1.NLU与NLG任务 2.UniLM:兼并NLU与NLG的初步尝试 3.改进版-UniLMv2 4.总结 0. 引言 众所周知,谷歌的BERT类预训练模型擅长解决语义理解(NLU)任务,而OpenAI的GPT类模型擅长解决文本生成类(NLG)任务。而造成这种差异表现的主要是做预训练时的模型结构及训练方式导致。而不论是NLU与NLG任务,预训练模型都有需在预...
在该生成模型下,这种抽象的意图指导着标准的NLG/NLU生成(图a);同时,z又可由x或者y推断得到(图b);这也就意味着进行NLU任务的时候,我们需要先根据utterance x推断出z,再在x和z的共同指导下得到形式化表示y(图c);当然,相反的过程同样适用于NLG任务(图d)。 NLG 正如上图d中所示,在进行NLG任务的时候,我们需要...
作者针对该任务将预训练的 UniLM 模型微调成了一个双向编码器。生成式问答可为输入的问题和篇章生成形式自由的答案,这是一种 NLG 任务。作者在 Stanford Question Answering Dataset(SQuAD)2.0 以及 Conversational Question Answering(CoQA)数据集上进行了实验。 问题生成 作者还在答案感知型问题生成任务上执行了实验。给...
NLU and NLG are just components of NLP. Given how they intersect, they are commonly confused within conversation, but in this post, we’ll define each term individually and summarize their differences
DM nlu nlp nlg 自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)是人工智能领域中的一个重要分支,它涉及到对人类语言的理解和生成。其中,NLP可以被分为三个主要的子任务:自然语言理解(Natural Language Understanding,NLU)、自然语言生成(Natural Language Generation,NLG)和对话管理(Dialog Management,DM)。本文将介绍这...
《Python自然语言处理-雅兰·萨纳卡(Jalaj Thanaki)》学习笔记:09 NLU和NLG问题中的深度学习,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
nlp nlu nlg nlp nlu nlg 模块 UniLM论文全名为Unified Language Model Pre-training for Natural Language Understanding and Generation,译为自然语言理解与生成的统一预训练语言模型。 本文提出了采用BERT的模型,使用三种特殊的Mask的预训练目标,从而使得模型可以用于NLG,同时在NLU任务获得和BERT一样的效果。 模型使用...
NLG(Natural Language Generation): 意思 -> 语音/文本 4.2 NLP比CV难 NLP: 所见非所得 CV: 所见即所得 4.3 挑战 多种表达方式(意思一样) 周杰伦创作了单曲《稻香》。 周杰伦新出了单曲《稻香》。 单曲《稻香》是周杰伦创作的。 Ambiguity(一词多义) ...
自然语言处理(NLP)的两个核心任务分别是自然语言理解(NLU)和自然语言生成—(NLG)。自然语言的理解就是希望机器可以和人一样,有理解他人语言的能力;自然语言的生成就是将非语言格式的数据转换成人类的语言格式,以达到人机交流的目的。 什么是自然语言理解(NLU)?
NLP NLU NLG 简介 NLP 1.含义:机器语言和人类语言之间进行沟通的“翻译官”,目的是为了实现人机交流。 2.组成: 3.典型应用: NLU 1.含义:计算机能够理解自然语言文本的意义 2.难点: (1)语言的多样性:语言组成没有规律,组合方式多样灵活 (2)语言的歧义性:一词多义 (3)语言中的噪声:存在多字、少字、错字、...