NLG 第2页

【python算法系列二】快速排序算法

它的空间复杂度是O(nlg

m0_70372647·2023-04-11 13:40

【NLP】【基础】一：什么是NLP以及NLP解决的问题

它可以由两个分支构成NLU(NatureLanguageUnderstanding)+NLG(NatureLanguageGeneration)。

卯月七·2023-04-10 11:49

【前沿技术】文心一言 PK Chat Gpt

在这些应用中，自然语言生成（NaturalLanguageGeneration，简称NLG）技术是一个十分重要的领域。本文将会介绍两种代表性的NLG技术：文心一言和ChatGPT，并对它们进行比较。

颜淡慕潇·2023-04-04 12:36

chatGPT本地部署

chatGPT是一种使用自然语言生成(NLG)技术的聊天机器人，可以使用生成对话模型(GPT)训练出来的模型来回答用户的提问或对话。

谛听汪·2023-04-03 14:41

北京大学万小军教授：让机器进行文学创作，有什么进展和挑战？

在演讲开始前我想和大家讨论一下，为什么要做自然语言生成（NLG），之前我们接触比较多的是自然语言理解（NLU），即理解人类的语言，这是自然语言处理的重要目标。

数据派THU·2023-04-02 09:31

自然语言生成介绍

自然语言理解（NLU）和自然语言生成（NLG）是人工智能发展最快的应用之一，因为人们越

中国“名猿”·2023-04-02 08:54

花了3天时间，开发了一个ChatGPT小程序

花了3天时间，开发了一个免费的ChatGPT小程序ChatGPT是一个NLG（自然语言生成）工具，能够利用大规模训练好的神经网络模型生成自然语言响应。

知其然所以然·2023-04-01 21:26

gpt4和gpt3.5对比有什么提升?

GPT4模型和GPT3.5模型区别GPT4和GPT3.5都是由OpenAI开发的大规模自然语言生成（NLG）模型，它们可以根据给定的文本输入生成相关的文本输出。

CodeXue·2023-03-29 01:33

【详解】NLP之常用数据集详解

GLUE数据集合的介绍:自然语言处理（NLP）主要自然语言理解（NLU）和自然语言生成（NLG）。

LeeZhao@·2023-03-19 07:35

产品 | NLP主要落地场景梳理

NLP技术大体可以分为自然语言理解（NLU）和自然语言生成（NLG）两部分，NLU主要结合语言

毛里里求斯·2023-03-09 09:36

直面原理：5 张图彻底了解 Android TextToSpeech 机制

ChatGPT如此火爆，但它的强悍在于NLU（自然语言理解）、DM（对话管理）和NLG（自然语言生成）这三块，而Recognition识别和TTS播报这两块是缺失的。

TechMerger·2023-02-20 17:32

任务型对话系统中状态追踪（DST）

前面写了对话系统中的SLU之领域分类/意图识别、槽填充、上下文LU和结构化LU以及NLG，DST是对话管理（DM）的一部分，而DM是任务型对话中至关重要的一部分。

你好世界_zhy·2023-01-29 13:55

对话系统中的自然语言生成（NLG）

对话系统中的自然语言生成（NLG）源文连接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/49197552（此处只是为了我本人方便查看，我只关注深度学习的方法，想全面了解的建议看原文）自然语言生成

你好世界_zhy·2023-01-28 04:04

自然语言处理NLP概论

文章目录1什么是NLP1.1NLP的两大任务1NLU自然语言理解2NLG自然语言生成1.2NLP的发展和技术路线1基于传统机器学习的NLP流程2基于深度学习的NLP流程3方法路线1.3目前研究方向2词法分析

Weiyaner·2023-01-26 03:41

Rasa系列教程(一) -- 系统及各组件介绍

目录前言一、传统对话机器人架构二、对话系统流程2.1ASR语音识别2.2NLU自然语言理解2.3DM对话管理2.4NLG自然语言生成2.5TTS语音合成三、Rasa组件介绍3.1Rasa简介3.2Rasa

知然xu·2023-01-19 10:50

【口语语言理解】新分类！全总结！最新Awesome-SLU-Survey资源库开源！

SpokenLanguageUnderstanding，SLU）作为任务型对话系统的核心组件，目的是为了获取用户询问语句的框架语义表示（semanticsframe）信息，进而将这些信息为对话状态追踪模块（DST）以及自然语言生成模块（NLG

zenRRan·2023-01-15 06:19

口语语言理解（SLU）最新资源库：综述、数据集、开源论文

SpokenLanguageUnderstanding，SLU）作为任务型对话系统的核心组件，目的是为了获取用户询问语句的框架语义表示（semanticsframe）信息，进而将这些信息为对话状态追踪模块（DST）以及自然语言生成模块（NLG

PaperWeekly·2023-01-15 06:17

如何让BERT具有文本生成能力

来自：NLP从入门到放弃今天分享一个论文UniLM[1]，核心点是掌握三种LM任务形式：单向LM，双向LM，序列到序列LM；1.生成任务NLP任务大致可以分为NLU和NLG两种；Bert在NLU任务上效果很好

zenRRan·2023-01-13 17:54

NLP中常用评测数据集介绍

GLUE通常来说，NLP可以分为自然语言理解（NLU）和自然语言生成（NLG）。

sunghosts·2023-01-13 08:20

自然语言生成技术现状调查：核心任务、应用和评估（3）

4.4视觉和语言：NLG的当前和未来方向5.变体：生成具有风格、个性和情感的文本5.1风格生成：文

流萤数点·2023-01-10 22:19

自然语言处理NLP学习笔记

NLP（NaturalLanguageProcessing）=NLU（Understand）+NLG（Generation）自然语言处理=自然语言理解+自然语言生成NLU负责理解内容，NLG负责生成内容

kww_·2023-01-09 12:00

论文复现-1：Perturbation CheckLists for Evaluating NLG Evaluation Metrics

以data2text任务为例，探讨generationmetric矩阵对于一些句子扰动是否敏感，在多个维度上的敏感性如何？1数据集data2text数据集是由3025条samples构成，关键词由“ID”和“reference”构成。每个子任务由对应的criteria：2数据集加工处理数据集对应的perturb是采用了checklist包完成的，针对每个维度由相应的perturb方法。base中提

QianTu&·2023-01-01 07:33

NLP基准数据 —— GLUE

GLUE基准数据集介绍及下载-知乎(zhihu.com)[2]GLUE：BERT类模型的通用评估基准-知乎(zhihu.com)1.简介自然语言处理（NLP）主要自然语言理解（NLU）和自然语言生成（NLG

marasimc·2022-12-30 23:04

自然语言生成技术现状调查：核心任务、应用和评估（2）

论文前面部分：自然语言生成技术现状调查：核心任务、应用和评估（1）_流萤数点的博客-CSDN博客目录3.NLG体系结构和方法3.1模块化的方法3.2规划方法3.2.1语法规划3.2.2基于强化学习的不确定性随机规划

流萤数点·2022-12-27 09:23

论文简读—Imitation learning for language generation from unaligned data

文章目录背景1NLG2LOLS-NLG背景在阅读其他论文时看到有引用这篇文章的LOLS-NLG模型，所以来看看这是个什么玩意儿。

夏殇0808·2022-12-26 23:33

NLP-预训练模型-201806-NLG：GPT-1【Decoder of Transformer】【预训练：GPT使用单向语言模型；Fine-tuning：GPT、Task的参数一起训练】

预训练模型(Pretrainedmodel)：一般情况下预训练模型都是大型模型，具备复杂的网络结构，众多的参数量，以及在足够大的数据集下进行训练而产生的模型.在NLP领域，预训练模型往往是语言模型，因为语言模型的训练是无监督的，可以获得大规模语料，同时语言模型又是许多典型NLP任务的基础，如机器翻译，文本生成，阅读理解等，常见的预训练模型有BERT,GPT,roBERTa,transformer-

u013250861·2022-12-23 08:59

NLG过程的优化与项目Inference

NLG：自然语言生成我们在做完train训练之后，需要对测试数据集进行测试，也就是NLG的过程。

海滩上的那乌克丽丽·2022-12-23 07:54

python transformers_Transformers 简介（上）

weixin_39860757·2022-12-20 15:27

全球44家机构，55位大佬，历时两年，打造最强NLG评测基准！

文|小轶（大家好，我是已经鸽了夕总仨月没写文章了的小轶（yì）！新的一年一定改过自新，多读paper多写稿，望广大读者敦促(ง•̀_•́)ง）今天要和大家分享的是卖萌屋学术站上的本月最热paper。何以最热，看它头上顶了多少大厂tag大概就知道了：点开paper以后，小铁我更是直呼好家伙.....超长authorlist——55位作者众星云集，来自共计全球44家不同机构。并且，在paper末尾更是

夕小瑶·2022-12-20 12:44

Huggingface Transformers库学习笔记（一）：入门（Get started）

前言Huggingface的Transformers库是一个很棒的项目，该库提供了用于自然语言理解(NLU)任务(如分析文本的情感)和自然语言生成(NLG)任务(如用新文本完成提示或用另一种语言翻译)的预先训练的模型

11好好学习，天天向上·2022-12-20 09:05

【NLG】(一)文本生成评价指标——BLEU原理及代码示例

关于指标：评价算法的效果，给模型效果进行量化，这样可以跟有同样功能的模型比较好坏。所以指标在定义的时候，也跟模型的解决的问题有关系。比如分类模型，评估模型效果时，会看其准招率；推荐模型会看auc、NDCG等指标，每个指标有自己的优缺点，想使用该指标，也得接受它不足的地方。当然，你也可以自己定义指标的计算方式i，至于业界是否认，那就不好说了。自然语言生成(NaturalLanguageGenerat

凝眸伏笔·2022-12-19 08:10

《阿里云天池大赛赛题解析（深度学习篇）》学习笔记（1）自然语言处理基础

主要任务包括自然语言理解NaturalLanguageUnderstanding，NLU和自然语言生成NaturalLanguageGeneration，NLG。

厨师长爱炼丹·2022-12-18 07:49

UniLM解读

UniLM是一种语言模型，类似BERT，但是比BERT优的点在哪里，它不仅能很好处理NLU的问题，也能很好处理NLG的问题，可以解释为一种既能阅读又能自动生成的预训练模型。

微知girl·2022-12-18 00:36

问答系统

FluentResponseGenerationforConversationalQuestionAnsweringhttps://www.aclweb.org/anthology/2020.acl-main.19/seq2seq模型，----针对span抽取模型的对nlg

wateryh·2022-12-14 12:18

Facebook大公开：解决NLG模型落地难题！工业界的新一波春天？

文|小喂老师编|小轶作为NLP领域的“三高”用户（高产、高能、高钞），FaceBook最近（2020年11月）又发表了一篇高水准文章，目前已被COLING-2020接收，号称解决了自然语言生成（NLG）

夕小瑶·2022-12-13 09:49

NLG一、seq2seq详解以及相应trick介绍

paper：https://arxiv.org/pdf/1406.1078.pdfcode：https://github.com/google/seq2seq18年的时候使用这个模型做标题生成，今天来总结一下这个比较经典的模型结构。对于自动摘要或者标题生成的任务，一般有两种方法：抽取式和生成式。其中抽取式是从文章中对段落和句子打分进行抽取，而生成式是根据输入序列模型直接输出一个序列，相对比较智能一

wshzd·2022-12-13 09:19

《Best Practices for Data-Efficient Modeling in NLG:How to Train Production-Ready Neural Models with

标题：《BestPracticesforData-EfficientModelinginNLG:HowtoTrainProduction-ReadyNeuralModelswithLessData》作者：Facebook时间：2020项目地址：https://github.com/facebookresearch/DataEfficientNLG（只是个数据集仓库，暂时还没有开放code）中文：数

CharpYu·2022-12-13 09:17

NLP-预训练模型-2019-NLU+NLG：T5【Text-to-Text 预训练模型超大规模探索】【微调T5用于文本摘要】

《原始论文：ExploringtheLimitsofTransferLearningwithaUnifiedText-to-TextTransformer》2019年10月，Google在《ExploringtheLimitsofTransferLearningwithaUnifiedText-to-TextTransformer》这篇论文中提出了一个最新的预训练模型T5（Text-To-Text

u013250861·2022-12-13 09:14

NLP-预训练模型-2019-NLU+NLG：BART【Bert+GPT的泛化Seq2Seq模型】【噪声破坏后的原文本喂给编码器，解码器输出原文本】【噪音方案：文本填充（文本片段用单个掩码替换）】

《原始论文：BART:DenoisingSequence-to-SequencePre-trainingforNaturalLanguageGeneration,Translation,andComprehension》一切都得从Transformer说起。Transformer左半边为Encoder，右半边为Decoder。我们将Encoder输入的句子称为source，Decoder输入的句子

u013250861·2022-12-13 09:44

NLG解码策略

NLG解码策略自然语言生成（NaturalLanguageGeneration，简称NLG），是自然语言处理领域的一个重要分支，在文本摘要生成任务中，另一个重要的分支是自然语言理解（NaturalLanguageUnderstanding

在路上的工程师·2022-12-13 09:43

nlp--task：NLG

练完之后觉得是时候再去好好看看课程了，第15个课件是博士生Abigailsee在nlg方面上研究现状的概述以及个人经验分享-----------------------------

可以调素琴·2022-12-13 09:10

NLG采样策略

NLG采样策略上篇文章中学习了NLG的解码策略，主要包括greedysearch、beamsearch，如果不太记得了可以再去温习一下，然后接下来我们来看看这些解码策略会存在哪些问题，是否还可以从其他角度来提高文本的生成效果

在路上的工程师·2022-12-13 09:07

对话系统-“任务型”多轮对话（四）：自然语言生成（NLG）

自然语言生成(NLG)在很多NLP领域或任务都有涉及，比如摘要生成、VQA(视觉问答)、翻译、写诗词、写作文、写新闻、NBA等赛事报道、对话系统等。

u013250861·2022-12-13 06:24

Windows安装nlg-eval

1.下载安装包到Anaconda文件夹https://github.com/Maluuba/nlg-eval2.解压进入文件目录命令窗口，执行语句pythonsetup.pyinstall3.进入bin

伊昂杨·2022-12-11 21:24

知识图谱task04

.问答系统介绍问答系统的实现方式：基于流水线（pipeline）实现：基于流水线实现的问答系统有四大核心模块，分别由自然语言理解（NLU）、对话状态跟踪器（DST）、对话策略（DPL）和自然语言生成（NLG

sing_however·2022-12-11 13:51

Diffusion-LM Improves Controllable Text Generation 扩散语言模型改善可控文本生成

/arxiv.org/abs/2205.14217代码链接：https://github.com/XiangLi1999/Diffusion-LM一、简介无需重训模型控制语言模型的表现是自然语言生成（NLG

BUAA～冬之恋·2022-12-09 07:29

基于统计学习方法的自然语言处理概述

whatisNLPNLP=NLU+NLG·NLU：语音/文本-->意思（understanding）·NLG:意思—>文本/语音(generate)NLPisHarder(vsComputerVision

子颠三号倒四·2022-12-08 15:43

论文阅读笔记《CICERO: A Dataset for Contextualized Commonsense Inference in Dialogues》

3.1Task1：CICERO-NLG（自然语言生成）目标是为对话D中的目标话语ut生成问题q的答案。每种推理类型都有各自的问题q。

Real Maraid·2022-12-02 20:34

最近基于深度学习大火的AIGC将会抢原创工作者的饭碗？

NLG|CLIP|DiffusionModelGAN|AIGC|StableDiffusion随着CLIP、DALL·E、DiffusionModel、Magic3D、StableDiffusion等技术的快速发展

高性能服务器·2022-12-02 13:30

自然语言处理的学习心得

自然语言处理(NLP)作为AI领域皇冠上的明珠，主要涵盖两个过程，自然语言理解和自然语言生成，用一个公式来表达，即可表示为：NLP=NLU+NLG。

CSAIWQYB·2022-11-29 22:00

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