自然语言处理 Paddle NLP - 开放域对话系统-理论

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小编点评

## Natural Language Processing (NLP) PaddleNLP 预训练模型的应用 **Introduction:** * 自然语言处理 (NLP) 是人工智能领域的一个重要分支,其目的是帮助机器理解和生成自然语言。 * PaddleNLP 是一个基于预训练模型的开源 NLP 库,它包含了各种模型和工具,可用于各种 NLP 任务。 **PaddleNLP-词向量应用:** * 词向量是用于表示词语的向量,可以用于自然语言处理中各种任务中。 * PaddleNLP 提供了词向量计算功能,可用于创建词向量矩阵。 **自然语言处理 PaddleNLP-文本语义相似度计算 (ERNIE-Gram):** * ERNIE-Gram 是一个用于计算文本语义相似度的模型。 * 它基于双向注意力机制,可以捕获词语之间的语义关系。 **自然语言处理 PaddleNLP-词法分析技术及其应用:** * 词法分析是将词语解析成更基本的语法结构的步骤。 * PaddleNLP 提供了词法分析工具,可用于解析句子或文本。 **自然语言处理 PaddleNLP-快递单信息抽取理解自然语言处理 PaddleNLP-信息抽取技术及应用:** * 快递单是一种自然语言处理任务,它用于理解和提取文本中的关键信息。 * PaddleNLP 提供了信息抽取工具,可用于从文本中提取所需信息。 **自然语言处理 PaddleNLP-基于预训练模型完成实体关系抽取--实践自然语言处理PaddleNLP-情感分析技术及应用-理论自然语言处理PaddleNLP-情感分析技术及应用SKEP-实践问答自然语言处理PaddleNLP-检索式文本问答-理论自然语言处理PaddleNLP-结构化数据问答-理论翻译自然语言处理PaddleNLP-文本翻译技术及应用-理论自然语言处理PaddleNLP-机器同传技术及应用-理论对话自然语言处理PaddleNLP-任务式对话系统-理论自然语言处理PaddleNLP-开放域对话系统-理论产业实践自然语言处理 Paddle NLP - 预训练模型产业实践课-理论常见的对话系统个人助手•Apple Siri, Amazon Alexa, Baidu Xiaodu客户服务** **Conclusion:** * PaddleNLP 是一个强大的 NLP 库,可用于各种自然语言处理任务。 * 词向量、ERNIE-Gram、词法分析、信息抽取、基于预训练模型完成实体关系抽取、情感分析、检索式文本问答、结构化数据问答、翻译和机器同传等任务都是 PaddleNLP 的主要功能。

正文

基础
自然语言处理(NLP)
自然语言处理PaddleNLP-词向量应用展示
自然语言处理(NLP)-前预训练时代的自监督学习
自然语言处理PaddleNLP-预训练语言模型及应用
自然语言处理PaddleNLP-文本语义相似度计算(ERNIE-Gram)
自然语言处理PaddleNLP-词法分析技术及其应用
自然语言处理PaddleNLP-快递单信息抽取
理解
自然语言处理PaddleNLP-信息抽取技术及应用
自然语言处理PaddleNLP-基于预训练模型完成实体关系抽取--实践
自然语言处理PaddleNLP-情感分析技术及应用-理论
自然语言处理PaddleNLP-情感分析技术及应用SKEP-实践
问答
自然语言处理PaddleNLP-检索式文本问答-理论
自然语言处理PaddleNLP-结构化数据问答-理论
翻译
自然语言处理PaddleNLP-文本翻译技术及应用-理论
自然语言处理PaddleNLP-机器同传技术及应用-理论
对话
自然语言处理PaddleNLP-任务式对话系统-理论
自然语言处理PaddleNLP-开放域对话系统-理论
产业实践
自然语言处理 Paddle NLP - 预训练模型产业实践课-理论
常见的对话系统

  • 个人助手
    •Apple Siri, Amazon Alexa, Baidu Xiaodu
  • 客户服务•餐厅预定、商品咨询、债务催收
  • 休闲娱乐
    •Microsoft XiaoIce,Replika

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放域对话系统

  • 检索式系统
  • 生成式系统
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检索式系统

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生成模型

  • Sequence-to-sequence
  • Generative Pre-training Models

Sequence-to-sequence
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Generative Pre-training Models

  • BERT 使用了双向注意力机制,每个token可以向左向右看到各个token
  • GPT 使用了单向注意力机制(从左到右),是一个生成模型,每个 token只能看到自己和前他面的词,只能看到以前的,所以比较适合用来做生成任务,像平常说话也是一个词一个词的,Q:你有没有养宠物,A:我有一只猫,
  • PrefixLM (Unified Transformer)使用了编码端双向、生成端单向的注意力机制,适合开放域的对话任务

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解码策略

  • Greedy Decoding

  • Sampling-based Decoding

  • 每一步,选取最可能的单词(i.e. argmax)

  • 把选取的单词补充到input中,继续下一步解码

  • 停止条件: 继续解码直到产生[EOS] 或者达到了事先定义的最大生成长度
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Sampling-based Decoding

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解码策略–总结

  • Greedy decoding 方法很简单,但效果一般较差
  • Sampling-baseddecoding可以得到更多样化/随机的回复
    •比较适合于开放式/创造性的生成任务,像对话、诗词、故事生成
    •Top-k/p sampling 可以通过调节k/p,对生成的多样性进行控制

对话评估

  • 自动评估: BLEU、Distinct
  • 人工评估

BLEU
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Distinct
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人工评估
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开放域对话模型演进历史
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PLATO-2
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总结及展望
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视频:https://aistudio.baidu.com/aistudio/course/introduce/24177?sharedLesson=1493709&sharedType=2&sharedUserId=2631487&ts=1687157269113
课件:https://aistudio.baidu.com/aistudio/course/introduce/24177?sharedLesson=1567921&sharedType=2&sharedUserId=2631487&ts=1687157254946

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自然语言处理 Paddle NLP - 情感分析技术及应用-理论

对带有感情色彩的主观性文本进行 分析、处理、归纳和推理的过程,输入文本 => (描述实体/entity,属性/aspect,情感/opinion ,观点持有者/holder,时间/time)

自然语言处理 Paddle NLP - 基于预训练模型完成实体关系抽取

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