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ACL 2019论文分享: 让机器有自主意识地和人类对话

2、图谱建设 类似于传统图谱建设,我们以挖据三元组知识实体和值节点,属性边建立一阶图谱关系,除此之外,我们对有相同属性和值两个实体建立二阶关系,如“红海行动”和“湄公河行动”导演都是林超贤...,这两个实体则存在二阶关联关系。...3、对话目标设定 如图1所示,每组对话都有对话目标和关联知识信息,我们从图谱中提取任意两个关联实体作为对话目标目标话题A和B,包括一阶关系和二阶关系关联实体。...因此我们提出了一种新解决方法(使用该方法模型称为后验生成模型): 在训练阶段使用标准回复Y后验知识信息指导模型进行先验知识选择,即让先验知识分布p(ki|x)拟合后验知识分布p(ki|x,y),...该方法对话目标Goal作为输入信息一部分共同参与知识信息选择和回复解码。

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【NLP】综述|少量标注数据下命名实体识别研究

在实践,对于给定序列 X=(x1, x2,…xi) 和标记序列Y=(y1, y2,…yi),x 被预测 Y 不确定性可以用公式(1)来度量,其中 P(y) 预测标签条件分布概率,M 标签个数...其基本步骤: 1、通过 CRF学习大规模数据知识; 2、使用双层神经网络学习源域与目标命名实体相关性; 3、利用 CRF 训练目标命名实体。...类似地,Pan 等人利用一系列知识库挖掘方法 200 多种语言开发了一种跨语言名称标签和链接结构。在实践,较为普遍是联合抽取实体实体关系。...例如Ren 等做法,该方法重点解决领域上下文 无关和远程监督噪声问题,其基本步骤: 1、利用 POS 对文本语料进行切割以获得提及实体; 2、生成实体关系对; 3、捕获实体实体关系浅层语法及语义特征...知识链接能利用任何结构化信息,通过知识库、本体库语义关系来辅助抽取目标实体,但是这种方法易产生噪声,实体映射匹配依赖强假设条件,所需知识库通常难以满足领域实体抽取。

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    异常检测算法在审计智能化应用

    多指标算法 与单指标算法不同,多指标算法前提假设是一个或多个指标与指标有关系,我们找到这种关系之后,偏离该关系过多点我们将之定义outlier。...2.皮尔森相关系数 在统计学,皮尔森相关系数用于度量两个变量XY之间相关程度(线性相关),其值介于-1与1之间。 ?...实现:皮尔森相关系数 两个变量之间皮尔逊相关系数定义两个变量之间协方差和标准差商: 我们在项目中使用是pandas里面的corr函数和复杂SQL查询语句计算,以下是我找到一些实现方法: Excel...和 Y 互信息可以定义: 我们在项目中使用是Scikit Learn里面的mutual_info_regression方法计算,我没有找到其他一些计算方法,如果有可以在回复里补充~ Python...目标 其实我们目标和上面算法目标一样,就是为了找到在簇与簇之间和之外异常值。我们这里提到了簇,而在线性模型时候却说数据呈线性关系,你可能要觉得疑惑了。

    1.5K21

    人工智能导论:第二章 逻辑与推理

    Couple(x, y)是一阶谓词,Couple是图中实体之间具有的关系xy是谓词变量 从图中已有关系可推知David和Ann具有父女关系,但这一关系在图中初始图(无红线)并不存在,是需要推理目标...只能在已知两个实体关系且确定其关系目标谓词相悖时,才能将这两个实体用于构建目标谓词反例,而不能在不知两个实体是否满足目标谓词前提下将它们来构造目标谓词反例。...(x, y)xy分别赋值David和Ann,进而进行推理。...该特征值可以表示从实体节点s出发,通过关系路径\pi_j​到达实体节点t概率;也可以表示布尔值,表示实体s到实体t之间是否存在路径π_j;还可以是实体s和实体t之间路径出现频次、频率等。...(3) 分类器训练:根据训练样例特征值,目标关系训练分类器。当训练好分类器后,即可将该分类器用于推理两个实体之间是否存在目标关系

    2.8K20

    史上最全医疗自然语言理解任务基线发布!

    CMeIE(Chinese Medical Information Extraction dataset):医学关系抽取任务,即推断医学文本两个实体之间关系,如“类风湿性关节炎”与“关节压痛计数”...实体识别和关系抽取是医学自然语言处理中非常基础技术,可应用于电子病历结构化、医院数据治理、医学知识图谱建设等应用场景。...临床上,关于同一种诊断、手术、药品、检查、症状等往往会有成百上千种不同写法(如:“Ⅱ型糖尿病”、“糖尿病(2型)”和“2型糖尿病”均表示同一个概念), 标准化要解决问题就是临床上各种不同写法找到对应标准术语...,目标是提升搜索结果相关度。...KUAKE-QQR(KUAKE – Query/Query Relevance dataset):医学搜索“检索词-检索词”相关度匹配任务,同QTR任务,用于判定两个检索词之间语义相关度,目标是提升搜索场景中经典用户检索长尾词召回率

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    2021 牛津大学:Recent Advances in Reinforcement Learning in Finance

    当考虑不同市场参与者时,有时根据其目标和交易策略对它们进行分类是有帮助。...Bao and X.-y....做市目标不同于最优执行(目标头寸)或投资组合优化(针对长期投资)问题。做市商目标不是从确定正确价格变动方向获利,而是从赚取买卖价差获利。 一家做市商面临着三个主要风险来源。...因此,在金融应用RL算法设计包括风险度量将是很有趣。风险敏感RL挑战既在于目标函数与奖励相关非线性,又在于设计一个风险感知探索机制。...决策者有时将这两个标准组合成一个单一目标函数,包括预期奖励差异和风险标量倍数。然而,对于某些应用,将相关标准以线性格式组合起来很可能不符合决策者最佳利益。

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    数据驱动运营决策-框架与方法(下)

    这里我来重点讨论下监督学习,假设 y = f(x1, x2, ..., xp),监督类机器学习本质上就在寻找 yx1, x2, ..., xp 相关关系来拟合 f(·)。...2.优化类问题:给定 x 可行域,最优化 y: 可以来估算边际价值模型落在优化类模型框架。...先讨论下特征,优化类模型 x 和我们通常在特征工程讨论特征类型不太一样:通常 x 是一个可变动产品、策略抓手,而 y 则通常是我们追求业务指标/KPI........如果从最优化用户体验角度,第二类一个形式就可以写成:用户体验 = f(算法精度,是否误差正),而我们要做,就不仅仅是优化精度,而是要找到精度与正向误差 balance,已达到最优化用户体验目的...GMV = f(price) s.t. price>=cost; 实际上,我们正在调参模型,参与项目,服务某个产品,所在业务线,都可以通过特定量化方式成为这类优化问题中 x,而上层宏观业务目标就是我们要去优化

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    学界 | 抱歉我们今天想介绍这篇论文,刚刚中了CVPR 2018最佳论文

    Zamir等 机器之心编译 参与:Huiyuan Zhuo、刘晓坤 自 CVPR 2018 公布接收论文以来,机器之心大家介绍了多篇论文,而之后计划发布这一篇竟然中了 CVPR 2018 最佳论文...我们通过开发先进学习器(如 ConvNets)已经取得了显著进展,这些学习器能够在给定训练数据即多组满足 xXyY xy)时,找到XY 复杂映射关系。...比如,尽管我们可能预期深度可以更好迁移到曲面法线(求导是容易),但发现在一个计算框架反向迁移更好(即更适合神经网络)。 ? 图 2:任务相关计算建模并创建分类。从左到右:I....具有传入边缘节点是目标任务,其传入边缘数量是其选择迁移函数阶数。当预算 26(全部预算)时,仍然迁移到某些目标上意味着某些迁移开始比它们完全监督下特定任务对应变体表现更好。...颜色暗淡节点只是源任务,因此,只有在通过 BIP 优化转化为其中一个来源这项操作被认为是有价值时候,其才会参与到分类。 ? 图 9:解决完整任务字典而计算分类评估。

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    . | 促进儿童肿瘤学药物开发新方法

    这些挑战可以通过针对儿童肿瘤学特定情况药物开发商业模式来解决,在文中,作者提出基于三个概念来开发面向儿童肿瘤模型:将非营利性资金纳入“共同基金”资本结构,建立面向特定目标的法律实体(SPV),并谈判药物费用支付协议...该投资组合实体通过具有不同层次资本结构来融资其活动,每个层次具有不同风险配置(从较低风险到较高风险)。吸引资本,每个层次预期回报必须反映该层次承担风险,较高风险带来更高回报。...然后,每个开发项目将组织面向特定目标的专用特殊目的车辆,如下所述。 建立面向特定目标的法律实体 在共同基金投资组合,每个开发项目都应该从考虑儿童癌症生物学角度出发。...确定相关靶点,选择药物候选物以及设计临床开发计划需要多方利益相关参与,需要专门致力于儿童癌症组织积极参与。...此外,SPV将使目标层面能够创建量身定制股东结构,利益相关参与项目提供灵活性。例如,提供IP公司可以成为SPV股东。因此,每个SPV将充当利益相关者和共同基金之间合资企业。

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    斯坦福大学李飞飞、吴佳俊团队联合提出全新脑机系统,用大脑控制机器人做各类操作任务

    机器人具有学习预测人类预期目标的能力,从而减少了解码所需的人力。...从脑电图EEG解码人类意图 NOIR 采用模块化管道从脑电信号解码人类预期目标:(a)使用 CCA 分类器从 SSVEP 信号解码要操作对象;(b) 如何与物体互动,使用 CSP+QDA 算法从...具有参数化原始技能机器人 人类意图可以映射到 14 种参数化机器人技能,如 Pick(x,y,z)、Place(x,y,z) 和 Push(x,y,z,d)。...我们基于检索对象和技能选择模型如下所示。它可以学习观察结果潜在表征。给定一个新观察结果后,它会在记忆中找到相关经验,并选择相应技能和对象。 我们单次技能参数学习算法如下所示。...它能根据训练图像参考点,在测试图像中找到语义对应点。特征可视化显示了所使用 768 个 DINOv2 标记 3 个。

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    Neuron:发音运动轨迹在大脑语音感觉运动皮层上编码

    然后将训练好逆推模型应用于目标参与所有语音,以笛卡尔X坐标和Y坐标的形式推断出发音器官运动。该网络是使用Keras实现,它是一个在Tensorflow后端运行深度学习库。...在我们模型,使用了发音器XY坐标来代替声谱成分。...动作方向按颜色区分(正xy方向,紫色;负xy方向,绿色)。 (C)通过拟合发音器官运动来解释示例电极high-gamma时空滤波器。时间0表示与预测神经活动样本对齐。...(E)映射到声道中正矢状视点示例电极编码滤波器权重表现出与语音相关运动轨迹运动轨迹(AKT)。轨迹时间过程由细到粗线表示。喉音(通过发声进行音高调制)沿y一维,x轴为时程。...图8. vSMC活动解码发音器动作 (A)保留数据集中一个例子。在产生句子过程,发音器官运动原始(黑色)和预测(彩色)xy坐标。每个发音器官轨迹皮尔逊相关系数(r)。

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    ICCV2023 基准测试:MS-COCO数据集可靠吗?

    此外,如图2所示,大型对象数量显著减少,因为大型聚集或对象群单个元素被重新标注不同实体。...对于任何一对封闭形状 x,y ,IoU定义: 数据集之间注释实例匹配由所有形状IoU大于置信度阈值T形状对定义。每个注释最多只有一个匹配,且不能保证一定找到匹配。经验选择匹配阈值0.90。...这种策略可找到受轮廓噪声影响匹配,而不是与全局框错误相关匹配。对形状 x 和形状集 Y ,匹配定义: 一旦找到匹配,则使用轮廓分析量化成对形状之间差异。...设( \partial x,\partial y )表示成对形状( x,y )轮廓,长度( \|\partial x\|,\|\partial y\| )。...为了缓解这个问题,引入最大距离 d_{max}(x,y) ,定义: 匹配流程应用于训练分割,找到310504个确定匹配。

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    UMLChina建模竞赛题答案及解析(添加试卷2解析)

    同时为了避免丧失学习积极性,每一套题目都不会完全讲解,会留一部分题目让读者自己挑战,挑战链接>> UMLChina建模竞赛题自测(1)部分题目解析 1 [ 多选题 ] 在建模,关于组织和系统关系,...2 [ 多选题 ]在建模,关于系统和系统关系,以下陈述成立是: A) 系统可以作为系统涉众 B) 系统可以作为系统执行者 C) 系统可以作为系统业务工人 D) 系统可以作为系统业务实体...一个是组织流程视角,一个是目标系统视角,两者没有一一对应关系。 C) 业务序列图上,从外部指向业务实体消息,都可以映射当前所研究系统用例。 --错误。...如果是改进前序列图,目标系统可能不在上面,即使是目标系统参与改进后业务序列图,图上业务实体有可能不止目标系统一个, D) 系统用例图上,有的用例是无法从业务序列图上映射,需要自己根据经验添加。...因为z当前值6,警戒[z==6]真。状态机离开C1,执行C1出口活动z=3,z值变为3。进入C2时,执行C2入口活动y=0,y值变为0。

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    UMLChina建模竞赛题答案及解析(添加试卷3和4解析)

    2 [ 多选题 ]在建模,关于系统和系统关系,以下陈述成立是: A) 系统可以作为系统涉众 B) 系统可以作为系统执行者 C) 系统可以作为系统业务工人 D) 系统可以作为系统业务实体...一个是组织流程视角,一个是目标系统视角,两者没有一一对应关系。 C) 业务序列图上,从外部指向业务实体消息,都可以映射当前所研究系统用例。 --错误。...如果是改进前序列图,目标系统可能不在上面,即使是目标系统参与改进后业务序列图,图上业务实体有可能不止目标系统一个, D) 系统用例图上,有的用例是无法从业务序列图上映射,需要自己根据经验添加。...e4发生,状态机离开C2,执行C2出口活动x=-1,x值变为-1。然后,状态机离开C,执行C出口活动y=1,y值变为1。浅历史状态记住离开时所处同一层子状态C2。...B) 系统某个用例实现,使用数量至少3。 C) 系统某个用例实现,使用数量至少1。 D) 系统某个用例实现,尽可能保持一个步骤对应一个类,必要时可以调整。

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    知识图谱项目实战(一):瑞金医院MMC人工智能辅助构建知识图谱--初赛实体识别【1】

    其中.txt文件原始文档,.ann文件标注信息,标注实体以T开头,后接实体序号,实体类别,起始位置和实体对应文档词。如果需要在brat软件查看标注结果,需要添加.conf文件。...初赛 提供与糖尿病相关学术论文以及糖尿病临床指南,要求选手在学术论文和临床指南基础上,做实体标注。实体类别共十五类。...15、持续时间(Duration),包括症状持续时间,用药持续时间,如“头晕一周”“一周”。 复赛 提供与糖尿病相关学术论文以及糖尿病临床指南。选手从中抽取实体之间关系实体之间关系共十类。...文件每一列以tab分割,共三列:第一列实体编号,编号自拟且需唯一,不参与评测;第二列包含实体类别和实体起始和终止位置,以空格分割,注意部分实体可能在第二列有分号,表示该实体跨行;第三列是实体所对应词语...关系行以tab分割,共两列:第一列关系编号,以字符R开头,如“R1”,编号需唯一;第二列包含关系类别和关系起始(以Arg1:开始,后接实体id,如“Arg1:T1”)和终止位置(以Arg2:开始,后接实体

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    PPM: 把预训练模型作为插件嵌入CTR模型

    然后,将PPM插入到IDRec模型,以提高统一模型性能和迭代效率。在合并IDRec模型后,缓存网络内某些中间结果,只有参数子集参与训练和推理。因此,可以部署端到端模型,而不会增加延迟。...然后通过文本模型对文本对进行编码以获得嵌入对 h_{x_i},h_{y_i} ,训练目标下式,其中Bbatch size \mathcal{L}_{Q M}=-\sum_{i} \log \frac...\left(h_{x_{i}}, h_{y_{j}}\right) / \tau}} 实体预测任务 使用预训练视觉模型ResNet-101作为基础模型。...对于商品图片 I_i , 预测给定图像关键实体 P(E|I_i) ,训练目标下式: \mathcal{L}_{E P}=-\sum_{i} \log P\left(E_{i} \mid I_{i}...和目标itememb预测点击率,构造交叉熵损失函数 L=-\frac{1}{N}\sum_{(x,y)\in\mathcal{D}}ylogp(x)+(1-y)log(1-p(x)) 2.2 统一排序模型

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    如何0代码、快速定制企业级NLP模型?百度工程师详解技术选型与模型调优策略

    文本匹配 假设输入文本x,输出标签为y,如果x是两段文本(x1、x2),Y表示二者相似度,则可抽象文本匹配问题。 如图,x1与x2意思是非常相似的,所以标签y是1。...序列标注 假设输入文本x,输出标签为y,如果x是一段文本,y是一段与x等长文本,且xy每个字符一一对应,则可抽象序列标注问题。...文本生成 假设输入文本x,输出标签为y,如果x是一段文本,y是一段不定长文本,则可抽象文本生成问题。 最典型文本生成问题是机器翻译,比如输入一段英文,输出一段其他语言文字。...以中文模型例,目前ERNIE已经学习了1500万篇百科语料和词语、实体知识,700万个人类对话,3亿文章因果结构关系,以及10亿次搜索查询与结果对应关系,以及2000万语言逻辑关系知识。...2.技术选型 技术选型也可理解一种广义优化问题:在有限条件下,找到合适方案,优化出最好目标。所以问题核心是先明确现有条件限制是什么、目标是什么。

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    复杂系统产品设计与开发

    本文主要分享功能和形式 软件系统定义 书中结合涌现首先对系统进行了定义 系统 是由一组实体实体之间关系构成集合,其功能要大于这些实体各自功能之和。...我们经常说,想做一件事时候,先启动,先完成,再完善。 结合涌现思考,当我们在做一件事过程,事物呈现出来状态,能够涌现出更多相关关联因素。 包括我们想法,与预期差异等等。...做过程,就有了新想法了,也是这个道理。 系统思维 确定系统实体及其形式和功能 一般来说,系统每个实体都有其形式和功能。 那如何理解形式和功能?...一点点对齐信息歧义 某个事件或者状态被解读不同含义,就会出现模糊现象 事件结果不明确或者值得怀疑,会出现不确定 模糊,不确定都是有歧义。比如项目的参与方,需求方,截止日期等。...结合工作场景,其实我们每天工作交流主要任务就是做这些事,避免信息分歧。 而团队管理者任务可以理解 减少歧义,更新目标,管理复杂度。

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    知识图谱入门 , 知识抽取

    知识抽取子任务 命名实体识别 检测: 北京是忙碌城市。[北京]:实体 分类:北京是忙碌城市。[北京]: 地名 术语抽取 从语料中发现多个单词组成相关术语。...其中触发词老婆、妻子、配偶等。根据这些触发词找出夫妻关系这种关系,同时通过命名实体识别给出关系参与方。...那么就认为出现乔布斯和苹果公司句子就是表述创始人这项关系。因此可构建训练正例:乔布斯是苹果公司联合创始人和CEO。 远程监督流程: - 从知识库抽取存在关系实体对。...Bootstrapping 这个方法在很多任务中都有提到,其执行流程: 从文档抽取出包含种子实体新闻,如: 姚明老婆 叶莉 简历身高曝光 X 老婆 Y 简历身高曝光 姚明...与妻子 叶莉 外出赴约 X 与妻子 Y 外出赴约 将抽取出Pattern去文档集中匹配 小猪 与妻子 伊万 外出赴约 根据Pattern抽取出新文档如种子库,迭代多轮直到不符合条件 该方法优点构建成本低

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