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    论文中绘制神经网络工具汇总

    作为一名科研人员,也许你经常会在不同类型的论文中看到各种令人称赞的算法框图或者神经网络框图,作为一名AI从业者,你经常需要在你的论文、Poster或者Slide中添加一些神经网络框图,作为新手的我也经常遇到这个问题,但是一直并没有找到一个好的工具,很多大佬们都说利用PPT或者Visio等就能绘制成功,我的想法是这样的,尽管很多工具都能完成同样的一项工作,但是它们的效果和效率肯定是不一样的,你用Visio需要2个小时的一张图或者利用另外的一个工具仅仅需要花费20分钟,这可能就是所谓的区别,如果你感觉你的时间很多,浪费一点无所谓,请高手们绕过这篇博文。我花费了一点时间在网上找了很多有用的工具,在这里总结汇总一下,朋友们各取所好!

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    【ACL 2021】开放域对话结构发现

    从真实人-人对话中学习离散的对话结构图,有助于人们理解对话规律,同时也可以为生成通顺对话提供背景知识。然而,当前在开放域对话下,这一问题仍然缺乏研究。在本文中,我们从聊天语料库中无监督地学习离散对话结构,然后利用该结构来促进连贯的对话生成。为此,我们提出了一个无监督模型(DVAE-GNN),来发现多层次的离散对话状态(包括对话和句子层)以及学习不同对话状态之间的转移关系。其中,对话状态以及状态之间的转移关系组成了最终的对话结构图。进一步的,我们在两个基准语料库上进行实验,结果表明DVAE-GNN能够发现有意义的对话结构图,且使用对话结构作为背景知识可以显著提高开放域对话的多轮连贯性。

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