我要投稿 查看投稿进度
学术期刊
在线客服
客服电话：400-188-5008
客服邮箱：service@ccnpub.com
投诉举报：feedback@ccnpub.com
人工客服

工作时间（9：00-18：00）
官方公众号

科技成果·全球共享

请选择 目标期刊

基于HRED模型的中文多轮对话任务方法研究 下载：54 浏览：320

王孟宇 俞鼎耀 严睿 胡文鹏 赵东岩 《中文研究》 2020年11期

摘要:
多轮对话任务是自然语言处理中最具有实用价值的技术之一，该任务要求系统在产生通顺回答语句的同时能够照顾到上下文信息。近年来，出现了一大批以HRED(hierarchical recurrent encoder-decoder)模型为基础的多轮对话模型，其运用多层级的循环神经网络来编码上下文信息，并在Movie-DiC等英文对话数据集上取得了不错的结果。在2018年京东举办的中文多轮对话大赛中，京东向参赛选手公布了一批高质量的真实客服对话语料。该文在此数据上进行实验，针对HRED模型的缺点以及在中文语料下的表现进行改进，提出基于注意力和跨步融合机制与HRED模型结合的方案，实验结果表明，该方案取得了较大的性能提升。

生成对抗网络模型的基本介绍和应用综述 下载：69 浏览：487

冯杰班 彪华 《计算机研究与应用》 2019年11期

摘要:
生成对抗网络(GAN)目前已然成为人工智能领域的一个研究热点,它为无监督学习的研究带来新的活力,对生成式模型的发展具有举足轻重的意义。针对生成对抗网络这一热点模型,介绍生成对抗网络基本原理,以及在其基础上改进的几种典型的变体:条件生成对抗网络(CGAN)、深度卷积对抗网络(DCGAN)、循环一致生成网络(CycleGAN)以及堆积生成对抗网络(StackGAN)。同时还介绍生成对抗网络在计算机视觉领域中的几种应用,对生成对抗网络做总结和展望。
[1/1]
|<
<
1
>
>|
在线客服：：点击联系客服
联系电话：：400-188-5008
客服邮箱：：service@ccnpub.com
投诉举报：：feedback@ccnpub.com
人工客服

工作时间（9：00-18：00）
官方公众号

科技成果·全球共享