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!
本文是一篇关于交互式问答系统中如何通过文本特征工程构建和Logistic Regression判定话题/主题/意图延续还是转换的论文,提供了一条比较好的思路,对于整理问答语料以及问答系统都有很大的指导意义。 由于时间和小编水平都有限的情况,翻译理解不当的地方,请大家提出来,我们一起优化。原文: AnalyzingInteractive QA Dialogues using Logistic Regression Models 摘要 传统的问答(QA)系统已经达到了近乎令人满意的性能,而新的挑战是交互式问答(
大数据文摘记者 魏子敏 刘涵 “目前市面上人机交互的智能硬件,距离真正的自然交互依然有很长的一段路要走。” 在清华x-lab主办的人工智能研习社第五讲,三角兽的创始人、COO马宇驰如此描述当前的人机交互产品。 在同日举办的百度2017世界大会上,李彦宏的观点与马不谋而合:“我们现在看到很多智能音箱,虽然不需要按住,但是需要一个唤醒词,一般是四个字,这不符合人与人交互方式。我跟你说话的时候不需要拉你的手,也不需要每句话都叫你的名字,更不需要每次都叫四个字。” 在清华的演讲中马宇驰表示,目前市面上人机交互的智能
AiTechYun 编辑:Yining 从某些角度上来看,建立一个能够回答自然语言问题的系统一直被认为是一个非常有野心的目标。根据下面给出的图像,想象一个可以回答这些问题的系统: 图像中有什么? 图像
语音助手、智能客服、智能音箱、聊天机器人,近年各种自然语言对话系统如雨后春笋般地涌现,有让人眼花缭乱的感觉。一方面对话系统越来越实用化,另一方面当前技术的局限性也凸显无遗。计算机多大程度上可以自如地和人进行对话?自然语言对话的挑战在什么地方?未来可能会有哪些突破,以及需要重点研究与开发哪些技术?
原文链接:https://chendq-thesis-zh.readthedocs.io/en/latest/
本次整理的论文主要偏向于Open-Domain QA,共8篇文章,其中主要涉及到混合注意力方法、预训练模型分析、BERT预训练模型优化、QA数据集、问答跳转等。(前六篇含源码)
编者:本文来自复旦大学博士崔万云在携程技术中心主办的深度学习Meetup上的主题演讲,分享了复旦大学研发的基于知识图谱的QA系统。戳上面的“携程技术中心”(ctriptech)关注,可获知更多技术分享信息哦。 崔万云老师的分享可点下面的视频看回放,下载演讲PPT请点击阅读原文。 QA系统用于回答人们以自然语言形式提出的问题,其在互联网、通信及医疗等领域获得显著的成功。其中,IBM研发的Watson系统就在与人类的答题比赛中获胜并首次获得100万美金奖励;苹果的Siri系统成功运行于iPhone之中,改变人与
背景 很多人问,对话式交互系统就是语音交互么?当然不是。语音交互本身真的算不上新概念,大家可能都给银行打过电话,“普通话服务请按1,英文服务请按2……返回上一层请按0” 这也算对话式交互系统,我想大家
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)。
远程监督关系抽取方法虽然可以使用知识库对齐文本的方法得到大量标注数据,但是其中噪声太多,影响模型的训练效果。基于 bag 建模比基于句子建模能够减少噪声的影响,但是仍然无法克服 bag 全部是错误标注的情形。
本文首发于GitChat,原作者王晓雷,经作者同意授权转发。转载请联系作者或GitChat。 背景 很多人问,对话式交互系统就是语音交互么?当然不是。语音交互本身真的算不上新概念,大家可能都给银行打过电话,“普通话服务请按1,英文服务请按2……返回上一层请按0” 这也算对话式交互系统,我想大家都清楚这种交互带来的用户体验有多低效。那么对话式交互系统已经可以取代人类提供服务了么?也没有,图灵测试还没有过呢,着什么急啊。 📷 不过,随着人工智能的发展,对话式交互穿着语音和文本的外衣,携手模糊搜索引擎,怀抱计算科
悉尼大学教授、澳大利亚科学院院士、优必选人工智能首席科学家陶大程博士在9月20日的AI WORLD 2018世界人工智能峰会上发表《AI破晓:机遇与挑战》的主题演讲。
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BiDAF(Bi-Directional Attention Flow,双向注意力流)是一种常用的问答任务机器学习模型,本文演示了BiDAF是如何使用三种嵌入机制将单词转化为向量形式的。
【AI100 导读】虽然聊天机器人行业目前仍然处在起步阶段,但是其发展速度却非常快,现在也变得越来越重要。假如这些聊天机器人可以为广大用户带来便利,满足他们的期望,那么聊天机器人将会不可或缺。Google、Facebook、Microsoft、 IBM 以及 Amazon 等的科技巨头已经越来越看重聊天机器人了。本篇文章是对当下已经创建了聊天机器人的各个平台的分析。 虽然聊天机器人行业目前仍然处在起步阶段,但是其发展速度却非常快。最开始聊天机器人似乎只是一个噱头或者是营销策略,但是现在却变得日益重要,成为人
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。
过去一年来,机器学习模型在 NLP 领域很多语言理解任务上的表现都获得了极大提升。Elmo、BERT、ALICE、之前被称为 BigBird 的模型(现在叫做 MT-DNN)都取得了显著进展,OpenAI GPT 也有一种非常有效的方案,即将用简单的多任务在大量文本数据集上预训练的语言建模方法与将所得模型适应到下游应用的迁移学习技术结合起来。
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