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一周论文 提高seq2seq方法所生成对话的流畅度和多

2018-09-13 06:12 admin

  4、具备良好的沟通能力、强烈的责任心、创新意识和学习能力,具有团队合作精神。

  3)、否定关键词和创意撰写上面下功夫,否定关键词目的就是做精准流量;

  公关公司这一灰色做法其实并不新鲜,一些传统媒体的从业人员很早就是这么干的。一位上世纪90年代末在深圳某媒体工作的资深媒体人也这样告诉记者,当年他的很多同事,就是写一篇负面,然后传真至目标单位,讹取报酬。

  1.支持各类语言包括日语,法语,德语,英语等等。大部分市场上的免费关键词工具都是针对英语。

  没有主神,没有系统,没有兑换,有的只是融合在脑海中的源代码,开启一个个世界,不是被逼迫不是被压制,而是为了变得强大而不断穿越,神功,科技,药剂,灵丹,看我无限强大的源代码......

  3)、挖掘对手数据(这个很牛逼,之前有人做过,直接搞到对手全部数据);

  该在线客服人员表示,以前他们公司也是以“SEO”为主的技术公司,但道高一尺,魔高一丈。SEO公司的技术在升级,搜索引擎的防范技术也在升级。该公司发现,以“技术”来优化排名,越来越难,因为搜索引擎越来越聪明。“原先的一些SEO手法不管用了”,诡异的是,“帮几个客户做完软文优化排名后,发现一个特征,即越发软文负面越多,二者居然成正比”,于是,公司渐渐朝“做关系”的网络公关转型。

  9、PageSpeed Insights Pro。了解页面的加载速度至关重要,尤其是谷歌更新了页面载入速度的权重计算方式之后。PageSpeed Insights Pro吸取谷歌官方的网页载入速度检测工具PageSpeed中一些技术重组成网页扩展程序,你可以随时在任何页面上使用它,了解页面的加载速度。

  另外,遇到问题,拒绝做伸手党,自己先动手去解决,不要等着别人告诉你怎么做,你就怎么做,那永远也不会进步,因为没有思考,永远不知道为什么别人让你这么操作。

  私服黑帮最典型的案例就是传奇私服,传奇私服的“保护费”被所谓的骑士团队垄断,私服每年都要上交广告费和营业额30%的“场地费”,如果谁不服,用DDOS打到你服为止。传奇私服最辉煌的时候有10亿以上的市场,近1000个私服存在,而这个团队手里有着大量的DDOS资源,这些黑帮一直是背后的最大赢家,一个大型私服年流水都是1000万起步,中小型私服年流水在100万左右,而私服黑帮的年流水都是过亿的。

  ps:新书(天庭警备司),求收藏推荐。地球人周易与名为至尊掠夺系统的神秘生物融合,从此穿梭影视、动漫、漫威、甚至星际之间,以掠夺他人系统为‘食物’的彪悍人生。注!!

  据陈墨介绍,网络公关的成本很大。像前一阵家乐福找到公关公司做公关,一个月花了200万元。目前,这种口碑营销逐步得到了市场的认同。一位业内人士介绍,一些大型企业开始主动利用网络公关。而一些中小型私企的利用率较低,在1/1000左右。

  近日,食品安全网上投诉中心接到网友反映,称通过百度等搜索引擎查找到的一些该网页面,点入后没有内容,其中包含多篇关于某奶粉的负面信息。

  2、排名不确定性。因为搜索引擎对排名有各的规矩,有可能某天某个搜索引擎对排名规则进行了改动,那么排名也会相应的发生变动,这是很正常的现象,通常专业的优化人员都会以最快的速度做出方案继续优化排名。

  昨天维珂写的那篇文章中也说的基本上是这个逻辑。我们本身不能决定哪个关键词能赚钱哪个不能,我们也不能决定哪个线路(产品)能赚钱哪个线路(产品)不能赚钱。任何项目或者关键词能否赚钱的关键是产品和关键词本身,我们SEMer能做的,就是进行筛选,能赚钱的产品(线路)我们给予更多的资源和推广力度,不能的暂停或降低力度,然后把不好的产品反馈给产品部门,由他们来进行分析和改进。

  毕竟德累斯顿虽然表现出色,却并非人类一族擎天巨柱级别的存在,而那些曾经的人类佼佼者,早已在战争中死去了。

  原标题:一周论文 提高seq2seq方法所生成对话的流畅度和多样性

  对话系统是当前的研究热点,也是风险投资的热点,从2016年初开始,成立了无数家做chatbot、语音助手等类似产品的公司,不管是对用户的,还是对企业的,将对话系统这一应用推到了一个新的高度。seq2seq是当前流行的算法框架,给定一个输入,模型自动给出一个不错的输出,听起来都是一件美好的事情。seq2seq在对话系统中的研究比较多,本期PaperWeekly分享4篇的paper notes,涉及到如何提高所生成对话的流畅度和多样性,使得对话系统能够更加接近人类的对线篇paper如下:

  使用逐点互信息(PMI)进行预测,选取PMI值最大的单词作为回答中的关键词,该关键词可以出现在回答语句中的任意位置。

  (1) 使用 seq2seq 神经网络将问题编码,仅对关键词左侧的单词进行解码,逆序输出每个单词

  (2) 使用另一个seq2seq模型将问题再次编码,在给定上步中解码后的逆序单词序列下,对回答中的剩余单词进行顺序解码,输出最终单词序列

  本文的创新点在于,不同与目前普遍存在的从句首到句尾顺序生成目标单词的方法,引入逐点互信息方法来预测回答语句中的关键词,使用seq2BF机制确保该关键词可以出现在目标回答语句的任意位置之中并确保输出的流利度,相比于seq2seq的生成方法显著地提升了对话系统的质量。

  seq2seq模型decoder时改进beam search,引入惩罚因子影响排序结果,并加入强化学习模型来自动学习diversity rate,使得解码出的结果更具多样性

  本模型的创新点在于引入惩罚因子,使得decoder时对standard beam search算法进行重排序,并引入强化学习模型,自动学习diversity rate。作者分别在三个实验上进行验证,机器翻译、摘要抽取与对话回复生成,实验表明在不同的实验上有不同的表现,但是总体而言本方法能够在一定程度上解码出更具有多样性的句子。(思路简明清晰,对于传统的beam search稍加改动,原文中作者提到在Matlab代码中只改动一行即可)

  如何改进beam search解码算法,使其在seq2seq模型中可以生成更加丰富的结果?

  经典的beam search算法以最大后验概率作为优化目标函数,每一个time step只保留B个最优的状态,是一种典型的贪心算法,这个经典算法常常被用于解码可选状态数量多的情形,比如生成对话、生成图片描述、机器翻译等,每一步都有词表大小的可选状态集。seq2seq模型的流行,让这种解码算法的研究变得热门。在生成对话任务时,用经典的beam search会生成类似“我不知道”等这种没有营养的对话,虽然没有语法上的错误,而且可能在一定的评价体系内会得到不错的分数,但实际应用效果太差,因此diversity的研究变得热门。

  本文针对diversity的问题,提出了一种改进版的beam search算法,旨在生成更加多样性的话。

  新算法的主要思路是将经典算法中的Beam进行分组,通过引入一个惩罚机制,使得每一组的相似度尽量低,这一项保证了生成的话相互之间差异更大一些,即满足了多样性的需求,在每一组Beam中,用经典的算法进行优化搜索。具体的算法流程如下图:

  实验中,用了Image Caption、Machine Translation和VQA三个任务进行了对比,验证了本文算法的有效性,并且对算法中的几个参数进行了敏感度分析,分析了分组数对多样性的影响。

  之前Jiwei Li将解码算法的目标函数换成了互信息进行优化解码,对diversity进行了研究。

  本文研究的问题是一类基础问题,beam search算法作为一种经典的近似解码算法,应用的场景非常多。但在实际应用中,尤其是具体到生成对话、生成答案等任务上,存在一些适应性的问题,比如diversity。只是生成简单而又安全的话对于实际应用没有太多的意义,所以本文的研究非常有意义。本文的实验从三个不同的任务上对改进后的beam search都做了对比验证,非常扎实的结果验证了算法的有效性,并且对几个关键参数进行了敏感度分析,有理有据。同时在github上开源了代码,并且给出了一个在线demo。在评价方面,不仅仅设计了几个自动评价指标,而且用了人工评价的方法对本文算法进行了验证,是一篇非常好的paper,值得学习。

  作者通过使用MMI, 最大化输入与输出的互信息,能够有效避免与输入无关的responses,得到更为diverse的responses.

  MMI-bidi中,搜索空间的数目过大,导致expolring所有的可能性在实际中无法实现。作者首先产生N-best list, 然后根据相应的准则函数 re-rank得到的N-best list。

  最大后验概率通常作为优化的目标函数,但很多应用场景中得到的结果并不理想。本文采用了一个新的而且也是其他领域中比较常见的目标函数来替换最大后验概率,在生成对话时得到了更加丰富的结果。

  对话系统是一个相对高级的、综合性很强的任务,所依赖的基础任务比较多,比如分词、北京赛车线上信誉投注网:命名实体识别、句法分析、语义角色标注等等。对于规范的中文表达而言,句法分析仍是一个没有解决好的问题,更何况是不那么规范的人话,句法分析的准确性又要下一个level了,随之语义角色标注也得不到好的效果。经典的、基础的任务还有很长的路要走,对话系统这种更难、更复杂的任务相信不是一年、两年就可以突破的事情,虽然现在大热,做的人很多,但就目前的研究水平来看,应该还有很长的路要走。seq2seq是个逃避这些问题的好方法和好思路,但相对来说更加不成熟,而且存在着很多的问题,想通过大量的数据来覆盖所有的问题,是一种不太科学的思路。我想,seq2seq是个好方法,但传统的NLP方法也是必不可少的,而且两者应该是相互补充的。越多的人关注对话系统,就会越快地推动这个领域的发展,希望早日看到靠谱的、成熟的解决方案。感谢@Penny、@tonya、@zhangjun和@皓天 四位童鞋完成的paper notes。

  PaperWeekly是一个分享知识和交流学问的学术组织,关注的领域是NLP的各个方向。如果你也经常读paper,也喜欢分享知识,也喜欢和大家一起讨论和学习的话,请速速来加入我们吧。

  微信交流群:微信+ zhangjun168305(请备注:加群交流或参与写paper note)返回搜狐,查看更多

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