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收藏｜2021年浅谈多任务学习

强化学习 NLP 服务 https 网络安全推荐系统

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。

2021-02-24

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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。

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

开源 NLP 服务深度学习强化学习

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。

2019-05-27

2.1K0

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