发表服务
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…
对话系统的最新进展绝大多数是由深度学习技术所贡献的，这些技术已经被用来强化各类大数据应用，如计算机视觉，自然语言处理和推荐系统。.对于对话系统，深度学习技术可以通过利用大规模数据来学习有意义的特征表示和回复生成策略，同时只需要极...
开始涉猎多轮对话，这一篇想写一写对话管理（DialogManagement），感觉是个很庞大的工程，涉及的知识又多又杂，在这里只好挑重点做一个引导性的介绍，后续会逐个以单篇形式展开。放一张多轮语音对话流程图，理解…
面向任务型对话的异构记忆网络|EMNLP2019论文解读.简介：在这篇文章中，我们提出了一个异构记忆网络（HeterogeneousMemoryNetworks,HMNs）来同步处理用户语句，对话历史以及背景知识库。.HMNs由上下文无关（context-freememory）记忆网络和我们提出的上下文敏感...
二、任务型教学模式在小学英语对话教学中的应用策略.(一)以微课设置英语对话教学前任务，为对话练习打好基础.小学英语教学中，教师若要实现对话教学的有效性，采用任务型教学模式，应在对话教学开始前借助信息技术手段为学生创设微课，引导学生在...
来源：Arxiv编辑：肖琴，金磊【新智元导读】近日，微软沈向洋等人发表论文《微软小冰的设计与实现》，几乎无保留地公开了小冰系统的开发过程，详述了系统架构和关键组件，包括对话管理器、核心聊天、技能和移情计算模块。社交聊天机器人，或能够与人类进行共情对话的智能系统的开发...
预训练2：为了让生成的文本更贴近任务导向型对话的要求，模型还进一步在标注的数据集上预训练。.这里的数据来自Schema-GuidedDialogcorpus,MultiWOZcorpus,Framecorpus和FacebookMultilingualDialogCorpus，这些都是人工标注好的人物对话型数据集，来自各个领域，共计约400K...
闲聊型对话中的DM就是对上下文进行序列建模、对候选回复进行评分、排序和筛选等，以便于NLG阶段生成更好的回复；1.2.任务型对话中的DM就是在NLU(领域分类和意图识别、槽填充)的基础上，进行对话状态的追踪（DST）以及对话策略的学习（DPL），以便于DPL阶段...
在实际任务中，我们可能没这么多的对话数据，因此迁移学习在任务型对话系统中的研究也很多，不论是NLU还是DST，DPL中。其实上面对意图识别和槽值填充两个子任务联合建模也是一种迁移学习，但本文提出了一种更极端的环境下的迁移学习——zero-shot。
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…
对话系统的最新进展绝大多数是由深度学习技术所贡献的，这些技术已经被用来强化各类大数据应用，如计算机视觉，自然语言处理和推荐系统。.对于对话系统，深度学习技术可以通过利用大规模数据来学习有意义的特征表示和回复生成策略，同时只需要极...
开始涉猎多轮对话，这一篇想写一写对话管理（DialogManagement），感觉是个很庞大的工程，涉及的知识又多又杂，在这里只好挑重点做一个引导性的介绍，后续会逐个以单篇形式展开。放一张多轮语音对话流程图，理解…
面向任务型对话的异构记忆网络|EMNLP2019论文解读.简介：在这篇文章中，我们提出了一个异构记忆网络（HeterogeneousMemoryNetworks,HMNs）来同步处理用户语句，对话历史以及背景知识库。.HMNs由上下文无关（context-freememory）记忆网络和我们提出的上下文敏感...
二、任务型教学模式在小学英语对话教学中的应用策略.(一)以微课设置英语对话教学前任务，为对话练习打好基础.小学英语教学中，教师若要实现对话教学的有效性，采用任务型教学模式，应在对话教学开始前借助信息技术手段为学生创设微课，引导学生在...
来源：Arxiv编辑：肖琴，金磊【新智元导读】近日，微软沈向洋等人发表论文《微软小冰的设计与实现》，几乎无保留地公开了小冰系统的开发过程，详述了系统架构和关键组件，包括对话管理器、核心聊天、技能和移情计算模块。社交聊天机器人，或能够与人类进行共情对话的智能系统的开发...
预训练2：为了让生成的文本更贴近任务导向型对话的要求，模型还进一步在标注的数据集上预训练。.这里的数据来自Schema-GuidedDialogcorpus,MultiWOZcorpus,Framecorpus和FacebookMultilingualDialogCorpus，这些都是人工标注好的人物对话型数据集，来自各个领域，共计约400K...
闲聊型对话中的DM就是对上下文进行序列建模、对候选回复进行评分、排序和筛选等，以便于NLG阶段生成更好的回复；1.2.任务型对话中的DM就是在NLU(领域分类和意图识别、槽填充)的基础上，进行对话状态的追踪（DST）以及对话策略的学习（DPL），以便于DPL阶段...
在实际任务中，我们可能没这么多的对话数据，因此迁移学习在任务型对话系统中的研究也很多，不论是NLU还是DST，DPL中。其实上面对意图识别和槽值填充两个子任务联合建模也是一种迁移学习，但本文提出了一种更极端的环境下的迁移学习——zero-shot。
发表服务