户与机器人互动时的目标。它是包含多轮对话的基本对话设计单元。例如在线购物机器人可以具有查看订单状态更改送货地址等意图。它们通常与对话互换使用。
命名实体识别是一种自然语言理解任务用于定位文本中的命名实体并将其识别到预定义的类别中例如姓名位置组织货币等。它主要用于许多任务例如对话系统问答系统所需的信息提取。
对话目标议程我们
替使用对话目标和议程来表示完成意图或对话所需的所有必要信息。它由用户对话行为和与意图对话相关的实体值组成。例如为了完成更改在线订单的目标目标将包含所需的信息例如用户电子邮件地址订单号。
简而言之：我们引入了一种自动化方法，通过重新利 手机号数据库列表 用先前的人工评估数据来评估 ai 生成文本的质量。该方法名为“近负区分”，要求被评估的模型通过一系列测试来衡量模型是否能够避免先前模型的错误（即“近负区分”）。我们在三个文本生成任务上实现了 nnd，并表明它与其他常用指标相比，与人工对模型的 尤其是在你毫无防备的时候 排名具有更高的相关性。
（博客文章中的某些图像是使用 dall-e 2 + 手动编辑生成的。）
文本生成领域的最新进
展可以在许多领域和任务中追踪，从 100 多个一流的语言翻译模型，到书籍摘要或协作创意写作。nlg 模型能够做出创造性的决策并创作出看似新颖的内容，这令人兴奋不已。然而，文本生成的开放 电子邮件线索带领 性也给该领域带来了一些难题：如何在许多答案都同样优秀的任务中评估模型性能。让我们来看一个例子。
激励人心的例子
让我们思考一下如何评估一个经过训练可以回答各种问题的人工智能模型。最近的模型在回答需要常识和推理能力的问题方面做得越来越好。例如，当问 gpt-3“如果我把一些奶酪放进冰箱，它会融化吗？ ”时，它回答“不会，它会变得又冷又硬。