yabo手机版登录-AI怎么知道人类对话在说什么？微软研究团队告诉你

最近，微软的研究小组研究了上下文建模，提出了一种新的方法，使AI模型能够通过上下文的历史记录重写对话的最后一句话。那么，这是一种什么样的研究方法呢？(威廉莎士比亚、Northern Exposure(美国电视剧)、Northern Exposure(美国电视剧)KYLE WIGGERS回应详细说明，文章展开了不变的编译器。明确如下。

在(阿尔伯特爱因斯坦，Northern Exposure(美国电视连续剧)，)在预出版的论文中，微软研究小组为他们的工作3354在对外开放领域的对话展开了未经监督的上下文改编。他们主张，在重组质量和多轮呼吁分解方面，他们的实验结果已经超过了最近的标准。正如研究人员解释的那样，对话上下文明确提出了转换主题、共同提及(如他、她、他、他们等)、长期依赖等在文章建模中看不到的挑战。

在大多数系统中，解决这些问题的方法是在最后一段添加关键词，或者用AI模型自学数字响应，但这种方法往往不会遇到障碍。例如，不能自由选择正确的关键词，不能处理长上下文等。这时，正是微软研究组的方法可以利用的地方。

(威廉莎士比亚、微软、微软、研究组、研究组、研究组)它通过对上下文信息的考虑，重新制定了对话的最后一句话。这样做是为了分解独立国家的话，没有相互参考，也不依靠过去对话的其他话。录音：[图片来源：微软所有者：微软]例如，“我喜欢咖啡。-为什么？很好吃啊。

”“为什么不喜欢咖啡呢？很好吃啊。”，这借“它”和“为什么”。

其中“它”是指对话中提到的咖啡，“为什么”是“为什么喜欢咖啡”的缩写形式。因此，研究人员设计了机器学习系统3354上下文替代网络(CRN)，构建了端到端的过程自动化。该系统由序列对序列模型组成，需要将相同长度的话同为相同长度的替代句子。此外，还设有独立国家的注意机制，有助于在最后一句话中通过其他单词从上下文中复制单词。

那么这个系统是如何设计的呢？首先，微软的研究小组对医生数据进行了模型培训。这个伪数据提取了上下文的关键词，放在整个对话的最后一个单词中分解。然后，为了使最终呼吁影响改编过程，增强了自学，使系统面向对象前进。

(威廉莎士比亚，自学，自学，自学，自学，自学，自学)录音：[图片来源：微软所有者：微软]虽然他们加强了自学后看起来不稳定，因为他们的模式更倾向于从上下文中提取更好的单词。微软的研究小组指出，他们的工作正在向更难解释、更容易控制的上下文建模迈进一步。该研究组还回答说，他们的模型在嘈杂的背景下提取出最重要的关键词，放在最后一句话中，不仅容易控制和说明，还可以帮助将信息传递到最后一句话。(公众号：)记录：该编译器在KYLE WIGGERS上向venturebeat公开发表的文章。

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