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收藏|2021年浅谈多任务学习
当然不仅仅是NLP和推荐系统,最近CV和强化学习使用多任务学习进行创新的研究也是非常多的,但由于笔者对于CV和强化学习的多任务学习理解太浅,本文在谈多任务学习的时候更多会用NLP和推荐系统中的模型来举例和分析。
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2021-02-24
1.2K0
一文了解端到端的任务型对话(一)
任务型对话模型包括两种方法:Pipeline和End2End,前面介绍了问题定义和建模(任务型对话系统公式建模&&实例说明)、Pipeline方法中的SLU(总结|对话系统中的口语理解技术(SLU)(一)、总结|对话系统中的口语理解技术(SLU)(二)、总结|对话系统中的口语理解技术(SLU)(三))、DST(一文看懂任务型对话系统中的状态追踪(DST))、DPL(一文看懂任务型对话中的对话策略学习(DPL))、NLG(总结|对话系统中的自然语言生成技术(NLG))。今天简单介绍下部分End2End的方法(End2End的方法也有多种,比如:有的方法虽然是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;有的方法则是完全忽略Pipeline方法划分的多个模块,完全的End2End),后续抽时间会继续介绍。
AI部落联盟
2019-05-27
2.3K0
微软和清华开源ConvLab: 多领域端到端对话系统平台
本文大部分来自ConvLab: Multi-Domain End-to-End Dialog System Platform,2019年4月18号才挂到arxiv,我是19号简单扫一遍。这种类型的文章比较简单,大多是阐述性质的,今天也没细看(局部细看了,没有整体细看),捡着关键内容加上我之前关于对话方面的了解简单写下。如果有问题,欢迎交流。
AI部落联盟
2019-05-27
2.1K0
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