NLG 第4页

如何让模型更具有日常对话的形式--对话系统的可控性

本次分享中，郑银河及其团队将在自然语言生成（NLG）和自然语言理解（NLU）两个方面讨论了对话系统的可控性：首先介绍如何在生成自然语言回复的过程中融入特定的个性化信息，然

AITIME论道·2020-09-14 03:34

直播预告：对话系统中的个性化回复生成与异常输入检测-3

本次分享中，我们将在自然语言生成（NLG）和自然语言理解（NLU）两个方面讨论对话系统的可控性：我们会首先介绍如何在生成

AITIME论道·2020-09-14 03:02

Merge Sort的Python实现

显然，如果对于每个子数组进行复制，而不是就地排序，那么空间占用将达到O(nlg(n))，这是非常大的内存开销，所以这里通过索引的变化来定义子数组。

休漠·2020-09-13 13:42

Lecture 10 Natural Language Generation（NLG）

NaturalLanguageGeneration（NLG）LMSanddecodingalgorithms文本生成的主要目的就是希望生成一段新的文本，它所涵盖的方向很广，主要包含以下几个NLP的子领域

Forlogen·2020-09-11 21:12

NLP 学习 - 2概论与常见基础任务

我们能够解决的一些常见的基础任务2020年9月3日一、NLP介绍NLP=NLU+NLGNLU(NaturalLanguageUnderstanding):语音/文本→意思NLG(NaturalLanguageGeneration

遇见Miu·2020-09-03 16:57

算法导论第三版习题8.1

∑k=1nlgk=∑k=1n/2lgk+∑k=n/2+1nlgk≥∑k=n/2+1nlgk≥∑k=n/2+1nlg(n/2)=n2lgn2=n2lgn−n2lg2所以lg(n!)

obguy·2020-08-26 13:53

【NLP】容纳众多优秀模型的自然语言处理库PyTorch-Transformers

支持模型transformers目前提供以下NLU/NLG体系结构：BER

深度学习视觉·2020-08-22 12:43

RPA+AI=智能流程自动化（IPA）

早在2017年，麦肯锡就提出，IPA包括五项核心技术：RPA（IPA的基础）、智能工作流（SmartWorkflow）、机器学习（MachineLearning）、自然语言生成（NLG,Natura

天降猛男·2020-08-20 20:53

论文笔记--Multi-Style Generative Reading Comprehension (Masque)

Firstpublishedonindexfziq.github.ioat2019-04-1017:00:00Introduction目前，本文是MARCO数据集NLG任务的第一名，作者是NTT公司的Nishina

IndexFziQ·2020-08-17 15:09

2019年CS224N课程笔记-Lecture 15:Natural Language Generation

资源链接：https://www.bilibili.com/video/BV1r4411这节课讲的是文本生成（是一个超级超级广的概念，几乎各个地方都可以牵扯到），NLG甚至每个方面都可以开创一个讲座正课内容

任菜菜学编程·2020-08-10 14:58

GLUE任务内容及数据集简介

通常来说，NLP可以分为自然语言理解（NLU）和自然语言生成（NLG）。

illusion_小驴·2020-08-06 13:10

文本分类——GLUE数据集介绍

通常来说，NLP可以分为自然语言理解（NLU）和自然语言生成（NLG）。

挡不住三千问的BlueCat·2020-08-06 12:17

PEGASUS: Pre-training with Extracted Gap-sentences for Abstractive Summarization

就在这几天微软发布了一款参数量多达170亿的史上最大的自然语言生成模型Turing-NLG，在多种语言模型基准上均实现了SOTA。

Forlogen·2020-08-06 12:48

安装nlgeval包

第一步：下载安装文件（https://github.com/Maluuba/nlg-eval）点击下载到本地然后解压放到对应的anaconda文件夹下，我的路径是G:\learn\anaconda。

痛快最重要·2020-08-03 22:59

GPT-2代码解读[1]：Overview和Embedding

GPT-2代码解读[1]：Overview和EmbeddingAbstract随着Transformer结构给NLU和NLG任务带来的巨大进步，GPT-2也成为当前（2020）年顶尖生成模型的泛型，研究其代码对于理解

iSikai·2020-08-03 20:24

算法导论7.4-5

证明：这一排序算法的期望时间复杂度为O(nk+nlg(n/k)).解决方案：quicksort在递归到只有几个元素大小的数组时开始用插入排序的方法。改进的快速排序

Raise·2020-07-29 20:03

笔记: 排序算法——快速排序（C++实现）

快排通常是实际排序应用中最好的选择，因为它的平均性能非常好，而且还能够进行原址排序.时间复杂度：最坏情况是Θ(n2)\Theta(n^2)Θ(n2)；期望时间复杂度是Θ(nlg⁡n)\Theta(n\lgn

a little boy·2020-07-29 10:25

微软开源深度学习优化库 DeepSpeed 连登 GitHub 趋势榜！

【编者按】近期，深度学习社区发生了一件大事：微软研究院发布了图灵自然语言生成模型T-NLG，据称这是史上最大的自然语言处理模型。

CSDN资讯·2020-07-27 20:47

自然语言处理概述（一）

自然语言处理（NLP）可以看作自然语言生成（NLG）+自然语言理解（NLU）。NLG是：意思（meanning）→文本/语音，NLU是：文本/语音→意思。

路过的AI学习者·2020-07-16 06:14

排序算法——快速排序

快速排序分析描述：快速排序，又称划分交换排序，简称快排.在平均状况下，排序n个项目要O(nlg⁡n)O(n\lg{n})O(nlgn)次比较。

无理的pai·2020-07-16 05:30

微软统一预训练语言模型UniLM 2.0解读

微软研究院在2月底发布的UniLM2.0（UnifiedLanguageModel\统一语言模型）文章，相比于19年上半年发布的UniLM1.0，更加有效地整合了自然语言理解（NLU）与自然语言生成（NLG

Congqing He·2020-07-14 11:02

微软UNILM 2.0：优雅的统一预训练模型

关于UNILM1.0在之前的文章中已经有介绍了，见站在BERT肩膀上的NLP新秀们（PARTII），这种做到NLU和NLG简洁统一的框架真的是非常赞！

kaiyuan_sjtu·2020-07-14 05:24

如何优雅地训练大型模型？

同时发布了这个框架训练出的17B模型Turing-NLG，处于目前壕赛事的顶端。训100B的模型就先别想了（狗头），先把110M的BERT-base训好上线吧。

Datawhale·2020-07-14 00:29

在多个点中找斜率最大的两个点确定的直线 nlg(n)

平面上N个点，每两个点都确定一条直线，求出斜率最大的那条直线所通过的两个点（斜率不存在的情况不考虑）。时间效率越高越好。关于这道题，网上已经给出了解答要点：3个点A,B,C,把它们的按x坐标排序。假设排序后的顺序是ABC，那么有两种情况：1.ABC共线，则k(AB)=k(BC)=k(AC)2.ABC不共线，则ABC将形成一个三角形，那么k(AC)

dxzlover·2020-07-13 12:34

使用tatk构建对话代理

NLU:SVMNLU,BERTNLU-DST:rule,MDBT-Policy:rule,Imitation,REINFORCE,PPO,MDRG-Simulatorpolicy:Agenda,VHUS-NLG

宋岳庭·2020-07-09 17:00

《Python自然语言处理-雅兰·萨纳卡(Jalaj Thanaki)》学习笔记：09 NLU和NLG问题中的深度学习

09NLU和NLG问题中的深度学习9.1人工智能概览9.1.1人工智能的基础9.1.2人工智能的阶段9.1.3人工智能的种类9.1.4人工智能的目标和应用9.2NLU和NLG之间的区别9.2.1自然语言理解

miniAI学堂·2020-07-08 22:43

《Python自然语言处理-雅兰·萨纳卡(Jalaj Thanaki)》学习笔记：03 理解句子的结构

03理解句子的结构3.1理解NLP的组成3.1.1自然语言理解3.1.2自然语言生成3.1.3NLU和NLG的区别3.1.4NLP的分支3.2上下文无关文法3.3形态分析3.3.1形态学3.3.2词素3.3.3

miniAI学堂·2020-07-08 22:10

一文看懂自然语言生成 - NLG（6个实现步骤+3个典型应用）

本文首发自easyAI-人工智能知识库原文地址：《一文看懂自然语言生成-NLG（6个实现步骤+3个典型应用）》自然语言生成-NLG是NLP的重要组成部分，他的主要目的是降低人类和机器之间的沟通鸿沟，将非语言格式的数据转换成人类可以理解的语言格式

weixin_43612023·2020-07-08 21:25

对话系统中的NLG

在不同类型的聊天系统中，NLG也不尽相同。

睡熊猛醒·2020-07-08 19:44

自然语言生成（NLG）的好处是什么，它如何影响BI？

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>近年来，我们已经看到了大数据的成功应用，但根据研究，只有20％的员工能够真正的使用BI工具。此外，由于在统计思维方面缺乏培训且图表和图表形式的数据不是很清晰，决策者往往会出现误解和决策失误。而这背后的一切其实就是人工智能技术的子集-自然语言处理，自然语言理解和自然语言生成以及他们的分析算法。早些时候，企业需要一定的人力和持续监控半智能机器来理解

weixin_34378922·2020-07-08 18:36

NLP学习笔记（一）

NLP学习笔记（一）NLP定义、传统的机器翻译模型、应用场景、关键技术1.NLP定义NLP=NLU(NatureLanguageUnderstanding)+NLG(NatureLanguageGeneration

张晴啊·2020-07-08 03:10

NLG语言生成

在经过了(NLU)用户语言分析和对话模型生成(policymodule)后，产生了相应的槽值对，例如所以，重要的是，是根据槽值对，产生相应的系统回答话语，来反馈给用户，我们可以将上述系统产生的动作产生如下的输出。所以，关键的步骤便是如何根据槽值对来产生对应的语言。第一种也是根据传统的模板的方法，利用正则表达式，系统决策是从本体库中查询用户相对应的所需数据，例如根据iwantacheaprestau

Kevin&Swift·2020-07-07 21:11

UNILM翻译

翻译：***审核：yphacker原论文论文代码UNILM翻译摘要1.介绍2.统一预训练语言模型2.1输入表示2.2主干网：多层Transformer2.3预训练目标2.4预训练安装2.5对下游NLU和NLG

piaocoder·2020-07-07 18:52

使用插入排序优化快速排序的算法实现

快速排序可以按照以下的算法思想优化，并加快快速排序的速度：即当快速排序所划分的子序列的长度小于某个定值k时，该子序列基本有序，可以采用插入排序的办法对子序列进行排序，从而使整体算法的时间复杂度的期望下降为O(nk+nlg

icyfire0105·2020-07-07 10:45

NLG ≠ 机器写作 | 专家专栏

允中转自百炼智能量子位出品|公众号QbitAI编者按：NLG——自然语言生成，是近年AI领域最受关注的前沿方向之一，也是争议和论辩最激烈的领域之一，甚至去年还引发过2位AI大神的隔空激辩。

量子位·2020-07-06 20:10

对话管理及对话管理主要包括的方法

对话管理：以NLU的内容作为输入，NLG的内容作为输出，如下图：(小白话：NLU的内容作为对话的上半句，经由对话管理，NLG的内容作为对话的下半句。)

上善若水1998·2020-07-04 07:24

贪心学院—自然语言处理—基础介绍

naturallanguageprocessing）NLP的维度NLP项目的实验流程自然语言处理（naturallanguageprocessing）NLP=NLU（naturelanguageunderstanding）+NLG

拙小拙·2020-07-02 16:11

知识图谱在人工智能中的应用与思考

认知性智能包含自然语言理解（NLU），自然语言生成（NLG），知识推理（reasoning）等领域。行为智能主要聚焦在智能体

秃然变强了·2020-07-02 06:19

【阅读笔记】机器阅读理解书阅读（上）——基础篇

）——基础篇数据集设计高质量的数据集自然语言处理基础分词中文分词英文分词字节对编码BPE词向量命名实体、词性标注命名实体识别词性标注语言模型NLP中的深度学习词向量到文本向量自然语言理解自然语言生成（NLG

changreal·2020-07-01 19:29

对话系统中的对话策略学习（DPL）

说个非严格的对比：如果把对话系统比作计算机的话，SLU相当于输入，NLG相当于输出设备，而DM相当于CPU（运算器+控制器）。1.简介对话系统按功能来划分的话，分为闲聊型、任务型、知识问答型和推荐型。

你好世界_zhy·2020-07-01 14:49

AI语音对话技术

AutomaticSpeechRecognition,ASR)1.1.2.自然语言理解(NaturalLanguageUnderstanding,NLU)1.1.3.自然语言生成(NaturalLanguageGeneration,NLG

MR张翔·2020-07-01 04:53

算法导论 — 4.2 矩阵乘法的Strassen算法

然而，有一种方法可以花费更少的时间，这就是Strassen算法，它本质上也是一种分治法，它的时间复杂度为Θ(nlg7)=O(n2.81)Θ(n^{{\rmlg}7})=O(n^{2.81})Θ(

yangtzhou·2020-06-30 06:07

几何算法--线段集合内是否存在相交线段检测

相比穷举的方式，利用事件点扫描法，最坏下时间复杂度为Θ(nlg(n))接口设计extern"C"classALGORITHMLIBSegmentIntersection{public:enumPOINT_TYPE

raindayinrain·2020-06-29 23:14

几何算法--点集中最短距离点对的距离

点集中最短距离点对的距离性质求取输入点集最近点对的距离相比于对所有点对穷举，并得出结果的方式相比，本算法时间复杂度为Θ(nlg(n))，优于穷举下的Θ(n^2)接口设计extern"C"classALGORITHMLIBMinDistance

raindayinrain·2020-06-29 23:13

先了解自然语言处理(NLP)与自然语言生成(NLG)

先了解自然语言处理(NLP)与自然语言生成(NLG)语音助手越来越像人类了，与人类之间的交流不再是简单的你问我答，不少语音助手甚至能和人类进行深度交谈。

womenjiademao·2020-06-29 20:27

CH4-NLG研究、现状和未来的思考

文章目录1.NLG现状2.NLG研究：我们现在在哪儿？以后要去哪里？3.NLG更为成熟4.从事NLG工作让讲师学到的8件事1.NLG现状在NLG过程中引入离散隐变量。可能对故事生成、任务型对话有帮助。

夏殇0808·2020-06-27 03:34

任务型多轮对话系统概述

主要模块任务型机器人核心模块主要包括三个模块：自然语言理解模块（NLU）对话管理模块自然语言生成模块（NLG）自然语言理解模块该模块一般包含以下三个模块：领域识别：即识别该语句是不是属于这个任务场景，一般有多个机器人集成时

tiweeny·2020-06-26 19:49

任务式对话系统总结(1)---自然语言理解

任务式对话系统基本框架如下图所示，这里我对语音领域不是很熟悉，所以本文不做具体介绍，因此任务式对话系统基本框架主要包括自然语言理解（NLU），对话管理器(DM)、语言生成（NLG）。

一枚小码农·2020-06-26 10:29

NLU与NLG的区别（自然语言理解与自然语言生成的异同点）

自然语言理解（NLU，NaturalLanguageUnderstanding）:使计算机理解自然语言（人类语言文字）等，重在理解。具体来说，就是理解语言、文本等，提取出有用的信息，用于下游的任务。它可以是使自然语言结构化，比如分词、词性标注、句法分析等；也可以是表征学习，字、词、句子的向量表示(Embedding)，构建文本表示的文本分类；还可以是信息提取，如信息检索（包括个性化搜索和语义搜索，

Macropodus·2020-06-26 05:27

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