知识驱动对话-Learning to Select Knowledge for Response Generation in Dialog Systems-阅读笔记

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今日看了一篇文章<Learning to Select Knowledge for Response Generation in Dialog Systems>,以知识信息.对话目标.对话历史信息为基础,进行端到端的对话语句生成.期间做了一些笔记,还有个人想法.大家一起进步!…

L2M-GAN: Learning to Manipulate Latent Space Semantics for Facial Attribute Editing阅读笔记

L2M-GAN: Learning to Manipulate Latent Space Semantics for Facial Attribute Editing 2021 CVPR L2M-GAN: Learning To Manipulate Latent Space Semantics for Facial Attribute Editing (thecvf.com) (个人理解,欢迎指正错误) Introduction 本文是一篇面部属性编辑的文章,虽然与人脸匿名是两个角度,但是…

《Mem2Seq: Effectively Incorporating Knowledge Bases into End-to-EndTask-Oriented Dialog Systems》

Multihop Attention Networks (MANs) https://zhuanlan.zhihu.com/p/52067672 https://blog.csdn.net/qq_38150441/article/details/88553640 以往基于注意力的方法的一个共同特点是,问题由一个特征向量表示,并应用一轮注意力来学习答案的表示.然而,在许多情况下,答案的不同部分可能与问题的不同部分有关.作者根据这一点展开本文的工作,构建一个attention,也就是标题说的mult…

[论文阅读笔记] metapath2vec: Scalable Representation Learning for Heterogeneous Networks

[论文阅读笔记] metapath2vec: Scalable Representation Learning for Heterogeneous Networks 本文结构解决问题主要贡献算法原理参考文献 (1) 解决问题解决异构网络上的节点嵌入问题. 论文中指出了异构网络嵌入的两个关键问题: 在异构网络中,如何定义和建模节点邻域的概念? 如何优化嵌入模型,使得其能够有效的保留多种类型的节点和边的结构和语义信息. (2) 主要贡献 Contribution 1: 定义了异构网络表示学…

【unix网络编程第三版】阅读笔记（五）：I/O复用：select和poll函数

本博文主要针对UNP一书中的第六章内容来聊聊I/O复用技术以及其在网络编程中的实现 1. I/O复用技术 I/O多路复用是指内核一旦发现进程指定的一个或者多个I/O条件准备就绪,它就通知该进程.I/O复用适用于以下场合: (1) 当客户处理多个描述符(一般是交互式输入或网络套接字),必须适用I/O复用 (2) 当一个客户处理多个套接字时,这种情况很少见,但也可能出现 (3) 当一个TCP服务器既要处理监听套接字,又要处理已连接套接字,一般就要使用I/O复用 (4) 如果一个服务器既要适用TCP,…

【转载】《Human-level concept learning through probabilistic program induction》阅读笔记

原文地址: https://blog.csdn.net/ln1996/article/details/78459060 --------------------- 作者:lnn_csdn 来源:CSDN -------------------------------------------------------------------------------- 花了一周多的时间读了一篇论文<Human-level concept learning through probabilistic p…

个性探测综述阅读笔记——Recent trends in deep learning based personality detection

目录 abstract 1. introduction 1.1 个性衡量方法 1.2 应用前景 1.3 伦理道德 2. Related works 3. Baseline methods 3.1 文本 3.2 音频 3.3 图像 3.4 多模态 4. Detailed overview 4.1 文本 4.1.1 LIWC/MRC 4.1.2 Receptiviti API 4.1.3 社交网络文本研究 4.1.4 深度神经网络应用 4.1.5 SenticNet 5 4.1.6 weighted…