一个功能齐全的框架，让你能使用Rust中的async/.await语法轻松构建电报群机器人。将困难的工作交给框架，你只需关注业务逻辑。
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
导读：本次分享的主题为人机对话技术研究进展与思考。主要梳理了我们团队近两年的工作，渴望可以通过这样的介绍，能给大家一个关于人机对话 ( 包括它的科学问题和应用技术 ) 方面的启示，帮助我们进行更深入的研究和讨论。主要包括：
不少人通过知乎或微信给我要论文的链接，统一发一下吧，后续还有DST、DPL、迁移学习在对话系统的应用、强化学习在对话系统的应用、memory network在对话系统的应用、GAN在对话系统的应用等论文，整理后发出来，感兴趣的可以期待一下。
前面写了对话系统中的SLU之领域分类和意图识别、槽填充、上下文LU和结构化LU、对话状态追踪（DST）、以及NLG，今天更新任务型对话系统中的DPL。DPL也叫DPO（对话策略优化），跟DST一样，DPL也是对话管理（DM）的一部分，而DM是任务型对话中至关重要的一部分。说个非严格的对比：如果把对话系统比作计算机的话，SLU相当于输入，NLG相当于输出设备，而DM相当于CPU（运算器+控制器）。
ChatGLM2-6B是一个基于生成语言模型的对话系统，它使用了GLM（Generative Language Model）框架，并基于2.6B参数的模型。本文将介绍如何使用ChatGLM2-6B进行对话生成，并提供一些使用上的建议。
Dialogue System是一个分支式的统一会话系统。它不需要任何脚本，但它是设计为易于由程序员扩展。
伟大的社会心理学家James Pennebaker曾经说过：“通过更仔细地观察人们用语言表达思想的方式，可以开始了解他们的个性，情感和与他人的关系。”他和许多其他心理学家，语言学家一起，自然语言处理（NLP）从业者在使用双向LSTM和NLU（自然语言理解）等高级技术从书面文本中推断出详细（和极其准确）的个性信息方面取得了很大进展。
点击上方“LiveVideoStack”关注我们 编者按：从思科到网易云信，从硅谷回到国内，赵加雨形容自己“爱折腾”。前有Eric Yuan，赵斌，后有大厂小厂纷纷入局RTC，赵加雨摩拳擦掌。2019年，拍乐云成立，拿到来自红杉中国种子基金的投资。两年多过去了，钉钉宣布收购拍乐云，又完成了一次创业的阶段性里程碑。在赵加雨看来，进入钉钉和阿里，资金、客户、品牌方面会得到加持，但也会面临其他方面的挑战，“我们的愿景和初心没变，还是创业的状态，最终还是希望把事情做成”。本文由LiveVideoStack和赵加雨的
研究任务型对话系统，首先得从数据集采集说起，学术界需要公开的数据集来证明模型的效果，工业界更需要以数据集为基础来构建更鲁棒的对话系统，那么业界成熟的对话系统数据集有哪些呢，对于多轮，如何更科学的采集数据减少错误呢，本文调研了一些近来一些方案供参考。
作者：段清华 个人主页：http://qhduan.com Github链接: https://github.com/qhduan/
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：
【导读】主题荟萃知识是专知的核心功能之一，为用户提供AI领域系统性的知识学习服务。主题荟萃为用户提供全网关于该主题的精华（Awesome）知识资料收录整理，使得AI从业者便捷学习和解决工作问题！在专知人工智能主题知识树基础上，主题荟萃由专业人工编辑和算法工具辅助协作完成，并保持动态更新！另外欢迎对此创作主题荟萃感兴趣的同学，请加入我们专知AI创作者计划，共创共赢！ 今天专知为大家呈送第五篇专知主题荟萃-聊天机器人ChatBot知识资料全集荟萃 （入门/进阶/论文/软件/数据/专家等），请大家查看！专知访问w
【导读】专知内容组整理了最近六篇聊天机器人（Chatbot）相关文章，为大家进行介绍，欢迎查看! 1. Learning Matching Models with Weak Supervision for Response Selection in Retrieval-based Chatbots（利用弱监督信息学习匹配模型以实现基于检索的聊天机器人的响应选择） ---- ---- 作者：Yu Wu,Wei Wu,Zhoujun Li,Ming Zhou accepted by ACL 2018 as a
【1】 DSBERT:Unsupervised Dialogue Structure learning with BERT 标题：DSBERT：基于BERT的无监督对话结构学习 链接：https://arxiv.org/abs/2111.04933
【导读】专知内容组整理了最近人工智能领域相关期刊的5篇最新综述文章，为大家进行介绍，欢迎查看! ▌智联网：概念、问题和平台 ---- ---- 作者：王飞跃、张俊 摘要：本文旨在讨论智联网（Internet of minds，IoM）的基本概念，核心问题和关键平台技术.首先阐述智联网概念的智能时代发展需求和科学哲学思想基础，然后阐述智联网技术的背景、定义、实质，及其实现协同认知智能的目标，并举例说明其前沿应用领域，包括物理信息社会系统、软件定义系统及流程、工业智联网.接下来探讨智联网的核心问题：知识的获取、
原文链接：DEEP LEARNING FOR CHATBOTS, PART 1 – INTRODUCTION 译者：刘翔宇 审核：赵屹华 责编：周建丁（zhoujd@csdn.net） 聊天机器人，又被称为会话代理或者对话系统，它是一个热门的话题。微软在聊天机器人上下了 很大的成本 ，Facebook（M），苹果公司（Siri），谷歌，微信，和Slack也是如此。聊天机器人在初创公司中掀起了一种新浪潮，他们试图通过建立类似于 Operator 或x.ai 这样的应用程序，类似于 Chatfuel 这样的
有道智云之前IDEA插件提到过，这里还是用他，因为有免费名额，并且赠送了100块钱。这里直接列出帮助文档不在详细赘述了。http://ai.youdao.com/DOCSIRMA/html/%E8%87%AA%E7%84%B6%E8%AF%AD%E8%A8%80%E7%BF%BB%E8%AF%91/API%E6%96%87%E6%A1%A3/%E8%AF%AD%E9%9F%B3%E7%BF%BB%E8%AF%91%E6%9C%8D%E5%8A%A1/%E8%AF%AD%E9%9F%B3%E7%BF%BB%E8%AF%91%E6%9C%8D%E5%8A%A1-API%E6%96%87%E6%A1%A3.html
对于开发者来说，又有一个新的NLP工具箱可以使用了，代号PaddleNLP，目前已开源。
PaddleNLP是基于飞桨（PaddlePaddle）开发的工业级中文NLP开源工具与预训练模型集，将自然语言处理领域的多种模型用一套共享骨架代码实现，可大大减少开发者在开发过程中的重复工作。PaddleNLP提供依托于百度百亿级大数据的预训练模型，适应全面丰富的 NLP任务，方便开发者灵活插拔尝试多种网络结构，并且让应用最快速达到工业级效果。下面小编就带你一一了解PaddleNLP支持的十大NLP任务和工具。
今天推荐FAQ相关的论文，FAQ是聊天机器人的一种，它主要是基于用户的question，匹配相应的答案，返回给用户answer，没有太多的多轮交互。FAQ有较多的应用，如天猫精灵，小度等。
论文中引入 transformer 的结构,其中注意力模型在对话轮的顺序上面起了了作用.最近我们使用递归神经网络多轮对话的上下文中用户说的话,但是我们原本认为注意力模型会更适合多轮场景.默认情况下,RNN假设每个选项和完整的序列有关,但是一轮对话当中包括一些交错的对话逻辑在里面. transformer 模型可以选择忽略或者选择对话的一部分内容.们比较了 Transformer Embedding Dialogue对话策略对LSTM和REDP的政策.旨在克服RNN的这一限制。我们证明了TED的政策无论是在准确性还是速度上，行为都是比较有利的。
在某些视频格式标准中（也就是容器中）是不支持字幕的，例如将mkv文件转码成为ts文件或者mp4文件后，有时候会发现字幕不翼而飞了，这对有些英语不是很好，需要看到字幕的人就不那么顺利了。不过没关系，在转码的时候，可以将字幕打入视频流中，这样就可以在播视频时，将字幕输出出来了，具体方法如下：
2.问题 1）数据加载没有用生成器，还得继续认真看看文档 2）训练时划分验证集的时候，训练就会报错，什么输入维度的问题，暂时没找到原因 3)输入的shape好像必须给出数字，本想用shape= input_tensor.get_shape(),能训练，不能保存模型，会报（NOT JSON Serializable,Dimension(None)）类型错误
对于初学NLP的人，了解NLP的各项技术非常重要；对于想进阶的人，了解各项技术的评测指标、数据集很重要；对于想做学术和研究的人，了解各项技术在对应的评测数据集上达到SOTA效果的Paper非常重要，因为了解评测数据集、评测指标和目前最好的结果是NLP研究工作的基础。因此，本文整理了常见的32项NLP任务以及对应的评测数据、评测指标、目前的SOTA结果以及对应的Paper。
对话系统受到越来越多人的关注, 深度学习的兴起也带动了一系列研究的发展, 深度学习能够利用大量的数据和少量的人工处理来学习有意义的特征表达以及回答的生成策略, 该文章将现有的对话系统划分成了面向任务的模型和非面向任务的模型, 给出了现有各个研究观点以及可能的研究方向, 介绍了深度学习如何在典型的算法中发挥作用
机器之心转载 公众号：Trio 如何评测语义领域相关技术是大家共同关注的。三角兽公司基于多年理论和相关技术实践的经验，针对语义领域的 4个方向技术，将会发表一系列解读文章。本篇文章由三角兽 CEO Z
讲道理，这篇文章有些拿捏不好尺度。准确的说，这篇文章讲解的内容基本算是基础的基础了，但是往往这种基础类的文章很难在啰嗦和详细中把持好。文中道不到的地方还望各位评论多多补充指正。
我们的工作最类似于 TRADE，并通过提出自我和交叉注意力机制来捕捉位置和历史相关性。特别是，本文使用交叉注意在不同语义级别上的上下文和槽之间的模型关系，并使用自我注意来解决跨域共引用。此外，本文提出的体系结构并不依赖于事先了解域本体，也可以用于新域或看不见的插槽值的零镜头设置。
Amusi 将日常整理的论文都会同步发布到 daily-paper-computer-vision 上。名字有点露骨，还请见谅。喜欢的童鞋，欢迎star、fork和pull。
首先讲一下Wizard-of-Oz如何通过众包工作者产生task oriented多轮对话。
Paper Today: 'Incorporating Copying Mechanism in Sequence-to-Sequence Learning' This paper develops a model called COPYNET which performs well in an important mechanism called 'copy mechanism'. In human language communication, there are many situations th
PLATO是百度Siqi Bao等人在2020年-2021年针对NLP对话领域提出的一系列预训练模型，具体包括PLATO，PLATO-2，PLATO-XL，前两篇分别发表在ACL2020和ACL-IJCNLP2021，PLATO-XL则是今年9月在arxiv上预印。
In the rapid advancement of technology, Generative AI is increasingly becoming a key driver of innovation. By learning from large datasets, it can generate new content and has a wide range of applications, including text generation, image generation, music creation, and code generation. Major cloud providers offer a variety of AI services that enable enterprises and developers to easily build and deploy Generative AI applications. This article provides a detailed comparison of the cloud services for Generative AI from AWS, GCP, Azure, Alibaba Cloud, and Tencent Cloud.
Frame-based 的状态表示在现代面向任务的对话系统中被广泛应用，以建模用户的意图和插槽值。然而，域本体的固定设计使得很难扩展到新的服务和 API。
提前批投递时可以自主选择部门，有些部门的hc几乎全都留给实习生转正，建议无法实习的童鞋们，提前做好调研，避开这些部门。
【新智元导读】本文从 GAN 为什么没有在自然语言处理（NLP）中取得让人惊喜的成果出发，分析了原始 GAN 在 NLP 中的问题。 介绍和分析了近期将 GAN 应用于 NLP 中的一些论文，并进行了总结。 GAN 自从被提出以来，就广受大家的关注，尤其是在计算机视觉领域引起了很大的反响。这篇文章主要介绍 GAN 在 NLP 里的应用（可以算是论文解读或者论文笔记），并未涉及GAN 的基本知识 。由于很长时间没有写中文文章了，请各位对文章中不准确的地方多多包涵、指教。 GAN 为什么没有 NLP 取得好成
GAN 自从被提出以来，就广受大家的关注，尤其是在计算机视觉领域引起了很大的反响。“深度解读：GAN模型及其在2016年度的进展”［1］一文对过去一年GAN的进展做了详细介绍，十分推荐学习GAN的新手们读读。这篇文章主要介绍GAN在NLP里的应用（可以算是论文解读或者论文笔记），并未涉及GAN的基本知识 （没有GAN基础知识的小伙伴推荐先看[1]，由于本人比较懒，就不在这里赘述GAN的基本知识了J）。由于很长时间没有写中文文章了，请各位对文章中不准确的地方多多包涵、指教。
代码演示：使用 ModelScope NoteBook 完成语言大模型，视觉大模型，音频大模型的推理
跨语言摘要（Cross-Lingual Summarization）旨在为一种语言的文档生成另一种语言的摘要。目前已有的跨语言摘要研究主要关注在新闻报道 [1,2]，生活指南 [3] 以及百科文章 [4] 上，缺乏针对于对话文档的研究。不同于其他文档，对话文档记录了由多名参与者所提供的结构化对话信息，有着信息分散、话题转移频率高等特点。
AI 科技评论消息，Google 近期提出的 BERT 模型，通过预测屏蔽的词，利用 Transformer 的多层 self-attention 双向建模能力，取得了很好的效果。但是，BERT 模型的建模对象主要聚焦在原始语言信号上，较少利用语义知识单元建模。这个问题在中文方面尤为明显，例如，BERT 在处理中文语言时，通过预测汉字进行建模，模型很难学出更大语义单元的完整语义表示。例如，对于乒 [mask] 球，清明上 [mask] 图，[mask] 颜六色这些词，BERT 模型通过字的搭配，很容易推测出掩码的字信息，但没有显式地对语义概念单元 (如乒乓球、清明上河图) 以及其对应的语义关系进行建模。
任务型对话模型包括两种方法：Pipeline和End2End，前面介绍了问题定义和建模（任务型对话系统公式建模&&实例说明）、Pipeline方法中的SLU（总结|对话系统中的口语理解技术(SLU)（一）、总结|对话系统中的口语理解技术(SLU)（二）、总结|对话系统中的口语理解技术(SLU)（三））、DST（一文看懂任务型对话系统中的状态追踪（DST））、DPL（一文看懂任务型对话中的对话策略学习（DPL））、NLG（总结|对话系统中的自然语言生成技术（NLG））。今天简单介绍下部分End2End的方法（End2End的方法也有多种，比如：有的方法虽然是End2End的方法，但是还是单独设计模型的部件，不同部件解决Pipeline方法中的某个或多个模块；有的方法则是完全忽略Pipeline方法划分的多个模块，完全的End2End），后续抽时间会继续介绍。
本文介绍了国际竞赛DSTC10开放领域对话评估赛道的冠军方法MME-CRS，该方法设计了多种评估指标，并利用相关性重归一化算法来集成不同指标的打分，为对话评估领域设计更有效的评估指标提供了参考。相关方法已同步发表在AAAI 2022 Workshop上。希望能给从事该技术领域工作的同学一些启发或帮助。
现有的方法通常将以前的对话状态与对话历史连接作为编码器的输入。它们依赖于编码器的自我注意机制来连接其中的 token。然而，编码器可能会注意到虚假的联系，从而导致错误的推断。
欢迎来到《每周NLP论文推荐》。在这个专栏里，还是本着有三AI一贯的原则，专注于让大家能够系统性完成学习，所以我们推荐的文章也必定是同一主题的。
让机器像人一样自由的对话，对话机器人必然要具备连续对话的能力，即多轮对话，多轮对话不用多讲，那么什么是多轮对话状态跟踪呢（DST, dialogue state tracker | belief traker）？
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