILE: Improving Knowledge-aware Dialogue Generation via Knowledge Base Question AnsweringContributor : 华南理工大学（广州）Paper: https://arxiv.org/pdf/1912.07491v1.pdfCode: https://github.com/siat-nlp/TransDG文
目录NLP的发展过程中的核心技术代表1. 基于统计的语言模型语言模型与维数灾难N-Gram模型2. 神经网络语言模型（NNLM）NNLM模型公式NNLM模型结构NNLM总结3. Word2vec引入CBOW和Skip-GramCBOW最简单的情况：One-word context推广至Multi-word contextWord2vec得到的词向量词向量的性能探究几个优化方法Hierarchic
对话式交互技术原理及流程揭秘语音识别 ASRASR（Automatic Speech Recognition）直译为自动语音识别，是一种通过声学模型和语言模型，将人的语音识别为文本的技术。近年来，随着深度学习在语音识别中的广泛使用，识别的准确率大大提高，让这项技术能被广泛地应用于语音输入、语音搜索、实时翻译、智能家居等领域，让人与机器的语音交互变为可能。语义理解 NLU语音识别只是知道我们说了什么
转载
2023-08-04 13:42:01
0阅读
一、豆瓣多轮对话数据集1、简介：测试数据包含 1000 个对话上下文，对于每个上下文，创建 10 个响应作为候选。正确的响应意味着响应可以自然地回复给定上下文的消息。每对收到三个标签，大多数标签被视为最终决定。2、数据格式：标签 \t 对话话语（由 \t 分割）\t 响应3、下载https://github.com/MarkWuNLP/MultiTurnResponseSelection二、KdC
转载
2023-09-11 16:49:13
357阅读
目录神经网络中的注意力理论比较本地和全球关注度使用带注意力的序列到序列神经网络构建聊天机器人获取我们的数据集处理我们的数据集创建词汇加载数据去除生僻字将句子对转换为张量构建模型构建编码器构建注意力模块构造解码器定义训练过程定义评估过程训练模型评估模型概括如果您曾经看过任何未来派科幻电影，那么您很可能会看到人类与机器人交谈。基于机器的智能一直是小说作品中的一个长期特征。然而，由于 NLP 和深度学习
百度UNIT 机器人多轮对话技能创建以及API调用基于百度UNIT2.0 版本，实现简单的多轮人机对话功能创建机器人必备条件确定有哪些技能 例如：查询天气、订票、讲故事等，以畅越冰激凌套餐营销话术为例 创建技能确定技能包含的意图 分析是任务型、闲聊型还是问答型。 任务型： 将用户意图的关键词参数化成词槽，完成任务。例如订票、退票、办理业务等 问答型：有固定答案的对话，回答比较明确。例如业务咨询，套
接触NLP也有好长一段时间了，但是对NLP限于知道，但是对整体没有一个很好的认识。
原创
2019-05-14 23:09:00
105阅读
nlp如何搜索论文 This article originally appeared on Lemmalytica — a blog about language, artificial intelligence, and coding. 本文最初发表在 Lemmalytica上 -有关语言，人工智能和编码的博客。 Natural language processing (NLP) is a c
什么是单轮对话，什么是多轮对话？ 单轮对话和多轮对话机器人对话系统的两种表达方式，需要了解这个问题，可以先从机器人对话系统开始了解。 目录什么是单轮对话，什么是多轮对话？1.机器人对话系统2.单轮对话3.多轮对话 1.机器人对话系统 &
转载
2023-06-22 22:51:18
739阅读
1.同一输入可以有不同的输出：2.结果出现：Inconsistent：防止出现上述的一个问题，不同的问法会给出不同的答案：给bot一个人物设定：3.Emotion：4.Character：模仿名人讲话：5.训练方法1：直接训练。需要大量的某一种语气的语料进行训练。如果语料少的话，可以放在MAML。6.训练方法2：标注出来特性。将文本事先标注好积极还是消极。这样就不会出现，给一个问题，2种不同的输出
转载
2023-09-30 19:42:31
65阅读
这篇文章将使用NLTK向您解释NLP中的词性标注 (POS-Tagging)和组块分析(Chunking)过程。词袋模型(Bag-of-Words）无法捕捉句子的结构，有时也无法给出适当的含义。词性标注和组块分析帮助我们克服了这个弱点。NLTK多用于英文文本，所以这篇以英文解释。词性标注（POS-Tagging）词性可以解释为一个词在句子中的使用方式。词性有八个主要组成部分：名词、代词、形容词、动
转载
2023-08-11 14:59:54
135阅读
简介 DeepLab V3+通过添加一个简单而有效的解码器模块， 从而扩展了DeepLab V3，以优化分割结果，尤其是沿对象边界的分割结果。 我们进一步探索Xception模型，并将深度可分离卷积应用于 Atrous空间金字塔池和解码器模块，从而形成更快、更强大的编码器-解码器网络。 网络结构 DeepLab V3+的主要模型结构如下图： 这里的结构分为了两部分：encoder和decod
