AI 每周必读:The Ones

【AI100 导读】本周的 The Ones 为大家推荐了一篇 GAN 在 Chatbot 领域应用的 paper,一个基于 matlab 的深度学习框架 Lightnet,一篇述说机器翻译真实现状的深度文章,一张描述 Chatbot pipeline 的图,一本来自 Keras 作者的书,旨在帮助零基础的同学通过实例来学习深度学习。

1. One Paper

Adversarial Learning for Neural Dialogue Generation

链接:

https://arxiv.org/abs/1701.06547

GAN 的火热逐渐地烧到了自然语言处理中,尤其是自然语言生成 NLG 任务上,本文工作来自 Jiwei Li,一个高产的作者。对 GAN 和 chatbot 感兴趣的童鞋可以好好读一下。

2. One Code

LightNet

推荐一个基于 matlab 的深度学习框架,包括了常见的 CNN、RNN 模型和各种模块以及增强学习,支持 cpu 和 gpu 两种训练模式,简单易用,方便灵活。感兴趣的童鞋可以看过来,fork 一下。

相关论文地址:

https://arxiv.org/abs/1605.02766

代码地址:

https://github.com/yechengxi/LightNet

3. One Deep

2016年机器翻译应用非常热,不仅仅是在研究方面,更是在商用系统上。近日一篇题为《搞机器翻译的不要吹牛,搞机器翻译的不要吓人》的文章给过热的媒体和舆论浇了一盆冷水,作者是一位来自北京语言大学的教师,通过一些实例来说明神经机器翻译系统仍有很大的提升空间,对于研究者来说也有很长的路要走。

原博文可见:

http://weibo.com/ttarticle/p/show?id=2309404067598500294509

4. One Picture

一个完整的口语对话系统(Chatbot)包括了上图中的六个部件,其中最关键的、也是最难的是语义理解的部分 SLU。其实,每一个部件的准确率对于下一个部件的影响很大,“误差”的传播将会导致对话系统的效果不理想,与用户的预期相差太多。对于特定任务的 Chatbot,现有的语义理解部件通常使用一种名为 slot filling 的手段进行处理,简单点理解就是从用户的请求中抽取出相应的参数来,比如时间、地点等,但这和真正地理解语义有很大的差距。语义理解不解决,真正好用、通用、实用的 Chatbot 就还有很长的路要走。

5. One Book

《Deep Learning with Python》

本书的作者是 Google 的研究员,开源深度学习框架 Keras 的作者 Francois Chollet,书中通过用 Python 解决现实中的问题为线索来展开,包括:图像分类、语音识别、问答系统、OCR 等等任务。Keras 是一个非常简单易用的二次框架,以 Theano 和 Tensorflow 为底层框架,使用风格与 Torch 类似。

本书主页:

https://www.manning.com/books/deep-learning-with-python

本文为 AI100 原创,转载需获同意


原文发布于微信公众号 - AI科技大本营(rgznai100)

原文发表时间:2017-01-29

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