DSTC10共包含5个Track,每个Track包含某一对话领域的数个子任务。其中Track5 Task1 Automatic Open-domain Dialogue Evaluation较为系统全面地将开放领域对话的自动评估任务引入DSTC10比赛中。开放领域对话自动评估是对话系统的重要组成部分,致力于自动化地给出符合人类直觉的对话质量评估结果。相比于速度慢、成本高的人工标...
内容:SM指标用于避免Response模棱两可,缺乏信息量。 具体做法如下:序列Mask掉Response中的每一个Token,并基于SimCSE模型的MLM任务计算Negative Log-Likelihood损失,得到的打分称为SM-NLL。替换损失函数为Negative Cross-Entropy和Perplexity可以分别得到SM-NCE和SM-PPL打分,共3个SM指标打分。3个SM指标打分都需要分别归一化...
内容:SM指标用于避免Response模棱两可,缺乏信息量。 具体做法如下:序列Mask掉Response中的每一个Token,并基于SimCSE模型的MLM任务计算Negative Log-Likelihood损失,得到的打分称为SM-NLL。替换损失函数为Negative Cross-Entropy和Perplexity可以分别得到SM-NCE和SM-PPL打分,共3个SM指标打分。3个SM指标打分都需要分别归一化...
百度在 DSTC10 中斩获了知识型任务口语对话赛道两项任务的全部冠军,并以大幅优势领先对手。 在上一届 DSTC 比赛中,百度 PLATO-2 模型夺得多个任务冠军;本次比赛,百度结合了最新发布的全球首个百亿参数对话生成模型 PLATO-XL,在赛题难度加大的情况下,凭借强大的技术实力再次拿下多个冠军。 加入错误干扰数据 知识型...
近日，由小度与自然语言处理部门（NLP）组成的百度代表队，参加了全球人工智能领域顶级竞赛 DSTC10，最终斩获了知识型任务口语对话赛道（Track2）两项任务的全部冠军。在“任务式对话状态追踪”任务中，以 JGA（全部信息都预测正确的对话比例）46%、领先第二名10个百分点的成绩强势问鼎！在“知识对话”任务中，同样拔...
百度在DSTC10中斩获了知识型任务口语对话赛道两项任务的全部冠军,并以大幅优势领先对手。 在上一届DSTC 比赛中,百度PLATO-2 模型夺得多个任务冠军;本次比赛,百度结合了最新发布的全球首个百亿参数对话生成模型PLATO-XL,在赛题难度加大的情况下,凭借强大的技术实力再次拿下多个冠军。 加入错误干扰数据 知识型任务口语...
在知识型任务口语对话赛道中,百度凭借强大的技术实力和创新的解决方案,成功斩获了两项任务的全部冠军。这一成绩不仅展示了百度在对话系统技术领域的领先地位,也为其在AI领域的持续创新和发展奠定了坚实基础。 百度在知识型任务口语对话赛道中的成功,主要得益于其创新的解决方案和技术实力。针对训练数据匮乏和数据噪音大...
据悉,第10届全球人工智能学术竞赛 DSTC汇集微软、亚马逊、Facebook、卡内基梅隆大学、三菱电子研究实验室、百度等全球知名企业、顶尖大学/机构同台竞技。在Track2赛道Task1环节(任务式对话状态追踪),由小度与自然语言处理部门组成的百度代表队以JGA(全部信息都预测正确的对话比例)46%、领先第二名10个百分点的成绩强势...
与以前的文本对话任务相比,融入表情的对话建模更具有挑战性,它要求模型理解图片文本等多模态因素及它们背后的情感。 对此,我们进一步划分为三个子任务:根据给定的多模态对话历史, 1) 文本回复建模,评测文本回复生成的质量 2)表情检索,确定网络表情使用的合理性,和 3)情感分类,预测当前对话者的情感状态。
全球人工智能领域顶级竞赛DSTC10圆满收官,中国团队强势夺冠!据悉,第10届全球人工智能学术竞赛 DSTC汇集微软、亚马逊、Facebook、卡内基梅隆大学、三菱电子研究实验室、百度等全球知名企业、顶尖大学/机构同台竞技。在Track2赛道Task1环节(任务式对话状态追踪),由小度