知识驱动对话-Learning to Select Knowledge for Response Generation in Dialog Systems-阅读笔记
今日看了一篇文章《Learning to Select Knowledge for Response Generation in Dialog Systems》,以知识信息、对话目标、对话历史信息为基础,进行端到端的对话语句生成。期间做了一些笔记,还有个人想法。大家一起进步!



知识驱动对话-Learning to Select Knowledge for Response Generation in Dialog Systems-阅读笔记的更多相关文章
- L2M-GAN: Learning to Manipulate Latent Space Semantics for Facial Attribute Editing阅读笔记
L2M-GAN: Learning to Manipulate Latent Space Semantics for Facial Attribute Editing 2021 CVPR L2M-GA ...
- 《Mem2Seq: Effectively Incorporating Knowledge Bases into End-to-EndTask-Oriented Dialog Systems》
Multihop Attention Networks (MANs) https://zhuanlan.zhihu.com/p/52067672 https://blog.csdn.net/qq_38 ...
- [论文阅读笔记] metapath2vec: Scalable Representation Learning for Heterogeneous Networks
[论文阅读笔记] metapath2vec: Scalable Representation Learning for Heterogeneous Networks 本文结构 解决问题 主要贡献 算法 ...
- 【unix网络编程第三版】阅读笔记(五):I/O复用:select和poll函数
本博文主要针对UNP一书中的第六章内容来聊聊I/O复用技术以及其在网络编程中的实现 1. I/O复用技术 I/O多路复用是指内核一旦发现进程指定的一个或者多个I/O条件准备就绪,它就通知该进程.I/O ...
- 【转载】 《Human-level concept learning through probabilistic program induction》阅读笔记
原文地址: https://blog.csdn.net/ln1996/article/details/78459060 --------------------- 作者:lnn_csdn 来源:CSD ...
- 个性探测综述阅读笔记——Recent trends in deep learning based personality detection
目录 abstract 1. introduction 1.1 个性衡量方法 1.2 应用前景 1.3 伦理道德 2. Related works 3. Baseline methods 3.1 文本 ...
- [论文阅读笔记] node2vec Scalable Feature Learning for Networks
[论文阅读笔记] node2vec:Scalable Feature Learning for Networks 本文结构 解决问题 主要贡献 算法原理 参考文献 (1) 解决问题 由于DeepWal ...
- [论文阅读笔记] Adversarial Learning on Heterogeneous Information Networks
[论文阅读笔记] Adversarial Learning on Heterogeneous Information Networks 本文结构 解决问题 主要贡献 算法原理 参考文献 (1) 解决问 ...
- 论文阅读笔记 Improved Word Representation Learning with Sememes
论文阅读笔记 Improved Word Representation Learning with Sememes 一句话概括本文工作 使用词汇资源--知网--来提升词嵌入的表征能力,并提出了三种基于 ...
随机推荐
- String为什么是不可变的?
面试官Q1:请问为什么String是不可变的,能谈谈吗? 我们知道不管是面试初级.中级还是高级Java开发工程师,String永远都是一个绕不开的话题,而且问的问题也是各不相同,下面我们从几个角度来看 ...
- 物联网架构成长之路(22)-Docker练习之Etcd服务搭建
0. 前言 时隔多日,前段时间忙完一个可有可无的项目后,又进入摸鱼时间,没有办法,非互联网公司,就是闲得蛋疼.又开始了自学之路.以前入门过Docker,然后又很久没有看了,最近重新看了一下,推荐一下这 ...
- pandas通过皮尔逊积矩线性相关系数(Pearson's r)计算数据相关性
皮尔逊积矩线性相关系数(Pearson's r)用于计算两组数组之间是否有线性关联,举个例子: a = pd.Series([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]) b = pd.Series( ...
- axios的初步使用
1.数据格式 [ { "title": "喵1", "href": "1", "url": &quo ...
- SAP Study Notes: BW Queriy-Variables(变量)
About Variable:1.Variable 是和InfoObject绑定的,可用于任何含有该IO的query中.2.Variable有以下几种类型:Characteristic:用于限制Cha ...
- 一篇文全面了解DevOps:从概念、关键问题、兴起到实现需求
一篇文全面了解DevOps:从概念.关键问题.兴起到实现需求 转自:一篇文全面了解DevOps:从概念.关键问题.兴起到实现需求 2018-06-06 目前在国外,互联网巨头如Google.Faceb ...
- cbow与skip-gram
场景:上次回答word2vec相关的问题,回答的是先验概率和后验概率,没有回答到关键点. 词袋模型(Bag of Words, BOW)与词向量(Word Embedding)模型 词袋模型就是将句子 ...
- Centos7最小化安装
1.先使用minimal安装系统 2.配置网络:dhcp或者静态ip,修改/etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0文件:配置DNS,修改/etc/resolv ...
- Swing中支持自动换行的WrapLayout
http://www.cnblogs.com/TLightSky/p/3482454.html ———————————————————————————————————————————————————— ...
- 记录一次在安装双系统的过程(先有debian, 后加windows 8.1)
突破的难题: 如何在一整个根目录的分区中切出来一半用于安装windows8.1呢? 当初安装debian系统时, 由于脑残,直接把整个500G的硬盘分给了根目录 / ,所以整个磁盘就TMD的一个主 ...