或者，如果你用了其他 IDE，只需使用 TypeScript 插件中的文件监视器，让你的 IDE 去处理编译。...配置依赖注入容器 依赖注入容器是一个知道如何实例化其他对象的对象。通常我们为每个类定义依赖项，DI 容器负责解析它们。...', error) 10}); 现在，启动机器人并将其添加到你的服务器。...为了简单起见，我们的机器人只做一件事：它将扫描传入的消息，如果其中包含单词“ping”，我们将用一个 Discord bot 命令让机器人对那个用户响应“pong！ “。...机器人响应包含“ping”一词的消息 这是它在日志中的样子： 1> node src/index.js 2 3Logged in! 4Message received!
首先我们会介绍该库的主要概念，然后将逐步教大家如何使用它创建“是/否”应答机器人。...正如您所看到的，使用Keras构建网络是相当容易的，所以我们将使用它来创建我聊天机器人！...上面的例子说明了这一点; 翻译句子的第一部分，输出时也要查看相对应的部分，而不是整个句子的翻译。 下图显示了当我们增加了输入句子的长度时，RNN与Attention模型的性能变化。...在自然语言处理模型中，词汇表一般是是模型知道并理解的一组单词。如果在构建词汇表之后，模型在句子中看到一个不在词汇表中的单词，它将在其句子向量上给它一个0值，或者将其表示为未知。...开个玩笑，我没有尝试那个情节/问题组合，因为包含的许多单词都不在我们的词汇表中。此外，机器只知道如何说'是'和'不是'，并且通常不会给出任何其他答案。
“我们发明了这些例子，来测试人类大脑是如何理解语言的。”科学家们观察人们如何应付这些绕口令一样的奇怪句子，从而发现了大脑是如何让语言理解（至少大部分时候）都非常简单。...Parsey McParseface如何应对？ 那些让你懵逼的花园小径句子，在人工智能看来如何呢？也许我们会觉得人都被玩懵逼了，人工智能当然比更加没辙了。...Gibson说，“任何一个正常长度的句子，都有几千几万种可能的解读方式。”语言学的一个重要问题，就是人类如何从这么多的可能性中，快速挑选出正确的选项。 花园小径句子的试验显示了我们极度依赖经验。...句子最重要的核心是头六个词:“The coach smiled at the player”。最后的三个单词是额外的，为了让你对于“the player”（队员）有更多的了解。...我们在日常生活中经常碰到误解的句子。Levy认为，我们的大脑也许想要预测那些在沟通中丢失的、含糊地咕哝出来的或者阅读时被忽视的单词，以修复完整的句子含义。
因此，在我们开始任何NLP项目之前，我们需要对其进行预处理，使其成为理想的工作方式。基本文本预处理包括： · 将整个文本转换为大写或小写，这样，算法就不会在不同的情况下将相同的单词视为不同的词。...· 标记化：标记化只是用来描述将普通文本字符串转换为标记列表的过程，即我们实际需要的单词。句子标记器可用于查找句子列表，而Word标记器可用于查找字符串中的单词列表。...读取数据 我们将在corpu.txt文件中阅读，并将整个语料库转换为句子列表和单词列表，以便进行进一步的预处理。...我们在NLTK有我们的第一个聊天机器人。你可以通过语料库找到整个代码。...现在，让我们看看它是如何与人类互动的： image.png 尽管聊天机器人不能对一些问题给出令人满意的答案，但它在其他问题上表现得很好。
在上面的示例中，我解释了如何使用BERT进行分类。以非常相似的方式，也可以将BERT用于问题解答和基于NER的任务。在本文结尾处，我将介绍用于各种任务的体系结构。 它和嵌入有什么不同呢?...双向:虽然过去的定向模型(如LSTM)是按顺序读取文本输入(从左到右或从右到左)，但Transformer实际上是一次性读取整个单词序列，因此被认为是双向的。...如果嵌入来自句子1，则它们都是H长度的0个向量；如果嵌入来自句子2，则它们都是1的向量。 ? 位置嵌入:这些嵌入用于指定序列中单词的位置，与我们在transformer体系结构中所做的相同。...因此，该模型现在可以在查看这些单词周围的所有上下文的同时，预测未见过的单词。 请注意，即使我只应该屏蔽一个字，我在这里也屏蔽了3个字，因为在这个示例中要解释的8的15％是1。...我们这样做是因为我们想让模型知道，当单词不是[MASK]标记时，我们仍然需要一些输出。
图片来自 Google 让我们看看如何构建自己的 ML 自动完成功能。 我应该用什么模型？ 在这种情况下，我们要用 RoBERTa。...项目 2：客户支持机器人 ---- 支持机器人绝不是一个新的概念，但随着机器学习的发展，整个领域都向前迈进了一步。 在过去，一个支持机器人可能已经预先准备好了一些问题的答案。...在我关于将 fastText 部署为 API 的教程中，我简要解释了使 fastText 如此特殊的原因： 单词嵌入将单词表示为浮点数的 n 维向量，其中每个数字表示单词含义的一个维度。...使用单词向量，你可以根据单词的语义来「映射」单词——例如，如果你从「king」的向量中减去「man」的向量，再加上「woman」，你将得到「queen」的向量。...例如，如果我在监控 cortex，我怎么知道「cortex」这个词在给出的评论中是指开源平台，而不是一个人大脑的前额叶皮层？ 这就是机器学习发挥作用的地方。 我应该用什么模型？
符号也可以用来创建语言模型，计算某个单词将会出现在句子中的概率。...举个例子，假设我刚刚写下“我吃了”，那么下一个词语是“庆丰包子”的概率，可以用语料库中“我吃了庆丰包子”出现的次数除以“我吃了”出现的次数来计算。...或者，已经有了待翻译的句子，并且一部分内容已经翻译了，那么“接下去该怎么写？” 为了回答这些问题，算法首先需要记住一些状态。在之前提到的例子中，系统只记住当前向量状态h以及最后写下的单词。...若是我们想让它能运用之前全部所见所学该怎么办？在机器翻译的例子里，这就意味着在选择下一个单词时，要能够回溯之前的状态向量h0、h1、h2和h3。...他主要研究机器学习和人工智能如何使用在文本和知识中让计算机变得更智能。他在德克萨斯农工大学获得心理学学士学位和工商管理硕士，在德克萨斯大学获得计算机博士学位。
对了，就是“Attention Model”这两个词，但是你应该意识到，其实你眼中是有除了这两个单词外的整个一副画面的，但是在你盯着看的这三秒钟，时间静止，万物无息，仿佛这个世界只有我和你…..对不起，...每个yi都依次这么产生，那么看起来就是整个系统根据输入句子X生成了目标句子Y。...再比如对于文本摘要来说，X就是一篇文章，Y就是对应的摘要；再比如对于对话机器人来说，X就是某人的一句话，Y就是对话机器人的应答；再比如……总之，太多了。...这对于正确翻译目标语单词肯定是有帮助的，因为引入了新的信息。同理，目标句子中的每个单词都应该学会其对应的源语句子中单词的注意力分配概率信息。...就是说“汤姆”对应的概率分布： （Tom,0.6）(Chase,0.2)(Jerry,0.2） 是如何得到的呢？
每当我们听到“AI”一词时，我们的第一个想法通常是电影中的未来机器人，如终结者和黑客帝国。...语言模型可以在字符级别，短语级别，句子级别甚至段落级别构建。 例如，为了预测“我需要学习如何___”之后出现的下一个单词，模型为下一个可能的单词分配概率，这些单词可以是“写作”，“开车”等。...这些允许RNN通过调节单元的信息流来记住或忘记任意时间间隔的单词。 考虑以下句子作为模型的输入：“我来自西班牙。我精通____。...与LSTM相比，Transformer仅执行小的，恒定数量的步骤，同时应用自注意力机制，该机制直接模拟句子中所有单词之间的关系，而不管它们各自的位置如何。...当模型处理输入序列中的每个单词时，自注意力允许模型查看输入序列的其他相关部分以更好地编码单词。它使用多个注意头，扩展了模型聚焦在不同位置的能力，无论它们在序列中的距离如何。
第七，将每一个类别主题对应的文章组织成章节。主要借助聚类算法，结合由整组文章组成的网络，找出如何将其划分为连贯的集群。 第八，确定文章在每个章节中的出现顺序。...- 马尔可夫链和N-gram 马尔科夫链的假设（第一性原理）。基于马尔可夫链的模型假定句子中的每个单词仅取决于其前面的几个单词。...因此，RNN可以不停地逐字读取单词，从而更新其内部状态以反映当前上下文，而不是只看固定的窗口（n个单词）。 使用RNN的文本生成以自回归方式遵循与马尔可夫链相似的原理。...我停在窗台。 我身上有虱子。 我看到。 我丢掉了它。 无论如何我都感到忧郁。...这是Kazemi在2015年的NaNoGenMo作品中加入这种新的人机交流形式，让人和算法一起“合作”写小说；算法会起草十个句子，然后他作为人类从中选择他认为最好的那句。
b 如何 batching 对于上下文之间有关联样本来说，最理想的当然就是把这些句子拼接起来，形成一个很长的一个句子，然后放在循环神经网络中进行训练，如下图所示： ?...循环神经网络在处理完一个子序列后，它最终的隐藏状态将复制到下一个序列中作为初始值，这样在前向计算的时，效果等同于一次性顺序地读取了整个文档，而在反向传播的时候，梯度则只在每个子序列内部传播，如下图所示：...解决的方案： 将整个文档切分成batch_size个连续段落； 让每一个小的mini-batch负责batch_size个段落中的一小部分； 这个地方可能不太好理解，下面我用一个简单的numpy数组来说明...▲通过numpy数组理清关系 我们继续来看对PTB数据进行batching的代码： TRAIN_BATCH = 20 TRAIN_NUM_STEP = 35 #从文件中读取数据，并返回包含单词编号的数组...return list(zip(data_batches,label_batches)) batching的流程： 将整个数据存放到一个list中，也就是将整个文档变成一个句子； 设置batch_size
作为一种研究结果，聊天机器人正在成为一种可靠的聊天工具，使用这种非人为依赖的智能工具与人类进行交流。 我强烈的感受到： 直到我们的机器学会了解行为和情绪，数据科学家和工程师的工作才完成了一半。...•语法——它是指单词经过组合排列构成句子，它还涉及在句子和短语中确定单词结构的作用。 •语义——它涉及的是单词的含义，以及该如何将单词组合成有意义的短语和句子。...•语用学——它涉及的是在不同情况下使用和理解句子以及对句子的解释是如何受到影响的。 •话语——它指的是前面的句子如何影响对于下一句的解释的。 •常识性知识——它涉及的是对于世界的一般性认识。...NLP实施所涉及的步骤： 来源：mediterra-soft 它涵盖了5个主要步骤： •词法分析——它对给定单词的结构进行识别和分析，其中整个文本数据块在词法分析中被分解成段落、句子和词汇。...•解析（句法分析）——它涉及以一种显示单词之间的关系的方式对分析句子中的单词进行语法和单词排列分析，在这个阶段，任何不符合语法正确的句子都被拒绝，例如，“building lives in sita”将不会被语法分析器所接受
儿童通过观察他们的环境，倾听他们周围的人，以及他们所看到和听到的点之间的联系来学习语言。这也有助于儿童建立语言中的单词顺序，例如主语和动词在句子中的位置。...这项工作是更大的一部分，以了解这种学习如何发生。” 视觉学习器 研究人员将语义解析器和计算机视觉组件结合在一起，分别训练对象、人类和视频中的活动识别。...否则，你不知道如何连接两者，我们不给系统赋予句子意义。我们说，’有一个句子和一个视频。句子必须适用于视频。找出一些使视频成为现实的中间表示。’” 训练为学习单词产生句法和语义语法。...有一天，我可以给你一个句子并询问它意味着什么，即使没有视觉信息，你也知道它的含义。”...“为了解释扎根语言，我们需要语义表示，但在训练时将其提供是不切实际的。相反，这项工作使用标题视频中的上下文捕获组成结构的表示。这是我一直在等待的论文！”
因此，我们最终的隐藏状态h[t]包含隐藏状态，这些状态已经看到了句子中的所有单词，而不仅仅是出现在时间步t之前的单词。 这意味着可以更好地捕获整个句子中任何给定单词的上下文。...但是，通过正确预测第一个单词，我们可以最大程度地正确预测整个句子。 因此，通过最小化输出句子中第一个单词与其输入对应单词之间的距离，我们可以提高模型学习这种关系的能力。...在上一章中，我们研究了如何构建序列到序列模型以将句子从一种语言翻译成另一种语言。 能够进行基本交互的对话型聊天机器人的工作方式几乎相同。 当我们与聊天机器人交谈时，我们的句子将成为模型的输入。...输出是聊天机器人选择回复的内容。 因此，我们正在训练它如何响应，而不是训练我们的聊天机器人来学习如何解释输入的句子。 我们将在上一章中扩展序列到序列模型，在模型中增加注意力。...这是因为隐藏状态代表整个输入句子； 但是，在某些任务中（例如预测句子中的下一个单词），我们无需考虑输入句子的整体，而只考虑与我们要进行的预测相关的部分。
在这篇文章中，我们将讨论如何使用深度学习模型在我过去的社交媒体对话中训练聊天机器人，希望能让聊天机器人按照我的方式来回应信息。 问题空间 聊天机器人的工作是对它收到的消息给出最佳响应。...RNN包含许多隐藏的状态向量，它们表示前一个时间步骤的信息。例如，第3次步中隐藏的状态向量将是前3个单词的函数。按照这种逻辑，可以将编码器RNN的最终隐藏状态向量看作是整个输入文本的精确表示。...模型通过观察句子中出现的词来创造词向量。将具有相似上下文的词放置在位置接近的向量空间中。 在这个Python脚本中，我训练了Word2Vec模型，它将词向量保存在一个Numpy对象中。...由于我还没有在Tensorflow和Node之间找到一个好的接口(不知道是否有一个官方支持的包装)，所以我决定使用Flask服务器部署我的模型，并让聊天机器人的Express应用程序与它交互。...模型的表现并不是很好。让我们想想如何改进它! 如何改善 从聊天机器人的互动中可以看出，仍有很大的改进的空间。在几条信息之后，很快就会发现，聊天机器人无法进行持续的对话。
主要是长短语，有时甚至整个句子 一个原本应该是抽象的摘要系统，会崩溃为一个主要是抽取的系统 另一个问题 他们不善于整体内容的选择，特别是如果输入文档很长的情况下 没有选择内容的总体战略 [神经摘要生成：...[从图像生成故事] 问题：如何解决缺乏并行数据的问题 回答：使用一个通用的 sentence-encoding space Skip-thought 向量是一种通用的句子嵌入方法 想法类似于我们如何学通过预测周围的文字来学习单词的嵌入...(PersonaChat) 我们研究了可控性 (特别是控制所产生的话语，如重复，特异性，回应相关性 和 问题询问) [可控聊天机器人的详细人工评估] 如何要求人的质量判断？...，让问题尽可能的集中 ⑦ 在今天的 NLP + 深度学习和 NLG 中，再现性是一个巨大的问题。...请公开发布所有生成的输出以及的论文 ⑧ 在 NLG 工作可能很令人沮丧，但也很有趣 4.5 我和我的聊天机器人之间奇怪的对话 [我和我的聊天机器人之间奇怪的对话] 5.视频教程 可以点击 B站 查看视频的
2.机器翻译实战 接下来我将讲解LSTM是如何具体在一个机器翻译系统中工作的，考虑如下一个英语-法语的翻译流程： 上图表示一个英-法翻译系统的结构，输入的是一句英语，经过机器翻译系统输出为一句法语。...首先我们看下面的编码器部分，编码的过程如下： 英语句子中的每个单词首先进行one-hot向量编码（蓝色部分）。...那么这个h_T我们认为就是整个英语句子的特征向量表示。 得到了每句话的特征表示，我们不禁会想这个特征表示到底是什么样的？虽然是高维的特征，但是不同句子的特征表示是否有关联呢？...接下来看解码部分，根据输入句子的向量即可得到进行解码操作，具体流程如下： 将句子编码h_T作为输入传到解码LSTM中，对于解码LSTM而言，其隐含层状态z_i是由句子编码h_T、前一个输出单词u_i-1...，注意力机制简而言之是可以让解码器更多地关注某个单词。
例如，看看下面的第二定律： “机器人第二定律 机器人必须服从人给予 它 的命令，当 该命令 与 第一定律 冲突时例外。 ” 我在句子中高亮了 3 个部分，这些部分的词是用于指代其他的词。...当一个模型处理这个句子，它必须能够知道： 它 指的是机器人 该命令 指的是这个定律的前面部分，也就是 人给予 它 的命令 第一定律 指的是机器人第一定律 这就是 Self Attention 所做的事。...Key：Key 向量就像句子中所有单词的标签。它们就是我们在搜索单词时所要匹配的。...但如果模型可以同时考虑其他词，那么可以得到更好的结果。所以一个更好的策略是把分数作为单词的概率，从整个列表中选择一个单词（这样分数越高的单词，被选中的几率就越高）。...音乐建模 就像语言建模一样，只需要让模型以无监督的方式学习音乐，然后让它采样输出（前面我们称这个为 漫步）。 你可能会好奇在这个场景中，音乐是如何表现的。
NLP的最终目的是通过机器读取、解读、理解和感知人类语言，将某些任务用机器来代替人类来处理，包括在线聊天机器人，文本摘要生成器，自动生成的关键字选项卡，以及分析文本情绪的工具。...句法分析确实用于多个任务，通过将语法规则应用于一组单词并通过多种技术从中获得意义来评估语言如何与语法规则保持一致： 词形还原：将单词的变形形式简化为单一形式，以便于分析。...词干：将变形的词语切割成它们的根形式。 形态分割：将单词划分为语素。 分词：将连续文本分成不同的单元。 解析：句子的语法分析。 词性标注：识别每个单词的词性。 句子破坏：将句子边界放在连续文本上。...更重要的是，在现实生活中，有意义的句子通常包含轻微的错误，并且可以被归类为不符合语法的。人工交互允许产生的文本和语音中的错误通过优秀的模式识别和从上下文中添加附加信息来补偿它们。...NLP的未来 追求创建一个能够以人类方式与人类互动的聊天机器人的目标 - 并最终通过图灵测试，企业和学术界正在研发更多的NLP和NLU技术。
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