Aleax prize （开放域聊天系统比赛）2018冠军论文阅读笔记

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Aleax prize （开放域聊天系统比赛）2018冠军论文阅读笔记

Abstract Gunrock是一种社交机器人,旨在让用户参与开放域的对话.我们使用大规模的用户交互数据来迭代地改进了我们的机器人,使其更具能力和人性化.在2018年Alexa奖的半决赛期间,我们的系统进行了40,000多次对话.我们开发了一个上下文感知的分层对话框管理器,以处理各种用户行为,例如主题切换和问题解答.此外,我们设计了一个健壮的三步自然语言理解模块,其中包括句子分割和自动语音识别(ASR)错误校正等技术.此外,我们通过添加韵律语音合成来改善系统的人像性. 1 Introdicti…

[开源]开放域实体抽取泛用工具 NetCore2.1

开放域实体抽取泛用工具 https://github.com/magicdict/FDDC 更新时间 2018年7月16日 By 带着兔子去旅行开发这个工具的起源是天池大数据竞赛,FDDC2018金融算法挑战赛02-A股上市公司公告信息抽取.这个比赛是针对金融公告开展的信息抽取比赛.在参赛过程中,萌生出一个念头,是否能够开发出一个泛用的信息抽取工具呢? 信息抽取是NLP里的一个实用内容.该工具的目标是打造一个泛用的自动信息抽取工具.使得没有任何基础的用户,可以通过简单的步骤提取文档(PDF,H…

Laya微信小游戏的开放域

版本2.1.1.1 现在Laya的开放域比较好用了. 新建开放域项目,里面直接有个排行榜的示例. 直接发布得到较少的文件,复制这些文件,粘贴到主项目bin/openDataContext下. (openDataContext文件夹需要自己创建) 并将开放域项目下libs/laya.opendata.js也复制到主项目bin/openDataContext/libs下 (libs文件夹需要自己创建) 复制开放域项目下的laya/assets/test的排行榜图片复制到主项目的bin/test下,…

无监督域对抗算法：ICCV2019论文解析

无监督域对抗算法:ICCV2019论文解析 Drop to Adapt: Learning Discriminative Features for Unsupervised Domain Adaptation 论文链接: http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers/Lee_Drop_to_Adapt_Learning_Discriminative_Features_for_Unsupervised_Domain_Adaptation…

2012年及之后的ImageNet比赛的冠军、亚军和季军ImageNet winners after 2012

2012 0.15 - Supervision (AlexNet) - ~ 60954656 params 0.26 - ISI (ensemble of features) 0.27 - LEAR (Fisher Vectors) 2013 0.117 - Clarifai (paper) 0.129 - NUS (very parametric but interesting method based on test and train data affinities) 0.135 - ZF…

CCKS 2018 | 最佳论文：南京大学提出DSKG，将多层RNN用于知识图谱补全

作者:Lingbing Guo.Qingheng Zhang.Weiyi Ge.Wei Hu.Yuzhong Qu 2018 年 8 月 14-17 日,主题为「知识计算与语言理解」的 2018 全国知识图谱与语义计算大会(CCKS 2018)在天津成功举办.该会议是由中国中文信息学会语言与知识计算专委会定期举办的全国年度学术会议,并致力于成为国内知识图谱.语义技术.链接数据等领域的核心会议.本届会议的最佳英文论文来自南京大学计算机软件新技术国家重点实验室和信息系统工程重点实验室,提出了一种用于…

KDD 2018 | 最佳论文：首个面向Facebook、arXiv网络图类的对抗攻击研究

8 月 19 日至 23 日,数据挖掘顶会 KDD 2018 在英国伦敦举行,昨日大会公布了最佳论文等奖项.最佳论文来自慕尼黑工业大学的研究者,他们提出了针对图深度学习模型的对抗攻击方法,是首个在属性图上的对抗攻击研究.研究者还提出了一种利用增量计算的高效算法 Nettack.此外,实验证明该攻击方法是可以迁移的. 图数据是很多高影响力应用的核心,比如社交和评级网络分析(Facebook.Amazon).基因相互作用网络(BioGRID),以及互连文档集合(PubMed.Arxiv).基于图数据…

2018.8.14-C#复习笔记总

using System; using System.Collections.Generic; //using System.Linq; using System.Text; using System.Diagnostics; using System.IO; using static System.Console; using System.Linq; using System.Runtime.InteropServices; using System.Threading; using Sys…

StarGAN: Unified Generative Adversarial Networks for Multi-Domain Image-to-Image Translation - 1 - 多个域间的图像翻译论文学习

Abstract 最近在两个领域上的图像翻译研究取得了显著的成果.但是在处理多于两个领域的问题上,现存的方法在尺度和鲁棒性上还是有所欠缺,因为需要为每个图像域对单独训练不同的模型.为了解决该问题,我们提出了StarGAN方法,这是一个新型的可扩展的方法,能够仅使用一个单一模型就实现多领域的图像翻译.StarGAN这样的统一模型的结构允许在单个网络上同时训练带有不同领域的多个数据集.这使得StarGAN的翻译图像质量优于现有的模型,并具有将输入图像灵活地翻译到任意目标域的新能力.通过实验,验证了该…

2018.3.28html学习笔记

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