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正则做文本分类的优缺点

Seq2sql: Generating structured queries from natural language using reinforcement learning会议：CoRR2017.作者：Victor Zhong, Caiming Xiong, Richard Socher链接：https://arxiv.org/abs/1709.00103Abstract syntax networks for code generation and semantic parsing会议.

paperShuyang Gao, Abhishek Sethi, Sanchit Agarwal, Tagyoung Chung, Dilek HakkaniTur. Dialog State Tracking: A Neural Reading Comprehension Approach, SIGDIAL, 2019Simple TOD: Ehsan Hosseini-Asl, Bryan McCann, Chien-Sheng Wu, Semih Yavuz, Richard Socher.

文章目录前言 Abstract Introduction Model Intent Network Belief Trackers Database Operator Policy network Generation Network Wizard-of-Oz Data Collection Empirical Experiment Conclusions and Future Work前言标题：A Network-based ...

资料综述类A Survey of Task-oriented Dialogue Systems Kaixiang Mo (2017) Neural Approaches to Conversational AI (2018) 柳泽明学长的对话系统专栏（2018） A Survey on Dialogue Systems: Recent Advances and New Frontiers（2017） Deep Learning for Dialogue Systems （2017，台湾国立P

一、MultiWOZ 2.0：必须吐槽，所有人都在说MultiWOZ 2.0，为什么没人说1.0是什么啊，我都要被这个系列搞懵了，况且没有一篇论文是MultiWOZ 2.0的，也没有论文是MultiWOZ 1.0的。。。如果没有人跟我有同样的困扰，可能是我的问题吧。。。言归正传，MultiWOZ这个系列最有名的就是MultiWOZ 2.0了，至今也是相关论文最多的数据集，但为了让跟我有共同困扰的同学能搞清楚这个系列，我决定先来介绍一下MultiWOZ的前世今生。1、MultiWOZ的前世今生：N

[ { "speaker": 2, "text": "Hello, welcome to the Cambridge restaurant system. You can ask for restaurants by area, price range or food type. How may I help you?", "dialog_acts": [ { "act": "welcomemsg", "slots": [] .

转载自：对话动作集定义CUED Standard Dialogue Acts原论文：CUED Standard Dialogue Acts目标：希望从零开始构建自己对话数据的那种情况，对自己业务定义用户目标、动作集构建有引导作用。优化：针对动作定义标准，我觉得优化方向有以下：可以采用一些单一动作的组合，表示复杂的动作。也就是进一步的抽象动作表示。比如Hello(a=b,c=d) 可以表示为 [hello(), inform(a=b), inform(c=d)]，这种会在动作选择，或ag.

当前，随着智能语音技术日益成熟，越来越多的互联网巨头、传统终端制造厂商以及初创公司进军智能语音领域，新产品、新技术不断涌现，智能语音产业进入快速发展阶段。本报告重点对智能语音产业生态、产业发展前景、行业痛点等进行了全面梳理，并结合我市智能语音产业发展提出有关建议。智能语音产业概述智能语音产业结构分为三层，上游基础层包括芯片、模组、传感器以及云计算服务和大数据平台等；中游技术层主要提供语音识别、语音合成、深度/机器学习、人机交互等技术研究和服务；下游应用包括智能手机、智能家居、智能汽车、可穿戴

定义模仿人-人交互的模式来构建人机交互系统，我们称之为对话系统（Spoken Dialogue Systems, SDSs）（Lopez-Cozar &Araki, 2005; McTear, 2004; Pieraccini, 2012）或聊天机器人。时间？叫什么？是什么？有什么用？怎么实现的?1950年，图灵测试，起源聊天机器人的研究源于图灵（Alan M. Turing）在1950年《Mind》上发表的文章《Computing Machinery and Intel..

Watson机器人产生于IBM的Watson研发中心，机器人短期的主要目标是回答Jeopardy!竞赛的问题。并期望以此作为起点，研发出一个稳定的，有扩展性的机器人基础架构，来为后续的商业应用做准备。Watson机器人分为三大部分1，硬件部分2，语音识别部分（语音转文字，文字转语音）3，问答系统部分硬件部分这里不重点讨论。语音识别部分：IBM在90年代开始做ViaVoice，产品推出也很多年了，不过在Watson机器人中以及Watson研发中心的一些关于医疗，...