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清华 ACL 2020 长 | KdConv:多领域知识驱动的多轮

为其 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研究并且弥补语料的缺乏,我们提出了一个的多领域的知识驱动的KdConv (Knowledge-driven Conversation),其使用知识图谱为多轮使用的知识进行标注 KdConv的一个样例,下划线的是在使用的相关知识。 相比于之前的知识驱动的,KdConv有三大特点: 1、标注信息精细。 KdConv 除了提供相关的知识图谱信息外,还为每一句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生成任务提供细致的监督信号,而且可以在历史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作为背景知识的全面的知识来源,同时由于在构造的过程,没有指定任何目标约束,使得的知识交互方式包含问答、讨论、迁移等全面的交互方式。

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利用transformer进行分类(是复旦语料)

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,我们要重新进行预处理。 阅读,你可以了解分类从预处理、模型定义、训练和测试的整个流程。 一、熟悉 的格式是这样子的: 基目录如下: ? 其train存放的是训练,answer存放的是测试,具体看下train件: ? 二、预处理 预处理基流程: 先将所有训练的txt路径以及测试用的txt路径写入到txt备用:train.txt、test.txt def _txtpath_to_txt(self 另一种 # 就是按照论的方法实现,这样的效果反而更差,可能是增大了模型的复杂度,在小上表现不佳。 时,一定要这三个值进行非线性映射, # 其实这一步就是论Multi-Head Attention分割后的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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    利用TfidfVectorizer进行分类(是复旦语料)

    1、语料进行分析 基目录如下: ? 其train存放的是训练,answer存放的是测试,具体看下train件: ? 2、预处理 (1)将路径存储到相应的txt 我们要使用,必须得获得以及其应的标签,为了方便我们进行处理,首先将训练的txt的路径和测试的txt的路径分别存到相应的txt ,具体代码如下: def txt_path_to_txt(): #将训练的txt和测试的txt保存在txt train_path = "/content/drive/My Drive/ ( 田君 、 海军 根 录音 整理 , 未经 人 审阅 。 标题 为 编者 所 加 ) Art 是通过空格进行了分词,最后的标签和之间用制表符进行了分割。 如果想提高分类的性能,则需要进一步的预处理以及模型的调参了。

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    利用RNN进行分类(是复旦语料)

    利用TfidfVectorizer进行分类(是复旦语料) 1、训练词向量 预处理参考利用TfidfVectorizer进行分类(是复旦语料) ,现在我们有了分词后的 之后我们将词语保存在一个,将应的词向量保存在另一个。 最后做个总结: 使用RNN进行分类的过程如下: 获取; 无论是什么格式的,我们需要其进行分词(去掉停用词)可以根频率进行选择前N个词(可选); 我们需要所有词,并它们进行编号; 训练词向量 (可选),要将训练好的向量和词编号进行应; 将的句子的每个词用编号代替,标签也进行编号,让标签和标签编号应; 可使用keras限制它的最大长度,标签进行onehot编码; 读取和标签),然后构建batchsize 搭建模型并进行训练和测试; 至此从的处理到分类的整个流程就已经全部完成了,接下来还是,使用CNN进行训练和测试。

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    利用CNN进行分类(是复旦语料)

    利用TfidfVectorizer进行分类(是复旦语料) 利用RNN进行分类(是复旦语料) 上一节我们利用了RNN(GRU)进行了分类,节我们将继续使用 CNN进行分类。 word2id_dict[line.strip()] = i print(len(word2id_dict)) fp1.close() return word2id_dict #得到内容及应的标签 ).split('\t') label2id_dict[line[0]] = line[1] #print(label2id_dict) return label2id_dict #将内容的词替换成词应的 id,并设定的最大长度 #标签进行one-hot编码 def process(path,max_length): contents,labels = get_content_label(path

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    【多轮】任务型多轮如何采

    研究任务型系统,首先得从说起,学术界需要公开的来证明模型的效果,工业界更需要以为基础来构建更鲁棒的系统,那么业界成熟的系统有哪些呢,于多轮,如何更科学的采减少错误呢 ,调研了一些近来一些方案供参考。 较多,特别是后面一次会有多个任务的,也没有全了解。 DstC1: 5个slot(路线,出发点,重点,日期,时间),用户目标在过程不会发生变化。 千言 2020 CCF BDCI 千言:多技能:收了一系列公开的开放域,并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、多个领域的角度模型效果进行综合评价 目前看到还比较少 ,SMP也出过一些单轮,总体上还是不如英丰富。

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    大规模跨领域任务导向多轮及模型CrossWOZ

    包含以下内容 2020年刚出的大规模多轮的介绍 多轮的一些常见任务 多轮的一些常见模型 基概念 什么是? 我:你好! 机器人:你也好! 多轮呢? (用户有两个以上目的(订机票和酒店)要通过实现) ?突出是因为之前的大规模开源多轮MultiWOZ是英的。MultiWOZ在推动英多轮诞生了很多研究。 因此这次清华大学计算机系制作了以填补任务导向的空白。 ? 论地址:https://arxiv.org/pdf/2002.11893.pdf 介绍 CrossWOZ包含 6K 个,102K 个句子,涉及 5 个领域(景点、酒店、餐馆、地铁 第一个大规模跨领域任务导向。 在用户端和系统端都有详细的状态记录,标注信息全面。 与其他比 ? 跨领域样例 ? 标注方法 基础库的构建。

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    Python挖掘-NLTK分析+jieba挖掘

    Python2版来说,NLTK更支持Python3版。  ([text1,text2,])象构造idf(term)计算词term在语料库的逆档频率,即log总出现term的tf(term,text)统计term在text的词频tf_idf 而在类KeywordExtractor,实现了一个方法,可以根用户指定的路径,加载用户提供的停用词合。  然后,类KeywordExtractor实现了一个方法set_stop_words,可以根用户指定的路径,加载用户提供的停用词合。  set_stop_words函执行时,会更新象default_tfidf的停用词合stop_words,当set_stop_words函执行完毕时,stop_words也就是更新后的停用词

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    | 新闻分词

    下载请登录爱科(www.idatascience.cn) 包含一些新闻,可用于训练自动分词。 1. 字段描述 2. 预览 3. 字段诊断信息 4. 来源

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    基于tensorflow的分类总结(是复旦语料)

    是复旦语料) 利用RNN进行分类(是复旦语料) 利用CNN进行分类(是复旦语料) 利用transformer进行分类(是复旦语料 ) 基于tensorflow的分类 :复旦语料,包含20类 下载地址:https://www.kesci.com/mw/dataset/5d3a9c86cf76a600360edd04 /content 下载好之后将其放置在data件夹下; 修改globalConfig.py的全局路径为自己项目的路径; 处理后的和已训练好保存的模型,在这里可以下载: 链接:https:/ |--|--|--Fudan:复旦; |--|--|--train:训练; |--|--|--answer:测试; |--dataset:创建进行处理的一些操作; |--images :结果可视化图片保存位置; |--models:模型保存件; |--process:原始进行处理后的; |--tensorboard:tensorboard可视化件保存位置,暂时未用到;

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    Teamcenter RAC 查找并获取

    // 根名称查找合 TCComponentDatasetType datasetType = (TCComponentDatasetType) TCUtil.GetSession().getTypeComponent ("Dataset"); TCComponentDataset dataset = datasetType.find(datasetName); // 根件类型,件名获取件 File file

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    达观陈运智能处理潜力无限,“AI员工”将为企业处理90%的工作

    陈运介绍,定位智能处理专家的达观,瞄准的正是这些潜力场景,专注为字化转型升级期的企业提供完善的挖掘、知识图谱、搜索引擎和个性化推荐等智能处理技术服务,帮助企业实现化、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题,即AI必不可少的、算法和算力。考虑到是最不占IT资源的类型,因此智能处理AI技术的要求又可简化为和算法两大要点。 陈运自信地称,达观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。 达观具体怎么做的呢? 陈运介绍,在层面,针特定行业,达观先是从互联网上采几十亿字的档资料,让计算机每天反复阅读它们,提取这些字背后的规律,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,陈运介绍达观目前还是会专注在企业服务领域,一是因为处理应用面在企业层面最广

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    预处理-的处理方法

    「整合一下做udacity深度学习练习时处理的代码,便于自己理解,提供处理的思路。版权归udacity所有,不妥删。」 将转换为训练可用的 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的噪音,这使得训练能够更快更好。 具体做法是,在训练的每个单词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)是单词在整个训练出现的频率。 首先,我们需要做的是抛弃一些以至于可以得到完整的batches。每个batch的字符量为N×M,其N为batch size(序列的量),M为step的量。

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    GPTGPT2DialoGPT 详解比与应用-生成与

    用前预测后,而非使用标注调整模型参。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,但也能达到相不错的效果。 增加:这是一个比更大还更大的。 参考OpenAI GPT-2将多轮会作为长,将生成任务作为语言模型。 首先,把一次会的所有合并为一个长,以结束符作为结尾。 相反,它针的是类似人类的,在这种,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)人们共享信息时看到的那样。 DSTC-7测试包含了Reddit。 由于 OpenAI 团队开源的 GPT-2 模型预训练参为使用英预训练后得到的,虽然可以在微调时使用,但需要大量和时间才会有好的效果,所以这里我们使用了英进行微调,从而更好地展现 Corpus), 银行金融领域的问题匹配; PAWS-X ():语义匹配难度很高的

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    【ACL2020】Mutual:论逻辑,BERT还差的很远

    为MuTual论作者的特别约稿 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,而人机则是自然语言处理领域的最终极一环。 特点 现有的检索式聊天机器人,诸如Ubuntu,Douban,于给定的多轮,需要模型在若干候选回复,选出最合适的句子作为的回复。 基于目前的缺陷,Mutual被提出,一个直接针Response Selection的推理构建 MuTual基于国高考英语听力题改编。 这样可以让聚焦于检测模型在多轮的推理能力,而非判断单个句子是否具有逻辑性。 作者还在标注过程控制正确和错误的回复与上的词汇重叠率相似,防止模型可以通过简单的根匹配选出候选回复。 现有的检索式大都没有直接该问题进行建模,因此我们提出了MuTual,针性的评测模型在多轮的推理能力。

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    DOTA

    Introduction 1.1 区别 航空图像区别于传统,有其自己的特点,面临很大的偏差问题,例如导致的泛化能力差: 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相比实例目。可以看出这个的样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。 ? 划分 1/6验证,1/3测试,1/2训练。 其效果最好的是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 ,密的检测都有缺陷 各位看官老爷,如果觉得您有用麻烦赏个子,创作不易,0.1元就行了。

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    【原】python挖掘资料

    这些网址是我在学习python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 官网上分析的介绍 7.http://ju.outofmemory.cn/entry/74958 scikit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 知乎上的分析专栏 10.http://www.clips.ua.ac.be

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    相似度计算工具

    作者 | fendouai 编辑 | 磐石 出品 | 磐创AI技术团队 ---- 【磐创AI导读】:前两篇我们介绍了一些机器学习不错的项目合和深度学习入门资源合章将相似度计算工具做一次汇总 喜欢我们章的小伙伴,欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号:磐创AI。另外您我们的章有任何的意见或是的不足之处,欢迎在末留言。 一. 基工具 1. 自动摘要 分类 拼音简繁 http://hanlp.hankcs.com/ https://github.com/hankcs/HanLP 盘古分词-开源分词组件 盘古分词是一个分词组件 、功能强大、性能可靠的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-从自动提取关键词和摘要

    1.8K50

    语义匹配-冠军代码

    小布助手是OPPO公司为欧加团三品牌手机和IoT设备自研的语音助手,为用户提供了有趣、贴心、便捷的式服务。意图识别是系统的一个核心任务,而语义匹配是意图识别的主流算法方案之一。 赛道要求参赛队伍根脱敏后的短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 项目没有提供,如果需要,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, 解压到件夹 -7.2.1.6 端到端训练脚 cd code bash .

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