摘要： 这几天写了代码和资料，博客没有及时更新。 补一个之前的milvus研究。 《基于语义向量的搜索实证》 https://mp.weixin.qq.com/s/nzxCb5I5ya ruoZF_4KzGQ 阅读全文

摘要： 最近有人问我几次NLP有哪些开源工具，这里做个笔记。 阅读全文

摘要： https://yq.aliyun.com/live/2115 太累了，没仔细听 阅读全文

摘要： 对话生成：深度强化学习 Deep Reinforcement Learning for Dialogue Generation 强化学习的目的是：构建状态到行为的 函数 。 当前状态、动作、奖励（惩罚）函数 阅读全文

摘要： 今天用了定闹钟的场景语料，在plato框架尝试了端到端的模型。 本文先记录英文的训练过程，然后记录中文的训练过程。 训练端到端的模型 发现使用英文的模型，还是显示有中文，所以，新建目录，重新训练 1. 用英文训练模型 工作目录： 注意 和 ，自动生成这2个文件 1.1. 准备文件 数据文件 模型定义 阅读全文

摘要： NLP的几个概念 从技术研究的角度，简单介绍自然语言处理的几个概念 1. 对抗学习 主要指对抗生成网络。 2个主要构成：判别器、生成器 判别模型尽可能提取特征正确率增加的模型，生成模型尽可能“伪造”让判别模型以为是真的结果。 2. 强化学习 来源于“heterostatic theory of ad 阅读全文

摘要： 先处理中文语料。参考 "上篇笔记" 1. 准备 文件 官方文档给了例子， plato/example/config/ludwig/metalWOZ_seq2seq_ludwig.yaml 2. 开始训练模型 注意模型的保存路径 3. 写类文件，加载模型 模型训练完毕之后，就可以使用了。 那么如何使用 阅读全文

摘要： 以plato使用的metalwoz数据集的INSURANCE为例，进行语料的汉化过程。 1. 下载数据集 微软的数据集，下载地址：https://www.microsoft.com/en us/research/project/metalwoz/ 2. 将语料翻译成中文，并分词 先是使用了有道云的翻 阅读全文

摘要： 原始文档 Train an end to end model To get started we can train a very simple model using Ludwig (feel free to use your favourite deep learning framework h 阅读全文

摘要： 今天试了文本生成框架texar https://github.com/asyml/texar 这个texar框架里面，也有端到端的实现 数据下载成功了。 但是运行 的时候，有报错， 先暂时放起来吧 目前的工作重点不在这里 阅读全文