文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
圈层
工具
MCP广场
文章/答案/技术大牛
发布

【论文笔记】2021-EMNLP-Knowledge-Aware Graph-Enhanced GPT-2 for Dialogue State Tracking

根据上述分析，我们主要讨论 如何在对话状态跟踪中结合多重粒度，主要关注三个方面： 粒度之间的关系 多粒度组合的性能和 多粒度组合的局限性 粒度之间的关系 ​ 本文 在训练和推理阶段使用不同的粒度进行分析...可以发现，在不同规模的训练数据规模下，多粒度组合比单粒度比多粒度获得更好的性能 。此外，从(a)、(d) 和(e)中可以看出，多粒度组合的优势随着训练数据集规模的缩小而逐渐扩大。...可以发现，多粒度组合在少样本学习中具有非常重要的影响 ，在某些情况下甚至可以相对提高10% 以上，如 Sim- R 和 WOZ 上的 SpanPtr2.0、Sim- M 上的 BERT-DST、WOZ2.0...同时，在少样本学习中，多粒度组合的上限可以更高，当在训练阶段增加更多的粒度时，可以获得更好的性能。 ​...以上少样本学习中多粒度组合的实验结果表明，不同粒度上下文之间确实存在知识迁移，该模型可以通过学习不同粒度的上下文对话来获得更充分的对话建模。

1.4K30

【论文笔记】A Triple Copy Strategy for Value Independent Neural Dialog State Tracking

一个槽的填充依赖于以下三种拷贝机制之一： 用户话语跨度预测：从用户输入中预测跨度作为槽值。 系统提示记忆：槽值从系统所保留的提示信息中获得，这解决了显示选择问题。...这确保了多域 DST 的最大灵活性，因为对单个回合中可能出现多少个域没有限制。 ​...满足如下条件会激发该机制： 如果用户 积极 引用了它（如系统希望用户确定一个选择） 用户仅仅显示地做出了选择但是跨度预测不可用时 DS_t 中的一个槽值就需要其来填充，如下图中的红框中的对话...例如，SOM-DST 将对话状态添加到其单回合输入中，作为跨回合保存上下文的一种手段。 ​ 在本模型中，通过引入 H_t 我们已经将上下文信息输入 BERT 中了。...双槽选择器从两个方面决定每个槽是更新槽值还是从前一个回合继承槽值： 如果它与当前回合对话话语之间有很强的关系（继承） 如果可以通过当前回合对话来获得高可靠性的槽值（更新） 选择要更新的槽允许输入槽值生成器

1.2K40
    • 您找到你想要的搜索结果了吗？
    是的
    没有找到

    【论文笔记】A Graph-based and Copy-augmented Multi-domain Dialogue State Tracking

    由于在每个对话回合中可能有许多不变的状态，我们试图参考以前预测的历史状态。因此，我们探索了两种方法，即 硬拷贝机制 。（Eq.4）和一种 基于注意力的方法（Eq.5），以获得在对话历史状态上的分布。...我们没有直接从对话历史中预测联合信念，而是进行两阶段推理：首先通过 BERT 标记和序列分类从增强的单回合话语中获得回合信念。然后，利用二部图的传播结果，推理回合信念和最后一个联合信念。...在大多数现有的 DST 中，跟踪器必须从对话历史中推断出这种调整需求。通过对代理数据库的推理，我们希望获得明确的更准确的线索。 ​...主要贡献 ​ 本文提出了一种带有 gat 的模式引导的多域对话状态跟踪器。利用 gat 来提取模式信息是很优雅的。 第一个在多域 DST 中包含槽关系和模型槽交互的人。...如之前介绍，在多域对话状态跟踪中，槽之间可能存在潜在的关系。为了捕捉插槽之间的相互作用，使用循环注意图神经网络 (RGAT) 进行状态更新。 ​ 首先定义一个特定于领域的插槽级模式图 G。

    1.1K30

    提前对齐，视频问答新SOTA！北大全新Video-LLaVA视觉语言大模型，秒懂视频笑点

    Video-LlaVA在下游任务中取得了卓越的性能，并在图片、视频的13个基准上达到先进的性能。这个结果表明，统一LLM的输入能让LLM的视觉理解能力提升。...类似的现象如misalignment before fusion，也可以在早期的多模态融合工作被观察到，如ALBEF。...因此，Video-LlaVA通过LanguageBind预先对视觉输入进行对齐，以减小不同视觉信号表示之间的差距。统一的视觉表征经过共享的投影层后，输入到大语言模型中。...每个视觉信号对应一个回合的对话数据。 这个阶段的训练目标是原始的自回归损失，模型通过学习基本的视觉理解能力。在此过程中，冻结模型的其他参数。...需要注意的是，对话数据包含多个回合。 如果涉及多轮对话，输入数据会将所有之前回合的对话与当前指令连接起来，作为本回合的输入。训练目标与前一阶段相同。

    80510

    【论文笔记】A Comparative Study on Schema-Guided Dialogue State Tracking

    Requested Slot: 在一个回合中可以存在多个被请求的插槽。我们使用与意图预测相同的策略来预测一个请求。但是，为了支持多个请求的插槽预测。...如 Q1 所述，我们所有的 4 个子任务都以一对对话框和模式描述作为输入，并使用总和的句子对 CLS 表示进行预测。而 NonCat 也需要基于跨度的检测，如问答。...我们还将研究 在一种描述风格上训练的模型将如何在其他不同风格上执行 ，特别是在聊天机器人开发人员可能设计自己的描述的场景中。...而这里所谓的 multi-task 实际上也很简单，即在普通的 PGN 中，添加一个目标函数，主要针对输入中存在的 entity 是否会在 golden rewrites 中出现添加一个监督信号： 首先针对输入...Framework 总结 ​ 本文使用 query reformulation 方法解决多轮对话中的 指代消解问题，通过改写后多轮对话中带有指代词的 query 也能被改写为包含完整信息的句子，

    1.7K20

    【论文笔记】2020-ACL-Neural Dialogue State Tracking with Temporally Expressive Networks

    显式追踪：只建模了 时间状态依赖 关系如 GLAD、NBT 显式跟踪方法首先构建一个分类器来预测每个回合的回合级状态，然后使用一个状态聚合器来进行状态聚合。...具体地说，在 GAE 块上，我们使用 |mathcal{S}| 个并行 GRU 网络从所有历史动作表达编码向量中获得层次编码。...双槽选择器从两个方面决定每个槽是更新槽值还是从前一个回合继承槽值： 如果它与当前回合对话话语之间有很强的关系（继承） 如果可以通过当前回合对话来获得高可靠性的槽值（更新） 选择要更新的槽允许输入槽值生成器...依次输入插槽感知匹配层： 输出表示 H 的每个位置与 t 回合的第 j 个槽之间的相关性。...，而最终选择器只利用当前回合对话作为输入话语。

    96340

    RT-KGD：多轮对话过程中的知识转换模型

    ￮ 另一方面，现有的KGD方法仅利用最后一个对话回合中的知识去预测后续回复中的知识，这种方式并不足以学习人类如何在多轮对话中如何转换话题。 下图是一个知识对话的示例。...对话级关系转换路径：职业——>代表作——>电影类型/主演 由此可见，如果不建模多轮知识，生成的回复可能是冗余且不连贯的，如Badcase1；如果只关注回合级的实体过渡路径，而忽略整个对话中话题的潜在转换路径时...，模型生成的回复可能非常突兀，无法和对话上下文的语言逻辑顺畅地衔接起来，如Badcase2。...，来模拟多轮对话过程中的知识转换。...在解码阶段，作者将上述步骤中得到的前n-1轮对话上下文C的表示、前n-1轮非结构化描述文本S的表示、和预测的第n轮三元组的表示拼接后输入BART的解码器中，生成第n轮富含信息量的回复语句： 模型最终的loss

    1.1K10

    Playing Atari with Deep Reinforcement Learning

    在实践中，这种基于值迭代的方法并不好用，因为动作-价值函数是针对每个序列分别计算的，不具有推广性，难以应对复杂情况（如状态连续）。...算法的详细步骤为：首先初始化容量为 的回放记忆 ，以及随机权重的动作价值函数 ；然后执行回合迭代（外循环，共 个回合），在每个回合中，先初始化序列 ，并将其预处理为定长 ；...本研究首先计算了不同训练回合下代理所获得的总奖励，但发现总奖励的变化趋势波动较大，这可能是因为一个策略权重的微小改变会导致策略所访问状态分布的较大变化。...该图表明本文提出的方法能够学习到价值函数如何在复杂的事件序列中进行演变。 ? 5.3 主要评估 在本节中，作者首先将 DQN 和之前的一些 RL 方法进行了对比，如下表的前五行所示。...这两种方法都在手工提取特征的同时，将画面中的不同颜色进行分离并标注。人工玩家的奖励为玩游戏两小时后获得的奖励的中位数。

    1.8K31

    【论文笔记】Multi-Domain Dialogue State Tracking based on State Graph

    槽值可以在对话中直接提取 C-type: 槽值不在对话中出现，而是来自集合 {yes,no, don't \text{} care } Domain Prediction Module (DPM) ​ 在多域对话中...相反，我们的模型的输入由当前回合的系统话语和用户话语组成，所以我们的模型只输出当前回合的对话状态的估计，并且之前的对话直接包括在了不需要重新预测的地方。...Requested Slot: 在一个回合中可以存在多个被请求的插槽。我们使用与意图预测相同的策略来预测一个请求。但是，为了支持多个请求的插槽预测。...如 Q1 所述，我们所有的 4 个子任务都以一对对话框和模式描述作为输入，并使用总和的句子对 CLS 表示进行预测。而 NonCat 也需要基于跨度的检测，如问答。...我们还将研究 在一种描述风格上训练的模型将如何在其他不同风格上执行 ，特别是在聊天机器人开发人员可能设计自己的描述的场景中。

    1.6K20

    【强化学习】时间循环最优决策：原理与Python实战

    Python 如何在时间循环里最优决策？ 时间旅行和平行宇宙 时间旅行引发的悖论 强化学习 策略梯度算法 代码案例 代码 推荐阅读 理论完备： 实战性强： 配套丰富： 如何在时间循环里最优决策？...在平行宇宙设定中，虽然不能改变当前宇宙中的结果，但是有希望在其他宇宙中获得更好的结果，这才是值得我们讨论的设定。 强化学习 那么在平行宇宙的设定下，我们应该怎样决策才能趋利避害呢？...智能体希望得到的总奖励信号尽可能多。 智能体可以一遍又一遍的和环境交互。每一轮序贯交互称为一个回合。智能体可以和环境一个回合又一个回合的交互，并在交互过程中学习并改进自己的策略。...在每个回合中，得到的回合总奖励为。策略梯度算法通过修改策略参数，使得回合总奖励的期望尽可能大。 为了让回合总奖励的期望尽可能大，策略梯度算法试图通过修改策略参数来增大，以达到增大的目的。...函数play_episode()让智能体和环境交互一个回合。这个函数有三个参数： 环境对象env：它可以通过gym.make(“CartPole-v0”)直接获得。

    42820

    【论文笔记】Efficient Context and Schema Fusion Networks for Multi-Domain Dialogue State Tracking

    由于不同的域可能包含相同的槽，因此我们表示所有不同的 N 个插槽，如 S={s_1、s_2、···、S_N}，其中 N≤J。 ​...在本文中， 仅利用当前的对话回合 A_t、Ut 和之前的对话状态 B{t−1} 来预测新的状态 Bt。在训练过程中，则是使用了 B{t−1} 的真实值，而之前预测的对话状态将被用于推理阶段。...下面将分别介绍它们： Input Embeddings ​ 输入分为 3 个部分，分别为 当前回合对话语句 、 先前回合的对话状态 ， 模式图。...第 i 层上模式图 G 的隐藏状态 H_i^G 更新如下： 简单解释一下过程：首先通过图多头注意力模块获得图中各节点之间的注意力矩阵 I{GG}, 在通过多头注意力模块获得输入语句与图中各节点的注意力矩阵...此外，我们使用 BERT（伯特基不变的）的方法可以在预定义的基于本体的设置中获得与最佳系统相比的非常具竞争力的性能。

    65420

    Rust并发编程实战-多线程武侠对战系统

    ).unwrap(); *guard += 1; // 锁在作用域结束时自动释放（RAII） }); // data_clone 在这里被释放，引用计数 -1 // ❌ 其他语言（如...，冷却3回合） 圣火令 - 绝招（消耗25内力，冷却5回合） 防御 - 进入防御状态 九阳回血 - 恢复生命值（消耗20内力，冷却3回合） 成昆技能 普通攻击 - 基础攻击 幻阴指 - 内功攻击，可造成中毒...（消耗12内力，冷却2回合） 混元功 - 外功攻击（消耗10外功，冷却1回合） 阴风掌连击 - 连击技能（消耗12内力，冷却3回合） 七伤拳 - 绝招（消耗25内力，冷却5回合） 防御 - 进入防御状态...调息 - 恢复生命值（消耗15内力，冷却3回合） 输入错误，或者没有内力都会出现无法攻击。...最重要的是，Rust 的零成本抽象让我在获得安全性的同时，性能没有丝毫损失。这个项目不仅让我掌握了多线程编程的核心技术，更让我认识到：好的语言设计可以让并发编程从"容易出错"变成"难以出错"。️

    22610

    《程序员》：增强学习在无人驾驶中的应用

    增强学习的目的是通过和环境交互，学习如何在相应观测中采取最优行为。相比传统的机器学习，它有以下优势：首先，由于不需要标注的过程，可以更有效地解决环境中存在的特殊情况。...每个回合，算法实际执行的行为at是按照概率π(x)采样所得到的。算法在当前回合时刻t获得的奖励用rt表示。那么，策略梯度可以通过以下的公式计算。...因为不同的跳转信息是从不同回合中采样出来的，所以它们之间不存在强相关性。这个采样过程还可以解决同一个回合中的各个时刻的数据相关性问题。...但在实际的围棋中，每一步黑棋和白棋可以采用的行为个数非常多，而搜索树的节点数目随着树的深度指数增长。...Google DeepMind直接使用图像作为输入，也获得了很好的效果，但训练的过程要慢很多。 现有的增强学习算法在自动驾驶模拟环境中获得了很有希望的结果。

    1.1K40

    Rust专项——实战案例：王语嫣大战游坦之（服务器端）

    主服务器断开后也客户端也会掉线 Rust 服务器与客户端的连接原理 Rust中实现网络通信通常使用std::net库，核心API为： TcpListener：TCP监听对象，用于服务器端，负责监听端口...客户端每次等提示->输入命令->写入服务器->读取服务器回复，轮流同步推进回合。...连接成功后，获得一条双向流，可用读取（read_line）、写入（write_all）与服务器通讯。...系统架构与通信方案 服务器监听本地 127.0.0.1:6123，等待两客户端相继连接，分配角色 主线程做核心裁决，利用 mpsc 多生产者通道同步交互，线程安全 每个客户端线程独立负责一个 TCP 通道的输入输出...client.write_all(state_msg.as_bytes()); let _ = client.flush(); } // 阻塞一行，等待回合输入

    17010

    爬虫:有什么让人眼前一亮的调试习惯与技巧

    如果想要清除电脑中的网页浏览痕迹，可以使用安全软件（如360安全卫士）的清理痕迹按钮或手动删除历史记录和缓存文件。...多浏览器 多浏览器在这里指使用多个不同的浏览器进行调试，而非仅仅使用Chrome。其中的益处不言而喻，多浏览器能够快速的找到不同。...(2)攻击者通过延时的方法(可能涉及不同的协议回合)，将消息传送给目的地，称为直接重放攻击。 以上信息来自百度百科 简单操作流程如下 首先先确定数据包，获取该数据包中的URL。...特定XHR断点： 鼠标左键点击旁边的“+”号，在输入栏中输入限定条件，如Id，输入完成后Enter ?...输入监听值 ? 放入 Logpoint中。完成后运行js即可在对应级别内看到日志输出 ? 希望以上方法与技巧对你有所帮助 知道的越多，不知道的越多。

    1.6K20

    LeetCode 682. 棒球比赛

    给定一个字符串列表，每个字符串可以是以下四种类型之一： 1.整数（一轮的得分）：直接表示您在本轮中获得的积分数。 2. "+"（一轮的得分）：表示本轮获得的得分是前两轮有效 回合得分的总和。 3...."D"（一轮的得分）：表示本轮获得的得分是前一轮有效 回合得分的两倍。 4. "C"（一个操作，这不是一个回合的分数）： 表示您获得的最后一个有效 回合的分数是无效的，应该被移除。...你需要返回你在所有回合中得分的总和。 示例 1: 输入: ["5","2","C","D","+"] 输出: 30 解释: 第1轮：你可以得到5分。总和是：5。 第2轮：你可以得到2分。...示例 2: 输入: ["5","-2","4","C","D","9","+","+"] 输出: 27 解释: 第1轮：你可以得到5分。总和是：5。 第2轮：你可以得到-2分。总数是：3。...注意： 输入列表的大小将介于1和1000之间。 列表中的每个整数都将介于-30000和30000之间。

    35920

    不出所料！ICLR 2018最佳论文：基于梯度的元学习算法，可高效适应非平稳环境

    虽然实际环境中的任何变化都可能带来非平稳性（如智能体的物理变化或特性变化），但是由于紧急行为的复杂性，具有多个智能体的环境特别具有挑战性，并且对于从多人游戏（Peng 等人，2017）到协作无人驾驶舰队的应用具有实际意义...为了测试连续适应性，我们引入了迭代适应游戏，这是一种新的设置，其中训练有素的智能体在重复游戏的多个回合中与相同的对手竞争，同时允许二者在回合之间更新策略、改变行为。...在这种迭代博弈中，从智能体的角度来看，每个回合的环境不同，智能体必须适应这种变化才能赢得博弈。...对手的版本数在自我对抗学习中随着每个连续回合而不断增加，而智能体只能按给定的有限经验和给定的对手进行适应。每个回合由 3 个事件构成。...游戏中的对抗双方从 105 个预训练的智能体群体中随机选取。 ? 图 8：1050 个智能体群体进化 10 代。最好阅读彩图。 本文为机器之心编译，转载请联系本公众号获得授权。

    1.2K70

    洛谷P3235 江南乐(Multi-SG)

    题目描述 小A是一个名副其实的狂热的回合制游戏玩家。在获得了许多回合制游戏的世界级奖项之后，小A有一天突然想起了他小时候在江南玩过的一个回合制游戏。...每次操作时，操作者先选定一个不小于2的正整数M (M是操作者自行选定的，而且每次操作时可不一样)，然后将任意一堆数量不小于F的石子分成M堆，并且满足这M堆石子中石子数最多的一堆至多比石子数最少的一堆多1...小A现在想要知道，面对给定的一组游戏，而且他的对手也和他一样聪明绝顶的话，究竟谁能够获得胜利？ 输入输出格式 输入格式： 输入第一行包含两个正整数T和F，分别表示游戏组数与给定的数。...输入输出样例 输入样例#1： 4 3 1 1 1 2 1 3 1 5 输出样例#1：  0 0 1 1 说明 对于100%的数据，T<100，N<100，F<100000，每堆石子数量<100000。

    95650

    深度拆解：AI如何挖深工业“护城河”？从强化学习看流程工程的降本增效

    无论是操作一个分批补料的生物反应器，还是管理一个跨越全球的供应链，从业者始终面对一个根本性挑战：如何在平衡即时运营目标与长期系统性能之间做出最优选择，同时还要应对随机干扰和严格的操作限制。...Q函数预测了在特定状态下执行特定动作后，未来所能获得的累积回报。一旦获得了最优的Q函数，最优策略便不言自明：在任何状态下，只需选择那个能带来最低（或最高）Q值的动作。...它通过运行完整的“回合”（episode）来收集经验，例如一次完整的间歇反应过程。当一个回合结束后，它计算该回合中每一步的实际累积成本，并用这个实际观测值来更新对应状态-动作对的Q值估计。...这种方法特别适用于具有明确开始和结束的有限时间范围问题，如间歇式生产，因为它能准确评估早期决策对最终产品质量的长期影响。然而，许多流程控制问题是连续进行的，没有明确的回合结束点。...研究显示，多智能体强化学习（MARL）提供了一个自然的框架来模拟供应链中的去中心化决策（例如，每个仓库或零售商作为一个独立的智能体），通过学习协调策略来优化整个链条的性能。

    14010
    点击加载更多

    相关资讯

    热门标签

    更多标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭

      腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      领取腾讯云代金券

      热门产品

      热门推荐

      更多推荐

      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

      领券