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一周论文 机器翻译、表示学习、推荐系统和聊天机器人的最新研究

时间:2016-12-01 11:10作者:admin 点击:
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  引言

  单位

  关键词

  问题

  模型

  资源

  相关工作

  简评

  单位

  关键词

  问题

  模型

  资源

  2、Netflix

  相关工作

  1、CTR (collaborative topic reguression)

  将topic model和probabilistic matrix factorization (PMF),但是CTR采用bag-of-words的表示形式,忽略了词序和每个词的局部语境,而这些对文章表示和word embeddings能提供有价值的信息。

  2、CDL (collaborative deep learning)

  将CF和probabilistic stacked denoising autoencoder (SDAE)结合起来,是一个以bag-of-words为输入的feedforward模型,并不能解决sequence generation的问题。

  简评

  单位

  2、Key Laboratory of Machine Perception (MOE), School of EECS, Peking University

  3、Microsoft Research

  关键词

  问题

  模型

  对上图的详细解释:

  模型中有两个Agent,Agengt_A和Agent_B,Agent_A只能够理解A语言,Agent_B只能理解B语言,model f是将A语言翻译成B语言的翻译模型,model f是将B语言翻译成A语言的翻译模型。上图的执行过程可以按照下面的解释进行:

  1、Agent_A 发送一句A语言的自然语言的话X1

  2、model f将X转换成为B语言的自然语言Y

  3、Agent_B收到Y,大红鹰娱乐城,并将Y 传送给model g

  4、model g将Y转换成源语言A的自然语言X2

  5、比较X1和X2的差异性,并给出反馈,大红鹰娱乐城.并进行1到4的反复训练

  需要说明的model f和model g是已有的模型或者说在刚开始的时候使用少量的双语语料进行训练得到吗,然后逐渐加大单语语料的比例。

  资源

  相关工作

  and translate. ICLR, 2015.

  2、pseudo-NMT, Improving neural machine translation models with monolingual data. In ACL, 2016.

  简评

  dual的思想不仅可以用于机器翻译中,还可以用于图片、语音、文字等多种语言的共同学习,这样的相互作用共同学习更接近于人类对周围世界认识的方式,大红鹰娱乐城,接受来自各个方面的信心,综合进行学习。

  单位

  关键词

  问题

  模型

  相关工作

  简评

  总结

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