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    5. 关于Rasa你必须要知道的几件事儿

    目录: 1、为什么选择Rasa2、Understanding the Rasa NLU Pipeline3、Components in Rasa...

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    9. TED Policy in Rasa

    前言 许多 AI 助手没有像我们想象的那样使用太多机器学习。 虽然将机器学习应用于 NLU 是一种常见的做法,但是在对话管理方面,许多开发人员仍...

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    7. DIET in Rasa

    在 Rasa 1.8 发布后,Rasa 的研究团队发布了一种适用于 NLU 的轻量级多任务的新架构transformer:双重意图和实体Tran...

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    6. Understanding the Rasa NLU Pipeline

    在Rasa项目中,NLU管道定义了将非结构化用户消息转换为意图和实体的处理步骤。 它由一系列组件组成,开发人员可以对其进行配置和定制。本文的目的...

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    8. Dialogue Management in Rasa 2.0

    在 Rasa Open Source 2.0 中,有三种主要的对话策略。在这篇博客中,重点介绍它们是如何协同工作的,并在此过程中解释 RuleP...

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    透过机器翻译理解Transformer(四): 打造 Transformer:叠叠乐时间

    编者按:年初疫情在家期间开始大量阅读NLP领域的经典论文,在学习《Attention Is All You Need》[https://arxi...

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    透过机器翻译理解Transformer(三) : 理解 Transformer 之旅:跟着多维向量去冒险

    编者按:年初疫情在家期间开始大量阅读NLP领域的经典论文,在学习《Attention Is All You Need》[https://arxi...

  • 透过机器翻译理解Transformer(二): 师傅引进门,修行在个人-建立输入管道

    编者按:年初疫情在家期间开始大量阅读NLP领域的经典论文,在学习《Attention Is All You Need》[https://arxi...

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    透过机器翻译理解Transformer(一) : 关于机器翻译

    编者按:年初疫情在家期间开始大量阅读NLP领域的经典论文,在学习《Attention Is All You Need》[https://arxi...

个人介绍
来自北方,览群书,多游历;曾做过两年基于深度强化学习的机器人控制,现在专注于自然语言处理

伟大不会放弃你,除非你先放弃追寻她