下载 | 39页《迁移学习自然语言生成》PPT

2019 年 2 月 25 日 机器学习算法与Python学习

PPT内容如下:

  • 自然语言处理简介

    • 自然语言生成(Natural Language Generation,NLG)

    • 研究NLG的理论原因

    • NLG生态圈

  • NLG系统剖析

    • NLG系统剖析

    • 开放领域对话代理

    • 开放领域对话的主要方法

  • 对话智能挑战

    • 基于预定义性格的条件对话

    • 指标

    • 比赛最终的排行榜

  • 获胜方法

    • 开放领域对话的两个方法

  • 共同点

    • 生成式Transformer

    • 迁移学习

  • 不同点

    • 适配阶段:训练数据集

    • 适配阶段:适配架构

    • 适配阶段:训练目标

  • 解码 - Beam Search

    • Fine-tuning的数据集

  • Wrap-Up

  • 人工评价和自动指标

    • Huggingface模型的人工评价

    • 许多问题

    • NLG的评价


下载方式

关注公众号,后台回复关键词

20190226


推荐阅读

逆天了,谷歌无人车识别交警手势,没信号灯也能从容通过

关于深度学习中的卷积,这些是你该懂得!

让老婆能学会的Python教程

中科大 - 计算机学院 - 课程资源

开工福利 | 送10本好书,另有超值购书福利

春招已近,送你一份ML算法面试大全!

人间真实:程序员的 60 个崩溃瞬间!

超强干货!TensorFlow易用代码大集合...


登录查看更多
2

相关内容

自然语言生成(NLG)是自然语言处理的一部分,从知识库或逻辑形式等等机器表述系统去生成自然语言。这种形式表述当作心理表述的模型时,心理语言学家会选用语言产出这个术语。自然语言生成系统可以说是一种将资料转换成自然语言表述的翻译器。NLG出现已久,但是商业NLG技术直到最近才变得普及。自然语言生成可以视为自然语言理解的反向: 自然语言理解系统须要厘清输入句的意涵,从而产生机器表述语言;自然语言生成系统须要决定如何把概念转化成语言。
最新《生成式对抗网络》简介,25页ppt
专知会员服务
173+阅读 · 2020年6月28日
【DeepMind推荐】居家学习的人工智能干货资源大全集
专知会员服务
108+阅读 · 2020年6月27日
【教程】自然语言处理中的迁移学习原理,41 页PPT
专知会员服务
95+阅读 · 2020年2月8日
《迁移学习简明手册》,93页pdf
专知会员服务
134+阅读 · 2019年12月9日
【EMNLP2019教程】端到端学习对话人工智能,附237页PPT下载
专知会员服务
69+阅读 · 2019年11月25日
39页《迁移学习自然语言生成》PPT
专知
9+阅读 · 2019年2月13日
下载 | 384页NLP多任务联合学习教程(PPT)
机器学习算法与Python学习
20+阅读 · 2018年11月22日
预训练模型迁移学习
极市平台
11+阅读 · 2018年11月6日
自然语言处理(NLP)前沿进展报告(PPT下载)
Arxiv
13+阅读 · 2019年1月26日
Adversarial Transfer Learning
Arxiv
12+阅读 · 2018年12月6日
Arxiv
5+阅读 · 2018年9月11日
Arxiv
22+阅读 · 2018年8月30日
Arxiv
11+阅读 · 2018年7月8日
VIP会员
相关VIP内容
最新《生成式对抗网络》简介,25页ppt
专知会员服务
173+阅读 · 2020年6月28日
【DeepMind推荐】居家学习的人工智能干货资源大全集
专知会员服务
108+阅读 · 2020年6月27日
【教程】自然语言处理中的迁移学习原理,41 页PPT
专知会员服务
95+阅读 · 2020年2月8日
《迁移学习简明手册》,93页pdf
专知会员服务
134+阅读 · 2019年12月9日
【EMNLP2019教程】端到端学习对话人工智能,附237页PPT下载
专知会员服务
69+阅读 · 2019年11月25日
相关资讯
39页《迁移学习自然语言生成》PPT
专知
9+阅读 · 2019年2月13日
下载 | 384页NLP多任务联合学习教程(PPT)
机器学习算法与Python学习
20+阅读 · 2018年11月22日
预训练模型迁移学习
极市平台
11+阅读 · 2018年11月6日
自然语言处理(NLP)前沿进展报告(PPT下载)
相关论文
Arxiv
13+阅读 · 2019年1月26日
Adversarial Transfer Learning
Arxiv
12+阅读 · 2018年12月6日
Arxiv
5+阅读 · 2018年9月11日
Arxiv
22+阅读 · 2018年8月30日
Arxiv
11+阅读 · 2018年7月8日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员