【论文阅读】LOW-RESOURCE KNOWLEDGE-GROUNDED DIALOGUE GENERATION

最新推荐文章于 2025-12-17 18:11:29 发布
原创 最新推荐文章于 2025-12-17 18:11:29 发布 · 207 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#论文阅读 #深度学习 #自然语言处理

1.论文链接

https://arxiv.org/pdf/2002.10348.pdf

2.论文主要为了解决什么问题？

主要解决了在某些特定情况下（比如样本量很少），使用传统的DNN可能会overfit并且生成没有意义的回答

3.模型流程

在这里插入图片描述
dialogue context采用GRU编码，生成隐藏层序列
同时，根据已经产生的内容（RNN），选择一个词
根据context选择一个词
根据别的知识选择一个词，这几个综合考虑选择词

4.论文创新点

增加了模型的参数数量来减少需要的数据量

5.本论文可能能用到哪里？

医学检测上很多数据量也很少，可能能用到

【论文阅读】Zero-Resource Knowledge-Grounded Dialogue Generation
没有胡子的猫Asimov
07-20 574
Zero-Resource Knowledge-Grounded Dialogue Generation 论文：https://arxiv.org/abs/2008.12918 代码：https://github.com/nlpxucan/ZRKGC 任务 神经网络对话模型需要以知识为基础的对话，而这些对话很难获得。为了克服数据方面的挑战并降低构建知识基础对话系统的成本，本文通过假设训练时不需要context-knowledge-response三要素，在零资源环境下探索这个问题。 贡献： 在零资源环
【对话系统】Knowledge-Grounded Dialogue Generation with a Unified Knowledge Representation
Baigker的博客
12-18 1294
链接：http://arxiv.org/abs/2010.08824v1 简介 本文提出了一种基于知识的对话系统PLUG。 什么是基于知识的对话系统（Knowledge-grounded dialogue systems）呢？ 传统的对话系统大多是一个端到端系统，将历史对话和人类的问题作为输入，从而输出应答。但是，这种方法的一个弊端是：只考虑了历史对话，而没有考虑到话题本身，即：话题的知识。 比方说，我们在谈论NBA比赛，那我们会在脑海里回忆有关NBA的各种信息。 为了将话题本身的知识加入到对话系统中，基于
【论文阅读】Low-Resource Knowledge-Grounded Dialogue Generatio
没有胡子的猫Asimov
07-20 531
Low-Resource Knowledge-Grounded Dialogue Generatio 论文：https://arxiv.org/abs/2002.10348 任务 以知识为基础的对话，作为反应生成模型的训练数据，很难获得。本文在有限的训练数据下，进行以知识为基础的对话生成。 在这项工作中，专注于以文档为基础的对话生成，但所提出的方法实际上为低资源知识为基础的对话生成提供了一个通用的解决方案，其中的知识可以是结构化的知识库、图像或视频。要做到这一点，只需要修改知识编码器和知识处理器，使其与
没有标准答案:基于知识的对话生成与对抗激活多参考学习
ACfengren的博客
12-12 543
以知识为基础的对话(KGC Knowledge-grounded conversation)显示出极好的潜力，可以提供引人入胜和信息丰富的回答。然而，现有的方法强调在特定的对话语境中选择一个黄金知识，忽略了对话中的一对多现象。然而，现有的方法强调在特定的对话语境中选择一个黄金知识，忽略了对话中的一对多现象。为此，我们建立了一个多引用KGC数据集，并提出了一系列指标来系统地评估现有KGC模型的一对多有效性。
Low-Resource Knowledge-Grounded Dialogue Generation_biji
wang2008start的专栏
12-31 663
将 transformer 的 encoder-decoder 改为 两个encoder+一个decoder，具体为dialog encoder和knowledge encoder，相加, 通过controller 来学习knowledge部分和 dialog 部分的权重。 整体学习过程分为三阶段，第一阶段将两个 encoder 分别单独学习，第二阶段通过远程监督构造数据集，将两个 encoder 联合学习。通过检索和 dialogue 最相似的 document 构造弱监督伪知识数据集。 ..
请查收！顶会AAAI 2020录用论文之自然语言处理篇
语言智能技术笔记簿
02-23 1万+
2020年人工智能顶级会议AAAI录用的自然语言处理领域的研究论文已为您准备就绪，请查收！
【论文阅读笔记】NeurIPS2020文章列表Part1
热门推荐
zincrain的博客
12-09 2万+
A graph similarity for deep learning An Unsupervised Information-Theoretic Perceptual Quality Metric Self-Supervised MultiModal Versatile Networks Benchmarking Deep Inverse Models over time, and the Neural-Adjoint method Off-Policy Evaluation and Learning.
【ECCV2020】完整论文集part2
TomRen
07-18 7996
ECCV2020 接收论文完整列表 看论文学CV
顶会速递 | ICLR 2020录用论文之自然语言处理篇
语言智能技术笔记簿
03-12 5519
人工智能顶会ICLR 2020录用的自然语言处理相关的研究论文已经为大家准备好，欢迎Mark学习！
【AI视野·今日NLP 自然语言处理论文速览 第七十六期】Fri, 12 Jan 2024
TomRen
01-29 2114
AI视野·今日CS.NLP 自然语言处理论文速览 Fri, 12 Jan 2024 Totally 60 papers 👉上期速览✈更多精彩请移步主页 Daily Computation and Language Papers Axis Tour: Word Tour Determines the Order of Axes in ICA-transformed Embeddings Authors Hiroaki Yamagiwa, Yusuke Takase, Hidetoshi Shi
对话系统最新进展-17篇EMNLP 2021论文
yaohaishen的专栏
09-28 1714
Neural Path Hunter 论文标题： Neural Path Hunter: Reducing Hallucination in Dialogue Systems via Path Grounding 论文链接： https://arxiv.org/abs/2104.08455 项目地址： https://github.com/nouhadziri/Neural-Path-Hunter 基于大型预训练语言模型的对话系统天然能够提供流畅自然的响应，但这些模型通...
本周论文推荐 -- 对抗生成网络、知识图谱补全、对话系统、文本生成
zenRRan的博客
01-04 586
导读下面论文列表为本小组同学推荐和整理，关于论文细节请联系论文作者。内容涵盖以下研究方向：对抗生成网络、知识图谱补全、对话系统、文本生成。来自：RUCAIBox 公众号本周论文推荐...
一周新论文 | 2020年第9周 | 自然语言处理相关
语言智能技术笔记簿
03-01 4353
《一周新论文》系列之2020年第9周：自然语言处理相关
2020年 ICLR 国际会议最终接受论文(poster-paper)列表(二)
yinizhilianlove的博客
02-21 1万+
来源：AINLPer微信公众号（点击了解一下吧） 编辑: ShuYini 校稿: ShuYini 时间: 2020-02-21     2020年的ICLR会议将于今年的4月26日-4月30日在Millennium Hall, Addis Ababa ETHIOPIA（埃塞俄比亚首都亚的斯亚贝巴 千禧大厅）举行。     2020年ICLR会议（Eighth International Con...
深度学习领域有哪些瓶颈？
算法码上来
08-24 590
前几天在知乎刷到一个提问，关于深度学习的瓶颈。回想自己每天“焚香沐浴，架炉炼丹”，却很少去思考底层的约束。于是我回顾了过去的科研和工作经历，做了8方面总结。去年秋招，我面试不少大厂时其实被...
【AFDM与信号处理：论文阅读】仿射频分复用：扩展OFDM以实现场景灵活性和弹性
最新发布
Cuby的博客
12-17 665
论文《Affine Frequency Division Multiplexing: Extending OFDM for Scenario-Flexibility and Resilience》探讨了一种新型多载波波形AFDM，旨在解决高速移动场景下的通信挑战。
论文阅读 SAM 3: Segment Anything with Concepts
2502_91183859的博客
12-14 972
数据引擎从带噪声的媒体-短语-掩码伪标签入手，通过人**工和AI验证器检查掩码的质量和完整性，筛选出标记正确的样本，并识别出具有挑战性的错误案例。我们将PCS任务形式化为：以文本和/或图像示例作为输入，预测与该概念匹配的每个对象的实例掩码和语义掩码，同时在视频帧中保持对象的身份一致性）。在获得初始的掩码集（或掩码片段）后，SAM 3允许使用正向和负向点击来优化单个掩码（片段）。具体来说，给定用户的点击，我们应用提示编码器对其进行编码，并将编码后的提示输入到掩码解码器中，以预测调整后的掩码。
论文笔记（一百一）Robot Learning from a Physical World Model
xzs1210652636的博客
12-13 905
本文提出PhysWorld框架，通过物理世界建模实现机器人从视频生成中学习。该框架结合视频生成与物理重建：给定单幅图像和任务指令，首先生成任务条件化视频，随后重建其背后的物理世界模型。通过以物体为中心的残差强化学习，将生成视频中的运动转化为符合物理规律的精确动作。这种方法无需真实机器人数据采集，实现零样本可泛化的机器人操控。实验表明，PhysWorld在多种真实任务中显著提升操控精度，优于现有方法。
论文笔记（一百零九）Discovering state-of-the-art reinforcement learning algorithms
xzs1210652636的博客
12-12 761
摘要 本文提出了一种通过元学习自动发现强化学习（RL）算法的方法，无需依赖人工设计。研究者让智能体群体在多样化环境中交互，通过元网络自主生成学习规则（目标函数和更新机制）。实验表明，该方法发现的DiscoRL算法在Atari等基准测试中超越了人工设计的PPO、IMPALA等先进算法，并在未见过的复杂任务中展现出强大泛化能力。这一成果表明，未来高性能RL算法可能通过智能体自主探索而非人工设计获得。 关键词：强化学习、元学习、算法发现、自主智能体
Grounded-SAM和Grounded dino
08-13
Grounded-SAM 和 Grounding DINO 是两种在计算机视觉领域中用于目标检测和分割的先进模型。它们各自具有独特的技术原理和应用场景。 ### Grounded-SAM Grounded-SAM 是一种结合了开放集对象检测器（如 Grounding DINO）和分割模型（如 Segment Anything Model, SAM）的方法。这种方法可以根据任意文本输入检测和分割任何区域。通过将 Grounding DINO 与 SAM 结合，可以实现从文本描述到图像中的具体对象的检测和分割。这种整合不仅能够实现多种视觉任务，还能够在开放词汇基准上表现出色 [^2]。 ### Grounding DINO Grounding DINO 是一种开放集对象检测器，它可以基于文本查询来检测图像中的对象。它利用了视觉语言对齐技术，使得模型能够理解自然语言描述并据此定位图像中的对象 [^2]。 ### 技术原理对比 - **Grounded-SAM** 结合了对象检测和分割两个步骤，首先使用 Grounding DINO 进行对象检测，然后使用 SAM 对检测到的对象进行精确的分割。 - **Grounding DINO** 则专注于对象检测阶段，它通过将文本描述与图像特征进行匹配来识别图像中的对象。 ### 应用场景对比 - **Grounded-SAM** 的应用场景包括但不限于自动标注、图像编辑、3D 人体运动分析等。例如，结合 Stable-Diffusion 可以实现可控的图像编辑，而集成 OSX 则有助于及时的 3D 人体运动分析 [^2]。 - **Grounding DINO** 在需要根据文本描述来识别图像中特定对象的任务中非常有用，如在自动标注任务中，它可以作为检测器来识别图像中的对象 [^2]。 ### 示例代码 下面是一个简化的伪代码示例，展示如何使用 Grounded-SAM 流程进行目标检测和分割： ```python # 假设已经加载了预训练的 Grounding DINO 和 SAM 模型 def grounded_sam_pipeline(image, text_query): # 使用 Grounding DINO 进行对象检测 detected_objects = grounding_dino_detect(image, text_query) # 使用 SAM 对检测到的对象进行分割 segmented_objects = sam_segment(image, detected_objects) return segmented_objects # 示例调用 image = load_image("path_to_image.jpg") text_query = "a red car" segmented_objects = grounded_sam_pipeline(image, text_query) ``` 请注意，上述代码仅作为示例，并未包含实际的模型加载和处理细节。
评论 1
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值