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
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2024-01-17 09:14:19
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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
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2024-01-11 15:23:03
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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
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2023-09-20 13:52:10
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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
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2023-12-31 15:10:07
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作者：哈工大SCIR 陆鑫，田一间介绍近年来，随着自然语言处理技术的快速发展，人机对话系统受到了很多关注，并逐渐成为了学术界和工业界的研究热点。人机对话系统不断发展进步，应用范围不断扩大，人们对它也有了更高的要求，希望机器在关注回复内容的基础上，可以与人进行更深入的交流。近期的一些工作表明[10, 13, 15,16, 18-21, 23]，在人机对话系统中，除了回复内容之外，机器与人的情感交流也
NLP对话分段是自然语言处理（NLP）中的一个重要任务，旨在将一段连续的对话合理地分割成更加结构化的部分。在这一过程中，如果没有有效的对话分段，可能会影响到自然语言理解和后续的交互质量，进而影响到业务的整体体验。为了直观评估这一问题的严重性，我们可以使用四象限图对业务影响进行定位。
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quadrantChart
title Four Quadrant Chart fo
? 网络舆情分析：利用自然语言处理（NLP）洞察公众情绪? 概述在数字化时代，公众情绪和舆论对企业品牌、政治决策乃至社会趋势都有着深远的影响。通过自然语言处理（NLP）技术，我们可以从海量的网络文本中提取有价值的信息，洞察公众情绪，为决策者提供数据支持。? 功能亮点情感分析：识别和分类文本中的情感倾向，如正面、负面或中性。话题追踪：追踪热点话题和舆论动态，及时更新信息。趋势预测：通过分析情感变化趋
# NLP 对话分割的实现指南
在当今的自然语言处理（NLP）领域，对话分割是一项非常重要的任务。它的目标是将长对话文本分割成较小的、易于处理的单元（例如，每个说话者的发言）。本指南将带您了解对话分割的完整流程，帮助您使用 Python 实现这一功能。
## 工作流程
我们将分步进行，每一步完成后都能逐步深入理解对话分割的具体实现。以下是整个过程的工作流程：
| 步骤 | 描述
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:
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2023-12-31 13:11:47
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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
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2024-05-22 17:04:23
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1、检索式对话
文本匹配 Multi-view —SMN—DUA—DAM
https://zhuanlan.zhihu.com/p/44539292
DSSM
1）q-q匹配：召回候选答案倒排索引+TFIDF/BM25tfidf https://zhuanlan.zhihu.com/p/113017752BM25
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
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2024-01-05 16:29:28
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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
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2023-12-07 11:17:32
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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
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2023-10-09 22:17:48
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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
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2024-04-26 14:50:54
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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
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2023-08-04 13:42:01
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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
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2023-09-11 16:49:13
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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
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2024-06-17 09:34:46
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欢迎订阅本专栏：《机器学习算法面试题》订阅地址：【机器学习算法面试题】一.准确率Accuracy的局限性。 【机器学习算法面试题】二.精确率Precision和召回率Recall的权衡。【机器学习算法面试题】三.数据处理时应如何处理类别型特征？【机器学习算法面试题】四.深度神经网络中激活函数有哪些？【机器学习算法面试题】五.在模型评估过程中，过拟合和欠拟合具体是指什么现象？【机器学习算法面试题】六
在这篇文章中，我将带大家深入探讨“NLP多轮对话实践”的一系列解决方案与思考过程。从最初的技术痛点到高可用的架构设计，再到性能攻坚与复盘总结，我将一步步解析这个问题的解决路径，同时分享一些扩展应用。
## 背景定位
在实际应用中，多轮对话系统面临许多挑战，其中包括对用户意图的理解、上下文的保持和自然语言生成的流畅性等。我的团队在项目初期遇到了以下痛点：
> “用户希望能够与系统进行自然流畅的
