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与 @上官苏 同学 的 学习对话
这帖 的 起因 是 上官苏 同学 @wwjjqq945 在 《【东风浩荡】东方学帝简介》 https://tieba.baidu.com/p/7984245232 33 楼 发了 这样一些 题， 还有 就是 看到 《985数学硕士提问的物理问题，如果根据一个场的散度求势函数》EVA
EVA 主要贡献 构建2021年最大中文对话数据集WDC-Dialogue，有1.4B context-response pairs。 基于Transformer架构，搭建2021年最大中文对话系统，有2.8B的参数量 WDC-Dialogue Dataset 数据收集 Repost 转发 Comment 评论 Q&A 问答 数据清洗 删除平台相关的tag信息，例如Reply to @*http://www.hdjc8.com/staticPhotoshop/62da9ea249de945a2ace4101.html
2016年是对话式设计之年。消息应用正以惊人的好评度和参与率，占领世界和app store的排行榜。每个社区产品、应用市场、点播服务、约会应用、社交游戏和电商产品，为了提高好评度、参与率和销量，都已经或即将加入消息功能。 有大量关于对话式UI的讨论，还有这种人机对话模式如何通过简单2022.07.03 又自闭啦
昨天你回建兰，遇到了些老师，并且和几个二中建兰同学一起聚餐。他们的习惯、手势，甚至是语气腔调都没怎么变，那是那群熟悉又陌生的老孩子。 在对话的过程中，你觉得你和他们之间仿佛有一条很深的鸿沟，你觉得你们仿佛是来自不同星球的人，相互之间的联系只能追溯到好几年前的几次短暂的对话了【论文阅读】2022-Towards an Online Empathetic Chatbot with Emotion Causes
Towards an Online Empathetic Chatbot with Emotion Causes 2022 小米AI实验室 李嫣然 现有情感感知对话模型都集中在将回复内容与特定的情感类别进行对齐，忽略了理解和关注他人感受的过程。论文通过挖掘用户情感的诱发原因，从而生成移情回复。为了收集在线环境中的情绪原因，利用咨python-单线程循环对话
【1】服务端嵌套两层while，一层是用来循环建立新的连接（套接字）；另一层循环是用来循环发送接收数据 【2】客户端嵌套一层while，用来循环发送接收数据 一、服务端 # -*- coding:utf-8 -*- # __author__:pansy # 2022/5/12 import socket # 创建socket对象 sk = socket.socket() # 需要致敬在大城市的你
一人 一屋 一年 在家里呆了很久就容易发现自己的厨艺天分 折腾了一天果然泡面才是最后的归宿 没想到我这条咸鱼竟然会期盼着上班 工作月最越多，是我能力差吗 我就说吗，只要我肯努力就不用上班(辞职信)，啤酒在这个时候是最解压的(百威更有画面感) 此刻没有人倾诉，没有人说，我……关于小甲鱼和客服对话的文件和代码解释，及其中所遇到问题的总结。
------------恢复内容开始------------ 1、先给出小甲鱼和客服对话的记事本内容 小客服:小甲鱼，今天有客户问你有没有女朋友？ 小甲鱼:咦？？ 小客服:我跟她说你有女朋友了！ 小甲鱼:。。。。。。 小客服:她让你分手后考虑下她！然后我说:"您要买个优盘，我就帮您留意下~" 小甲鱼:然后呢？ 小客EVA2.0：大规模中文开放域对话预训练模型
前言 对话系统一直是一个难点，尤其是在开放领域，因为闲聊的话题各种各样，涉及到方方面面，所以无疑给其研究带来了巨大的挑战，今天给大家介绍一篇最新的paper即EVA2.0。先上一张paper中的效果图，感受一波： 其实在中文上开源的开放域对话预训练模型并不多，该领域目前效果最好的个人认为Rasa课程、Rasa培训、Rasa面试系列之：Rasa幕后英雄系列-高级机器学习研究员 Aciel Eshky
Rasa课程、Rasa培训、Rasa面试系列之： Rasa幕后英雄系列-高级机器学习研究员 Aciel Eshky 在 Rasa，我们的团队正在为对话式 AI 构建标准基础架构。在幕后，来自不同背景的 Rasa 人齐聚一堂，共同解决当今 NLP 和对话管理领域最有趣的挑战。我们正在拉开帷幕，突出机器人背后的一些人类Rasa课程、Rasa培训、Rasa面试系列之：Rasa幕后英雄系列-对话式 AI 布道负责人 Mady Mantha
Rasa课程、Rasa培训、Rasa面试系列之：Rasa 对话式 AI 布道负责人 Mady Mantha 在 Rasa，我们的团队正在为对话式 AI 构建标准基础架构。在幕后，来自不同背景的 Rasa 人齐聚一堂，共同解决当今 NLP 和对话管理领域最有趣的挑战。我们正在拉开帷幕，突出机器人背后的一些人类。 今Gavin老师Transformer直播课感悟 - Rasa对话机器人项目实战之教育领域Education Bot项目架构、运行测试、流程分析及Rasa interactive实验分析（六十)
本文继续围绕工业级业务对话平台和框架Rasa，对Rasa对话机器人项目实战之教育领域Education Bot项目架构、运行测试、业务流程进行分析，并通过Rasa interactive进行实验分析。 Rasa对话机器人项目实战之教育领域Education Bot项目架构、运行测试、业务流程分析</开发一个智能对话系统用什么工具？
Rasa是Conversational AI在智能业务对话领域工程落地全球最为成功对话机器人系统，是基于Transformer架构的全球使用最广泛的智能业务对话机器人框架，是NLP技术的集大成者。在当今全球范围各项对比指标综合成绩中，Rasa均处于领先地位： 开发一个智能对话系统首选Rasa框架。 建议报怎么学习Rasa框架开发？
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课程关键字：Transformer、BERT、Dialogue Transformer、Rasa 3.x、Dialogue Policies、GraphComponent、TED Policy、UnexpecTEDIntentPolicy、RulePolicy、MemoizationPolicy、Ensemble 课程介绍： 通过超过16小时对基于Transformer的Rasa智能业务对话机器人对话Policies的全Rasa课程、Rasa培训、Rasa面试系列之：Rasa 3.X 智能对话机器人应用开发硬核实战高手之路 （6大项目Pro版本）
课程关键字：Rasa Application、Debugging、E-commerce、Retail、Customer Service、Helpdesk Assistant 、Financial Bot、Banking、Retail、Insurance、Knowledge Base、ElasticSearch、Interactive Learning、Testing、Duckling、Microservices、SQLite、Payload、Slot、MappinWebRtc
WebRtc 网页及时通讯技术 Web Real-Time Communication 网页实时通信的缩写 一种支持网页浏览器进行实时语音对话或视频对话的sdk技术 实战项目示例 从一对一到多人会议 参考链接：https://blog.51cto.com/ticktick/2348008Gavin老师Transformer直播课感悟 - 通过Rasa Interactive对Rasa对话机器人项目实战之ConcertBot源码、流程及对话过程解密(四十三)
本文继续围绕工业级业务对话平台和框架Rasa，通过Rasa Interactive对Rasa对话机器人项目实战之ConcertBot源码、流程及对话过程进行解析。 一、通过Rasa Interactive对Rasa对话机器人项目实战之ConcertBot源码、流程及对话过程进行解析 通过Rasa Visualize从全局分析Con对比学习论文(持续更新)
最近老板让我去读对比学习的论文，我断断续续读了一些。在这里对读到的文章做一下整理，因为考试和假期这些论文也是比较久之前读的了，难免有所不足，请见谅。 目录EMNLP 2021-SimCSE: Simple Contrastive Learning of Sentence EmbeddingsACL-2021-ConSERT: A Contrastive Framework fo解读：【美团】智能客服实践
1. 智能机器人 — 多轮对话 我们可以看到，其多轮对话分为问题理解、对话管理、对话引导以及答案生成。其中答案生成其实是预先配置好的。 1.1 问题(意图)理解 通常再意图理解上，会用分类模型。但是美团业务比较复杂，可能会经常新增意图，所以作者这里采用了QQ（用户query-相似问）匹百度吴甜做客央视《对话》：AI技术加持显著降低数字人生产成本
1月29日，百度集团副总裁吴甜做客央视财经频道《对话》节目，畅谈虚拟数字人热度爆发背后的技术驱动力与日益广阔的应用场景。吴甜表示，计算机视觉、语音、自然语言处理、知识图谱等AI技术的整体提升及跨模态融合创新，使得由AI生成并驱动的虚拟数字人能够真正发挥价值，进一步拓展应用场关于CrossWOZ【转载以学习、回忆】
任务：github CrossWOZ下有个trade模型 训练起来 模型架构 输入输出 损失函数是什么 整理成文档。 因此先了解一下CrossWOZ的论文，转载以学习、回忆 转载链接：https://mp.weixin.qq.com/s/_oEdeeTNcoJwN9_gWDsBiA 相比于之前的任务导向对话数据集(特别是MultiWOZ），CrossWOZ有三大销售员面对不同客户群体有哪些应对话术
空调销售员在面对不同的客户群体，需要什么样的销售话术去应对，下面跟着客套企业名录一起来看看。 客户类型1：新婚用户 用户需求及心理特征： 1、一生就这么一次，一定要买好一点的 2、买的好与坏体现双方在对方心目中的地位 3、双方父母希望孩子的婚事办得体面，能赢得亲朋好友的好口BERT生成能力改进：分离对话生成和对话理解
©NLP论文解读 原创•作者 | 吴雪梦Shinemon 研究方向 | 计算机视觉 导读说明： NLP任务大致可以分为NLU（自然语言理解）和NLG（自然语言生成）两种，NLU负责根据上下文去理解当前用户的意图，方便选出下一步候选的行为，确定好行动之后，NLG模块会生成出对齐行动的回复；由于BERT引入Pre-train对话
我说的不清楚吗 你说清楚了 我说的是XXX 我测的也是XXX 同样是干，为啥外包干的多 那自然了，这个外包干不了还有下一个 同样一个项目，为啥他知道你不知道 同样一个项目，他不知道的你知道，闻道有先后，术业有专攻。