ben'r已经良好完成

最近一直在像这个问题

完成了

这就好像你做语文的阅读理解，你能保证每次都能拿满分吗？如果不能的话，那就应该对机器有时候显得有些智障多一些理解。 语义理解是自然语言处理中的最大难题，这个难题的核心问题是**如何从形式与意义的多对多映射中，根据当前语境找到一种最合适的映射**。以中文为例，这里面需要解决四个困难， 首先是歧义消除，包括词语的歧义（例如“潜水”可以指一种水下运动，也可以指在论坛中不发言）、短语的歧义（例如“进口彩电”可以指进口的彩电，也可以指一个行动动作）、句子的歧义（例如“做手术的是他父亲”可以指他父亲在接受手术，也可以指他父亲是手术医生）； 其次是上下文关联性，包括指代消解（例如“小明欺负小李，所以我批评了他”，需要依靠上下文才知道我批评的是调皮的小明）、省略恢复（例如“老王的儿子学习不错，比老张的好”，其实是指“比老张的儿子的学习好”）； 再次是意图识别，包括名词与内容的意图识别（“晴天”可以指天气也可以指周杰伦的歌）、闲聊与问答的意图识别（“今天下雨了”是一句闲聊，而“今天下雨吗”则是有关天气的一次查洵）、显性与隐性的意图识别（“我要买个手机”和“这手机用得太久了”都是用户想买新手机的意图）； 最后是情感识别，包括显性与隐性的情感识别（“我不高兴”和“我考试没考好”都是用户在表示心情低落）、基于先验常识的情感识别（“续航时间长”是褒义的，而“等待时间长”则是贬义的）。

本文提出了GNN-LM，将图神经网络与语言模型相结合，通过允许在整个训练语料库中引用相似的上下文，扩展了传统的语言模型。使用k近邻检索与输入的表示最相似的邻居，我们为每个输入构建了一个有向异构图，其中节点是来自输入上下文或检索到的邻居上下文的token，边表示token之间的连接。然后利用图神经网络从检索到的上下文中聚合信息，以解码下一个token。实验结果表明，GNN-LM在标准数据集中优于强基线，并且通过与kNN-LM结合，能够在WikiText-103上取得最优效果。论文标题：GNN-LM: Language Modeling based on Global Contexts via GNN作者：Yuxian Meng, Shi Zong, Xiaoya Li, Xiaofei Sun, Tianwei Zhang, Fei Wu, Jiwei Li论文链接：https://www.zhuanzhi.ai/paper/096327d547ab2c5aee0df3e603ac64e6接收会议：ICLR 2022代码链接：https://github.com/ShannonAI/GNN-LM

文本分类　　对文本按照一定的分类体系或标准进行自动分类标记。目前支持对给定文本自动判断是否是广告。情感分析　　情感分析是文本分类的一种，是指针对带有主观描述的文本，自动判断该文本的情感极性类别。情感极性分为正面和负面。意图理解　　针对天气类、报时、新闻类、笑话类、翻译类、提醒类、闹钟类、音乐类8个领域进行意图理解，对用户的问题进行领域识别并提取领域内的参数。

我所能理解的智能语音应该分三个阶段。第一个阶段，是像手机Siri那样，可以做简单的操作，拨打电话，导航，点歌等。这个目前都有，只是看哪家优化的比较好。但这个业务的盈利点在哪里，除了被巨头收购当做一种内容补充和其他辅助，我想不到其他盈利点。总不至于要开通会员才能提高速度和准确率吧。第二阶段，翻译。这个应用的场景相对多，而且淘宝上几款翻译机器我看了也很心动。但市场毕竟太小。而且这两个阶段其实本质属于同一阶段，还是停留在语音这个层面。就像第一辆汽车一样，只是代替了马，没有其他可言。智能语音的成熟阶段，应该先是语音化的一台电脑。你用电脑或手机做的事情，通过语音都能做，他甚至是是一个私人助理。这个目前已经有雏形，但是内容建设还有很长的路要走。这个就像80-90年代的电脑和现在电脑的差距。任何技术他始终是技术，而想要有创造性的成果，他就必须是一个生态。而智能语音的最终阶段，他应该是一个朋友。假设这样一个场景，他从你出身开始，就给你注册了一个账号，你的所有认识他都知道，你的亲人，阅读，经历，他都陪在你身边。但他的记忆比你好，能时刻给与你帮助，你忘记的事情，阅读等他都能根据你的性格来提供算法。真正的私人电脑。所以智能语音未来肯定要给她按上一双眼睛。然后再结合机器人等技术。可虚拟，可物理化。这才是我能想到的智能语音。

通用语言理解评价（GLUE）基准是 9 个自然语言理解任务的集合，包括单句分类任务（CoLA 和 SST-2）、成对文本分类任务（MNLI、RTE、WNLI、QQP 和 MRPC）、文本相似度任务（STSB）和相关性排序任务（QNLI）。GLUE 对比基准被设计用来评估模型的鲁棒性和泛化能力，它不为测试集提供标签，而是设置了一种评估器。Transformer Enc 和 Transformer Dec 分别代表标准 Transformer 架构的编码器和解码器。它们的区别在于解码器部分使用经过三角矩阵掩模处理的自注意力，从而防止词例注意未来出现的（右侧的）位置上的词例。Transformer 指标准的编码器-解码器架构。GLUE 是在 9 个 GLUE 对比基准上的平均得分。参考论文：Pre-trained Models for Natural Language Processing: A Survey，https://arxiv.org/pdf/2003.08271.pdf

通用语言理解评价（GLUE）基准是 9 个自然语言理解任务的集合，包括单句分类任务（CoLA 和 SST-2）、成对文本分类任务（MNLI、RTE、WNLI、QQP 和 MRPC）、文本相似度任务（STSB）和相关性排序任务（QNLI）。GLUE 对比基准被设计用来评估模型的鲁棒性和泛化能力，它不为测试集提供标签，而是设置了一种评估器。一些具有代表性的模型在 GLUE 对比基准上的性能如下：Transformer Enc 和 Transformer Dec 分别代表标准 Transformer 架构的编码器和解码器。它们的区别在于解码器部分使用经过三角矩阵掩模处理的自注意力，从而防止词例注意未来出现的（右侧的）位置上的词例。Transformer 指标准的编码器-解码器架构。参考论文：Pre-trained Models for Natural Language Processing: A Survey，https://arxiv.org/pdf/2003.08271.pdf

新鲜博文：任务型对话机器人之自然语言理解（一） https://bbs.huaweicloud.com/blogs/200427

       通过上篇中篇智能语音助手专题，估计你已经领教到了小微的强大和方便了吧，但是觉得小微智能问答的内容还不足以满意业务需求，那么能不能自己增加一些问答呢？别怀疑，当然可以啦，快来跟博主学学怎么配置自定义智能问答。      1. 登录WeLink管理后台。在“智能办公”下拉菜单，单击“小微助手”。      2. 单击左侧菜单“对话意图 > 问答配置”，进入问答配置界面。             3. 在问答配置界面，单击“新增问答”。进入新增问答界面。新增问答的参数解释如表1所示。      4. 单击“保存”则将该条记录保存到本地，不会立即生效。单击“保存并启用”则会在保存的时候启用该问答，即时生效。      5. 生效后，登录客户端，下拉弹出小微，说“恢复出厂设置”，展示效果如下。       除此之外，还可以配置小微推送范围，在管理后台的“设置 > 管理员权限”，单击“新增管理员”，在“管理范围”设置小微推送的部门范围，设置成功后，该管理员发布的小微推送，只在设置的部门内生效。        好了，全部小微专题已讲完，不知道你有没有get到小微的所有知识呢？快来下载WeLink体验吧！上篇：WeLink智能语音助手是什么？中篇：怎么使用WeLink智能助手？华为云WeLink下载方式1.     移动端下载           可到手机自带应用市场，搜索“WeLink”下载2.    PC端下载           官方下载，百度搜索：华为云WeLink

华为云WeLink是华为内部打磨多年的远程办公软件、协同办公平台、移动办公平台、协同办公软件，源自华为19万员工的数字化办公实践，融合多屏协同、视频会议、打卡、报销、考勤、审批、企业网盘、IM消息、邮件、音视频、云空间、OA、小程序等服务，可以提升企业办公效率，降低运营成本。华为云WeLink智能语音助手，简称小微，是移动办公软件WeLink内置的一款智能应用，通过说话和问答的方式，即可轻松实现交互，大大提升了工作效率。而且可在WeLink管理后台自定义小微问答，设置小微智能推送，推送企业服务或信息，达到千人千面的传播效果。是不是很想体验一下小微的神奇功能，赶紧下载华为云WeLink，并通过以下方式进入小微：1. 在消息首页下滑屏幕，便可呼出小微。2. 长按通讯录图标，说出你的问题。中篇：怎么使用WeLink智能助手？下篇：WeLink智能助手如何配置智能问答？华为云WeLink下载方式1.     移动端下载    可到手机自带应用市场，搜索“WeLink”下载2.    PC端下载     官方下载，百度搜索：华为云WeLink

抖音看到一个讲西游记的视频, 里面的讲解一直以为是真人录音,后面有一集出现儿话音我才判别出原理是智能语音进行的朗读 那么再实际产品应用中如何让语音比较顺畅的把儿话音无感的朗读出来呢 ?

华为云WeLink作为一款移动办公软件，内置小微语音助手，让我们看看小微可以做些什么：找人何必点来点去？用小微一句话搞定         公司同事重名太多怕找错人？       立马找到你想要的那个TA。       对小微说：“找一下XX”。2. 只需一句话，小微帮您完成N项会议操作会议即将开始，对小微说“加入会议”一键直达，拒绝迟到。有议题需要立即开会讨论，对小微说“发起视频会议”开会从未如此简单。会议纪要整理--语音转文字3. 小微帮您快速直达应用应用太多找不到？名字复杂不方便搜索？小微帮您语音直达多个应用。上篇：WeLink智能语音助手是什么？下篇：WeLink智能助手如何配置智能问答？华为云WeLink下载方式1.     移动端下载    可到手机自带应用市场，搜索“WeLink”下载2.    PC端下载     官方下载，百度搜索：华为云WeLink

语言是人类区别其他动物的本质特性。在所有生物中，只有人类才具有语言能力。人类的多种智能都与语言有着密切的关系。人类的逻辑思维以语言为形式，人类的绝大部分知识也是以语言文字的形式记载和流传下来的。因而，它也是人工智能的一个重要，甚至核心部分。 用自然语言与计算机进行通信，这是人们长期以来所追求的。因为它既有明显的实际意义，同时也有重要的理论意义：人们可以用自己最习惯的语言来使用计算机，而无需再花大量的时间和精力去学习不很自然和习惯的各种计算机语言；人们也可通过它进一步了解人类的语言能力和智能的机制。 实现人机间自然语言通信意味着要使计算机既能理解自然语言文本的意义，也能以自然语言文本来表达给定的意图、思想等。前者称为自然语言理解，后者称为自然语言生成。因此，自然语言处理大体包括了自然语言理解和自然语言生成两个部分。历史上对自然语言理解研究得较多，而对自然语言生成研究得较少。但这种状况已有所改变。 无论实现自然语言理解，还是自然语言生成，都远不如人们原来想象的那么简单，而是十分困难的。从现有的理论和技术现状看，通用的、高质量的自然语言处理系统，仍然是较长期的努力目标，但是针对一定应用，具有相当自然语言处理能力的实用系统已经出现，有些已商品化，甚至开始产业化。典型的例子有：多语种数据库和专家系统的自然语言接口、各种机器翻译系统、全文信息检索系统、自动文摘系统等。