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原创 关于对话机器人的一些总结
关于对话机器人的一些总结关于对话机器人的一些总结业务上:类型QABot:单轮对话,解决特定FAQTaskBot:多轮对话,解决特定场景问题ChatBot:多轮对话,不解决问题QABot:应对FAQ场景典型场景:input:奥巴马是哪里人? bot:美国人 ;End实现方式:1、KBQA、KGQA。基于图谱的可以通过知识图谱推理答案。基于数据库的可以基于数据库结构查找出答案。(KBQA也可以升级到多轮会话中)2、TextQA。通过机器阅读理解(MRC)从文章中选取对应答案。TaskB
2021-03-27 20:04:25 382
原创 一文概括T5模型告诉我们的事 Text-to-Text Transfer Transformer
@NLP根据不同的下游训练综合实验的判断)关于模型结构:计算成本:L层语言模型的等价于L+L层Encoder+Decoder模型架构上:Encoder+Decoder 的预训练模式最优(优于语言模型和Prefix LM)无监督的训练目标:1、BERT式的MASK破坏Token形式最优(优于PrefixLm和Deshuffling)2、MASK破坏中,连续MASK破坏最优(优于BERT式、MASS式、Drop推测式)3、MASK破坏率 15%最优4、连续MASK破坏中,连续破坏3个Token
2020-12-10 18:33:31 794 3
原创 tensorflow2.0 超傻瓜式conda安装
tensorflow2.0 超傻瓜式conda安装创建虚拟环境conda create -n py37安装cudaconda install cudatoolkitconda install cudnn安装tensorflowconda install tensorflow-gpu==2.1.0conda install tensorflow-estimator==2.1.0安装jupyterlabconda install jupyterlabconda install nb_
2020-08-05 23:39:47 492
空空如也
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