情感化聊天机：结合内外记忆的情感对话生成摘要情感的感知和表达是对话系统或会话代理成功的关键因素。然而，到目前为止，这一问题还没有在大规模对话生成中得到研究。本文中，我们提出的情感聊天机(ECM)不仅在内容上(相关性和语法性)，而且在情感方面(情感一致性)也能产生合适的回复。据我们所知，这是第一个考虑到大规模对话生成中涉及情感因素的工作。ECM使用三种新机制来解决这一问题：(1)通过嵌入情感...

学习《深度学习——入门与实践》一书代码实现卷积神经网络池化步骤的实现，对之前处理好的雪佛兰科迈罗图像2进行最大池化书上没有加convert（‘RGB’），导致了报错。查阅了别人的博客，得知“在数字图像处理中，针对不同的图像格式有其特定的处理算法。所以，在做图像处理之前，我们需要考虑清楚自己要基于哪种格式的图像进行算法设计及其实现。本文基于这个需求，使用python中的图像处理库PIL来实现不同图像

学校给我们大三同学找了一个培训组织，做了10天的实训，我学习的是python，最后是以一个爬虫程序为结业作业，就着这个实训，顺便发一个博客记录一下。考虑到我们即将就业，所以准备爬一个招聘网站，最终决定是Boss直聘。爬虫具体的步骤为：1.分析url2.获取网页内容3.存储到本地1.分析url这是一个页面的网址：https://www.zhipin.com/c10...

语言生成评价的角度语法：评价生成文本的通顺度，是否符合语法，是否存在用语错误、重复等。信息量：现代的语言生成模型很容易生成没有信息量的通用文本，因此，需要评价生成内容是否包含充分信息，通常包括信息量、多样性、信息特异度、独特性等。输入-输出的关系：包括相关性、忠实度（即生成内容的事实、关键信息必须与输入给定的一致）、连贯性等。自洽性：生成内容除与给定输入要一致、连贯外、其自身内部应该具有很好的自洽

（提取码: uieb ）

在这种建模方法中，模型可以是一个encoder-decoder结构，如序列到序列（seq2seq）模型，也可以是基于自回归的方法，如T5模型。在这种建模方法中，模型试图预测给定上下文中的下一个单词，该上下文通常包括在当前单词之前的所有单词。在这种建模方法中，模型根据给定的输入（可能是文本、图片等）生成符合条件的输出。总之，因果语言建模主要关注于生成连贯、自然的文本，而条件生成关注于生成满足特定条件