نقدم وكيل مخطط تفاعلي، وهو نظام تمكن المستخدمين من التلاعب مباشرة بالألوان باستخدام تعليمات اللغة الطبيعية داخل بيئة برمجة تفاعلية.خرائط عامل التآمر اللغة لتغطية التحديثات.نحن صياغة هذه المشكلة كملكة حوار حوار موجهة نحو المهام القائمة على فتحة، والتي نتصبها بنموذج تسلسل إلى تسلسل.لا يزال هذا النموذج المتاخطط أثناء وجود أخطاء في معظم الحالات، مما يجعل الأخطاء، لذلك، يتيح النظام وضع ردود الفعل، حيث يتم تقديم المستخدم بقائمة من المؤامرات الأعلى، والتي يمكن للمستخدم اختيار المرغوبة.من هذا النوع من ردود الفعل، يمكننا بعد ذلك، من حيث المبدأ، يتعلم باستمرار وتحسين النظام.بالنظر إلى أن التآمر يستخدم على نطاق واسع عبر الحقول التي يحركها البيانات، فإننا نعتقد أن مظاهرةنا ستكون مصلحة لكل من الممارسين مثل علماء البيانات المحددين على نطاق واسع، والباحثين المهتمين بواجهات اللغة الطبيعية.
We present an interactive Plotting Agent, a system that enables users to directly manipulate plots using natural language instructions within an interactive programming environment. The Plotting Agent maps language to plot updates. We formulate this problem as a slot-based task-oriented dialog problem, which we tackle with a sequence-to-sequence model. This plotting model while accurate in most cases, still makes errors, therefore, the system allows a feedback mode, wherein the user is presented with a top-k list of plots, among which the user can pick the desired one. From this kind of feedback, we can then, in principle, continuously learn and improve the system. Given that plotting is widely used across data-driven fields, we believe our demonstration will be of interest to both practitioners such as data scientists broadly defined, and researchers interested in natural language interfaces.
References used
https://aclanthology.org/
This article explores the potential for Natural Language Processing (NLP) to enable a more effective, prevention focused and less confrontational policing model that has hitherto been too resource consuming to implement at scale. Problem-Oriented Pol
This paper describes the entry of the research group SINAI at SMM4H's ProfNER task on the identification of professions and occupations in social media related with health. Specifically we have participated in Task 7a: Tweet Binary Classification to
Recent studies show that many NLP systems are sensitive and vulnerable to a small perturbation of inputs and do not generalize well across different datasets. This lack of robustness derails the use of NLP systems in real-world applications. This tut
There are thousands of papers about natural language processing and computational linguistics, but very few textbooks. I describe the motivation and process for writing a college textbook on natural language processing, and offer advice and encouragement for readers who may be interested in writing a textbook of their own.
It is challenging to design profitable and practical trading strategies, as stock price movements are highly stochastic, and the market is heavily influenced by chaotic data across sources like news and social media. Existing NLP approaches largely t