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A Neural Conversational Model

前面介绍过几篇seq2seq在机器翻译、文本蕴藏、自动文摘领域的应用,模型上每篇稍有不同,但基本的思想是接近的。本文继续分享一篇seq2seq在对话生成任务上的应用,是一篇工业界的论文,因此并没有什么理论创新。之所以选这一篇,是因为对话生成是一个非常热门的研究领域和应用领域,也可能是一个非常热门的创业领域,另外一个原因是为了充实seq2seq在各个领域中的应用这一主题。论文题目是A Neural Conversational Model,作者是来自Google Brain,毕业于UC Berkeley的Oriol Vinyals博士,论文最早于2015年7月放在arxiv上。 模型部分不用多说,是最简单的seq2seq,架构图如下: 本篇主要想分享的东西是结果以及一些思考。文中采用了两个数据集,IT Helpdesk Troubleshooting dataset和OpenSubtitles dataset,前者是一个关于IT类的FAQ数据集,后者是一个电影剧本的数据集。 我们可以看一下训练后的模型生成的对话结果,这里只关注第二个数据集的结果: 常识类问题: 哲学类问题: 道德类问题:...

Spark Streaming场景应用- Spark Streaming计算模型及监控

Spark Streaming是一套优秀的实时计算框架。其良好的可扩展性、高吞吐量以及容错机制能够满足我们很多的场景应用。本篇结合我们的应用场景,介结我们在使用Spark Streaming方面的技术架构,并着重讲解Spark Streaming两种计算模型,无状态和状态计算模型以及该两种模型的注意事项;接着介绍了Spark Streaming在监控方面所做的一些事情,最后总结了Spark Streaming的优缺点。 一、概述 数据是非常宝贵的资源,对各级企事业单均有非常高的价值。但是数据的爆炸,导致原先单机的数据处理已经无法满足业务的场景需求。因此在此基础上出现了一些优秀的分布式计算框架,诸如Hadoop、Spark等。离线分布式处理框架虽然能够处理非常大量的数据,但是其迟滞性很难满足一些特定的需求场景,比如push反馈、实时推荐、实时用户行为等。为了满足这些场景,使数据处理能够达到实时的响应和反馈,又随之出现了实时计算框架。目前的实时处理框架有Apache Storm、Apache Flink以及Spark Streaming等。其中Spark Streaming由于其本身的扩展...

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