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【论文笔记】2019-ACL-Dialog State Tracking: A Neural Reading Comprehension Approach

模型的二元 carryover 决策 通过 slot type 模型的槽类型决策 通过阅读理解模型的槽跨度(slot span)决策 整合 Bert 模型,得到相当大的改进 在 MultiWOZ...模型 Overview   如上图在完整模型设置中,三个不同的模型组件用来进行一系列的预测:首先,使用一个 slot carryover 模型来决定是否从最后一个回合中 carryover 一个槽值...如果 slot carryover 模型决定不延续,则执行一个 slot type 预测模型,从 {Yes, No, DontCare, Span} 集合预测答案类型。...如果 slot type 模型预测结果为 Span,则 Slot Span 预测模型最终将预测插槽值作为对话中 tokens 的 span(start,end) Slot Carryover Model...主要结果 消融实验 错误分析

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象棋机器人「折了」棋童的手指。。。

在周四结束的一场比赛中,一台使用AI帮助同时下三场比赛的国际象棋机器人出了岔子,不幸折了一名7岁男孩的手指。...这段视频看起来好像机器人把它的“手指”或棋子压到了孩子手指的上面,机器人好像被糊涂了。 俄罗斯新闻媒体塔斯社报道,这名孩子最后在打着石膏的情况下完成了比赛,但其父母可能会提起诉讼。...莫斯科国际象棋联合会主席Sergey Lazarev通过PC Gamer网站告诉塔斯社:“机器人不小心折了孩子的手指——这件事当然很糟糕。...莫斯科国际象棋联合会的代表Sergey Smagin也表示,这是他生平头一次记得机器人折了人的手指。 这台同时与多个对手下棋的机器人很可能只是感到困惑,或者试图在错误的时机下棋。

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    机器人视觉的九大挑战

    如果照明类型错误,视觉传感器将无法可靠地检测到物体。 有各种克服照明挑战的方法。一种方法是将有源照明结合到视觉传感器本身中。...变形或铰接 球是用计算机视觉设置来检测的简单对象。你可能只是检测它的圆形轮廓,也许使用模板匹配算法。但是,如果球压扁,它会改变形状,同样的方法将不再起作用。这是变形。...想象一个极端的例子,对象放置在一张纸上,在该纸上打印同一对象的图像。在这种情况下,机器人视觉设置可能不可能确定哪个是真实的物体。 完美的背景是空白的,并提供与检测到的物体良好的对比。...克服遮挡的方法通常涉及将对象的可见部分与其已知模型进行匹配,并假定对象的隐藏部分存在。 比例 在某些情况下,人眼很容易尺度上的差异所欺骗。机器人视觉系统也可能被他们糊涂了。...如果您训练系统识别较小的物体,则会错误地检测到两个物体是相同的,并且较大的物体更接近相机。 尺度的另一个问题,也许不那么明显,就是像素值的问题。

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    技术文章是怎样炼成的?

    ——写技术文章,应该把复杂的简单,而不是把简单的复杂,毕竟不是写书。 很多“牛人”,很会卖弄风骚,把文章写的跟旧社会女人的裹脚布一样,又臭,又长。...——有的时候我也经常犯这样的错误,虽然我不是”牛人“。 那么怎样写的简单、明了呢? 1、少说废话,把主题句(关键句)给我们拿出来看就行了,甭写一堆的废话。...——如果超过四句话,说明你还在糊涂中,你就需要“重构“了,把内容尽量缩短。——毕竟你有时间看,但不要浪费大家的时间。 3、用图像把主题意思提炼出来。...如标点符号、错别字、代码错误、语病、文章样式... 配图 尽量配置一些图片,很多时候图片很能说明问题。——如果能配置动画视频,那就更爽了。 很多时候图能说明的问题,是文字无法比拟的。...准确 不要害怕自己的观点错误,或者技术错误,大胆的写,如果有人给你指正出来,那你就去找资料去核实下,然后再去改正,这中间你也能学到很多东西。 不要怕错误——勇者无敌吗!

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    机器人视觉与计算机视觉:有什么不同?

    读了这篇文章后,你就再也不会被这些概念糊涂了! 当人们有时候谈论机器人视觉的时候,他们搞混淆了。...当他们说,他们正在使用“计算机视觉”或“图像处理”的时候,实际上,他们的意思是正在使用‘机器视觉’,这是一个完全可以理解的错误。因为,所有不同术语之间的界限有时候也是有些模糊的。...有各种类型的信号可以处理,例如:模拟信号,数字信号,频率信号等等。图像基本上只是二维(或更多维)的信号。对于机器人视觉,我们感兴趣的是针对图像的处理。所以,我们在讨论图像处理,对吗?不对。...因此,您可能会使用图像处理将彩色图像转换为灰度图像,然后用计算机视觉检测图像中的对象。如果我们再进一步往上看这个“族谱”,我们看到,这两个领域都受物理领域很大的影响特别是光学。...例如,为了能够从它的图像中识别一个对象,该软件必须能够监测到它所看到的对象是不是之前看到过的对象。因此,机器学习是计算机视觉除信号处理之外的另外一个母体。

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    sklearn:Python语言开发的通用机器学习库

    一般初阅佛经,肯定会被其中的一些名词糊涂,就像初次阅读sklearn的文档一样,会被诸如training data、testing data、model select、cross validation...等这样的词汇糊涂。...但实际上,只要肯用心读,把这些基础概念明白,后续学习就比较容易了。sklearn必须要结合机器学习的一些基础理论来理解,就像佛经必须要结合一些佛法基础理论来理解一样。...在上面的建模与预测过程中,sklearn的这种简洁API方式已经成为现代机器学习库争相模仿的对象,就连Spark的ML库,也在学习这种简洁的方式,可以说几乎已经成为大众接受的标准方式了。...模型本身就是一个Python的对象,可以使用pickle的方式将模型转储到文件,但sklearn推荐使用其joblib接口,保存与加载模型都非常简单: import joblib # 保存模型 joblib.dump

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    文件和异常

    你将学习处理文件,让程序能够快速地分析大量的数据,你将学习错误处理,避免程序在面对意外情形时崩溃;特殊对象,用于管理程序运行时出现的错误;你将学习模json,它让你能够保存用户数据,以避免在程序运行后丢失...异常:每当发生让Python不知所措的错误时,它都会创建一个异常对象。...不懂技术的用户会被它们搞糊涂,而且如果用户怀有恶意,他会通过traceback获悉你不希望他知道的信息。例如,他将知道你的程序文件的名称,还将看到部分不能整确运行的代码。...处理FileNotFoundError异常:使用文件时,一种常见的问题就是找不到文件:你要查找的文件可能在其他地方,文件名可能不正确或者这个文件根本就不存在。...注意:JSON(JavaScript Object Notation)格式最初是为Java Script 开发的,但随后成了一种常见的格式,包括Python在内的太多语言采用。

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    Android智能指针

    用过Java的同学从来不会关心对象的释放问题,但是C/C++里面有一个Java里面没有的概念:指针。指针其实就是内存地址。...当以强计数器为参考时:强计数器为0,对象就被释放。 当以弱计数器为参考时:强计数器为0,对象不被释放,假如弱计数器不为0,你还可以通过弱智能指针提升为强智能指针,然后正常使用。...当最后弱智能指针为0,对象释放。 当什么都不参考时(forever): 不管计数器是什么值,对象都不会被自动释放,这样就退化成为没有使用智能指针一样,需要你自己手动释放。...Paste_Image.png 一开始看着有些犯糊涂,经过查阅资料,算是明白了。...ANDROID_ATOMIC_INLINE的定义是: #define ANDROID_ATOMIC_INLINE inline _attribute_((always_inline)) 实际上就是把函数规定为inline函数(函数本身定义为

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    【前端芝士树】浅拷贝、深拷贝以及Object.assign()的作用、克隆对象、复制数组

    (a) // 输出 {b: 2} 所以深拷贝问题的出现就是为了解决引用类型的数据的浅拷贝特性 实现对象深拷贝的几种方法 JSON.parse() && JSON.stringfy() 将该对象转换为其...JSON 字符串表示形式,然后将其解析回对象。...另一个缺点是这种方法不能处理循环对象,而且循环对象经常发生。 例如,当我们构建树状数据结构,其中一个节点引用其父级,而父级又引用其子级。...这个我都被糊涂了,网上找了些资料才捋清了一下。...它接受任意数量的源对象,主要作用就是枚举它们的所有属性并分配给target。 对象扩展操作符 ... 使用对象扩展操作符 ...,对象自己的可枚举属性可以拷贝到新对象

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    影响机器视觉检测的场景因素有哪些?

    摄像头仅仅是在几年前才引入到汽车中,但是现在汽车中已经配备了大量摄像头,以为驾驶员提供完整的360°车辆视图。 机器视觉检测可以改善自动化设置。...如果照明类型错误,视觉传感器将无法可靠地检测到物体。有各种克服照明挑战的方法。一种方法是将有源照明结合到视觉传感器本身中。...变形或铰接 球体是计算机视觉检测的简单对象。如果使用模板匹配算法可能只是检测它的圆形轮廓。但是,如果球压扁,它会改变形状,同样的方法将不再起作用,这就是变形。...举一个极端的例子,对象放置在一张纸上,在该纸上打印同一对象的图像。在这种情况下,机器视觉检测设置可能无法确定哪个是真实的物体。完美的背景是空白的,并提供与检测到的物体良好的对比。...克服遮挡的方法通常涉及将对象的可见部分与其已知模型进行匹配,并假定对象的隐藏部分存在。 尺度 在某些情况下,人眼很容易尺度上的差异所欺骗。机器视觉检测系统可能被他们糊涂了。

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    谁还没遇上过NoClassDefFoundError咋地——浅谈字节码生成与热部署

    通常,NoClassDefFoundError认为是运行时类加载器无法在classpath下找不到需要的类,而该类在编译时是存在的,这就通常预示着一些很麻烦的情况,例如: 不同版本的包冲突。...要用的类另一个类加载器加载了,导致当前类加载器作用域内找不到这个类,在破坏双亲委托时容易出这样的问题; 除了上面提到的这几种问题,还有一些可能导致这个错误的特殊案例,比如今天我遇到的这个: 问题背景...我司的maven仓库各种开发人员胡乱上传的包的很像薛定谔的猫,鬼才知道它给你的哪个包是不是你想要的。 如果它提供的包事实上是错误的,或者经过第三方(其他开发)的修改,那很容易造成这个错误。...其实原因也很简单: 考虑这样一个场景,假如我们允许为类增加新字段,那么我们是不是要为所有现存的对象都增加对应的字段,分配对应的内存?如何实现?如果该对象目前正在被使用呢?...已经解析为直接引用的地址要不要调整?如果已经调用了呢?如果你要调整的类的子类恰好有一个相同签名的方法呢?

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    大数据啊大数据!

    然而,这类人去培训,成功的比例不高,半途而废或者找不到工作而放弃的偏多。其实原因也是很简单:短短三四个月想由一张白纸到系统掌握编程和大数据思想本身就很难。...最后,装个Linux系统,排查一下网络故障都不会,而公司干掉,这虽然夸张但却有此事。 需要自学点啥呢?...简历写的不咋地,细分的话那就是 项目写的漏洞百出,逻辑错误,知识点错误,架构不合适等。 项目没有亮点,没有数据指标和考核指标,一看就是假的。 4. 前途何在?...2,企业很多公司内部大数据刚开始或者做的一塌糊涂,需要进一步优化升级,才能发挥效益。 3,缺人。准确来说缺能干活的人。 4,物联网,智慧城市,精准营销,机器学习及AI等都需要大数据进行数据或技术支持。

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