本文为其中 long papers 之一。 作者 | 周昊 编辑 | 贾伟 ? 为了进一步推动多领域的知识驱动的多轮对话研究并且弥补中文语料的缺乏，我们提出了一个中文的多领域的知识驱动的对话数据集KdConv (Knowledge-driven Conversation)，其使用知识图谱为多轮对话中使用的知识进行标注 KdConv的一个对话样例，下划线的文本是在对话中使用的相关知识。 相比于之前的知识驱动的对话数据集，KdConv有三大特点： 1、标注信息精细。 KdConv 除了提供对话相关的知识图谱信息外，还为数据集中每一句对话标注了其相关的知识三元组信息，这种句子级的知识标注可以为知识驱动的对话生成任务提供细致的监督信号，而且可以在对话历史中进行知识规划的建模 KdConv 提供了包含结构化的知识图谱以及非结构化的长文本作为背景知识的全面的知识来源，同时由于在构造对话的过程中，没有指定任何目标约束，使得对话中的知识交互方式包含问答、讨论、迁移等全面的交互方式。
和之前介绍的不同，重构了些代码，为了使整个流程更加清楚，我们要重新对数据进行预处理。 阅读本文，你可以了解中文文本分类从数据预处理、模型定义、训练和测试的整个流程。 一、熟悉数据 数据的格式是这样子的： 基本目录如下： ? 其中train存放的是训练集，answer存放的是测试集，具体看下train中的文件： ? 二、数据预处理 本文数据预处理基本流程： 先将所有训练数据的txt路径以及测试用的txt路径写入到txt中备用：train.txt、test.txt def _txtpath_to_txt(self 另一种 # 就是按照论文中的方法实现，这样的效果反而更差，可能是增大了模型的复杂度，在小数据集上表现不佳。 时，一定要对这三个值进行非线性映射， # 其实这一步就是论文中Multi-Head Attention中的对分割后的数据进行权重映射的步骤，我们在这里先映射后分割，原则上是一样的。
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1、对语料进行分析 基本目录如下： ? 其中train存放的是训练集，answer存放的是测试集，具体看下train中的文件： ? 2、数据预处理 （1）将文本路径存储到相应的txt文件中 我们要使用数据，必须得获得文本以及其对应的标签，为了方便我们进行处理，首先将训练集中的txt的路径和测试集中的txt的路径分别存到相应的txt文件中 ，具体代码如下： def txt_path_to_txt(): #将训练数据的txt和测试数据的txt保存在txt中 train_path = "/content/drive/My Drive/ （ 田君 、 海军 根据 录音 整理 ， 未经 本人 审阅 。 标题 为 编者 所 加 ） Art 文本是通过空格进行了分词，最后的标签和文本之间用制表符进行了分割。 如果想提高分类的性能，则需要进一步的数据预处理以及模型的调参了。
利用TfidfVectorizer进行中文文本分类（数据集是复旦中文语料） 1、训练词向量 数据预处理参考利用TfidfVectorizer进行中文文本分类（数据集是复旦中文语料） ，现在我们有了分词后的 之后我们将词语保存在一个文件中，将对应的词向量保存在另一个文件中。 最后做个总结： 使用RNN进行文本分类的过程如下： 获取数据； 无论数据是什么格式的，我们需要对其进行分词（去掉停用词）可以根据频率进行选择前N个词（可选）； 我们需要所有词，并对它们进行编号； 训练词向量 （可选），要将训练好的向量和词编号进行对应； 将数据集中的句子中的每个词用编号代替，对标签也进行编号，让标签和标签编号对应； 文本可使用keras限制它的最大长度，标签进行onehot编码； 读取数据集 （文本和标签），然后构建batchsize 搭建模型并进行训练和测试； 至此从数据的处理到文本分类的整个流程就已经全部完成了，接下来还是对该数据集，使用CNN进行训练和测试。
利用TfidfVectorizer进行中文文本分类（数据集是复旦中文语料） 利用RNN进行中文文本分类（数据集是复旦中文语料） 上一节我们利用了RNN（GRU）对中文文本进行了分类，本节我们将继续使用 CNN对中文文本进行分类。 word2id_dict[line.strip()] = i print(len(word2id_dict)) fp1.close() return word2id_dict #得到文本内容及对应的标签 ).split('\t') label2id_dict[line[0]] = line[1] #print(label2id_dict) return label2id_dict #将文本内容中的词替换成词对应的 id，并设定文本的最大长度 #对标签进行one-hot编码 def process(path,max_length): contents,labels = get_content_label(path
研究任务型对话系统，首先得从数据集采集说起，学术界需要公开的数据集来证明模型的效果，工业界更需要以数据集为基础来构建更鲁棒的对话系统，那么业界成熟的对话系统数据集有哪些呢，对于多轮，如何更科学的采集数据减少错误呢 ，本文调研了一些近来一些方案供参考。 数据集较多，特别是后面一次会有多个任务的数据集，也没有全了解。 DstC1: 5个slot（路线，出发点，重点，日期，时间），用户目标在对话过程中不会发生变化。 千言 2020 CCF BDCI 千言：多技能对话：收集了一系列公开的开放域对话数据，并对数据进行了统一的整理以及提供了统一的评测方式，期望从多个技能、多个领域的角度对模型效果进行综合评价 目前中文数据集看到还比较少 ，SMP也出过一些单轮对话数据集，总体上还是不如英文丰富。
本文包含以下内容 2020年刚出的大规模中文多轮对话数据集的介绍 多轮对话的一些常见任务 多轮对话的一些常见模型 基本概念 什么是对话？ 我：你好！ 机器人：你也好！ 多轮对话呢？ (用户有两个以上目的(订机票和酒店)要通过对话实现) 中文？突出中文是因为之前的大规模开源多轮对话数据集MultiWOZ是英文的。MultiWOZ在推动英文多轮对话诞生了很多研究。 因此这次清华大学计算机系制作了中文的数据集以填补中文任务导向对话数据的空白。 ? 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2002.11893.pdf 数据集介绍 数据集参数 CrossWOZ包含 6K 个对话，102K 个句子，涉及 5 个领域（景点、酒店、餐馆、地铁 第一个大规模中文跨领域任务导向数据集。 在用户端和系统端都有详细的对话状态记录，标注信息全面。 与其他数据集的对比 ? 跨领域对话的数据样例 ? 数据标注方法 基础数据库的构建。
相对Python2版本来说，NLTK更支持Python3版本。 ([text1,text2,])对象构造idf(term)计算词term在语料库中的逆文档频率，即log总文章数文中出现term的文章数tf(term,text)统计term在text中的词频tf_idf 而在类KeywordExtractor，实现了一个方法，可以根据用户指定的路径，加载用户提供的停用词集合。 然后，类KeywordExtractor实现了一个方法set_stop_words，可以根据用户指定的路径，加载用户提供的停用词集合。 set_stop_words函数执行时，会更新对象default_tfidf中的停用词集合stop_words，当set_stop_words函数执行完毕时，stop_words也就是更新后的停用词集合
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 包含一些中文新闻文本，可用于训练中文自动分词。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源
（数据集是复旦中文语料） 利用RNN进行中文文本分类（数据集是复旦中文语料） 利用CNN进行中文文本分类（数据集是复旦中文语料） 利用transformer进行中文文本分类（数据集是复旦中文语料 ） 基于tensorflow的中文文本分类 数据集：复旦中文语料，包含20类 数据集下载地址：https://www.kesci.com/mw/dataset/5d3a9c86cf76a600360edd04 /content 数据集下载好之后将其放置在data文件夹下； 修改globalConfig.py中的全局路径为自己项目的路径； 处理后的数据和已训练好保存的模型，在这里可以下载： 链接：https:/ |--|--|--Fudan：复旦数据； |--|--|--train：训练数据； |--|--|--answer：测试数据； |--dataset：创建数据集，对数据进行处理的一些操作； |--images ：结果可视化图片保存位置； |--models：模型保存文件； |--process：对原始数据进行处理后的数据； |--tensorboard：tensorboard可视化文件保存位置，暂时未用到；
// 根据名称查找数据集合 TCComponentDatasetType datasetType = (TCComponentDatasetType) TCUtil.GetSession().getTypeComponent ("Dataset"); TCComponentDataset dataset = datasetType.find(datasetName); // 根据文件类型，文件名获取文件 File file
陈运文介绍，定位文本智能处理专家的达观数据，瞄准的正是这些潜力场景，专注为数字化转型升级期的企业提供完善的文本挖掘、知识图谱、搜索引擎和个性化推荐等文本智能处理技术服务，帮助企业实现数据化、智能化运营， 在技术层面，这其实又是一个AI领域老生常谈的三个要素的话题，即AI必不可少的数据、算法和算力。考虑到文本是最不占IT资源的数据类型，因此文本智能处理对AI技术的要求又可简化为数据和算法两大要点。 陈运文自信地称，达观数据的文本智能处理已经做到全球领先水平，成为国内大型企业的首选合作伙伴。 达观数据具体怎么做的呢？ 陈运文介绍，在数据层面，针对特定行业，达观先是从互联网上采集几十亿字的文档资料，让计算机每天反复阅读它们，提取这些文字背后的规律，让它逐渐具备人的理解能力，去做分析挖掘。 “ 达观的诗与远方：专注企业服务，解放人力做更有意义的事 ” 当被问及对部分公司利用类似的AI技术，在消费互联网领域风生水起估值上百亿的看法时，陈运文介绍达观数据目前还是会专注在企业服务领域，一是因为文本处理应用面在企业层面最广
「整合一下做udacity深度学习练习时对文本数据处理的代码，便于自己理解，提供对于文本数据处理的思路。版权归udacity所有，不妥删。」 将文本数据转换为训练可用的数据 建立词级vocab： 给标点添加Token，并将出现低于5次的低频词丢弃。 将这些高频无用的单词去除掉就能消除数据的噪音，这使得训练能够更快更好。 具体做法是，在训练集中的每个单词wi，我们可以使用下面的公式来计算其丢弃概率P(wi)： ? 其中t是一个选定的阈值，经常选用10-5，f(wi)是单词在整个训练集中出现的频率。 首先，我们需要做的是抛弃一些文本数据以至于可以得到完整的batches。每个batch的字符数量为N×M，其中N为batch size(序列的数量)，M为step的数量。
用前文预测后文，而非使用标注数据调整模型参数。这样既使用了统一的结构做训练，又可适配不同类型的任务。虽然学习速度较慢，但也能达到相对不错的效果。 增加数据集：这是一个比更大还更大的数据集。 参考OpenAI GPT-2将多轮会话作为长文本，将生成任务作为语言模型。 首先，把一次会话中的所有对话合并为一个长文本，以文本结束符作为结尾。 相反，它针对的是类似人类的对话，在这种对话中，潜在的目标通常是不明确的或事先未知的，就像在工作和生产环境（如头脑风暴会议）中人们共享信息时看到的那样。 DSTC-7测试数据包含了Reddit数据对话。 由于 OpenAI 团队开源的 GPT-2 模型预训练参数为使用英文数据集预训练后得到的，虽然可以在微调时使用中文数据集，但需要大量数据和时间才会有好的效果，所以这里我们使用了英文数据集进行微调，从而更好地展现 Corpus）, 银行金融领域的问题匹配数据； PAWS-X (中文)：语义匹配中难度很高的数据集。
本文为MuTual论文作者的特别约稿 编辑：rumor酱、夕小瑶 前言 自然语言处理是人工智能领域的掌上明珠，而人机对话则是自然语言处理领域的最终极一环。 数据集特点 现有的检索式聊天机器人数据集，诸如Ubuntu，Douban，对于给定的多轮对话，需要模型在若干候选回复中，选出最合适的句子作为对话的回复。 基于目前对话数据集的缺陷，Mutual被提出，一个直接针对Response Selection的推理数据集。 数据集构建 MuTual基于中国高考英语听力题改编。 这样可以让数据集聚焦于检测模型在多轮对话中的推理能力，而非判断单个句子是否具有逻辑性。 作者还在标注过程中控制正确和错误的回复与上文的词汇重叠率相似，防止模型可以通过简单的根据文本匹配选出候选回复。 现有的检索式对话数据集大都没有直接对该问题进行建模，因此我们提出了MuTual数据集，针对性的评测模型在多轮对话中的推理能力。
Introduction 1.1 区别 航空图像区别于传统数据集，有其自己的特点，面临很大的数据集偏差问题，例如导致数据集的泛化能力差： 尺度变化性更大（很好理解，如车辆和机场；而且很可能一张大图就一个目标 下图是与NWPU数据集相比实例数目。可以看出这个的样本不均衡问题还是稍微好一点的。 ? 标注方式 没有选择(x,y,w,h)和(x,y,w,h.θ)，而是标记四个顶点八个坐标得到不规则四边形。 初始点一般选择物体的头部；如果是海港这样没有明显视觉形状的对象，选择左上角为第一个点。如下图abc所示，d是传统方法标注，有很多重叠。 ? 数据集划分 1/6验证集，1/3测试集，1/2训练集。 其中效果最好的是FR-O，也就是可旋转bbox的Faster-RCNN检测器，一方面是Faster RCNN本身好，另一方面也反映了更好的gt能够辅助学到更好的特征（虽然上下文有用比较好，但是明显斜着的舰船车辆这种带来了太大的 ，密集样本的检测都有缺陷 各位看官老爷，如果觉得对您有用麻烦赏个子，创作不易，0.1元就行了。
这些网址是我在学习python中文文本挖掘时觉得比较好的网站，记录一下，后期也会不定期添加： 1.http://www.52nlp.cn/python-%E7%BD%91%E9%A1%B5%E7%88% 4.http://developer.51cto.com/art/201507/485276.htm 一个完整的介绍分词，从导入数据集到最后结果 5.http://www.tuicool.com/articles /U3uiiu 一个简单的例子，jieba分词 6.http://scikit-learn.org/stable/modules/feature_extraction.html 官网上对文本分析的介绍 7.http://ju.outofmemory.cn/entry/74958 scikit文本特征提取 8.http://blog.csdn.net/lsldd/article/details/41520953 一个博主写的，简单的分词 9.http://zhuanlan.zhihu.com/textmining-experience/19630762 知乎上的文本分析专栏 10.http://www.clips.ua.ac.be
作者 | fendouai 编辑 | 磐石 出品 | 磐创AI技术团队 ---- 【磐创AI导读】：前两篇文章中我们介绍了一些机器学习不错的项目合集和深度学习入门资源合集，本篇文章将对中文文本相似度计算工具做一次汇总 喜欢我们文章的小伙伴，欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。另外您对我们的文章有任何的意见或是文章中的不足之处，欢迎在文末留言。 一． 基本工具集 1. 自动摘要 文本分类 拼音简繁 http://hanlp.hankcs.com/ https://github.com/hankcs/HanLP 盘古分词-开源中文分词组件 盘古分词是一个中英文分词组件 、功能强大、性能可靠的中文自然语言分析云服务。 tfidfmodel.html TextRank 技术原理：https://web.eecs.umich.edu/~mihalcea/papers/mihalcea.emnlp04.pdf TextRank4ZH-从中文文本中自动提取关键词和摘要
小布助手是OPPO公司为欧加集团三品牌手机和IoT设备自研的语音助手，为用户提供了有趣、贴心、便捷的对话式服务。意图识别是对话系统中的一个核心任务，而对话短文本语义匹配是意图识别的主流算法方案之一。 本赛道要求参赛队伍根据脱敏后的短文本query-pair，预测它们是否属于同一语义。 冠军方案 源代码获取方式 关注微信公众号 datayx 然后回复 语义配匹 即可获取。 AI项目体验地址 https://loveai.tech 数据 本项目没有提供数据，如果需要数据，请到天池比赛主页下载 https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance https://github.com/dbiir/UER-py https://github.com/huawei-noah/Pretrained-Language-Model 下载并解压, 解压到文件夹 -7.2.1.6 端到端训练脚本 cd code bash .
云小微对话机器人基于完全自研的AI全链路能力，对用户输入的文本或语音识别的文本做语义理解、识别用户真实意图，记忆上下文和联想分析，面向用户提供快速、精准的信息问询体验。同时还为客户提供运营工具，通过对线上用户日志的挖掘，以及腾讯海量线上数据挖掘，提炼出各种问法，最终提高用户服务体验的满意度，减轻人工服务压力。
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