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文本生成-诗词生成案例0.文本生成问题文本生成是自然语言处理中一个重要的研究领域,具有广阔的应用前景。国内外已经有诸如Automated Insights、Narrative Science以及“小南”机器人、“小明”机器人、“运动报道机器人”等文本生成系统投入使用。这些系统根据格式化数据或自然语言文本生成新闻、财报或者其他解释性文本。例如,Automated Insights的WordSmith技术已经被美联社等机构使用,帮助美联社报道大学橄榄球赛事、公司财报等新闻。这使得 ...

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基于seq2seq的机器翻译模型本章概述 基础seq2seq编解码模型及应用 简介 应用:神经机器翻译 基于注意力机制的seq2seq机器翻译模型 词向量 RNN的解码器,编码器 上下文内容向量 注意力机制 可视化 【实战】基于keras完成的基础seq2seq机器翻译模型 【实战】基于tensorflow的google版本seq2seq机器翻译模型 1.seq2seq(序列到序列模型)简介 对于很多自然语言处理任务,比如聊天机器人,机器翻译,自动文摘,智能问答等, ...

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聊天机器人概述 资料原文《Deep Learning For Chatbots, Part 1 - Introduction》 的翻译,供自己学习及他人参考。 以下内容主要概述了目前聊天机器人主要用到的技术,从宏观上进行介绍,不涉及具体的技术细节。 聊天机器人 (Chatbot),也被称为对话引擎或者对话系统,大家在智能客服和语音智能助手等场景下可以看到它的身影,它是目前的热点之一。在以下内容当中我们将重温一些被用于聊天机器人中的深度学习技术,披露出目前技术能够解决或者可能 ...

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基于内容检索式的聊天机器人提示:如果大家觉得计算资源有限,欢迎大家在”科学上网“后免费试用google的colab,有免费的K80 GPU供大家使用,大家只需要把课程的notebook上传即可运行 以下内容会介绍到基于检索的聊天机器人原理,并实现一个基于检索的模型,使用了双层Decoder的LSTM模型,通过这个模型可以实现聊天机器人。 本部分英文原文见deep-learning-for-chatbots-2-retrieval-based-model-tensorflow ...

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构建于Ubuntu对话数据集上的基于检索的聊天机器人提示:如果大家觉得计算资源有限,欢迎大家在”科学上网“后免费试用google的colab,有免费的K80 GPU供大家使用,大家只需要把课程的notebook上传即可运行 和上一个notebook一样,这是一个基于检索的对话系统,我们会对候选集中的回答和问题进行匹配打分,根据分数的高低进行排序并给出我们选择的最佳回复。 完整的数据可以在Google Drive文件夹中找到:https://drive.google.com/o ...

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图解seq2seq1.seq2seq(序列到序列模型)简介对于很多自然语言处理任务,比如聊天机器人,机器翻译,自动文摘,智能问答等,传统的解决方案都是检索式(从候选集中选出答案),这对素材的完善程度要求很高,随着深度学习的发展,研究界将深度学习技术应用与自然语言的生成和自然语言的理解的方面的研究,并取得了一些突破性的成果,比如,Sequence-to-sequence (seq2seq) 模型,它是目前自然语言处理技术中非常重要和流行的一个模型,该技术突破了传统的固定大小输入 ...

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