主题感知的多轮对话生成模型 在多轮对话系统中,生成与对话语境一致的回复是核心挑战之一。为了解决多轮对话系统中的主题不一致问题,本文提出了一种主题感知的多轮对话生成模型。 首先,多轮对话系统中存在一些问题,如上下文内容不相关、对话主题不连续等。这些问题使得对话系统生成的回复不具有一致性,无法保持对话的主题一致性。为了解决这些问题,本文提出了一种主题感知的多轮对话生成模型,该模型可以捕捉主题特征信息,并将其融入到对话生成中。 本文的模型使用层次化的联合注意力机制,将上下文信息与主题信息融入到对话生成中。这种机制可以捕捉到对话中的主题信息,并生成与对话语境一致的回复。实验结果表明,本文提出的对话模型在客观指标和主观指标上都取得了较好的效果,能保持对话的主题一致性。 多轮对话系统的发展历程可以分为三阶段:基于规则的对话系统、基于检索的对话系统和基于数据驱动的神经网络对话系统。在基于规则的对话系统中,对话规则是固定的,对话生成是基于规则的。在基于检索的对话系统中,对话生成是基于检索的结果。在基于数据驱动的神经网络对话系统中,对话生成是基于大规模数据集的学习结果。 然而,当前的多轮对话系统仍然存在一些问题,如上下文内容不相关、对话主题不连续等。这些问题使得对话系统生成的回复不具有一致性,无法保持对话的主题一致性。为了解决这些问题,本文提出了一种主题感知的多轮对话生成模型。 该模型使用层次化的联合注意力机制,将上下文信息与主题信息融入到对话生成中。这种机制可以捕捉到对话中的主题信息,并生成与对话语境一致的回复。实验结果表明,本文提出的对话模型在客观指标和主观指标上都取得了较好的效果,能保持对话的主题一致性。 主题一致性是多轮对话系统的核心挑战之一。为了保持对话的主题一致性,本文提出了一种主题感知的多轮对话生成模型,该模型可以捕捉主题特征信息,并将其融入到对话生成中。实验结果表明,本文提出的对话模型在客观指标和主观指标上都取得了较好的效果,能保持对话的主题一致性。 在多轮对话系统中,主题感知是非常重要的。为了保持对话的主题一致性,本文提出了一种主题感知的多轮对话生成模型,该模型可以捕捉主题特征信息,并将其融入到对话生成中。实验结果表明,本文提出的对话模型在客观指标和主观指标上都取得了较好的效果,能保持对话的主题一致性。 本文提出了一种主题感知的多轮对话生成模型,该模型可以捕捉主题特征信息,并将其融入到对话生成中。实验结果表明,本文提出的对话模型在客观指标和主观指标上都取得了较好的效果,能保持对话的主题一致性。
2024-06-26 13:53:45 655KB 首发论文
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2024-06-25 11:39:10 5KB 编程技巧
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2024-06-20 21:05:04 231.98MB 源码
基于对话框和Scintilla控件的C++源代码编辑器,使用了MFC对话框,使用了Scintilla控件,实现了新建、打开、保存功能,实现了撤消、剪切、复制、粘贴、删除、查找、全选功能,可以实现代码关键字高亮
2024-06-15 00:04:49 71.6MB Scintilla 源代码编辑器
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本程序实现了MFC基于对话框计算器的编写,希望对初学者有些帮助
2024-05-22 18:05:36 70.19MB 计算器
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这个 GPT 链接是 OpenAI 的 GPT-3.5、4 模型,它是目前最先进的自然语言处理模型之一。使用这个链接可以让你与该模型进行实时对话,输入文本后,该模型会给出一个智能的、语义正确的回答。这个链接可以用于多种场景,例如智能客服、智能助手等。基于 GPT-3.5、4 模型的强大能力,它可以提供高质量的自然语言理解和生成功能,为人们的生活和工作带来便利。
2024-05-18 10:47:39 12KB 自然语言处理 对话系统 人工智能
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使用说明 分对话系统和机器翻译两部分 data为数据集 model为训练的模型 translation文件夹下又分了Seq2Seq和transformer两个模型,大家按需查看使用 以transformer文件夹为例,attention.py主要实现了注意力机制,transformer.py实现了transformer的主体架构,data.py为数据的预处理以及生成了词典、dataset、dataloader,readdata.py运行可以查看数据形状,train.py为训练模型,predict.py为预测,config.py为一些参数的定义。 transformer机器翻译的模型是用cuda:1训练的,如果要使用可能需要修改代码 如:gpu->cpu,即在CPU上使用 torch.load('trans_encoder.mdl', map_location= lambda storage, loc: storage) torch.load('trans_decoder.mdl', map_location= lambda storage, loc: storage)
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此例程需要你先配置好opencv和tesseract的开发环境,本例程先通过摄像头获取图像,然后opencv模板匹配获取要识别的区域,最后由tesseract进行识别并将结果显示在对话框中,其中有两个函数解决了显示乱码和不能换行的问题,具体可看代码。
2024-04-30 15:23:19 150.13MB Opencv3.4 Tesseract4.0 VS2017 光学字符识别
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解压后为一个Unity package file (.unitypackage)的包 可以直接在unity中导入,实测2019 2020版本均无报错,适用于新手小白进行剧情向游戏对话操作,无需代码。
2024-04-24 13:59:28 68.92MB unity3d 可视化界面
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易语言取word打开、另存为对话框窗口句柄源码,取word打开、另存为对话框窗口句柄,GetClassName,FindWindow
2024-04-03 14:32:44 3KB 取word打
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