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自动问答系统是当前自然语言处理领域一个非常热的方向。它综合运用了知识表示、信息检索、自然语言处理等技术。自动问答系统能够使用户以自然语言提问的形式而不是关键词的组合,提出信息查询需求,系统依据对问题进行分析,从各种数据资源中自动找出准确的答案。从系统功能上讲,自动问答分为开放域自动问答和限定域自动问答。开放域是指不限定问题领域,用户随意提问,系统从海量数据中寻找答案;限定域是指系统事先声明,只能回答某一个领域的问题,其他领域问题无法回答。 为了测试这个方面可行与否,近期,利用百度知道的相关问答语料,
机器之心原创 作者:邱陆陆 对话机器人是「怎样炼成的」。 相比于语音和图像,自然语言是一个有「更多需求」和「更少标准答案」的领域。扎根自然语言的公司通常也不是从技术和方法出发,而是选择一个具体的需求,然后用所有可能的方法解决它。追一就是这样的一家公司,它瞄准的是「对话机器人」这个领域,把问题分类、分解、逐个建立准确高效的机器人,再有序集成起来。三月,机器之心有幸在深圳追一科技总部对首席科学家杨振宇进行了采访,我们仔细聊了聊「对话机器人是怎样炼成的」,以及在他眼里,深度学习与自然语言最好的结合方式是怎样的。
AI 科技评论按:今年下半年,SQuAD 2.0 横空出世。基于 U-net 的一众模型纷纷获得了优异的成绩(截至到 BERT 屠榜之前)。一篇来自 betterlearningforlife.com 的文章对 SQuAD 2.0 进行简要的介绍,并以问答的形式介绍了计算语言学与 U-net 模型相关的一些问题。 AI 科技评论全文编译如下。
11月30日,OpenAI研究实验室推出了聊天机器人ChatGPT,一跃成为人工智能领域的“当红炸子鸡”。 有账号的人在问它各种天马行空的问题,没账号的人都在求账号注册攻略,连埃隆·马斯克都在推特公开评价它“scary good”。截至当地时间12月5日,ChatGPT已经拥有超过100万用户。 对于网络安全从业者来说,ChatGPT到底能干什么?也许是代码审计、漏洞检测、编写软件或对shellcode进行逆向。 什么是GPT? 根据OpenAI介绍,ChatGPT 由GPT-3.5 系列模型提供支持
看着这个标题我就想笑,原来的标题是,如何做好多轮对话管理,然后我就默默的加了个引号,用于断句。
AI 科技评论按:Topbots 总结了他们眼中 2018 年里 10 篇最为重要的 AI 研究论文,带领大家领略过去的一年中机器学习领域的关键进展。现在点开了这份清单的人显然是极为幸运的,获得了一个精彩瞬间回放的机会。
作为一个程序员,在使用 ChatGPT 的过程中,我也问了很多技术性的问题,总体来说他对复杂问题可以帮你拆解提供思路,简单问题可以直接给你答案。但是这些答案都是需要去仔细甄别的。另外,在使用时,提问的方式也有一些学问。下面,我会针对几个问题对其回答进行论证。
在网页中问答设计中,虽然说客服会话更有人情味、解决效率更高,但从实际的客户使用情况和使用偏好来看,越来越多的人更喜欢自助服务。数据显示,约67%的受访者会优先选择自助服务,91%的客户使用过帮助中心来解决问题。可见帮助中心或者说FAQ页面的设计搭建会直接影响客户对网站的使用体验。
AI 科技评论按:ACL 2018 于 7 月 15 日在墨尔本正式开幕,随着会议议程的推进,今天迎来大会的重头戏——ACL 奖项颁布仪式。
对于刚入门NLP的伙伴来说,看到NLP任务很容易觉得眼花缭乱,找不到切入点。总的来说,NLP分为五大类无数小类,虽然种类繁多,却环环相扣。无论我们一开始学习的是什么方向,当做过的东西越来越多,学习范围越来越大的时候,总可以形成闭环。
你是否曾经在谷歌上随意搜索过一些问题?比如「世界上有多少个国家」,当你看到谷歌向你展示的是准确的答案,而不只是链接列表时,你是否感到十分惊讶?这个功能显然很酷炫也很有用,但是它仍然有局限。如果你搜索一个稍微复杂的问题,比如「我需要骑多长时间的自行车才能消耗掉一个巨无霸汉堡的卡路里」,你不会直接从谷歌搜索那里得到一个好的答案(即使任何人都可以通过谷歌搜索给出的第一个或第二个链接的内容得到答案)。
随着 ChatGPT 的出现,基于 GPT 的各种工具以及相似的大模型工具如雨后春笋一样不断涌现。 可以说,我们正处在人工智能爆发期,人工智能的应用正在对人们的生活、工作方方面面都在产生重大影响。 有些人面对这种场景非常焦虑,担心自己会被取代而失业,其实“不是人工智能淘汰人,而是会使用人工智能的人淘汰了不会使用的人”,现在如果还对人工智能排斥或者还不积极学习的人很容易被淘汰。
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示例:Java 后端开发工程师、React 前端开发工程师、全栈开发工程师、iOS 开发工程师、Android开发工程师等。 回复截图请看这里
通常,学习概念的最佳方法是通过示例进行。下面我们将涵盖一些精心制作的提示示例,以执行各种有趣和不同的任务。
不到40天,ChatGPT的日活量已突破千万!而当年同样引起轰动的Instagram达到这一成就足足花了355天。
提示工程是一种相对较新的学科,专门用于开发和优化提示,以高效地使用语言模型(LM)来处理各种应用和研究主题。提示工程技能有助于更好地理解大型语言模型(LLMs)的能力和局限性。研究人员使用提示工程来提高LLMs在各种常见和复杂任务上的容量,例如问题解答和算术推理。开发人员使用提示工程来设计与LLMs和其他工具接口的强大而有效的提示技术。
Salesforce最新论文提出了一个可处理多项自然语言处理的通用模型:decaNLP,处理机器翻译、文本分类等NLP任务统统不在话下!
ChatGPT是由OpenAI 训练的一款大型语言模型,能够和你进行任何领域的对话。
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