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数据分析与数据挖掘 - 03智能对话

一 数据分析与自然语言处理 我们在处理很多数据分析任务时,不可避免地涉及到与文本内容相关的知识,这是属于文本挖掘(text mining)的内容,显然是NLP技术的范畴,基于这样的考虑我们先来对自然语言处理有一个基本的认识...文章描述了这个叫作Eliza的程序如何使人与计算机在一定程度上进行自然语言对话成为可能。Eliza通过关键词匹配规则对输入进行分解,而后根据分解规则所对应的重组规则来生成回复。...精准模式:将句子精确的切开,适合文本分析。通过参数cut_all确定分词模型,如果为False,则为精准模式。如果不写参数,默认就是精准模式。...jieba.cut_for_search(text) # 搜索引擎模式 print(list(result1)) print(list(result2)) print(list(result3)) 从结果上,我们看到在文本分析场景下

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    AutoGen多代理对话项目示例和工作流程分析

    这些代理将能够相互对话,协作评估股票价格,并使用AmCharts生成图表。 我们创建对话的目的是要求代理分析特定公司的股票价格,并制作股票价格图表。...为了实现这一目标,我们创建一下代理并协同工作: 金融分析师:分析师的任务是获取股票价格数据,进行分析,然后将数据传递给UI设计人员以创建图表。...a chart. """ user_proxy.initiate_chat(manager, clear_history=True, message=message) 日志解析 我们来看看并分析他们的对话...,并与Admin共享反馈,以及生成的图表代码,发送TERMINATE消息以结束对话。...这些代理协作分析股票价格并使用AmCharts生成图表。软件工程师根据分析师的要求检索股票价格信息。设计师拿到股票价格数据、创建图表。而分析师则可以进行分析

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    Android 关机对话框概率没有阴影故障分析

    Android 关机对话框概率没有阴影故障分析 以玩的心态,做着感兴趣的事情而已,别无其他杂念。...android recent key长按事件弹起触发最近列表故障分析 google 分屏 popup无法显示故障分析 代码阅读,请到此处http://androidxref.com 查看原生代码 问题描述...(前一篇分析有讲到,可以阅读) android recent key长按事件弹起触发最近列表故障分析 02 我们阅读代码,可以看到一个方法,清晰明了。...原因是此时我们的关机对话框和mms的对话框非常特殊。关机对话框的taskstack会是0(homestack),而mms的肯定不是。而其他应用的taskstack肯定也不是。...而出现taskstack的情况,只有在home界面或者是系统级别的对话框,由于home界面不会存在和其他应用的对话框重叠概念,所有和其他应用重叠的,只会是系统级别的对话框啦。

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    【多轮对话】多轮对话状态追踪综述

    数据 研究任务型对话系统,首先得从数据集采集说起,关于数据之前文章介绍过了,这里就不详细介绍了,参考: 百川:【多轮对话】任务型多轮对话数据集和采集方法 用户建模 用户模拟器是在任务型多轮对话场景中,...用于模拟用户在指定目标下多轮对话过程,可以用于生成对话数据,以及通过强化的方式训练系统决策。...之前也分析过微软开源的规则版用户模拟器代码,这里就不赘述了,可以参考: 百川:【多轮对话】从微软源码看用户模拟器构建 无论是规则还是模型版本用户建模,其一般输入包含:1)对话历史;2)用户profile...如果用规则的用户模拟器,最终生产的对话流也会被规则限制,如何通过众包、用户日志学习到更为真实的对话,而这些会话很有可能是规则对话流无法覆盖的。...下面主要介绍多轮对话状态最终的一些方法,主要包含以下内容: 会话状态跟踪 对话状态定义:对话一个会话状态S_t,它包含知道前当前轮次t的对话历史的总结,S_t中包含了系统选择下一步action的所有信息

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    对话

    对话框是一个现代GUI应用不可或缺的一部分。对话是两个人之间的交流,对话框就是人与电脑之间的对话对话框用来输入数据,修改数据,修改应用设置等等。...输入对话框 QInputDialog提供了一个简单便利的对话框用于从用户那儿获得只一个值。输入值可以是字符串,数字,或者一个列表中的列表项 #!...我们创建了一个有一个按钮和一个标签的QFontDialog的对话框,我们可以使用这个功能修改字体样式。 弹出一个字体选择对话框。getFont()方法返回一个字体名称和状态信息。...if ok: self.label.setFont(font) 文件对话框 文件对话框是用于让用户选择文件或目录的对话框。可以选择文件的打开和保存。 #!...点击菜单栏选项会弹出一个QtGui.QFileDialog对话框,在这个对话框里,你能选择文件,然后文件的内容就会显示在文本编辑框里。

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    PokémonChat | 用 “宝可梦”数据来分析大模型对话能力!!

    引言  刚刚入坑深度学习的时候,看的是台大李宏毅老师的课程,印象最深的使用Pokémon属性分析来讲解回归问题,为此后面有同学亲切的称其为宝可梦研究大师。...其主要原因是:开放式的对话是不受控制的评估起来并不简单。为此本文介绍了一个3-step会话框架,如下图所示。...基于以上步骤,作者对其进行了定量、定性结果分析,其中绿色标注的回答表示能够提供准确知识,红色标注的回答表示提供了虚假知识,黄色标注的回答表示语句含糊不清或不相关。...首先将检索到的知识放在本地存储中(最多4000个单词),然后把检索知识加载到对话的上下文中。...个人想法(不成熟)  本文主要研究了ChatGPT在Pokémon宇宙中对话处理能力,但该研究结果不一定可以推广到其它情境下,因为生活中的任何特定场景都有闲聊、流程对话,除此之外大型语言模型主打的就是开放式对话

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    【多轮对话】多轮对话状态追踪技术综述

    数据研究任务型对话系统,首先得从数据集采集说起,关于数据之前文章介绍过了,这里就不详细介绍了,参考:任务型多轮对话数据集和采集方法用户建模用户模拟器是在任务型多轮对话场景中,用于模拟用户在指定目标下多轮对话过程...,可以用于生成对话数据,以及通过强化的方式训练系统决策。...之前也分析过微软开源的规则版用户模拟器代码,这里就不赘述了,可以参考:【多轮对话】从微软源码看用户模拟器构建。...如果用规则的用户模拟器,最终生产的对话流也会被规则限制,如何通过众包、用户日志学习到更为真实的对话,而这些会话很有可能是规则对话流无法覆盖的。...下面主要介绍多轮对话状态最终的一些方法,主要包含以下内容:[企业微信截图_b1350255-8caa-450f-a7b9-379ec5913212.png]会话状态跟踪对话状态定义:对话一个会话状态S_t

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    JavaScript对话

    在JavaScript中,对话框共有3种,这3种对话框分别使用以下3种方法定义: (1)alert(); (2)confirm(); (3)prompt(); 其中前两种用得比较多,最后一种在实际开发中用得比较少...该对话框效果如下: image.png 语法: alert(message) 说明: 该对话框只是用于提示,并不能对JavaScript脚本产生任何影响。...该对话框效果如下: image.png 语法: confirm(message) 说明: message是必选项,表示弹出对话框中的文本,这是一个字符串。...三、prompt() 在JavaScript中,prompt()方法对话框用于输入并返回用户输入的字符串。...该对话框效果如下: image.png 语法: prompt(message); 说明: 参数message表示对话框提示内容,这是一个字符串。

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    Methods | 生物图像分析的未来:心智与机器之间的对话

    生物图像分析领域正处于一个重大转型阶段之中,这要归功于成像技术和人工智能的进步。...一旦获得了这些测量数据,我们将会面临图像分析的挑战,例如如何有效处理和分析高维度的显微镜数据集,并整合来自多个成像模态的信息。...在最理想和最具未来感的情景下,生物图像分析将变成一种思维和机器之间的对话:一个交替进行的过程,包括输入图像、手动注释、处理后的图像、命令、问题和回答。...在未来,与机器进行一小时的交流可能足以传达一个人的意图并通过对话来探索数据。机器会以示例图像回答问题,或提出后续问题以消除歧义并更好地理解意图。重要的是,它将使非专业人士能够从图像中提取见解。...然而,实现生物图像分析的未来愿景需要资金支持。我们目前正处于一个变革时期,人工智能百年来的承诺正在迅速变成现实。作者希望最终证明这篇文章的标题应该是“未来5年内的生物图像分析”。

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    NeurlPS 2020 | 简约任务型对话,让对话实现不再繁琐

    2 模型 上一部分主要了解了论文中,SimpleTOD的整体任务型对话架构,以及这种任务型对话模型存在的优势。以下段落将会从模型架构、训练细节、数据集细节和评估指标进行分析和学习。...SimpleTOD是第一个根据对话状态跟踪以及针对MultiWOZ决策和响应生成的端到端来衡量问答结果的对话模型系统,是最先进的任务对话系统。其实验主要由以下几个方面进行分析。...表2和表3在action、response generation两种模块进行对比分析。SimpleTOD放弃了用oracle信息来评估不同组件模块化和流水线的方法。...实验结果分析显示,如果没有End token标记,SimpleTOD能够于产生更长的belief state, action, 和response generations。...4、belief state根据上下文信息拼错 实验结果和本文的分析表明,即使在有噪声标签的情况下,SimpleTOD也能够跟踪对话状态并生成正确的输出。

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