基于Transformer的NLP智能对话机器人实战课程（第二十二章、第二十三章、第二十四章）

最新推荐文章于 2025-04-19 07:30:00 发布
最新推荐文章于 2025-04-19 07:30:00 发布
阅读量239 收藏
点赞数
文章标签： 自然语言处理 transformer 知识图谱
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。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/oatmeal2022/article/details/121305863
版权
本课程深入探讨Transformer模型在机器阅读理解（MRC）中的应用，包括基于Attention机制的Cloze Tests解析，Bi-DAF模型的数学原理与实现，以及在SQuAD数据集上的实战测试。内容涵盖Attention机制、LSTM、Embedding、Contextual Embedding、Highway Network、多阶段Embeddings等关键概念，全面解析Transformer在智能对话中的核心作用。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

关键字：Transformer,注意力机制,Attention机制,Transfomer课程,Transformer架构,Transformer模型,对话机器人,NLP课程,NLP,自然语言处理,知识图谱,命名实体识别

 “Transformer的Multi-Head Self Attention机制是目前人工智能领域最佳的Bayesian理论的架构实现，这也促使Transformer 成为了人工智能近几年和接下来可能数十年进步的核心推动力及底层通用引擎。”

第22章：揭秘针对Cloze Tests基于Attention机制的的MRC领域开山之作：Teaching Machines to Read and Comprehend架构设计及完整源码实现

1，对Text提供精细化的语言理解能力和推理能力的MRC为何需要Neural Networks和Attention机制

最低0.47元/天 解锁文章
【第10章：自然语言处理高级应用—10.2 机器翻译与对话系统的构建与优化】
商务合作|问题讨论|交流学习 请联系作者微信，加微信请务必注明来意，博客主页有联系方式
02-16 81
老铁们， 大家好，今天咱们要深入探讨自然语言处理领域的两大皇冠明珠——机器翻译与对话系统。这两个看似独立的技术方向，实际上共享着NLP最核心的算法骨架。就像变形金刚既能变成汽车人又能组成巨型机甲，Transformer架构在不同的应用场景下展现出惊人的适应性。本文不仅会带你看清技术本质，还会用最接地气的方式解析那些藏在论文里的黑魔法。（全文预计阅读时间40分钟，建议备好咖啡）
NLP on Transformers 101基于Transformer的NLP智能对话机器人实战课程
段智华的博客
11-09 559
NLPon Transformers 101(基于Transformer的NLP智能对话机器人实战课程)OneArchitecture， One Course，One Universe本课...
基于Transformer的NLP智能对话机器人实战课程培训
l_time的博客
11-13 1552
NLP on Transformers 101 One Architecture， One Course，One Universe 本课程以Transformer架构为基石、萃取NLP中最具有使用价值的内容、围绕手动实现工业级智能业务对话机器人所需要的全生命周期知识点展开，学习完成后不仅能够从算法、源码、实战等方面融汇贯通NLP领域NLU、NLI、NLG等所有核心环节，同时会具备独自开发业界领先智能业务对话机器人的知识体系、工具方法、及参考源码，成为具备NLP硬实力的业界Top 1%人才。 课程.
【Transformers项目】8步实现生成式对话机器人（附完整代码）
最新发布
m0_48891301的博客
04-19 675
对话机器人在本质上是一个用来模拟人类对话或聊天的计算机程序，接收人类的自然语言作为输入并给出合适的回复。按照 任务类型划分 ，对话机器人简单的可以划分为闲聊机器人、问答机器人、任务型对话机器人；按照答案产生的逻辑划分，对话机器人可以划分为 检索式对话机器人和生成式对话机器人 ，本文按逻辑划分，先介绍应用广泛的生成式对话机器人。
基于Transformer的NLP智能对话机器人实战课程（第十九章、第二十章、第二十一章）
oatmeal2022的博客
11-13 950
“如果说 Transformer 是人工智能时代的芯片，那么StarSpace 就是AI 时代的操作系统。” 第19章：NLP阅读理解MRC(Machine Reading Comprehension)数学原理、技术本质及常见算法 1，以一篇119个Words的GRE(Graduate Record Examinations)文章及2个相应的阅读理解题目为例来剖析阅读理解的过程及其背后的机制 2，MRC在智能客服、机器问答、搜索引擎等等广泛应用背后的原因：规模化价值复制 3，信息的本质及信...
Transformer应用之构建聊天机器人（一）
m0_49380401的博客
04-16 2167
目前流行的聊天机器人都是基于Transformer的架构来做的，在这之前也有使用RNN网络来构建聊天机器人的例子，譬如PyTorch框架提供给我们的“Chatbot Tutorial”（本文使用前面用于语言翻译的Transformer模型来构建一个简单的聊天机器人，并与“Chatbot Tutorial”示例提供的基于RNN的GRU模型构建的聊天机器人进行对比测试，基于Transformer构建的聊天机器人同样使用“Chatbot Tutorial”示例中提到的语料进行训练。
基于Transformer的NLP智能对话机器人实战课程（第十六章、第十七章、第十八章）
oatmeal2022的博客
11-13 468
“万物皆流，一静一动现天机。入门了 Transformer 的心智应该是拥有基于贝叶斯模型来体悟流动的 Matrix 之美的能力。” 第16章：Kaggle BERT比赛CommonLit Readability Prize赛题解析、Baseline代码解析、及比赛常见问题 1，以问题为导向的Kaggle Data Competition分析 2，为何Kaggle上的NLP 80%以上都是文本分类比赛，并必须使用Neural Networks？ 3，文本复杂度衡量不同类型实现技术分析 4，比...
Java 大视界 -- Java 大数据文本分析与自然语言处理：从文本挖掘到智能对话（十）
【青云交】华为云云享专家，在技术圈个人影响力位居前 17，跻身博客之星 TOP23。今日再次荣登三榜（领军人物、原力榜和作者周榜）榜首，苏州地区各榜也统统拿下榜首之位，实力爆棚！
01-05 3582
本文聚焦 Java 大数据文本分析与 NLP，详述文本采集、挖掘，机器翻译、智能对话，结合金融、旅游案例剖析语义、安全挑战及应对，为文本技术应用添翼。
基于 Transformer 的 NLP 智能对话机器人实战课程
oatmeal2022的博客
11-10 632
NLP on Transformers 101 One Architecture， One Course，One Universe 本课程以 Transformer 架构为基石、萃取 NLP 中最具有使用价值的内容、围绕手动实现工业级智能业务对话机器人所需要的全生命周期知识点展开，学习完成后不仅能够从算法、源码、实战等方面融汇贯通NLP领域 NLU、NLI、NLG 等所有核心环节，同时会具备独自开发业界领先智能业务对话机器人的知识体系、工具方法、及参考源码，成为具备 NLP 硬实力的业界Top...
聊天机器人：这是使用Transformer神经网络架构和Reddit Comments数据集制作的聊天机器人
02-21
聊天机器人 这是使用Transformer神经网络架构和Reddit Comments数据集制作的聊天机器人 您可以通过从此处下载数据集后执行一些预处理来训练自己的模型和令牌生成器： : 这是16000个vocab大小的标记器和仅仅一个月的数据的结果，当仅训练20个纪元时，该数据就更少了，但是，结果仍然令人满意，但是更多的数据和100,000的vocab大小会产生更好的结果。 此外，这些数据还具有次要信息，因此可以制作出具有特定类型的聊天机器人，例如科幻，喜剧甚至量子物理学。 请注意，仅使用来自特定子Reddit的数据进行培训将导致像聊天机器人这样的人性化，这是该子Reddit主题中的专家。 如果您想使用16000 vocab大小标记器和1个月的数据尝试训练20个模型的模型，请从此处下载权重： ://drive.google.com/file/d/1CUBEImjsBrVzby
Transformer-Chatbot：受Movie-Dialogs语料库训练的Transformer聊天机器人
02-09
变形金刚 在Movie-Dialogs语料库上接受过Transformer chatbot的培训
Jarvis:基于Transformer的聊天机器人，用于回答有关Marvel Cinematic Universe的问题。 源自tensorflow.org上的教程的启发
03-16
贾维斯 数据 生成数据和意图 建造 建立变压器模型，训练并另存为H5模型 跑 部署并测试模型。 两种方式 合作实验室 特肯特
ChatBot:基于RNN，Transformer，Bert和GPT2的Pytorch生成ChatBot（对话系统）
03-22
Pytorch生成式聊天机器人（对话系统） 基于RNN，Transformer，Bert和GPT2 NLP深度学习 1.基于RNN的ChatBot（对话系统） 2.基于Transformer和Bert的ChatBot（对话系统） 3.基于Bert和GPT2的ChatBot（对话系统） 参考 [1] [2] [3] PS：数据集的格式是两列来自两个人的聊天句子。
自动聊天数据，机器人聊天数据，MySql数据
09-27
这是有2万条智能聊天数据的sql语句，包含了基本的日常对话、谚语、成语等对话。聊天机器人使用
Transformer聊天机器人教程
机器学习算法与Python学习
05-26 3915
源 / 专知在这篇文章中，我们将演示如何构建Transformer聊天机器人。 本文聚焦于：使用TensorFlow Dataset并使用tf.data创建输入管道来使用...
Gavin大咖 NLP on Transformers 101 基于Transformers的NLP智能对话机器人实战课程
段智华的博客
11-19 778
贝叶斯神经网络（Bayesian Neural Network）通过提供不确定来回答“Why Should I Trust You？”这个问题。实现上讲，贝叶斯通过集成深度学习参数矩阵中参...
AI Studio精品项目合集 | NLP领域的Transformer实践
PaddlePaddle
09-23 321
在2017年，Transformer模型由论文《Attention is all you need》提出，最开始被应用于机器翻译任务上并取得了很好的效果。它摒弃了传统LSTM的串行结构，使...
Transformer课程 业务对话机器人Rasa 3.x Fallback and Human Handoff
段智华的博客
01-09 862
回退和人工切换：这是关于如何处理客服助理的各种故障的指南。 即使你完美地设计了你的机器人，用户也不可避免地会对你的助理说一些你没有预料到的话。在这种情况下，您的助理将失败，您必须确保它优雅地失败。
评论
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