- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏我还不懂对话
【任务型对话】任务型对话中的自然语言生成
图片任务型对话中，一般包含ASR、语义理解、多轮状态追踪、会话策略、自然语言生成（NLG）模块，那么任务型对话中都有哪些生成的方法呢？基于模板因为任务型对话中，生成任务有两个作用，1. 但是任务导向型的对话往往特别依赖具体的领域，领域之间的差别会导致生成回复之间也会存在巨大的差异。 这一步和GPT-2一致， 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。 图片最后看指标，以及生成的case，还是挺靠谱的，整体方法在任务型对话的NLG任务上，应该是够用了（闲聊估计是不太够），本人也在业务中实践也是比较靠谱。 中文GPT模型：预训练一阶段目前已经有中文的gpt2模型，预训练2阶段可能需要中文的对话数据集，目前百度千言开放了一些对话数据集，可以在预训练阶段2用到。微调领域生成一些应该就可以。
1.8K30编辑于 2022-10-08 - 来自专栏AI科技评论
NeurlPS 2020 | 简约任务型对话，让对话实现不再繁琐
作者 | 蜗牛慢月 编辑 | 陈大鑫 目前，对话系统主要分为任务型，问答型和闲聊型三种对话类型。 任务型对话，在商业领域有这广泛的应用，主要是解决某一领域的具体问题。 任务型对话，主要包含三个部分：理解用户输入问题，对用户问题产生响应，以及处理用户问题和用户问题的结果生成。 这种任务型对话，一般每一个子任务都会有一个专用的模型，将模型串联起来，完成任务型对话。 ，使得整个任务型对话只依赖一个任务模型，减少了任务型对话的复杂性。 2 模型 上一部分主要了解了论文中，SimpleTOD的整体任务型对话架构，以及这种任务型对话模型存在的优势。以下段落将会从模型架构、训练细节、数据集细节和评估指标进行分析和学习。
2K20发布于 2020-12-08 - 来自专栏我还不懂对话
【多轮对话】任务型多轮对话数据集如何采集
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 这是出发点，采集过程中会告诉标注人员用户目标，然后标注人员开始与系统对话，这里的系统也是一个人，然后两个人对话生成多轮对话流。一句话就是human2human。 在数据集上用监督学习训练对话模型。[M2M框架图]生成大纲与段落的示例。 [在这里插入图片描述]用户根据M2M生成的outline，来生成真正的对话数据集。 DSTC2/3: 餐馆预订，用户查询满足特定条件下的餐馆的某些信息（电话、地址等），用户目标会在对话过程中发生变化。 DSTC8：包含四个任务：(1) Multi-domain Task Completion, (2) NOESIS II: Predicting Responses, Identifying Success
3.5K102编辑于 2022-09-06 - 来自专栏ThoughtWorks
数据驱动与 LLM 微调: 打造 E2E 任务型对话 Agent
作者：Thought Agent 社区在对话系统的设计和实现中，传统的基于 Rasa-like 框架的方法往往需要依赖于多个模块的紧密协作，例如我们在之前的文章中提到的基于大模型（LLM）构建的任务型对话 挑战 任务型对话系统的核心需求包括意图识别、槽位填充、状态管理和策略决策。 基于图的对话流程图的建模 我们使用有向图（Directed Graph）的数据结构来对通用的任务型对话流程进行建模，这比传统的有限状态机更加灵活和通用。 为了增强任务型对话 Agent 对领域信息的理解以及提高对话的多样性， RAG 技术将被用于为对话内容注入领域相关的知识。特别是在处理涉及特定领域业务的时候，领域知识在这一过程中至关重要。 通过这种方法，任务型对话代理可以更好地理解和响应用户需求，提供更精准和个性化的服务。 易扩展的意图配置 对于任务型 Agent 来说，对话的目标是一致，即收集足够的信息帮助用户执行任务。
1.6K10编辑于 2024-05-30 - 来自专栏语言、知识与人工智能
【腾讯知文】任务型对话之语言理解
| 导语 近年来比较热门的任务型对话的研究主要集中在端到端的框架的研究，基本跟传统任务型算法框架——语言理解模块（Spoken Language Understanding，对话管理模块(Dialogue 1.什么是任务型？ 任务型的概念 对象 任务型导向的对话指特定条件下提供信息或服务的对话。通常情况下是为了满足带有明确目的的用户。 具体场景与功能 例如查流量，查话费，订餐，订票，咨询等任务型场景。 从上面可以看出任务型导向的对话目的十分明确，关键是获取意图与约束条件（槽位）以及对话状态的追踪。 任务型导向对话在大家族中的位置 ? 接下来重点看下会话，会话划为为闲聊型，任务型等，传统的任务型分为语言理解模块（SLU），对话管理模块（DM）以及自然语言生成模块（NLG）等。后续的介绍主要针对SLU模块中的联合模型的一个介绍。 语义的表示方法是自然语言领域的难点，这对于任务导向的对话来说也是如此...... 2.任务型中的语义表示 自然语言如何解析成合适的语义表示一直是一个难题。下面主要介绍三种相关的语义表示方法。 1.
13.1K100发布于 2018-06-13 - 来自专栏AI研习社
博客 | 一文看懂任务型对话中的对话策略学习（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。 简介 对话系统按功能来划分的话，分为闲聊型、任务型、知识问答型和推荐型。在不同类型的聊天系统中，DM也不尽相同。 1.1. 今天我们来分享任务型对话系统中的DM之DPL，后续也会分享其他三类对话的DM。 2.DPL中的状态建模和实例说明 2.1 DPL和DST 前面也说了DST+DPL组成了任务型对话中至关重要的DM，在开始介绍DPL前，先来看下DST和DPL的关系，以便于从整体上把握整个对话系统。 Wen et al. 2016b 前面哪些论文比较久远，只有一部分参考价值，这篇文章非常有价值，算是端到端任务型对话的开创性工作之一，同时也是代表性工作之一，说他是做任务型对话必看的论文之一也不为过，质量非常高
5.2K52发布于 2019-05-08 - 来自专栏ThoughtWorks
如何借助 LLM 设计和实现任务型对话 Agent
1 引言 在人工智能的快速发展中，任务型对话 Agent 正成为提升用户体验和工作效率的关键技术。这类系统通过自然语言交互，专注于高效执行特定任务，如预订酒店或查询天气。 得益于这些特点，我们有机会进一步简化任务型对话 Agent 的开发流程，并显著提高开发效率。 2 Thought Agent 框架 Thought Agent 是一个 LLM-powered 的任务型对话 Agent 框架，在传统任务型对话 Agent 架构的基础上创新性地引入了 LLM 来强化自然语言理解 3.2 状态追踪 (State Tracker) 模块 状态追踪模块在任务型对话系统中扮演着关键角色，它的主要任务是动态地追踪和记录对话的状态。 面向任务型对话 Agent 的评估框架 对于设计面向任务的对话 Agent，评估框架的建立至关重要，可以确保系统在不同场景和用户输入下的准确性和稳定性。
5.5K23编辑于 2024-04-12 - 来自专栏语言、知识与人工智能
【腾讯知文】任务型对话机器人简介
1 什么是任务型机器人 任务型机器人指特定条件下提供信息或服务的机器人。通常情况下是为了满足带有明确目的的用户，例如查流量，查话费，订餐，订票，咨询等任务型场景。 由于用户的需求较为复杂，通常情况下需分多轮互动，用户也可能在对话过程中不断修改与完善自己的需求，任务型机器人需要通过询问、澄清和确认来帮助用户明确目的。 2 任务型机器人的组成 任务型机器人核心模块主要包括三部分： 1. 自然语言理解模块—— Language Understanding 2. 其中任务型机器人的算法框架如下，基本上采用第一部分所讲的框架。 ? 4 总结 本文较为浅显的介绍了基于任务型对话的框架与一些方法，大家如果需要深入研究可在参考文献中寻找相应的文章阅读。 2. 任务型的数据收集和标注非常困难，如何设计一套较为通用的数据标注格式，有待研究推进，随着用户对任务型领域要求的日益增多，利用已有的资源对领域迁移的研究变得尤其重要。
5.7K130发布于 2018-06-08 - 来自专栏AI部落联盟
一文了解端到端的任务型对话(一)
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 3.E2E Memory Network based dialogue system 基于Memory Network做端到端的任务型对话，在餐厅预订场景下，把对话划分为5个任务，并提出著名的 8.E2E RL-Based KB-InfoBot 这一篇发表在ACL2017，也是极力推荐的（不仅仅是几乎所有作者都是对话领域很有建树的，更在于本文的质量），个人感觉很有价值。 就是大名鼎鼎的TC-Bot，之前总结的任务型对话中的开源系统就有它。本文使用SL（监督学习）来监督每个模型部件的学习，同时RL（强化学习）做end-to-end的训练。
2.6K22发布于 2019-05-27 - 来自专栏我还不懂对话
【任务型对话】从ARML看亚马逊的语义表达式
在任务型的话中，一般会包含一个语义理解模块，会将用户query转化为domain、intent、slot的表示，例如query=‘我要吃中国菜’，对应的domian=饭店，intent=订餐，slot= 并且公开了一份2万样本的、包含8个域的对话数据集。 ARML是一种基于图的语义表达式，将用户query转化为一个有根图，图的节点包括类、动作、运算符和关系，边包含属性和角色，类表示一类事物，例如任务；动作表示核心功能；运算符和关系表示类之间的复杂关系，例如等价 ，通过及指代节点判断，就可以将两句话的图链接；2）推理：类似于指代，也是图节点链接；3）跨域：上面例子已经讲了，不同域可以复用动作等。 可以参考下面的例子：image.png最终ALEX在AMRL下准确率是78%，个人感觉里面有些东西还是定义得太复杂，对于一般的垂域的任务型对话不太适用，适合于比较开放的、包含非常多域的语音助手，而且整体对于每个垂域的优化不太友好
87340编辑于 2022-09-06 - 来自专栏量子位
斯坦福公布任务导向型多领域多轮对话数据集
安妮 编译自 斯坦福NLP小组官方博客 量子位出品 | 公众号 QbitAI 任务导向型对话侧重于参与用户发起的特定话题的对话。 一般来说，如果做任务导向型对话的程序员训练模型数据集不够大且不够多样，那么接下来的工作很有可能受阻。 为了帮助缓解这个问题，斯坦福自然语言处理小组公布了一组语料库。 这组数据集包含了3031条多轮对话数据，内容主要分布在日程安排、天气信息检索和兴趣点导航。 这个对话集是通过知识库建立的，确保系统对自然语言处理得灵活流利。 在驾驶员模式中，用户会收到一份包含了明确信息的任务，里面列出了他们试图从助手中提取的某些信息，以及驾驶员和助手之间的历史对话。 驾驶员只负责提供一组对话，并根据之前的历史对话消息和指定任务将对话进行下去。这些任务是通过3到5个可选值（比如时间、日期、地点等）随机指定的。 ?
1.2K90发布于 2018-03-29 - 来自专栏AI科技评论
哈工大教授车万翔：基于迁移学习的任务型对话系统
》，重点介绍了他和博士生覃立波在跨领域、跨语言和跨任务的任务型对话系统中所做的一些研究工作。 2 探秘任务型对话系统 人机对话可以大体分成四个类型，包括以Siri为代表的任务型对话、以微软小冰为代表的聊天型对话、知识问答以及推荐。 ? 本次报告主要介绍任务型对话，即以任务或者动作为导向的对话系统。事实上，任务型对话技术在实际应用中几乎无处不在，从智能硬件、音箱、车载、个人助理到咨询类机器人等等。 任务型对话系统的结构 (Pipeline系统) 整个任务型对话Pipeline系统分为几大部分： 首先，用户发出一个语音信号，通过语音识别转化为自然语言的文本，比如“帮我订一张去北京的机票”，接着进行自然语言的理解 2. 跨领域的迁移学习 通过用户和机器的对话历史来推测下一步机器说什么话，这可以是一种典型的Seq2seq模型。
99540发布于 2020-11-06 - 来自专栏新智元
谷歌发布世界最大任务型对话数据集SGD，让虚拟助手更智能
新智元报道 编辑：亮亮 【新智元导读】谷歌发布了新的SGD数据集，研究团队称，此数据集将会成为有效的测试平台，可用于意图预测，槽位填充，状态跟踪和语言生成以及大型虚拟助手的其他任务。 谷歌团队称，目前虚拟助手可帮助用户完成各种各样的任务，包括寻找航班，搜索附近的活动和电影并进行预订，从网上获取信息等等。他们通过为网络上的各种服务提供统一的自然语言界面来提供此功能。 该团队表示，此数据集将会成为有效的测试平台，可用于意图预测，槽位填充，状态跟踪和语言生成以及大型虚拟助手的其他任务。 谷歌研究团队称，SGD数据集是目前公开可用的、最大的任务型对话数据集。 SGD数据集由人类和虚拟助手之间超过18000条的带注释的任务型对话组成。这些对话涉及17个领域。
1.2K30发布于 2019-11-01 - 来自专栏深度学习自然语言处理
开源数据 | X-RiSAWOZ: 高质量端到端多语言任务型对话数据集
引言 由于构建任务型对话数据集的成本较高，目前任务型对话的研究主要集中在少数流行语言上（如英语和中文）。 2. 数据集介绍 任务定义：端到端任务型对话通常被分解为若干子任务，这些任务可以由流水线系统或单个神经网络执行。 下图展示了这些子任务及其输入和输出： 图1：端到端任务型对话流程 数据来源：我们翻译了RiSAWOZ数据集的验证集与测试集，同时为了促进少样本对话系统的研究，我们还随机选取了1%的训练集进行翻译，统计数据如下表所示 ： 图2：X-RiSAWOZ数据集统计 数据集构建方案：为了实现低成本和高质量的多语言端到端任务型对话数据构建，我们使用以下几种技术从源语言数据（中文RiSAWOZ数据集）创建目标语言的训练数据： 1 )上达到10.2-29.9的BLEU值，这意味着零样本任务型对话在低资源语言场景下仍然是极具挑战的任务。
88720编辑于 2023-08-22 - 来自专栏java一日一条
【并发编程】IO密集型和CPU密集型任务
在Java并发编程方面，计算密集型与IO密集型是两个非常典型的例子，这次大象就来讲讲自己在这方面的内容，本篇比较基础，只适合刚入门的童鞋，请各种牛人不喜勿喷。 计算密集型 计算密集型，顾名思义就是应用需要非常多的CPU计算资源，在多核CPU时代，我们要让每一个CPU核心都参与计算，将CPU的性能充分利用起来，这样才算是没有浪费服务器配置，如果在非常好的服务器配置上还运行着单线程程序那将是多么重大的浪费 对于计算密集型的应用，完全是靠CPU的核数来工作，所以为了让它的优势完全发挥出来，避免过多的线程上下文切换，比较理想方案是： 线程数 = CPU核数+1 也可以设置成CPU核数*2，这还是要看JDK 对于JDK1.8来说，里面增加了一个并行计算，计算密集型的较理想线程数 = CPU内核线程数*2 IO密集型 对于IO密集型的应用，就很好理解了，我们现在做的开发大部分都是WEB应用，涉及到大量的网络传输 目前总结了一套公式，对于IO密集型应用： 线程数 = CPU核心数/(1-阻塞系数) 这个阻塞系数一般为0.8~0.9之间，也可以取0.8或者0.9。
3.8K30发布于 2019-03-18 - 来自专栏NewBeeNLP
任务式对话中的自然语言理解
智能助手的对话方式可分为三种：任务式对话 ( 用户输入指令，智能助手执行指令任务 )，问答式对话 ( 用户输入问题，智能助手回复答案 )，闲聊式对话。 那么智能助手如何理解用户的指令，最终完成指令任务呢？任务型语音对话的处理流程主要包括：语音识别，自然语言理解，对话管理、对话生成，语音合成 ( 图1 )。 图1 任务型对话处理流程 领域识别、意图识别和槽抽取具体指什么？我们来举例说明。 因此，任务式对话系统中的自然语言理解，面临很大的挑战。下面对自然语言理解的主流方法和研究进展进行介绍。 02 规则方法 自然语言理解使用的算法可分为规则方法和机器学习方法。 总之，目前的任务型对话系统的自然语言理解，还存在很多未解的问题，未来需要我们更多的研究和探索，去更好地理解用户的输入内容。 05 参考资料 1.
1.3K41发布于 2020-10-21 - 来自专栏Python编程 pyqt matplotlib
PyQt5 非模态对话框(apply 型)
如果希望用户可以重复更改对话框中的参数并能马上看到修改结果，那么就要使用非模态对话框，这样用户就可以按照他们喜欢的方式来持续不断地修改数据并验证修改的结果了。 非模态对话框对话框通常都有一个应用（Apply）按钮和一个关闭（close）按钮。用户一旦点击了应用按钮，改变就会发生，对话框也不会关闭，可以连续点击应用按钮，直到关闭了对话框。 ("Apply"型更新),字体选择组合框,自定义信号 class FontPropertiesDlg(QDialog): applySignal = pyqtSignal(str,int,bool layout.addWidget(self.FontSizeSpinBox, 1, 1) layout.addWidget(self.FontEffectCheckBox,1,2) layout.addLayout(buttonLayout, 2, 2) self.setLayout(layout) okButton.clicked.connect
1.7K20发布于 2019-08-13 - 来自专栏机器之心
业界 | 人机对话评测系列之一：任务驱动多轮对话评测标准
图1中1-2行 为开放域聊天的典型示例 开放域聊天在现有的人机对话系统中，主要起到拉近距离，建立信任关系，情感陪伴，顺滑对话过程（例如在任务类对话无法满足用户需求时）和提高用户粘性的作用。 所以这篇文章先从任务驱动的多轮对话讲起。 ? 首先我们来科普一下任务驱动的多轮对话系统。图2 为学术文献中任务驱动的多轮对话系统的一个经典框图。 ? 图2: 任务驱动的多轮对话系统的一个经典框图 自然语言理解：将自然语言的 query 识别成结构化的语义表示。 但由于 ISO-24617-2 和 DIT++ 体系过于复杂，通常的任务驱动类对话系统只用到其中很小一个子集就足够满足需求了，不过感兴趣的读者可以参考 DIT++ 网站(1)。 一个任务驱动的多轮对话系统的核心目的是最有效的帮助用户完成信息或服务获取的任务。那么，评估一个任务驱动的对话系统的好坏最直接的两个指标就是任务完成率和平均对话轮数。
2K80发布于 2018-05-07 - 来自专栏Python编程 pyqt matplotlib
PyQt5 非模态对话框(live 型)
本篇介绍非模态“实时”（live）对话框。与上一篇讲的”apply型“非模态对话框的区别是，非模态“实时”（live）对话框没有任何按钮，且所做的任何改变会自动、即刻得到应用。 PyQt5.QtCore import Qt, pyqtSignal from PyQt5.QtGui import QFont from PyQt5.QtWidgets import * #非模态对话框 ("live"型更新),字体选择组合框,自定义信号 class FontPropertiesDlg(QDialog): applySignal = pyqtSignal(str,int,bool layout.addWidget(self.FontSizeSpinBox, 1, 1) layout.addWidget(self.FontEffectCheckBox,1,2) (self) #连接从对话框接发出的自定义信号 self.modalessDialog.applySignal.connect(self.updateUI
1.8K20发布于 2019-08-14 - 来自专栏码猴小明
多任务编程 - 2
——肖乾旭 线程 1、线程的介绍 在Python中，想要实现多任务除了使用进程，还可以使用线程来完成，线程是实现多任务的另外一种方式。 3、线程的作用 多线程可以完成多任务 多线程效果图： 说明：程序启动默认会有一个主线程，程序员自己创建的线程可以成为子线程，多线程可以完成多任务。 ]]]]]) group：线程组，目前只能使用None target：执行的目标任务名 args：以元组的方式给执行任务传参 kwargs：以字典方式给执行任务传参 name：线程名，一般不用设置 3、 sing_thread.start() dance_thread.start() 运行结果： 线程执行带有参数的任务 1、线程执行带有参数的任务的介绍 Thread类执行任务并给任务传参数的方式有两种 ： args表示以元组的方式给执行任务传参 kwargs表示以字典的方式给执行任务传参 2、args参数的使用 代码演示： # -*- codeing = utf-8 -*- # @Time : 2021
57420编辑于 2022-01-20
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号