暂无搜索历史
Uplift模型有很多介绍的文章，也有一些评估方式，例如AUUC、 十分位柱状图、累计增益曲线Qini Curve等，但是如果模型结果好或者不好，我们需要怎么进...
即在询问模型答案之前，让模型认真思考等prompt，输出结果真的就要好。 这里有一个问题点：不同的模型神奇咒语是不一样的，怎么针对一个新的模型搜索出神奇咒语呢，...
手写prompt确实很费脑筋，但其实本身大语言模型就是一个很好的自动prompt工具，APE文章提出自动prompt工程（Automatic Prompt En...
研究任务型对话系统，首先得从数据集采集说起，关于数据之前文章介绍过了，这里就不详细介绍了，参考：
当前开放域的评论生成常常产生重复且无趣的回复。作者认为原因是直接使用真实用户评论会带入大量的噪音，比如同一篇文章会有多个、且可能相互矛盾的评论，并且由于检索方法...
chatGPT这么火，这几天一番体验之后，除了惊叹，同时也引发了作为程序员的担忧：我的工作是否会被AI取代？
机器学习的论文很多，怎么从Arxiv上泛滥的文章中选择论文阅读，那么我们就需要快速地了解论文内容概要，从而决定是否精读。那么怎么快速阅读呢，作者提出只需要阅读过...
命名实体识别（NER, Named Entity Recognition），是指识别文本中具有特定意义的实体，主要包括人名、地名、机构名、专有名词等。
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？
图像中可以通过旋转、翻转变换、rgb转灰度、加入白噪声等方式增强数据，其语义不会发生改变，但是NLP中却往往发生语义改变，针对NLP的一些数据增强方法进行了探索...
On the Sentence Embeddings from Pre-trained Language Models 阅读笔记
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...
用户模拟器是在任务型多轮对话场景中，用于模拟用户在指定目标下多轮对话过程，可以用于生成对话数据，以及通过强化的方式训练系统决策。在具体的任务型场景需要定义有哪些...
在任务型的话中，一般会包含一个语义理解模块，会将用户query转化为domain、intent、slot的表示，例如query=‘我要吃中国菜’，对应的domi...
研究任务型对话系统，首先得从数据集采集说起，关于数据之前文章介绍过了，这里就不详细介绍了，参考：任务型多轮对话数据集和采集方法
Fine-tuning范式大家肯定都再熟悉不过，微调所有语言模型参数，而从gpt3出现之后提出的in-context learning，还是越来越火的promp...
对话机器人如果能够检测到服务失败的case，再强一点，最好还能够自动纠正，就和人一样，在学习中成长，在成长中学习，越来越强。理想和美好，那么怎么做呢？怎么学习呢...
问答是对话的重要任务之一，封闭的垂直领域可以构建问题库，通过检索召回、排序的方式回答，然而到了开放域，怎么既利用外部知识，又能够应对多样的问题，前有kbqa，利...
