NLG

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

看到这个机器学习项目经历，面试官跟我聊嗨了

NLP—就是一门以文本数据为核心，包含了NLU（自然语言理解）和NLG（自然
demm868·2020-06-23 03:07

百度发布全新 NLG 训练模型 ERNIE-GEN，获 5 项 SOTA！

头图|CSDN下载自视觉中国5月20日，百度ERNIE重磅发布全新的语言生成预训练模型ERNIE-GEN，解决自然语言处理领域“生成”方向的难题，让机器不但能“理解”人类的意思，还能完成更高阶的“表达”。这项工作在4类语言生成任务，5项国际权威英文数据集上均取得SOTA，被国际顶级AI学术会议IJCAI2020收录。论文链接：https://arxiv.org/abs/2001.11314项目地址
CSDN资讯·2020-06-23 01:27

How NOT To Evaluate Your Dialogue System: An Empirical Study of Unsupervised Evaluation Metrics for

HowNOTToEvaluateYourDialogueSystem:AnEmpiricalStudyofUnsupervisedEvaluationMetricsforDialogueResponseGenerationAbstract本文调研了各种nlg
angus_monroe·2020-06-22 14:46

【干货】 223页的自然语言生成PPT资料 (文末有惊喜)

自然语言生成(NLG)在最近已经有了显著的进步，各种NLG系统被用于data2seq的任务(例如从表格生成财务报告、生成天气报告)或seq2seq的任务(例如汇总新闻报告、文本风格的转换)。
机器学习算法那些事·2020-06-22 13:50

微软发布史上最大AI模型：170亿参数横扫各种语言建模基准，将用于Office套件...

点击上方“开发者技术前线”，选择“星标”13：21在看|留言|真爱乾明发自凹非寺量子位报道|公众号QbitAI今天(2月11日)，微软发布史上最大语言模型，名为Turing-NLG。
DevolperFront·2020-06-21 19:56

进入AI领域做产品 —— 我的自学之路（NLP）

应用：语言生成NLG。瓶颈
Em_workout·2020-06-21 13:29

深入浅出Transformer

更重要的是，NLP真的可以“深度”学习了，各种基于transformer的模型层出不穷，如BERT、GPT-2、T-NLG，而且模型参数量呈指数级增长。
A君来了·2020-06-16 21:00

2018-03-14 转载Tabelau 和NLG （narrative science）的合作

Tabelau和NLG（narrativescience）的合作：Let’ssay,forexample,thatyouhaveachart—madewithTableau—ofsalesandprofitsofyourbusinessforacertainamountoftime.Theextension
aoaocool·2020-03-22 12:13

多轮对话 - Core篇

基于Rasa框架多轮对话设计及实现前言此部分基于Rasa框架展开仅以Core为主，对NLU和NLG没有太多涉及。
defad442a2aa·2020-03-07 22:13

微软对内发布最强模型 Turing-NLG

_By超神经内容导读：近日，微软公布了史上最大的语言生成模型，Turing-NLG。通过DeepSpeed深度学习库，以及ZeRO优化的技术带来的突破，这个庞大的模型得以被训练而出。
HyperAI超神经·2020-02-12 14:17

微软发布史上最大NLG模型：基于Transformer架构，170亿参数加持

而今天，微软研究院重磅发布了有史以来最大的基于Transformer架构的语言生成模型Turing-NLG。
喜欢打酱油的老鸟·2020-02-12 11:55

微软分享史上最大基于Transformer架构的语言生成模型

微软AI＆Research今天分享了有史以来最大的基于Transformer架构的语言生成模型TuringNLG（下文简称为T-NLG），并开源了一个名为DeepSpeed的深度学习库，以简化对大型模型的分布式培训
喜欢打酱油的老鸟·2020-02-11 09:29

微软分享史上最大基于Transformer架构的语言生成模型

作者：周蕾微软AI＆Research今天分享了有史以来最大的基于Transformer架构的语言生成模型TuringNLG（下文简称为T-NLG），并开源了一个名为DeepSpeed的深度学习库，以简化对大型模型的分布式培训
itwriter·2020-02-11 09:00

《算法》第四版之排序

因此这两种时间复杂度分别就是O(n平方)和O（nlg(n))两种。当需要排序的数据达到一定规模时，这两种排序算法消耗的时长，也就判若云泥。
夏广成·2020-02-09 08:21

rasa_core: nlg模块源码解读

rasa_core.nlg模块包含5个py脚本：__init__.pycallback.pygenerator.pyinterpolator.pytemplate.py首先看__init__.pyfromrasa.core.nlg.gene
是风车大渣渣啊·2020-02-08 16:15

10个2019年的ML和NLP的研究亮点

彩票假说神经正切核无监督多语种学习更多鲁棒的benchmarks科学上的机器学习和NLP修复NLG中的解码错误预训练模型增强
深度学习炼丹·2020-02-06 21:07

从语言学到深度学习NLP，一文概述自然语言处理

本论文从历史和发展的角度讨论不同层次的NLP和自然语言生成（NLG）的不同部分，以呈现NLP应用的各种最新技术和当前的趋势与挑战。1前言自然语言处理（NLP）
卓卷教育月亮老师·2020-01-08 09:04

自然语言处理几个概念

一、NLP、NLU、NLG自然语言处理（NLP）是指机器理解并解释人类写作、说话方式的能力。NLP的目标是让计算机／机器在理解语言上像人类一样智能。
Byte猫·2020-01-06 16:12

自然语言生成（NLG）的好处是什么，它如何影响BI？

摘要：足以让小编失业的NLG，到底如何影响BI?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。
阿里云云栖号·2020-01-05 01:51

自然语言生成概述

一、概述近些时间以来，工作内容总围绕着自然语言生成（NLG）方向展开。近些时间，在NLP（自然语言处理）大热的当下，NLG这个方向也渐渐受到关注与发展。
Yespon·2019-12-20 10:51

对于文本生成类4种评价指标的的计算BLEU METEOR ROUGE CIDEr

github下载链接：https://github.com/Maluuba/nlg-eval将下载的文件放到工程目录，而后使用如下代码计算结果具体的写作格式如下：fromnlgevalimportNLGEvalnlgeval
suwenyuan·2019-12-14 22:00

语音产品设计-学习（一）

AutomaticSpeechRecognition,ASR）、自然语言理解（NaturalLanguageUnderstanding,NLU）、自然语言生成（NaturalLanguageGeneration,NLG
生活忙碌的猪·2019-12-01 11:10

曼孚科技：AI自然语言处理(NLP)领域常用的16个术语

自然语言处理有两大核心任务：自然语言理解(NLU)与自然语言生成(NLG)。2.Attent
曼孚科技·2019-11-27 13:16

NLG919

"MetabolicEnzyme/Protease-NLG919??????????????????IDO(indoleamine-(2???3)-dioxygenase)????????????
莫小枫·2019-11-01 05:14

[NLG] Domain Adaptive Dialog Generation via Meta Learning

总述：这篇文章貌似就是把end2end模式的dialoguesystem套了一层maml的更新方式，然后在few-shot领域上的效果比之前赵天成的ZSDG效果要好。感觉思路很清新也很简单，不知道是不是我没看懂QAQ总之要看懂这篇论文，首先得看下Sequicity和MaMl模型：首先介绍一下maml的主要思想：maml就是说有多个domain的数据a1,a2,a3,a4.然后普通的深度学习就是根据
lwgkzl·2019-10-24 01:08

[NLG]Few-Shot Dialogue Generation Without Annotated Data: A Transfer Learning Approach

总述：我觉得这篇论文的主要亮点就是不要标注数据。之前赵天成的zero-shot虽然很惊艳，但是迫于每一句话都需要标注dialoguaction，所以应用性不强。这篇论文就是结合了赵天成之前的两篇工作，第一个zero-shot，第二个laed（用于在大规模数据中学习找到对话潜在的latentaction）。然后作者就认为，在大规模无标签对话中用laed学习可以学到隐式的dialogaction。主要
lwgkzl·2019-10-19 15:26

[NLG] Pretraining for Conditional Generation with Pseudo Self Attention

摘要：这篇文章的主要idea就是如何用现在已经有的语言模型，稍微引导一下生成基于某些条件的话语。如给个情感，生成一个带情感的句子。作者在GPT2的结构上稍微修改了self-attention机制，命名为Pseudo-Self，在decoder的时候引入外部控制，并且这样做能够尽量小的影响GPT2之前的训练参数，达到的很好的效果。模型：作者主要对比了前面两种工作，关于这两种工作不做阐述。如图，右一是
lwgkzl·2019-10-17 00:16

[NLG]Unsupervised Discrete Sentence Representation Learning for Interpretable Neural Dialog Generat

看这篇paper看的自闭了。作者用了太多操作了。。。摘要：作者的意思应该是要在一些无监督的语句中学会一些可解释的离散的laentaction，然后用这些laentaction指导对话的生成。什么叫可解释呢，我觉得这篇论文的意思就是，这个latent(意图，动作，相当于slot-value对)和这一句对话有直接的关系。然后作者就用了两个新的模型，实际上就是魔改了VAE（看的我脑阔痛）分别是DI-VA
lwgkzl·2019-10-15 01:19

市场上的智能语音助理，主要的工作原理是什么？

一个包括语音交互的chatbot的架构如下图所示：一般chatbot由语音识别(ASR)、语音合成(TTS)、自然语言理解(NLU)、对话管理(DM)、自然语言生成(NLG)几个模块组成，其中：语音识别
duozhishidai·2019-09-26 19:09

NLP粗浅知识

一、总体介绍1.NLP=NLU+NLGNLP：NaturalLanguageProcessing（自然语言处理）NLU:NaturalLanguageUnderstanding（自然语言理解）NLG：NaturalLanguageGeneration
Lollipop66·2019-09-11 20:32

MASK in NLG

ICML2019《MASS：MaskedSequencetoSequencePre-trainingforLanguageGeneration》MASSgithubBERT等在大型语料库上进行预训练的语言模型在NLP的语言理解任务（例如：情感分类、自然语言推理和SQuAD阅读理解）上取得了不错的效果，用户可以根据具体下游任务的数据集进行fine-tune来使得模型更加适合具体任务的需求。但是由于B
Forlogen·2019-09-01 15:38

NLU初探

自然语言生成（NLG）：将DM输出的系统动作文本化，用文本的形式将系统的动作表达出来。NLU的一
骑着蜗牛逛世界·2019-06-20 20:33

基于强化学习的文本生成技术

本期介绍目前NLP领域较为热点的研究方向，基于强化学习的文本生成技术（NLG），共选择了三篇文章，分别为：1.《GeneratingTextwit
strivinging·2019-05-24 22:49

LeetCode 169.求众数( Majority Element)

示例1:输入:[3,2,3]输出:3示例2:输入:[2,2,1,1,1,2,2]输出:2Python3实现排序法#@author:leacoder#@des:排序法求众数时间复杂度O（nlg(n)）classSolution
leacoder·2019-03-31 03:55

自然语言生成（NLG）的好处是什么，它如何影响BI？

摘要：足以让小编失业的NLG，到底如何影响BI?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。
阿里云云栖社区·2019-03-28 00:00

NLP(一)：简介

自然语言的两大问题：自然语言理解(NaturalLanguageUnderstanding,NLU)自然语言生成(NaturalLanguageGeneration,NLG)自然语言处理与计算机语
月臻·2019-03-09 15:49

《算法导论》第三版第8章 线性时间排序 练习&思考题 个人答案

8.1-2解：Θ(nlg⁡n)\Theta(n\lgn)Θ(nlgn)。8.1-3证明：n!2≤2n\frac{n!}{2}\le2^n2n!≤2nn!n≤2n\frac{n!}
张劲声·2019-01-04 11:28

（七）图谱搜索——利用AIML进行图谱问答（上）

1、智能对话交互框架在自然语言处理（NLP）任务中，有很多关于对话系统研究的任务，包括语音识别（ASR）、自然语言理解（NLU）、自然语言生成（NLG）等等，这些模块我们经常在一些论文
天生smile·2018-12-06 19:06

#智德小白#2018年值得企业家关注的5个最有意思的人工智能趋势

AI内容创建随着自然语言生成（NLG）和自然语言处理（NLP）的新发展，20
David2AI·2018-05-29 17:07

#智德小白#2018年值得企业家关注的5个最有意思的人工智能趋势

AI内容创建随着自然语言生成（NLG）和自然语言处理（NLP）的新发展，20
David2AI·2018-05-29 17:07
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