流就是流动的数据，一切数据传输都是流，无论在平台内部还是平台之间。但有时候我们需要将一个整体数据拆分成若干小块（chunk），在流动的时候对每一小块进行处理，就需要使用流api了。 比如流媒体技术。...但是我们今天来手写一个新的流类型：段落流。 在计算机世界中，一行就是一个段落，一个段落就是一行，一个段落chunk就是一个不包含换行符的字符串。...科普： 在文本中拖拽有3种行为：直接按住拖拽是以单个字符为单位选中文本；双击并按住拖拽会以单词为单位进行选择；单机三次并按住拖拽会议一行为单位进行选择。...readline源码分析 由于一行的长短不一，许多平台没有提供段落流，幸运的是，nodejs提供了。nodejs标准库内置的readline模块就是一个可以从可读流中逐行读取的接口。...通过这种算法，段落流每次都能从外存文件中读取一行，最重要的是，消耗的内存完全不受文件大小的影响。
，立志在应用场景中实现“对话”的真正落地。...在蓦然认知的落地场景中，在搭载了智能交互引擎Mor的一站式对话服务平台的终端硬件，用户只需注册一个硬件账号或是蓦然认知的账号，即可基于语音交互来享受那些已经接入平台的服务，譬如订外卖、购票等等。...应对复杂交互 语音交互需要视觉的辅助 在市场切入口的选择上，蓦然认知选中了家居和车载。在整体环境上，WiFi覆盖、安静的环境为语音交互的实现与高效提供了一个较好的物理条件。...“我们的目标是将对话打造成一套应用程序，去解决日常生活中的需求。”然而，在享受服务的过程中，多数用户的想法总是实时多变的。“如果交互环境中缺少一个屏幕，其实难有很好的交互体验。”龚思颖称。...在其看来，蓦然认知的核心技术在于多轮对话的实现，解决的是那些需要复杂交互的任务。
作者的关键见解是，可以使用连续时间马尔可夫链实现连续空间流匹配的离散等价形式。DFMs从一个简单的推导出发，包括离散扩散模型作为特定实例，同时在性能上优于现有的基于扩散的方法。...不幸的是，目前无法在离散空间上定义基于流的模型，这阻碍了实现多模态流模型的进展。...作者的关键见解是，离散的基于流的模型可以通过连续时间马尔可夫链（CTMCs）实现。...DFMs是一种新的离散生成建模范式：比扩散模型限制更少，允许在不重新训练的情况下实现采样灵活性，并能与连续状态空间流简单结合，形成多模态流模型。...在训练过程中，作者使用每种模态的条件流对数据进行破坏。是SO(3)上的均匀分布。 式 2 在训练过程中，作者的网络将以噪声蛋白质作为输入，预测去噪后的平移x、旋转r和氨基酸分布p。
7、命名实体标注：基于词库+（统计歧义去除计划），电子邮件，网址，大陆手机号码，地名，人名，货币，datetime时间，长度，面积，距离单位等。...词库分为简体/繁体/简繁体混合词库: 可以专门适用于简体切分, 繁体切分, 简繁体混合切分, 并且可以利用下面提到的同义词实现,简繁体的相互检索, Jcseg同时提供了词库两个简单的词库管理工具来进行简繁体的转换和词库的合并...中英文同义词追加/同义词匹配 + 中文词条拼音追加．词库整合了《现代汉语词典》和cc-cedict辞典中的词条，并且依据cc-cedict词典为词条标上了拼音，依据《中华同义词词典》为词条标上了同义词(...更改jcseg.properties配置文档可以在分词的时候加入拼音和同义词到分词结果中。 中文数字和中文分数识别，例如："一百五十个人都来了，四十分之一的人。"中的"一百五十"和"四十分之一"。...自动实体的识别，默认支持：电子邮件，网址，大陆手机号码，地名，人名，货币等；词库中可以自定义各种实体并且再切分中返回。 测试 终端测试： cd到 Jcseg根目录。
在这段长达 1 分多钟的对话中，「二哈」对答如流，不但会主动向女销售咨询「北京能不能贷款？」、「最多能贷多少钱？」，甚至还在对话中「调戏」对方：「你之前给我打过电话吧，听起来挺耳熟的？」...当出现新动作时，该 HRNN 的架构可以相应地改变，而不会丢失在之前的学习过程中积累的知识。...、实体挖掘的研发工作。...，而到了阿里巴巴人工智能实验室的他主要专攻知识图谱与自然语言理解两个研究方向，为阿里巴巴提供包括意图理解、实体抽取、对话管理以及知识图谱在内的技术支持。...因此，「二哈」如今看来令人惊叹的对话水平，其实早有相应积累。这既是聂再清加盟阿里后的阶段性成果，也是他个人「实用产品」梦的实现，让人不禁期待，他在未来又将为我们带来哪些有意思的产品。
规则哈哈规则这里其实是最能搞事情的，其实尤其是针对中文，多用于特殊业务场景（搜索/对话等等)，以及垂直领域 中文缩写库，医学等领域词典领域词典：例如医学，电力工程都有类似的比赛用利用领域内同义词典来进行样本增强简写...插入最初在EDA中insertion是随机在句子中选择一个非stop words的词，把该词的同义词随机插入到句子中，增强相关信息。...所以他们的负样本筛选规则是query无点击且VSM低，以及和当前query低相关的其他query中有点击的item Query 理解和语义召回在知乎搜索中的应用: 在拓展同义词表时用了以下的样本生成规则...换到中文NER任务，我做了些许调整同义词替换：这里我只对非实体部分进行了同义词替换，避免对实体label产生影响。...，因为输入是词粒度所以也不会对token进行换位，最终也选取了在句子级别进行随机shuffle在增强过程中，可以调节的参数，包括每一步增强的概率（为了实现简单这里用了每个slot的独立概率，也可以尝试用联合概率
DAMA-DMBOK2提供了一个类似于DAMA字典中的定义。数据血缘是“它（数据）从源点移动到使用点的路径”。 在DAMA-DMBOK2中，术语数据血缘和数据流可互换使用。...数据血缘、数据流和数据集成架构都是同一个概念。DAMA的出版物将数据血缘、数据流和数据集成架构视为同义词。 下面探讨数据价值链的概念。 ▊ 数据价值链 数据价值链的定义只出现在DAMA字典中。...数据价值链描述了数据流，并将数据流与应用程序和业务组件，如流程、职能和角色等相关联。 数据价值可以在不同层级的数据模型上进行描述，如概念层（主题域）和逻辑层（实体和属性）。...DAMA-DMBOK2强调“数据中存在有血缘（例如，从源点移动到使用点的路径，有时称为数据链）”。 由此，我们可以得出一个粗略的结论：数据链是数据血缘的同义词。...数据血缘和数据流都是这个概念的名称。” 在DAMA字典中，你也可以找到对数据集成架构的分类。 数据集成架构可以分为数据库架构、主数据管理架构、数据仓库/商业智能架构和元数据架构。
在你打算创建一个聊天机器人模型的时候，你会立即明白，对话流的建模是其中最为艰难的部分之一，甚至可以说是最为困难的部分。一般来说，对话流的建模就是要定义聊天机器人的行为表现。...因此，你不仅可以实现服务器端的逻辑，你也可以在某种程度上改变聊天机器人端的逻辑。假如 webhook 在插槽填充处理期间被调用，那么你可以决定哪一个意图应该调用 webhook。...非常有意思的一点是，你可以在短语中设置实体角色。例如，在“我打算在一月三十一号从法国巴黎飞往意大利威尼斯”这句话中，你可以声明第一个城市是出发地，第二个城市是目的地。...通过使用分支以及动作发生条件（比如，仅在定义了一些特定变量时才显示此消息），我们可以控制对话流。 分配角色到实体有助于服务器端处理。 “Understanding”部分是使用例子来训练聊天机器人。...拥有“收件箱”，收件箱中列出了聊天机器人无法处理的请求，因此研发人员可以教导机器人。 劣势 Stories仍处于测试阶段。 尽管Stories功能强大，但是并不适合那些难以控制对话流的案例。
目录 1 需求 2 代码实现 1 需求 现在有两个list集合，A 集合 B集合； 两个集合里面都存储user对象， 现在要将B集合里面，不在A集合的数据过滤出来之后，得到； 就是取差集； 2 代码实现
作者:数据中台 前言 在介绍QP前先简单介绍一下有赞搜索平台的整体设计，方便大家快速了解QP在搜索平台中的作用。下图简单展示了一个搜索请求开始到结束的全部流程。...这里query从广义上来说涉及的任务比较多，最常见的就是搜索系统中输入的查询词，也可以是FAQ问答或阅读理解中的问句，又或者可以是人机对话中用户的聊天输入。...在样例中，雪地与靴关联度更大，所以在语义分词中将雪地与靴合并输出。...目前有赞规划的实体类别列表如下所示： 产品词 eg：“修身连衣裙”中的“连衣裙” 产品修饰词 eg：“汽车脚垫”中的“汽车” 普通词 新词 修饰 品牌 机构实体 地点地域 材质 人名 功能功效 专有名词...04 同义词插件 样例 输入：[衬衣] 输出：[衬衫] 同近义词插件目前非常实现轻量，通过离线同义词表，搜索内容中的产品词作为输入，输出同义词。
背景介绍 实体链指是指对于给定的一个文本（如搜索Query、微博、对话内容、文章、视频、图片的标题等），将其中的实体与给定知识库中对应的实体进行关联。...端到端式实体链指使用一体化模型进行链指，Nikolaos Kolitsas[3]通过模型结构创新，实现了一个模型同时实体识别和消歧。...在排序学习中，有三种常见模式pointwise，pairwise和listwise，对于实体消歧这种只需要TOP1的排序任务，并不需要考虑候选实体之间的顺关系，只考虑全局相关性，因此我们选取了pointwise...这些由不同人发出的真实对话里，既包含千人千面的主观表达，更包含大量的创新词汇，多义词，同义词，同时也经常会面对“李白是谁”、“我要听《李白》”这类mention有歧义的问题。...为了做好候选实体选取的召回，从搜索点击日志、自研知识图谱OGraph等来源离线挖掘同义词库，为了解决复合实体的问题，离线挖掘了上下位关系，添加到同义词库中，提升实体的召回率。 ?
SQL Server timestamp 是二进制数字，它表明数据库中数据修改发生的相对顺序。实现 timestamp 数据类型最初是为了支持 SQL Server 恢复算法。...在 DDL 语句中尽可能使用 rowversion 而不使用 timestamp。rowversion 受数据类型同义词行为的制约。有关更多信息，请参见数据类型同义词。...可为空的 timestamp 列在语义上等价于 varbinary(8) 列。 Microsoft SQL Server 用两个 4 字节的整数内部存储 datetime 数据类型的值。...若要记录日期或时间，请使用 datetime 数据类型。 备注 每个数据库都有一个计数器，当对数据库中包含 timestamp 列的表执行插入或更新操作时，该计数器值就会增加。...rowversion 的数据类型为 timestamp 数据类型的同义词，并具有数据类型同义词的行为。 在 DDL 语句，请尽量使用 rowversion 而不是 timestamp。
领域 domain 定义了所有信息： 意图、实体、词槽、动作、表单、回复 意图、实体 应该 跟 rasa nlu 中的保持一致 utter_ 开头的回复 表示 渲染同名模板发送给用户 responses...动作 action 接受用户输入、对话状态信息，按照业务逻辑处理，并输出改变对话状态的事件和回复消息 回复动作 与 domain 里的 回复 关联在一起 当调用这类动作时，会自动查找回复中的同名的模板并渲染...tracker 对象(对话状态追踪，获取历史实体、词槽等) domain 对象 用户消息对象 dispatcher 根据这些信息完成业务动作，如想改变对话状态，需要返回事件发送给 rasa服务器...rasa_sdk --actions actions 8. rasa 支持的客户端 支持 Facebook、Rasa Webchat、Chatroom 等 跟 IM 连接的组件 称为 connector 其负责实现通信协议...- intent: greet examples: | - 你好 - 您好 - hello - hi - 喂 - 在么
【意图示例】：给出一个具体的问答对话例子，帮助用户直接借鉴。【意图实现】：描述智能体应该如何实现该功能，使用哪些数据、算法等，这个感觉比较复杂，得是那些做具体实际功能的才写。...就要在这里设置同义词。点击这个设置按钮，打开弹窗后点击新建同义词，输入标准词和其他的同义词，多个同义词用顿号、逗号、分号、回车都可以隔开。...继续这样添加好其他更多的同义词：好，到此，我们的智能体其实已经完成了初级版本，可以在右侧进行简单调测了：结果如下，上传了一份普通简历后其实，上面这些建议中，包括了各种错误的排查和修改建议，也确实出现了我本地知识库文档的一些观点和话术...no大模型知识问答：把知识库的回答通过大模型润色后回复大模型标签提取：提取设定的标签知识检索：从知识库里检索内容插件：可以是多种工具之一，官方的或者自定义的都行工具：通过接口获取外部数据的代码：编写算法实现自己想做的任何事情工作流...欢迎留言吧~ 毕竟真正实际的工作中，工作流会超级复杂，各种分支判断循环都上了。开发和测试起来都挺麻烦的，大家多留言交流吧~ 然后我们关闭工作流开发页面。在工作流管理页确保刚刚的工作流是启用状态。
本文通过构建同义词词典来进行 token 替换，词典中既包含实体词也包含大量的普通词。...遵循前人的设置，我们将所有属于同一实体类型的词当作同义词，并且添加到实体词典中，作者将其称为 entity mention substitution (EMS)。...作者使用 word2vec 的方法，在 wikidata 上通过余弦相似度找到 k 个最近邻的词作为“O”类型词的同义词。...在本文中，作者使用 meta reweighting 策略为 mini batch 中的训练数据分配样本级的权重。 在少样本设置中，我们希望少量的标注样本能够引导增强样本进行模型参数更新。...可能的一个原因是实体词在文本中是稀疏的，NWS 能够产生更多不同的伪样本。
MSRA去年底发表了一篇题为智能数据分析技术，解锁Excel“对话”新功能[1]的文章，介绍他们在Excel中如何构建所谓“对话式数据分析”。...他们认为这个场景中有下面几个核心问题： 理解和识别表格数据，例如表头、类型等元信息； 表格知识增强，例如实体识别和常识注入； 自然语言理解； 面向分析的渐进式对话，让用户可以用多轮对话进行数据探索（EDA...对话式数据分析的研究问题[1] 在一个数据驱动的时代，需要分析的数据越来越多。作为一个算法爱好者，我可以熟练地使用pandas之类的工具进行各种复杂的数据分析。...Schema表样例 第三张表是数据，每一行是一个实体，每个实体都有Schema中定义的列。 ? Data表样例 最后一张表是同义词典，用于输入query的归一化，也是工业NLP系统的常规套路了。 ?...在系统中表格问答技能也只能单独发布，无法整合进机器人中。 ? 问答测试1，问了一个跨实体属性比较问题，系统无法回答 ?
用途：删除HTML元素，如，并解码HTML实体，如＆amp 。 Mapping Character Filter 用途：替换指定的字符。...4.2 tokenizers 文本切分为分词 接收字符流（如果包含了4.1字符过滤，则接收过滤后的字符流；否则，接收原始字符流），将其分词。...7、针对问题，实践一把 7.1 问题拆解 核心问题1：实际检索中，名字不带","。 逗号需要字符过滤掉。在char_filter阶段实现。 核心问题2：思考基于什么进行分词？...Li,LeiLei;Han,MeiMei;的构成中，只能采用基于“;"分词方式。 核心问题3：支持姓名颠倒后的查询。 即：LeileiLi也能被检索到。 需要结合同义词实现。...在分词后再过滤阶段，将：LiLeiLei和LeiLeiLi设定为同义词。
在每个epoch会随机选择句子是mask_word（mask实体和短语） 还是 mask_char（mask单字） 模式 更多的语料 ERNIE除了mask的重大改变，同时在训练数据集上增加了很多。...bert使用了中文维基百科，ERNIE也同样使用了，并且在此基础上加入百度自有的数据集：百度百科（实体、强描述性）、百度新闻（专业通顺语料）、百度贴吧（多轮对话）。...动态 Mask 原始的 BERT 在训练之前就把数据 Mask 了，然后在整个训练过程中都是保持数据不变的，称为 Static Mask。即同一个句子在整个训练过程中，Mask 掉的单词都是一样的。...从实践角度来讲，NLP任务中的vocab size本来就很大，如果E=H的话，模型参数量就容易很大，而且embedding在实际的训练中更新地也比较稀疏。...类似的单词可以通过同义词工具包（Synonyms）获得，该工具包是基于word2vec相似度计算来获取同义词的。选择一个N-gram进行掩码时，该论文将分别找到相似的单词。
4.3 医疗机器学习与自然语言理解 医疗自然语言处理面临患者口述口语化、标注难度大、临床电子病历结构化等难题，我们希望通过医疗医保领域的机器学习与自然语言理解技术，来提升机器学习模型在智慧医疗及医保领域产品中的表现...建议研究方向： 医疗医保智能问答：包括文本匹配、答案生成、问题生成、对话系统、阅读理解、摘要生成、标签树扩展与构建等； 医疗医保NLP基础能力：包括医疗实体识别、链接、医疗语言模型、知识蒸馏、文本分类、...序列标注、同义词挖掘等。...建议研究方向： 常识知识的提取表达：常识作为一种特殊的知识，跟已有的知识图谱中实体知识有很大不同，因为常识在句子中的理解和使用往往是隐含的。...语音信号处理与语音合成 5.1 海量复杂短视频与直播场景的鲁棒声纹检测 探索如何从海量UGC，PGC音视频数据中检测出指定的已注册说话人，实现基于声纹的稀疏查找和时间戳定位。
，通过ANN算法进行检索： 参阅: ANN召回算法之IVFPQ ANN召回算法之HNSW 1.2.2 词权重 tf-idf 点击数据：根据Q=abc中a/b/c三个term在点击结果中的出现次数来计算...当问答论坛数据中，问题包含实体，答案包含属性值，就可以以此构造解析模板。如： 2.1.2 带约束的问答 上述挖掘的都是比较简单的模型。作者还构建了带约束的问答模板。如“世界之最”的问题。...属性归一化 解决方案：同义词、词向量、句对相似度匹配 问题2..../属性值/数值抽取 2.3.2 子图检索 2.3.2.1 子图模板 以单实体/多实体作为起点 按照预先定好的路径模板挖掘候选子图，如： 2.3.2.2 路径扩展&组合 路径扩展： 以Query中某个实体为出发节点...模型可能对于某些类的预测比较差，而这些类在随机负采样中未能覆盖到。
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