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  2020年6月19日
摘要: https://github.com/google-research/pegasus ICML 2020 接收的论文,https://arxiv.org/abs/1912.08777 Pre-training with Extracted Gap-sentences for Abstractive 阅读全文
posted @ 2020-06-19 07:15 宋岳庭 阅读(2710) 评论(15) 推荐(0) 编辑
  2020年6月13日
摘要: 这是uber-plato 的研究成果,发表时间:2019-7-11 https://github.com/uber-research/plato-research-dialogue-system https://arxiv.org/pdf/1907.05507.pdf http://www.pape 阅读全文
posted @ 2020-06-13 10:58 宋岳庭 阅读(545) 评论(0) 推荐(0) 编辑
  2020年5月28日
摘要: 工具 平台 ERNIE paddle Dialogue-PLATO paddle TC-Bot pytorch Mem2Seq pytorch Chinese_NER pytorch DialoGPT pytorch multiwoz pytorch pytext pytorch GPT-2 pyt 阅读全文
posted @ 2020-05-28 15:45 宋岳庭 阅读(203) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 自然语言理解:根据用户输入的自然语言,识别和理解用户的意图、抽取槽位和槽值,为下一步的对话管理提供信息。 代码 模型 thu-coai/tatk SVMNLU, BERTNLU crownpku/Rasa_NLU_Chi 支持中文,sklearn,MITIE xuehuiping/snips-nlu 阅读全文
posted @ 2020-05-28 15:41 宋岳庭 阅读(351) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 仅供学习使用 ACL2020 录用情况 国内作者占多 人机对话异军突起 机器学习持续热门 文本生成强势上升 问答系统绝地反击 新任务和资源挑战机器 机器翻译有所衰落 句法分析逐渐式微 语义分析稍显复杂 其他维度的趋势 车万翔老师的思考 IJCAI2020 整体统计 NLP 9大亮点 算法角度 无监督 阅读全文
posted @ 2020-05-28 15:22 宋岳庭 阅读(527) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 本文仅作学习 《从ICLR 2020、AAAI 2020看对话系统近期研究进展》 原文: https://mp.weixin.qq.com/s/z-kltAnnna-1yirx-oKBLA 论文来源 论文标题 论文链接 代码链接 数据集 ICLR 2020 Sequential Latent Kno 阅读全文
posted @ 2020-05-28 14:54 宋岳庭 阅读(527) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 到这里注册账号https://core.telegram.org/bots https://github.com/polakowo/gpt2bot,按照这个仓库部署即可。可docker,可本地。 依赖 numpy==1.16.4 torch==1.2.0 transformers==2.3.0 py 阅读全文
posted @ 2020-05-28 14:52 宋岳庭 阅读(1098) 评论(0) 推荐(0) 编辑
  2020年5月18日
摘要: 上次没有把texar安装成功。 螺旋式上升,这次再试试。 Texar: A Modularized, Versatile, and Extensible Toolkit for Text Generation Zhiting Hu, Haoran Shi, Bowen Tan, Wentao Wan 阅读全文
posted @ 2020-05-18 20:19 宋岳庭 阅读(447) 评论(0) 推荐(0) 编辑
  2020年5月13日
摘要: A State of the Art Large scale Pretrained Response Generation Model https://github.com/microsoft/DialoGPT 仓库基于 huggingface 的 pytorch transformer 和 Ope 阅读全文
posted @ 2020-05-13 09:02 宋岳庭 阅读(764) 评论(0) 推荐(0) 编辑
  2020年5月9日
摘要: 任务型对话中的开源系统 本文使用SL(监督学习)来监督每个模型部件的学习,同时RL(强化学习)做end to end的训练。虽然是End2End的方法,但是还是单独设计模型的部件,不同部件解决Pipeline方法中的某个或多个模块。 原文地址: https://arxiv.org/abs/1703. 阅读全文
posted @ 2020-05-09 14:29 宋岳庭 阅读(373) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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