2024强化学习在自然语言处理中的应用_第1页
2024强化学习在自然语言处理中的应用_第2页
2024强化学习在自然语言处理中的应用_第3页
2024强化学习在自然语言处理中的应用_第4页
2024强化学习在自然语言处理中的应用_第5页
已阅读5页，还剩12页未读， 继续免费阅读

下载本文档

版权说明：本文档由用户提供并上传，收益归属内容提供方，若内容存在侵权，请进行举报或认领

文档简介

目录TOC\o"1-3"\h\u10343强化学习在自然语言处理中的应用 1236501.强化学习 3214642.强化学习与监督学习的区别 6293003.强化学习在自然语言处理中的应用 725831）强化学习用于文本分类 78570总结 11221072）强化学习用于从噪声数据中进行关系抽取 11176093）强化学习用在面向目标的主题分割与标记的弱监督方法 1560721、客户服务对话经常出现在大型Web服务中； 15133003、对话结构分析是面向目标对话系统中的一项重要任务。 154376总结 18208171、从有噪声标签的数据开始（避免昂贵的完整标注）； 185564.强化学习在NLP中成功应用的关键 191001001（希1234监督学习就是给定一个样本集合得到一个X到Y的映射1234123(LearningStructuredRepresentationforTextClassificationviaReinforcementsentencerepresentationsentencerepresentation3、4种tree-structuredLSTM。络进行分类。在该应用中，强化学习的reward信号来自于文本分类的准确度。action（Inside，也得到了很好的分类结果，得到了非常有意思的和任务相关的表示。(ReinforcementLearningforRelationClassificationfromNoisymulti-instancelearning的方法来做的。multi-instancelearning的方法来做的。这样做的局现性是不能很好处理句级预测。InstanceSelector和RelationInstanceSelectorRelationClassifierCNN实验以及baseline：(AWeaklySupervisedMethodforTopicSegmentationandLabelinginGoal-orientedDialoguesviaReinforcementLearning

人人文库> 全部分类> 专业文献 > IT计算机

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明，都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等，如果需要附件，请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸，网页内容里面会有图纸预览，若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间，仅对用户上传内容的表现方式做保护处理，对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑，并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容，请与我们联系，我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

最新文档

评论

0/150

提交评论