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【自然语言处理】【数据增强】PromDA：应用于低资源NLU任务的、基于prompt的数据增强方法

PromDA：应用于低资源NLU任务的、基于Prompt的数据增强方法原始论文地址：2202.12499]PromDA:Prompt-basedDataAugmentationforLow-ResourceNLUTasks
BQW_·2023-01-02 15:46

ACL’22 | 为大模型定制的数据增强方法FlipDA，屠榜六大NLU 数据集

本文转载自公众号“夕小瑶的卖萌屋”，专业带逛互联网算法圈的神操作-----》我是传送门关注后，回复以下口令：回复【789】：领取深度学习全栈手册（含NLP、CV海量综述、必刷论文解读）回复【入群】：加入卖萌屋深度学习/NLP/CV/搜广推等方向的技术交流与内推社群（大V、顶会审稿人云集）回复【0511】：领取算法岗面试手册（刷offer神器）回复【0424】：领取刷论文神器（挖掘每日、每月必刷重磅
夕小瑶·2023-01-01 07:10

语音交互知识点汇总

1NLU1.自然语言理解（NaturalLanguageUnderstanding，NLU），使计算机理解自然语言（人类语言文字）等，重在理解。
qq_43704127·2022-12-31 08:09

NLP基准数据 —— GLUE

reference：[1]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
marasimc·2022-12-30 23:04

T5模型在训练过程中实时计算验证集上准确度，自定义compute_metrics

将T5用于解决NLU问题时，想要在训练过程中实时监测在验证集上的准确度，也很简单，只需要添加自定义compute_metrics函数。
JY HUA·2022-12-28 18:38

GPT论文解读

文章目录1.摘要2.结论3.损失函数1.摘要  概述（NLU包含多个具体的子任务）->现状导致了挑战（未标注数据远远超过了标记数据）->使用GPT的方法（具体包含discriminativefine-tuning
强强学习·2022-12-28 14:18

Rasa_nlu_chi：入门教程

其本身是只支持英文和德文（PS：这是最初的情况，现在已支持多种语言），中文因为其特殊性需要加入特定的tokenizer作为整个流水线的一部分，Rasa_NLU_Chi作为Rasa_NLU的一个fork版本
Dawn_www·2022-12-28 10:09

章节六：RASA NLU组件介绍--特征生成器

MitieFeaturizerSpacyFeaturizerConveRTFeaturizerLanguageModelFeaturizerRegexFeaturizerCountVectorsFeaturizerLexicalSyntacticFeaturizer一、前言RASA在处理对话时，整体流程是pipeline结构，自然语言理解（NLU
風起云扬·2022-12-28 10:06

Rasa教程系列-NLU-2- 选择pipeline

文章目录1.短answer2.长answer2.1pretrained_embeddings_spacy2.2pretrained_embeddings_convert2.3supervised_embeddings2.4MITIE2.5对比不同的pipelines3.类别失衡4.多意图6.理解RasaNLUpipeline7.ComponentLifecycle8.The“entity”obje
JasonLiu1919·2022-12-28 10:04

意图与实体：理解Rasa NLU Pipeline

目录TheNLUPipeline组件分词器特征化器意图分类器实体提取器交互：消息传递预测行为(PredictingActions)总结参考在Rasa项目中，NLU管道定义了处理步骤，将非结构化用户消息转换为意向和实体
great-wind·2022-12-28 10:03

章节七：RASA NLU组件介绍--意图分类器和实体提取器

目录一、前言二、意图分类器MitieIntentClassifierLogisticRegressionClassifierSklearnIntentClassifierKeywordIntentClassifierDIETClassifierFallbackClassifier三、实体提取器MitieEntityExtractorSpacyEntityExtractorCRFEntityExtr
風起云扬·2022-12-28 10:00

章节五：RASA NLU组件介绍--语言模型和分词器

WhitespaceTokenizer2、JiebaTokenizer3、MitieTokenizer4、SpacyTokenizer5、自定义分词器一、前言RASA在处理对话时，整体流程是pipeline结构，自然语言理解（NLU
風起云扬·2022-12-28 07:07

【NLP】如何在文本分类任务中Fine-Tune BERT

问题BERT在许多自然语言理解（NLU）任务中取得了惊人的成果，但它的潜力还有待充分挖掘。
风度78·2022-12-24 14:21

NeurIPS 2021 | 微软研究院提出CLUES，用于NLU的少样本学习评估

自然语言理解(NLU)的最新进展部分是由GLUE、SuperGLUE、SQuAD等基准驱动的。事实上，许多NLU模型现在在这些benchmark中的许多任务上已经达到或超过了“人类水平”的性能。
Python数据挖掘·2022-12-20 19:35

python transformers_Transformers 简介（上）

TensorFlow2.0和PyTorch的最新自然语言处理库Transformers(以前称为pytorch-transformers和pytorch-pretrained-bert)提供用于自然语言理解(NLU
weixin_39860757·2022-12-20 15:27

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

中科大2021年自然语言理解nlp/nlu期末试题回忆

一、分析句子是否有歧义，并指出是因为句法结构、词义、语义结构因素或者多个因素导致的。（30分）1）Amanstoppedateverytruckstop.2）咬死猎人的狗3）Wesawherduck.答：1）歧义；不是很确定，应该是stopped作定语和stopped作动词不同。2）歧义；咬死/猎人的狗and咬死猎人的/狗，句法结构导致，一个VP+NP,一个ADJP+NP。3）歧义；词义因素导致的
Zz8196·2022-12-19 20:36

《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

Bert不完全手册7. 为Bert注入知识的力量 Baidu-ERNIE & THU-ERNIE & KBert

Tutorial分别针对NLU
虚幻私塾·2022-12-15 06:31

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

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，简称NLU
在路上的工程师·2022-12-13 09:43

对话系统-“任务型”多轮对话（四）：自然语言生成（NLG）

任务型对话中的NLG就是在NLU(领域分类和意图识别、槽填充)、DST、DP的
u013250861·2022-12-13 06:24

详细介绍NLP对话系统

(NLU)模块的主要任务是将用户输
若年封尘·2022-12-13 06:47

知识图谱task04

1.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（
sing_however·2022-12-11 13:51

NLP自然语言处理相关技术说明及样例（附源码）

https://segmentfault.com/a/11900000103202141、简单概述1.1NLP概念NLP(NaturalLanguageProcessing)，自然语言处理，又称NLU(
howsoever·2022-12-11 09:16

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

Rasa 聊天机器人Rasa_NLU_Chi

一、RasaRasa是一个开源机器学习框架，用于构建上下文AI助手和聊天机器人。Rasa有两个主要模块：RasaNLU：用于理解用户消息，包括意图识别和实体识别，它会把用户的输入转换为结构化的数据。RasaCore：是一个对话管理平台，用于举行对话和决定下一步做什么。RasaX是一个工具，可帮助您构建、改进和部署由Rasa框架提供支持的AIAssistants。RasaX包括用户界面和RESTAP
Maann·2022-12-08 12:12

Rasa系列教程(二) -- Rasa NLU基础

组件2.1语言模型组件2.2分词组件2.3特征提取组件2.4NER组件2.5意图分类组件2.6实体和意图联合提取组件2.7回复选择器三、流水线四、输出格式五、如何使用RasaNLU六、实战：医疗机器人的NLU
知然xu·2022-12-08 12:10

Rasa课程、Rasa培训、Rasa面试系列之： Rasa NLU意图和实体-特征提取器

Rasa课程、Rasa培训、Rasa面试系列之：RasaNLU意图和实体-特征提取器特征提取器为机器学习模型生成数字特征。下图显示了单词“Hi”的编码方式。有两种类型的特征：稀疏特征：通常由计数向量器生成，这些计数也可能表示子词。还有一个词汇语法增强器生成对实体识别有用的基于窗口的特征。当与spaCy相结合时，LecticalSyntacticFeaturizer可以配置包括词性特征密集特征：由许
StarSpaceNLP667·2022-12-08 12:07

Rasa课程、Rasa培训、Rasa面试系列之： Rasa NLU意图分类和实体抽取

Rasa课程、Rasa培训、Rasa面试系列之：RasaNLU意图分类和实体抽取意图分类我们为所有标记和整个句子生成了特征，就可以将其传递给意图分类模型。建议使用Rasa的DIET模型，DIET可以处理意图分类和实体提取，还可以从标记和句子特征中学习。我们应该意识到DIET算法的特殊性，Rasa过去托管的大多数算法要么进行实体抽取，要么进行意图分类，但它们并没有同时做到这两种功能。这通常也意味着意
StarSpaceNLP667·2022-12-08 12:07

Rasa课程、Rasa培训、Rasa面试系列之： Rasa 3.x NLU意图和实体-预测行动

Rasa课程、Rasa培训、Rasa面试系列之：Rasa3.xNLU意图和实体-预测行动使用NLU管道，我们可以检测意图和实体亦，但是这个管道不能预测对话中的下一个动作。
StarSpaceNLP667·2022-12-08 12:07

Rasa框架之使用rasa-nlu库开发星座运势聊天机器人

Horoscope星座机器人项目开发记录RasaNLU部分安装rasa-nlu库、tensorflow库以及其他依赖库#使用清华大学镜像在这里插入代码片pipinstall-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn
听门外雪花风...·2022-12-08 11:37

Rasa课程、Rasa培训、Rasa面试系列之： Rasa NLU意图和实体-分词器

Rasa课程、Rasa培训、Rasa面试系列之：RasaNLU意图和实体-分词器在Rasa项目中，NLU管道定义了将非结构化用户消息转换为意图和实体的处理步骤。
StarSpaceNLP667·2022-12-08 11:37

【机器学习】Rasa NLU以及Rasa Core概念和语法简介（超详细必看）

觉得有帮助请点赞关注收藏~~~一、Rasa简介Rasa是一个开源机器学习框架，可以用于构建基于文本和语音的对话驱动型自动化智能客服助手，能够克服传统客服的部分缺陷，在Windows操作系统环境下，可以使用pipinstallrasa完成安装，它主要包含以下两个主要模块Rasa框架（1）自然语言理解（RasaNaturalLanguageUnderstanding：RasaNLU）：主要功能是实现用
showswoller·2022-12-08 11:06

树莓派python离线语音识别_Raspberry Pi

语音交互主要涉及到三个功能模块：语音识别ASR、语意理解NLU、语音合成
weixin_39918084·2022-12-06 09:46

腾讯SkillNet｜NLU任务全能网络，对Pathways架构的初步尝试

卷友们好，我是rumor。21年10月的时候，谷歌大佬JeffDean提出了下一代AI架构的Pathways概念[1]，旨在通过一个大模型完成各种不同的任务。对于较早关注AI领域的同行们来说，这其实类似17年就提出的MoE（Mixture-of-Experts）概念。不管现在预训练大模型效果多好，始终存在着三个重要问题：目前的模型都只能处理单一任务目前的模型大部分只专注一种感知输入，比如文本、图像
李rumor·2022-12-05 12:34

EasyNLP玩转文本摘要（新闻标题）生成

预训练语言模型，如BERT、MASS、uniLM等虽然在NLU场景中取得了令人瞩目的性能，但模型采用的单词、子词遮盖语言模型并不适用于文本生成场景中，特别是生成式文本摘要场景。其原
阿里云大数据AI技术·2022-12-04 09:11

电话机器人，功能介绍，部署方法

电话机器人是一款结合ASR、IVR、NLU等相关技术的结合体，即专为电话营销设计的一款实用工具，通过人工编撰的程序配合人工的录音镶嵌在一起，通过电话线路对外拨号。
Leo6阿瑞·2022-12-03 05:00

ACL 2022 Tutorial解析——知识增强自然语言理解

知识增强也是NLP未来的重要发展方向，由于在NLU这种需要理解、常识性知识的领域，知识增强更加重要。ACL2022的一篇Tutori
zenRRan·2022-11-30 01:34

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

【追一科技】NLG技术：文本生成技术多样化应用的探索之路

来自：追一科技自然语言处理（NLP）技术通常可以分为两大类，分别是自然语言理解（NLU）和自然语言生成（NLG）。
zenRRan·2022-11-29 10:10

【kaggle】印度语和泰米尔语问答赛题baseline

与英语相比，流行的自然语言理解(NLU)模型在印度语言中的表现更差，其影响导致印度用户在下游Web应用程序中体
深度之眼·2022-11-26 17:18

自然语言理解（NLU）-文本纠错学习笔记1

1概念理解：首先，文本纠错是实现文本语句自动检查、自动纠错的一项重要技术，提高语言的正确性并减少人工成本。通常类型有：语音转换语言转换、发音不标准、拼写错误、语法错误（多打漏打乱序等）、知识错误（概念模糊）等2目前研究现状：目前纠错方法主要分为两个方向：基于规则和基于深度模型基于规则：第一步是错误检测，第二步是错误纠正错误检测：先通过结巴中文分词器切词，由于句子中含有错别字，所以切词结果往往会有切
m0_61948575·2022-11-26 10:30

多轮对话框架RASA---story

Stories.md顾名思义，就是根据之前的nlu.md和domain.yml来“编故事”，决定什么行为名称，其实就是各种“规则”，来实现多轮对话。相当于一个对话流程场景，我们需要告诉机器对话场景
hblg_bobo·2022-11-25 18:52

bert使用

1.transformer资料transformers（以前称为pytorch-transformers和pytorch-pretrained-bert）提供用于自然语言理解（NLU）和自然语言生成（NLG
Ctrl+C用户·2022-11-25 02:47

BERT | （4）Bert生成句向量_pytorch

TensorFlow2.0和PyTorch的最新自然语言处理库Transformers(以前称为pytorch-transformers和pytorch-pretrained-bert)提供用于自然语言理解(NLU
郭畅小渣渣·2022-11-23 17:19

Pytorch-Bert预训练模型的使用（调用transformers）

笔记摘抄1.transformer资料transformers（以前称为pytorch-transformers和pytorch-pretrained-bert）提供用于自然语言理解（NLU）和自然语言生成
Douzi1024·2022-11-23 01:39

自然语言三兄弟NLP、NLU、NLG傻傻分不清？一文搞懂它们的区别

自然语言（NaturalLanguage）中有NLP（‍NaturalLanguageProcessing）、NLU（NaturalLanguageUnderstanding）和NLG（NaturalLanguageGeneration
Python学研大本营·2022-11-21 16:26
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