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【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。 主要也就是界面展示的开发，user和wizard都是由众包来填写，例如：useruser: 给出实体(infrom, request)，查看历史对话和任务描述，给出适当的回应句子。 数据集较多，特别是后面一次会有多个任务的数据集，也没有全了解。DstC1: 5个slot（路线，出发点，重点，日期，时间），用户目标在对话过程中不会发生变化。 Scalable Multi-Domain Conversational Agents: The Schema-Guided Dialogue Dataset中文千言2020 CCF BDCI 千言：多技能对话
3.5K102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 - 来自专栏记录
Netty时间轮延时任务
参数解释 首先创建时间轮，因为项目中只能出现一个实例所以直接用final修饰；public final HashedWheelTimer timer_wheel = new HashedWheelTimer tickDuration 1s滴答一下，ticksPerWheel 刻度盘为60 ;连起来就是创建一个时间论，一秒滴答一次，刻度盘为60,也就是60S 后重新开始/**TimerTask task:延时执行的任务 rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor executor) { Log log = Log.get(); String message = "任务 throw ex; } } }; }}当然HashedWheelTimer这个类属于全内存任务计算 ，通常在我们真正的业务中，是不会把这些任务直接放到jvm内存中的，要不然重启之后任务不都会消失了么，这样我们需要重写HashedWheelTimer,只需要对它任务的添加和获取进行重写到相应的持久化中间件中即可
1.2K30编辑于 2022-07-25 - 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。 Schema-Guided Dialogcorpus, MultiWOZ corpus, Frame corpus和Facebook Multilingual Dialog Corpus，这些都是人工标注好的人物对话型数据集 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。
1.7K30编辑于 2022-10-08 大模型从指令执行到多轮交互的演进：任务、方法与挑战
大模型从指令执行到多轮交互的演进：任务、方法与挑战王文广（kdd.wang@gmail.com）大型语言模型（LLM）的发展正经历一场深刻的范式转移。 第一章：LLM能力的新标尺：多轮交互的核心任务随着研究的深入，对LLM多轮交互能力的评估不再是笼统的，而是被细化为具体的任务类型。 1.1 指令遵循任务：精确性与复杂度的双重考验多轮指令遵循任务是单轮评估的自然延伸，但它通过引入连续的、相互关联的指令，极大地提升了对模型能力的考验。 数学领域：单轮的“思想链”（Chain-of-Thought）已经证明了LLM解决数学问题的潜力。但在多轮交互中，任务从“解题”升级为“协作解题”。 然而，研究表明，简单地堆砌多轮示例有时甚至会损害性能，因为模型可能会对特定的交互轨迹产生过拟合。ICL的有效性高度依赖于任务场景和提示设计。
2.3K11编辑于 2025-10-06- 来自专栏新智元
北大等提出首个「多轮、多模态」PPT任务完成基准PPTC
新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】为了填补LLM在复杂多模态环境中利用复杂工具完成多轮、多模态指令的评估空白，研究人员引入了PowerPoint任务完成（PPTC）基准测试，以评估LLM 为了解决这个挑战，来自北大和微软亚洲研究院的研究人员们提出了测试大模型在多轮，多模态环境下完成PPT任务的评估数据集PPTC（PowerPoint Task Completion）。 //arxiv.org/abs/2311.01767 开源项目：https://github.com/gydpku/PPTC 如图1（a）所示，为了帮助用户完成对PPT文档的创建和编辑，研究人员采取多轮人机对话的形式来构建数据集 每轮开始于用户的指令，大模型需要生成对应的API序列作为解决方法，执行并返回生成的PPT文档给用户。 数据集中一共有279个像这样的多轮对话单元，如图1（b）所示，大部分单元由3到10对话轮次组成。 这一基准测试包含了279个多轮会话单元，涵盖了复杂的多模式环境中的数百个多模式指令。 2. 本文提出了PPTX-Match评估系统，用于自动测量语言模型在PPTC中的性能。
48720编辑于 2023-11-08 - 来自专栏Soul Joy Hub
多轮检索式对话——【ACL 2017】SMN
《Sequential matching network: A new architecture for multi-turn response selection in retrieval-based chat-bots》
44520发布于 2021-09-10 - 来自专栏Soul Joy Hub
多轮检索式对话——【CIKM 2019】IMN
《Multi-Representation Fusion Network for Multi-Turn Response Selection in Retrieval-Based Chatbots》
43520发布于 2021-09-10 - 来自专栏Soul Joy Hub
多轮检索式对话——【COLING 2018】DUA
针对这些对话历史中的信息特征, 作者设计了下图所示的DUA模型： 第一部分: 通用的词向量+GRU做embedding 第二部分: 开始着手处理上面提到的对话历史交互问题, 首先虽然history中的多句话都对
42710发布于 2021-09-10 - 来自专栏Soul Joy Hub
多轮检索式对话——【ACL 2018】DAM
Selection for Chatbots with Deep Attention Matching Network》 文本对于context和response语义上的联系更进一步，将 attention 应用于多轮对话 ，打破之前的 RNN 和 CNN 结构，在多轮上速度快，达到了目前最好效果。
50230发布于 2021-09-10 - 来自专栏Soul Joy Hub
多轮检索式对话——【WSDM 2019】MRFN
Fusion Network for Multi-turn Response Selection in Retrieval-based Chatbots》 本文的Motivation是建立在最近几年多轮检索式对话基于的面向交互的思想是 作者认为，轮次少的时候可能RNN系列性能的确可以和attention相抗衡，轮次多的时候可以理解为当前的回复其实更多与附近的对话相关，与较远的对话关系反而远了，所以对于局部前文信息把握更多的Contextual 可是个人理解，类似“对于局部前文信息把握更多”等多轮上下文位置与长度信息是由对v向量输入到GRU后表达出来的，应该与表示层、交互粒度没有太大关系。
47820发布于 2021-09-10 - 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 因此从这里可以发现，对于IO密集型的应用，我们可以多设置一些线程池中线程的数量，这样就能让在等待的这段时间内，线程可以去做其它事，提高并发处理效率。 那么这个线程池的数据量是不是可以随便设置呢？ 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 - 来自专栏韩曙亮的移动开发专栏
【Kotlin】泛型 ① ( 泛型类 | 泛型参数 | 泛型函数 | 多泛型参数 | 泛型类型约束 )
文章目录 一、泛型类 二、泛型参数 三、泛型函数 四、多泛型参数 五、泛型类型约束 一、泛型类 ---- 定义一个 泛型类 , 将 泛型参数 T 放在 尖括号 <T> 中 , 该泛型参数放在 类名后 下面的代码中 , 声明了 Student 泛型类 , 该泛型类 接收 T 类型的泛型参数 , 在主构造函数中接收 T 类型的参数 , 在该泛型类中声明了 T 类型的成员属性 ; class Student ---- 通常情况下 , 泛型参数 都使用 T 表示 , 使用其它字母 或者 字符串 都可以表示 泛型参数 , 但是 约定俗成 都使用 T 来表示泛型 ; 在下面的代码中 , 使用 M 作为 泛型参数 Int> = Student(18) println(student2.logT(student2.item)) } 执行结果 : item : Tom Tom item : 18 18 四、多泛型参数 R 的类型是 Boolean 类型 ; 3.14 true 五、泛型类型约束 ---- 在 泛型类 , 泛型函数 中 , 使用泛型前 , 需要声明 泛型参数 : 泛型类 泛型参数 声明 : 如果类中
5.1K10编辑于 2023-03-30 - 来自专栏深度学习自然语言处理
TextBind：在开放世界中多轮交织的多模态指令跟随
这些模型通过其自然语言界面展现出卓越的通用性，能够应对各种现实世界任务。 然而，它们的性能在很大程度上依赖于高质量的示例数据，通常难以获得。当涉及到多模态指令跟随时，这一挑战进一步加剧。 我们介绍了TextBind，这是一个几乎无需注释的框架，用于赋予更大型的语言模型多轮交织的多模态指令跟随能力。 我们的方法仅需要图像描述对，并从语言模型生成多轮多模态指令-响应对话。 我们发布了我们的数据集、模型和演示，以促进未来在多模态指令跟随领域的研究。 模型 我们的模型包括一个图像编码器、一个图像解码器、一个语言模型，以及连接它们的桥接网络，支持多轮交织的多模态指令跟随。它可以生成并处理任意交织的图像和文本内容。 demo 语言模型能够执行各种任务，包括根据一组图像创作引人入胜的故事，比较多个图像中的共同和不同之处，用生动的图像解释概念，生成带有插图的长篇连贯故事等等。
66820编辑于 2023-09-21 - 来自专栏JavaEdge
Dubbo定时任务时间轮(Time Wheel)算法详解
而在定时任务量大、性能要求高的场景，为将任务存取及取消操作时间复杂度降为 O(1)，会使用时间轮方案。 2 时间轮模型及其应用 一种高效批量管理定时任务的调度模型。 单层时间轮的容量和精度都是有限的，对于精度要求特别高、时间跨度特别大或是海量定时任务需要调度的场景，通常会使用多级时间轮以及持久化存储与时间轮结合的方案。 4 时间轮指针一次转动的执行流程 HashedWheelTimer$Worker.run()： 时间轮指针转动，时间轮周期开始 清理用户主动取消的定时任务，这些定时任务在用户取消时，记录到 cancelledTimeouts 在每次指针转动的时候，时间轮都会清理该队列 将缓存在 timeouts 队列中的定时任务转移到时间轮中对应的槽中 根据当前指针定位对应槽，处理该槽位的双向链表中的定时任务 检测时间轮的状态。 如果时间轮处于运行状态，则循环执行上述步骤，不断执行定时任务。
4.2K54发布于 2020-10-14 - 来自专栏CSDN社区搬运
多模态任务多粒度多课程去噪框架
，用于多模态基于方面的细粒度情感分析（MABSA）。 MABSA是一项复杂的情感分析任务，它涉及到从文本和图像中提取特定方面的术语并确定其情感倾向。文章的主要贡献包括： 提出了一个新的视角来减少MABSA任务中噪声图像的负面影响。 设计了一个新颖的多粒度多课程去噪框架（M2DF），该框架与基础模型的选择无关。 在几个代表性模型上评估了去噪框架，包括当前的最先进模型，并在MABSA的三个子任务上展示了竞争性能。 主要贡献 这篇文章的主要贡献可以总结为以下几点： 新视角提出：文章提出了一个新的视角来减少多模态基于方面的细粒度情感分析（MABSA）任务中噪声图像的负面影响，而不需要通过过滤数据来实现。 实验结果 JMASA任务（句子+图片——识别方面及其情感）的实验结果 MATE任务（句子+图片——识别方面）的实验结果 MASC（句子+图片+方面——识别方面情感）任务的实验结果 可以看到，
27110编辑于 2024-12-20 - 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
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。 由 于用户的需求较为复杂，通常情况下需分多轮陈述，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。 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。 如何使用对话管理模块结合该语言理解模块解决多轮对话的问题一直是一个较为头疼的难题，尽管在传统算法框架上提出了一些例如传统模型或者强化学习的方法，但数据的规范性，对话过程不流畅，死板等严重影响用户在任务型对话的体验
13.1K100发布于 2018-06-13 - 来自专栏Soul Joy Hub
多轮检索式对话——【EMNLP 2016】Multi-view
作者提供了一种直接的单轮转多轮思路——将多轮问答语句合并为一列, 连接处用_SOS_隔开, 将整个对话历史视为"一句话"去匹配下一句。 将整个对话历史合并为一列, 做word embedding后通过GRU模块提取词汇级特征, 与候选的response做匹配: 不过每次直接把 word embedding sequence 输入网络得到整个多轮对话的表示
41320发布于 2021-09-10 - 来自专栏新智元
Meta发布多轮多语言基准Multi-IF：覆盖8种语言，超4500种任务
特别是在多轮指令任务中，o1-preview和Llama 3.1 405B模型在三轮指令的平均准确率分别为78.9%和78.1%，展现了较高的指令遵循能力。 相比之下，o1-preview和Llama 3.1 405B在多轮任务中的准确率相对稳定，展现出较强的持续指令遵循能力。 多轮对话中的自我纠正 模型在多轮任务中是否能够纠正之前的错误也是一个重要的性能衡量标准，实验通过计算「错误自我修正率」（Error Correction Ratio, ECR）来评估这一能力。 相比之下，其他模型在自我修正方面表现一般，这一结果表明，具备反思能力的模型在多轮任务中能够更好地处理错误并提升指令遵循的稳定性。 实验结果表明，多数模型在多轮任务中存在准确率下降和指令遗忘的问题，且在非拉丁文字的多语言任务中表现较差。Multi-IF为进一步提升LLM的多轮对话和跨语言指令遵循能力提供了重要的参考。
46910编辑于 2025-02-15 - 来自专栏健程之道
Java 线程池讲解——针对 IO 密集型任务
针对 IO 密集型的任务，我们可以针对原本的线程池做一些改造，从而可以提高任务的处理效率。 任务的分类 正常来说，我们可以把需要处理的任务按照消耗资源的不同，分为两种：CPU 密集型和IO 密集型。 CPU 密集型 既然名字里带有CPU了，说明其消耗的主要资源就是 CPU 了。 设置线程数时，针对单台机器，最好就是有几个 CPU ，就创建几个线程，然后每个线程都在执行这种任务，永不停歇。 IO 密集型 和上面一样，既然名字里带有IO了，说明其消耗的主要资源就是 IO 了。 既然这样，IO 密集型任务其实就有很大的优化空间了（毕竟存在等待），那现有的线程池可以很好的满足我们的需求吗？ 假设我们的任务基本都是 IO 密集型，我们希望程序可以有更高的吞吐量，可以在更短的时间内处理更多的任务，那么上面的 ThreadPoolExecutor 明显是不满足我们的需求，那该如何解决呢？
3K21发布于 2020-05-26
腾讯云开发者
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